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特斯联副总裁刘丰:AI+IoT,构建将来城市幅员

发布者:刘龙华
导读5月25日,由亿欧主办的“GIIS2018安防AI创新峰会”在北京千禧大酒店盛大举行。峰会上,特斯联副总裁、将来城市事业部总经理刘丰宣布了演讲,演讲主题为“AI赋能城市晋级,特斯联构建将来城市幅员”。刘丰具有16年ICT行业工业经历,7年国际市场经历,7年智慧城市方案与产品运营管理经历。曾任中兴通讯智慧城市产品线总经理,并先后担任中兴通讯固网产品的研发、测试、欧美和全球战略市场,政府与企业信息化的
特斯联副总裁刘丰:AI+IoT,构建未来城市版图

5月25日,由亿欧主办的“GIIS2018安防AI创新峰会”在北京千禧大酒店盛大举行。峰会上,特斯联副总裁、将来城市事业部总经理刘丰宣布了演讲,演讲主题为 “AI赋能城市晋级,特斯联构建将来城市幅员”

刘丰具有16年ICT行业工业经历,7年国际市场经历,7年 智慧城市 方案与产品运营管理经历。曾任中兴通讯智慧城市产品线总经理,并先后担任中兴通讯固网产品的研发、测试、欧美和全球战略市场,政府与企业信息化的亚太区市场运营,智慧城市产品线的运营管理任务。现受聘担任沈阳市智慧城市专家委员会专家,参与北京、上海、武汉、宁波、南京、珠海、银川、洛阳等城市的智慧城市规划设计、建立施行、投融资和运营效劳任务。

在演讲中,刘丰从AI和IoT的角度动身,分享了特斯联在深耕的社区、楼宇、商圈等智慧城市的细分场景中发现的成绩。刘丰以为,经过IoT技术搜集多维度的数据,并运用AI技术对数据停止剖析处置,不只可以协助安防产品和零碎变得“会考虑、能决策”,还能协助政府为市民提供更兽性化的效劳,并让商业运营企业愈加理解客户。

以下是刘丰演讲全文。(亿欧在不影响原意的前提下,对内容停止了删改)

谢谢,首先谢谢主办方明天能给我这个时机,在这里跟各位行业大咖,跟各位业界的专家分享在AI,在安防范畴我们的一些观念。

首先引见一下特斯联,特斯联是一家努力于在城市级的智能 物联网 平台运营的企业,我自己多年在智慧城市物联网、 人工智能 范畴任务,几年前开端转行到安防范畴,明天我就把我们在安防范畴的一些理论以及考虑跟大家分享一下。

首先谈到安防的场景,应该说智慧城市在中国,在全球开展这么多年来,安防不断是刚需,是最基本的需求。不论是安全城市也好,政务、交通、医疗等等,平安、安防是一个最根本的需求。

从安防详细的场景来看,我们用行业的言语来讲,是点、线、面。首先是控点,不论是卡口,微卡口、出口、机场、酒店,经过这个“点”停止设防,“点”的设防之后成“线”,比方说和路途的监控连成“线”,最初成“圈”——针对一片区域,场所呈一个“圈”,做城市级的安防的处理方案和效劳。

新的技术,以及我们整个国度产业晋级带来的安防产业以及安防方案,次要的应战在三个方面:数据、剖析、决策

首先是数据 。我们面临了少量的数据链条,少量安防的视频以及非视频的构造化、半构造化,非构造化的数据,以及整个我们的安防零碎来自于各个社会单位、企业,政府的少量数据带来少量的存储,整个行业压力是十分大的。

从数据剖析角度来看 ,这些海量数据构造化剖析,后面云天励飞的陈博士也讲到,城市构造化剖析发生的数据需求多种多样的算法,同一个场景下我们也需求不同的算法来处置,这样跨场景的剖析,触及到公安的场景,城关的场景,交通的场景,社区的场景,不同场景的剖析带来的应战也十分大,但最关键的是,一切的零碎,一切的方案最重要的是管用,就是要协助客户做辅佐决策,这就是我们面临的应战。

