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中国国际消费电子博览会 | AI+安防技术应用创新峰会

快讯·智能界网1个月前

AI时代来临,给安防行业带来了发展的新契机。把握新技术、新业态、新动能在安防产业的赋能应用,显得尤为重要。AI时代智慧安防如何创新?AI+安防技术应用创新峰会邀请宇视科技战略Marketing总裁高级工程师张晓琳、海尔工业智能研究院科技运营总监任涛林博士、北京大学深圳研究生院研究生导师赵勇教授、合肥君正科技有限公司海外市场负责人刘洋、天地伟业技术有限公司产品总监刘铄、上海爱数信息技术股份有限公司高级售前专家萧烺几位专家一起探讨。

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宇视科技战略Marketing总裁高级工程师张晓琳介绍,技术进步驱动了整个安防行业的变化,今天的视频监控跟60年前已经不可同日而语,正在从安全防范走向全景智慧物联。AI技术、ICT技术给安防行业带来了很多创新和活力。此外,整个行业的边界在变得更加宽广,原来就是在楼宇里做一些安全防范,现在可以做公共安全的保护、智能交通等,AIoT的市场规模远远超过安全防范的市场。AIoT时代充满机遇,但同时还有很多的挑战,核心的挑战就是场景化、工程化和商业化。面对挑战,宇视构建了一个E2E的全开放的生态合作体系。第一个E是生态合作伙伴,第二个E是行业的终端用户,中间的to代表宇视的两项核心能力,一个是行业解决方案,一个是覆盖全球的营销和服务网络。张晓琳介绍了宇视跟合作伙伴在机场行业、在工业生产领域做的一些AI应用的实践。以飞机的动线追踪为例,飞机的停机坪位置定位,传统的方案因为电磁波和无线电波的定位有盲区。宇视跟合作伙伴一起在机坪上建了一层视频的感知网络,全场景无缝覆盖,之后基于视频感知网络做AI应用,通过AI来做视觉的辅助定位,实现飞机的无缝飞行动线追踪。江北机场、萧山机场、天府机场都部署了这个系统,从实测结果来看,飞机动线追踪覆盖率可以做到99%以上。

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海尔工业智能研究院科技运营总监任涛林博士提到,AI+安全存在着一些共性问题,如品类比较繁杂、硬件同质化现象比较严重、算法需要重复开发、数据相对孤立、实施成本比较高等。如何利用工业互联网,特别是利用人工智能解决现在安全生产中存在的问题?基于海尔内部的一些实践,包括在工业互联网方面的探索,智研院打造了基于园区和厂区全生产要素的一体化管控平台,这个平台可以实现生产安全、能源安全、食品安全、治安安全、环保安全和消防安全这些所有的典型的海量场景的监控,同时还可以实现治理模式的标准化,比如兼容多种素材、超前预警、云边端协同、产品闭环、前后开放以及深度的知识挖掘等等。整个平台应用人工智能创新下的技术架构,物理端打造了基于园区、工厂和车间各层次的应用,如园区智能调度、能源管理,在工厂端可以实现设备噪音监测、机器视觉监测、车间资源的智能优化。

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北京大学深圳研究生院研究生导师赵勇教授介绍,视频监控经历了三代,第一代是运动检测和运动搜索,第二代是目标检测与跟踪,第三代进入了视频识别的时代。随着深度学习、人脸识别、目标跟踪等技术的推进,在单一领域里,机器视觉的算法逐渐超过专家水平,人工智能的成本慢慢低于人的成本,人工智能算法就会得到非常大的发展。到了2040年,人工智能的综合智能会超越人的智能,从而推动更多学科和行业的发展,并彻底改变我们现在的产业结构。

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合肥君正科技有限公司海外市场负责人刘洋合肥君正拥有业内领先的嵌入式CPU技术和低功耗技术,在自主嵌入式CPU技术、多媒体技术、影像处理技术、低功耗SoC芯片设计、机器视觉和人工智能技术等领域形成了多项核心技术。合肥君正智能视频事业部主要提供三种产品,第一个是基础的视觉芯片,先进的AI引擎,还有低功耗的技术。第二是AI。第三是芯片的一些配套方案支持,包括超过十年以上的芯片供应,以及USB和电池方案。主要关注家用监控市场、传统安防市场、电池摄像市场和WebCam市场。

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天地伟业技术有限公司产品总监刘铄指出,中国作为世界上摄像头保有量最大的国家,安防行业包括AIoT行业最需要的就是AI,因为如果没有AI,所有的数据存储量成本太高,数据可读性也差,取证难度也会比较大。AI与安防行业互相成就,并形成正向循环推进。人工智能的主要研究领域侧重于机器视觉、机器学习,包括语言识别、生物识别技术。人工智能所需要的这些技术落地,需要的是大量的视频和图像的数据量,这正好是安防行业保有量最多的。同时,安防行业需要对数据的识别、侦测和提取,人工智能正好可以提供一个更大的算法、算力,包括智能来辅助安防行业三大要求的落地。

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上海爱数信息技术股份有限公司高级售前专家萧烺认为未来行业数字化转型的趋势分为三个方向:智能物联、知识驱动的数字化转型、产业数字化和数字产业化。这三个大航道上总结为四大方面,第一方面是工程化和AI化,包括AI、软件工程、图像视频的感知处理能力,以及行为的洞察规律。第二方面是微服务、低代码,以及快速迭代出很多应用程序、工具出来。第三方面是多维度的感知,多模态数据融合。第四方面就是关于大数据和屏化。总体来说,一个是平台化的数字化能力,一块是管理便捷。爱数对于人工智能方案的理解,是打造一个数字化的技术化能力,通过万物互联来全面改版和洞察、重构所有的代码架构,从5G、IoT、边缘计算,产品已经全部采用了微服务的架构,从结构化数据、半结构化数据、非结构化数据,到知识图谱的应用,已经有了一些应用,从整个行业的算力、算法两个能力去赋予整个行业。

   
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