5月25日，由亿欧举行的“GIIS安防AI创新峰会”在北京千禧酒店浩大召开。 其中，海康威视初级副总裁、研讨院院长浦世亮的演讲标题是《视觉 大数据 在传统行业晋级中的使用》。浦世亮，法国国度迷信研讨院博士，曾获第十九届求是出色青年奖、浙江省有突出奉献中青年专家、浙江省、湖北省迷信技术提高一等奖等多项荣誉，担任开发并完成多个科研项目。现任海康威视初级副总裁、研讨院院长，担任公司在 人工智能 及大数据范畴的技术研讨。

在演讲现场，浦世亮以“智能助力传统行业晋级”为主题，指出障碍传统产业智能晋级的三大瓶颈，明示目前智能晋级的寸步难行以及智能需求的碎片化，提出海康威视AI开放平台，接着引见开放数据效劳、计算效劳、使用效劳三大才能，最初解说了在智能晋级方面，开放的必要性以及海康威视在多个行业范畴的业务使用战争台愿景。以下是浦世亮的演讲原文（亿欧对该内容有局部删减）。

浦世亮 ：各位来宾，各位安防界的同仁们，大家上午好！首先我要感激主办方给我这个时机，让我能在这里与大家分享海康威视是如何应用视频大数据助力传统行业智能晋级的。明天峰会的主题是安防智能，而我所演讲的主题是智能助力传统行业晋级。看起来有一点跑题，但是我这个标题描画了我们公司所面临的一个趋向。

传统产业面临三大瓶颈，智能晋级寸步难行

我们如今每天应用视觉技术、人工智能技术给各个行业提供多种效劳，这些效劳里有局部是落在传统的安防范畴，但是更多的是落在助力传统行业智能晋级的范围。 举例来说，我们的机器人物流仓储、行车辅佐零碎、路边停车自动免费零碎，以及无人批发零碎，都属于传统行业智能晋级的范围。

上面我们来看传统产业晋级的现状。 由于我国人口红利的消逝，国度重资产行业及传统制造产业的盈利才能逐年下降。依据报道，假如把中国制造跟美国制造绝对比，将休息效率的差别思索在内，中国制造与美国制造之间的本钱差别只要几个百分点，因而中国产业的晋级势在必行。 物联网 和人工智能技术是传统行业晋级的中心技术，其中视觉智能有着十分宽广的使用前景。

由于在物联网信息空间中80%的数据是视觉数据，应用视觉智能对场景停止感知可以延伸出十分多的使用，但是我们在智能晋级的进程中，需求激烈而落地完成却很少。 由于传统产业的智能晋级面临三大瓶颈。

第一个是数据瓶颈，开展智能技术需求积聚海量的数据，传统产业很难具有这一方面。

第二个是计算瓶颈，开展智能技术需求有优秀的算法设计才能和庞大的计算停止算法的训练及迭代。

第三个是使用才能，在传统行业停止智能的落地，需求打通前后端的产品，提供全体的处理方案，这些方面传统行业都难以具有。

AI Cloud架构将共享、开放停止究竟

另外我们晓得如今的人工智能技术还是处于弱人工智能时代，少量的智能需求是以碎片化、场景化的方式呈现。 在传统范畴停止智能功用的晋级，往往需求很多产业人的参与。首先需求积聚面向场景的数据，第二个需求工程师开发面向场景的算法，第三需求大规模的训练零碎停止算法的训练，第四需求前后端的产品来承载智能算法。最初需求一个平台软件来对接智能功用和行业的需求。这些才能很难有一家企业全部具有，因而要完成在传统产业大规模的智能落地，我们就需求构建一个开放的AI生态体系。

为了应对物联网在AI推进下与信息化零碎交融带来的应战，为了构建一个开放共享、可继续开展的AI生态，海康威视推出AI Cloud ，它不只仅意味着云计算，也不只仅意味着根底设备，它是开放的根底设备、数据资源、平台效劳和使用软件的总和。AI Cloud的技术特征包括 边缘感知 、按需会聚、多层认知和分级使用。

边缘感知是指AI Cloud次要在边缘端部署根底的感知才能，从而取得最快的呼应速度和较低的部署代价。 按需会聚是指我们不需求把一切的数据都上传中心，而是依照使用需求逐级会聚数据，以降低云中心的数据传输压力和存储压力。多层认知和分级使用指的是我们会将多维数据发掘所取得的智能认知才能，和面向需求的使用才能分级部署在零碎的各个层级，以更好地适配场景化使用，并为用户带来价值。

AI Cloud会打造“两池一库四平台”等产品来完成根底才能和数据的开放。 我们经过计算存储资源池和算法仓库完成根底设备的开放，经过物联网数据资源池和大数据资源池完成数据资源的开放，并经过智能剖析效劳和大数据效劳完成平台效劳的开放，经过智能使用平台和综合使用平台完成使用接口的开放。在AI Cloud这个平台上，设备厂商、根底软件厂商、算法厂商、数据供给商、使用开发商、平安效劳商、运维效劳商、技术规范标准任务团队等都有用武之地。

AI开放平台的数据、计算、使用效劳三大才能

之前提到，我们传统产业的晋级面临数据、计算、使用三大瓶颈，因而海康威视在AI Cloud上开发了AI开放平台。开放平台提供数据效劳、计算效劳及使用效劳三大才能，旨在用来打破三个瓶颈，助力传统行业的智能晋级。 在AI开放平台的架构上，我们在根底设备层建立了感知才能、存储才能和计算才能，在资源层我们经过视觉词典、数据资源池和算法仓储来会聚资源，并在效劳层向我们的客户提供三大效劳才能。