随着近两年来AI和IoT技术的演进,特别是AI技术逐渐成熟,我们看到AI和IoT首先可以经过IoT城市级的物联网技术,包括一些传感的技术,深光电可以做一些愈加深度的感知,特别是经过下一代的NB、EMTC这种技术,可以把城市各个角落发生的数据会聚下去,经过AI来停止深度学习。反向减速互联网行业的使用和落地。一切的数据最初都能变化我们的零碎,我们的方案,我们的设备可以自动考虑,可以经过对一段视频,图片针对一个场景去了解,以及对视频构造化的了解,语议的剖析,最终能剖析在一个摄像头,一段视频外面人的行为,以及对他的行为做预测剖析。

目前业界有趋向处理上述的成绩,我们看到有各种各样的方案,有场景驱动的,有技术驱动的,有零碎的方案,也有单点的产品。比方以场景驱动的方案就提供一个全场景的闭环,最终中心是以成绩为导向的。也有以技术驱动的,以为最终我把技术做到极致,不论是算法还是芯片做到极致,最初经过极致去做定制化,去顺应某一个场景。有零碎方案的提法,经过整合的,完好的零碎方案,也有经过提供一个单平台的方案。特斯联次要聚焦在一些社区的场景,商圈、楼宇的场景,愈加下沉在整个城市最小的细胞单元,我们以为,不论是你提供产品也好,处理方案也好,首先要思索的就是处理谁的成绩,处理什么成绩,以及经过什么技术来完成,到达什么效果。

所以我们以为 不论用AI技术还是AI+IoT结合,最终要处理特定场景下客户的需求。 以智慧社区举例,在社区这样一个封锁的场景外面,不只仅是复杂传统的摄像头,更多的是全方位的感知,从社区传统的安防包括寻根,包括到如今的消防、烟感、井盖、地磁、停车位等等全体的感知,到最终要处理的是把多维的数据可以采集下去,经过新的物联网的手腕和网络的技术,效劳于我们的政府,公安,社区的管理者以及百姓。

详细在商业形式上,首先要效劳于政府关于社区的人口管理,人、车、物以及全体平安的管理,最终让社区的人、百姓可以有平安感 。同时经过智慧社区,获取到社区一切的人、车、物的数据,最终把我们的跟安防相关的,跟政务相关的效劳一些效劳,自动地、精准地提供应客户。

比方说在社区外面针对老人、儿童可以自动地提供效劳,为客户——比方公安部门减负增效,不必派那么多民警,每个月任务30个小时,不需求花少量的工夫走访,经过IoT的手腕,可以采集到少量的人口,人、车、物的信息之后,经过人工智能做辅佐决策,什么工夫点该去哪里,该防备什么隐患,一旦呈现预警当前,通知他这个区域外面有多少人,路途的散布,车辆散布。

我们的社区客户根本上需求提供的一个一体化的方案,不只仅是一个硬件或许软件, 我们以为是一个硬件+软件+平台+效劳的全体化方案

首先在硬件层,在入口感知层,除了传统的感知手腕,还触及到对人的住、行、商、娱经过新的检测手腕,采集少量的入口的数据,这些入口的数据就是对应到一团体以及和人相关的最终可以代表一团体身份的一切的信息。

经过AI的大数据计算,直接把产业信息变化构造化信息,加重后台的处置压力。经过网络层停止互联互通的会聚,经过平台层大数据的剖析、决策,最终作用于效劳使用层,给我们的警务、政务、商务三个方面提供效劳。安防的方案不只仅是行业内的,更多是给社会面的企业、社会公司,社会面的团体提供安防效劳。

特斯联在提供全体处理方案的同时,也整合上下游的资源,由于一个单一的算法很难处理在社区复杂场景外面的需求,由于触及到人脸、车牌,触及到包括一些行人轨迹的,包括一些特殊场景的,比方说火灾检测等等。我们结合商超包括其他的光大控股投向的企业,运用多样化的算法来去做一些商业化的处置,包括和海康,和大华力协作,用更好的前端设备去感知。并经过我们在社区的层面树立的大平台,获取少量的数据,最终在社区层面提供安防的效劳与商业化效劳。

我们到达客户的价值次要是四个方面:一个是智能化感知。 比方说我们给公安部门提供的鲜活的人口库,经过我们在社区深度地感知,经过社区智能门禁, 人脸辨认 等等,可以深度地智能化的感知并采集到以房屋为单元的一系列鲜活的通勤的数据以及消费的数据,以完成社区更好地管理。

 在社区感知的同时,我们 结合网格化管理,进一步把人、事、地、情、物、组织停止集约化管理,最大限制共享 ,共享给政府的部门,最大限制地去提升基层执法力气的效率,进一步推进整个警务体系的变革。

还有 一体化联动 ,基层治安的联动,突出成绩一体化联治,基层治安环境一体化联创,最终不光完成打防管控还要经过效劳进一步化解能够存在的隐患,经过这些AI的技术我们不只仅是复杂地做预先处置,而是事前在社区外面针对一些上访人我们也正在做着心目中属于未来的事业,那就是通过互联网金融创新,不断完善人与金融、货币之间的关系,让所有人都能享受到最好的金融服务 。员、肉体病人、吸毒犯等停止有针对性地管理,最终树立以人为本社区安防的体系。

经过我们的理论我们发现,在上海这样人口老龄化压力比拟大的城市,在社区层面管理的压力十分大的,一个社区外面有很多失独的老人,社区矫正的这些人,他们需求的更多的是可以精准地掌握。 政府的说法是,人口说法要“来有注销,去有核销” ,哪些人来了,哪些人住了一段又走了,要对出租户深度管理,像失独老人三天没出门,政府的网格员,社工就要上门去关心。

重庆也是,重庆最终要经过效劳增强管理,我们的政府将经过更多IoT的手腕,AI的辅佐做效劳做管理,而不是去一家一户做人口普查做管理的效劳,最终特斯联是提供全程化的效劳。

经过我们这两年多的理论,特别是我们在社区场景深度地耕耘,整合,去提供这些效劳,我们发现还有一些依然没有处理,有待于大家讨论,比方说 本钱在社区层面仍然偏高 ,这次要是受限于我们的算法芯片目前来说本钱还偏高;硬件、算法这些受权的费用偏高;最中心的是人工智能假如要在细分场景落地,它工程的施行,工程维护的本钱十分高。异样一团体脸辨认算法,在室外的场景,在强逆光的场景,傍晚的场景,以及雨雾天场景都不一样,还要思索到老百姓的体验的成绩,难度更高,将来这种弹性部署的形式可以去处理一局部这样的成绩,当然更大的能够是整个行业的进一步成熟,本钱进一步下降。

弹性部署就是云边结合的形式 ,一局部经过边缘侧,一局部经过前端,经过前端的提升,以及一些激光成像,处理图像质量,可以处理前端算例的提升,把一些可以在前端处理的,在前端做构造化,比方说树立前端树立Face ID库,在很多场景不论是社区还是商业楼宇也需求这种物证比对合一的场景,经过前端的体层。

另外基于场景的算例,比方说Scale out,在多个场景外面需求多算法的交融。在边缘侧需求hybrid AI的算法,在城圈或许一片区域的外面需求做ReID的处置,经过这种技术以及超分辨率的技术进步,经过这种超分辨率的技术进步图像的质量。假如在云端做本钱压力十分大,传输存储压力十分大。假如我们可以在边缘侧部署算例的散布,在前端构造化处置,对将来我们AI安防的这些产品、方案落地会十分有协助。

另外我们希望把一切经过AI、IoT发生的数据变成业务提供应客户,经过前端高质量的感知,从感知到认知,最终到辅佐决策,最终能协助我们的客户效劳他们的重点人口,效劳他的这些特殊人口,以及做一些决策的辅佐剖析。

以上就是我基于从AI和IOT的角度,从我们深耕的社区、楼宇、商圈的场景给大家带来的一些分享,谢谢!


亿欧引荐:2018年6月13-15日,由上海市经济和信息化委员会、上海市商务委员会、上海市长宁区人民政府指点,上海市长宁区青年结合会和亿欧公司结合主办的“ 2018全球智能+新商业峰会 ”将在上海长宁世贸展馆举行,诚邀各位一同助力“AI落地,产业晋级”。

活动概况: 2018全球智能+新商业峰会

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