接上去，我会逐一引见这三种效劳才能。

首先引见数据效劳才能，我们的平台面向行业客户的使用，打造了视觉词典。 视觉词典数据库为用户提供了一团体工智能开发的数据根底。我们希望将来行业使用中的万事万物在视觉词典中都将有相应的标签和数据样本，行业客户可以依据使用需求抽取相应的样本停止算法训练，迅速的完成行业智能晋级从0到1的打破。

此外，数据效劳还包括数据存储效劳和数据标注效劳，用户可以运用平台的数据产线对数据停止标注和测试。

第二是计算效劳，我们经过私有云开缩小规模训练零碎，客户可以应用客户平台的训练才能停止自有算法的训练。 第二种十分重要的计算效劳是我们提供了算法的编译效劳，由于用户的算法从开发到技术完成，往往需求面向特定的平台停止算法的优化编译。从而完成算法在产品上的部署，这往往是一个艰难的进程，为了减速客户在产品下面算法的疾速部署，我们开发了一款算法编译器，可以将智能算法面向不同的计算平台，完成疾速的优化编译。

我们的计算效劳还包括迁移学习效劳，迁移学习可以在小样本的根底上疾速地完成智能算法，在不同的使用场景之间切换。例如我们可以用大批海内车牌的样本完成国际车牌辨认算法和欧美车牌辨认算法之间的切换。

最初一种计算效劳是增量学习。 物品辨认是常常用到的一种智能功用，客户会常常需求添加物品分类的品种。例如在商业批发范畴，我们的用户常常需求不时地添加商品的品种，这就会触及增量学习。但是增量学习如今所面临的一个成绩是灾难性遗忘，灾难性遗忘是指在增量学习的进程中，智能算法会遗忘原有物品的特征，从而招致算法精度下降。海康威视设计了一款算法架构可以更好地处理这类灾难性遗忘的成绩。

以我们增量学习的一个实验后果为例，我们首先对五百类物品停止了训练，然后在这个根底上停止增量学习。我们发现少量的算法随着增量学习品种数的添加，其辨认精度迅速下降。而我们的算规律可以坚持跟全量学习差不多的辨认精度，我们会在平台上提供这一功用。

第三种效劳是使用效劳，我们的平台提供了少量的根底人工智能效劳。 包括对人和物的精度感知，其中有人脸辨认、车牌辨认、物品辨认和多达几十种的人车属性辨认才能。包括行人的年龄、性别、穿着，这些才能可以协助客户完成目的在线下的数据化。需求重点指出的是我们还支持上百个国度的车牌辨认，海内用户应用我们的平台曾经在多个国度完成了本地化的智能交通方案。我们的使用效劳还包括跨媒体的感知才能，其中有文本辨认、音频辨认和多维感知才能。最初我们的使用效劳还包括了多维大数据的发掘才能，我们的平台可以在用户的多维大数据上完成数据的管理、数据的笼统、知识图谱的构建及图计算和图发掘才能，从而在用户的多维大数据上完成智能的认知。例照实现交通态势的预测、物流仓储的优化，以及商业数据群的剖析、销售战略的优化。

完成行业智能晋级，开放平台必不可少

我们的平台将在海康威视的萤石云平台上提供效劳，这是海康威视在私有云上提供效劳的云平台，它在全球无数千万终端用户的接口、千万级的用户。其中50%的用户是来自于各个传统产业，因而它有十分好的效劳于传统产业的根底。

我会结合几个行业作为实例，来引见用户是如何应用我们的开放平台，去完成行业智能晋级。 首先是智慧交通，我们的用户应用平台的智能才能完成了多种智慧交通的方案。其中有大家所熟习的交通违章事情的监测、交通态势的预测、交通诱导城市级的交通方案。另外还完成了室外停车免费零碎，多种车内智能方案，例如驾驶员的违章驾驶行为检测、疲劳驾驶的行为检测等。

在商超批发范畴也开发了多种智能处理方案。包括应用商品辨认、人脸辨认和行为辨认所开发的无人批发方案，在大型超市中所开发的物品防损方案和客户群剖析方案。另外还开发了在连锁行业的无人值守自动巡店的方案。

在智能制造范畴我们的机器视觉摄像机完成了条码剖析，工件的缺陷检测、尺寸及外形检测，以及工件的三维定位等。 我们的物流机器人还助力完成了仓储物流的自动化，在我们本人的消费基地，经过无效应用机器人，人力本钱下降约50%，效率提升近80%。我们的智能才能还协助教育、家居、批发、动力、旅游等多个行业完成行业的智能晋级。

我们的平台愿景是让万物可视，让万物可知，以视觉感知为终点，助力传统行业的智能晋级，谢谢大家！

听小米、科沃斯、影谱科技高管讲述人工智能落地产品的全体思想，看京东、360产品担任人划定技术与产品才能边界，更有Star VC、星瀚资本投资人，引见人工智能范畴将来规划规划。 关于AI产品，你想要理解的都在这里。

6月14日上海，亿欧将举行AI产品峰会，详解AI技术落地到产品时，企业主、产品经理、经销商关怀的各类成绩，提供一个与小米、科沃斯、京东、360、影谱科技、商汤科技、竹间智能等人工智能范畴优秀企业担任人现场交流的平台。

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