亿欧编者按: 谢会斌认为,安防的AI时代已到来。安防市场规模巨大,行业需求强烈,与此同时技术落地清晰。面对安防AI大规模落地的裂谷,传统AI三要素演进为3+3的六要素:算法、算力、数据,产品、工程、方案。
2018年5月25日,由亿欧举办的“GIIS安防AI创新峰会”在北京千禧大酒店召开。其中,宇视研发副总裁、宇视研究院院长谢会斌的演讲主题是《跨越安防AI大规模落地的裂谷》。他曾带领团队开发出安防行业大型操作系统IMOS,2006年发布至今推出7个版本,积累了超过1000万行代码、800余项授权专利,可秒级处理万亿级多维大数据。
宇视在2019年,“3+3”要素(算力、算法、数据,产品、工程、方案,并可进一步细化为科学布点、场景化前端、安全保障、后端云计算、组织保障、技战法)实现了AI 在安防行业不断取得实战成果。
以下是谢会斌的演讲实录,亿欧对该内容有部分删减:
大家下午好!感谢亿欧给宇视一个这样的机会,让我来和大家谈谈,在AI大规模应用的情况下,宇视是如何跨越裂谷实现落地的。
图 GIIS 2018,干货看举手拍照比例,宇视研究院院长谢会斌做《跨越AI大规模部署裂谷》三次燃场:AI三要素演进为六要素,即算力、算法、数据、工程、方案、产品;全系列以中国山脉和关隘命名的AI产品和方案,实战部署;IMOS大型操作系统。
安防+AI:AI的实战落地
我是一个球迷,我们先从世界杯讲起。
这儿如果有球迷的话大家会知道,2006年有一个球星犯规被罚,导致意大利得了冠军。我想说在2006年的时候,欧洲有一家企业做了数字监控的方案,是全球最大的一个数字联网的方案,包括600路。同时在2006年,宇视在深圳平安福田的项目做到了全球最大的数字联网设备,超过3000路。
随着时间的进展,到了2018年,马上是俄罗斯世界杯了。同样,我看了一个数字:130万。这是我们在某一线城市做的,一级、二级、三级摄像头的数量。回顾这十余年,数字联网设备已经做到了两个数量级的增长,而与此同时,客户希望有50%的案件能够通过视频监控去解决。在这种情况下,完全靠人工无法做到,所以我们认为安防的AI时代来临是由这三个因素决定的:
第一是整个安防市场规模巨大;第二是客户的需求非常强烈,如果50%的案子都通过视频监控解决,需求非常大;第三是整个安防AI视频需求也非常清晰,就像刚才各位嘉宾分享的,无论是车牌、车型、车辆,还是视频结构化等等。正因为这三个因素反复迭代,我们才说安防的AI时代来临。
跨越裂谷,从AI三要素到六要素
刚才一直在强调数量,130万个摄像头。假设我们只处理10%,也就是13万个摄像头,这也是海量的。如今大家都在讲AI的三要素包括算法、算力、数据,这三要素能跨越整个安防AI的大规模落地的裂谷吗?
首先,我认为有三个裂谷。第一,核心技术突破裂谷。首当其冲的是算法,AI首先要解决准确性的问题。大家都知道,随着深度学习的进展,相比传统的模式识别,核心技术突破的这个裂谷我们认为是跨越过去了;
第二,小规模演示测试裂谷。我们要去测试,要应用,这是一个消费者的裂谷。靠后端的高性价比、高性能的服务器,GPU,对应的数据,对应的算法这个三要素实际上是可以解决消费者演示需求的裂谷的;
第三,大规模落地裂谷。随便一个一线的城市,都有几百万的摄像机,并且还有这样高的破案率要求,这种大规模的裂谷靠传统AI三个要素能跨过去吗?肯定跨不过去。
我们认为,算法、算力和数据这三个要素要演进到六要素才能解决安防AI大规模落地的裂谷。我们来看一下,这3+2+1指的什么?
“3”指的算法、算力和数据;“2”是产品和工程化,最终所有的东西都要产品化落地,光靠后端的服务器是解决不了的,并且产品落地还有对应的工程化问题。刚才讲了很多的算法是跟场景相关的,比如说智能交通大家觉得是比较成熟的,其实智能交通整个的场景是比较清晰的,因为它的工程方面做的比较好。这么多的摄像机架上去,后面的售后维护都是工程化的一部分。这五个要素是通过方案结合在一起,而方案就是对应的“1”。摄像机从管理、存储,到检索等,都是方案的一部分。
AI Ready! 规模应用方案
如今大家有各种各样的流派。有的厂家完全靠前端智能;有的靠后端的智能,做NVR等设备;有的在存储方面做对应的智能,对应的GPU;有的靠中心做对应的服务器的集群再去做智能;还有的通过云端来做智能。
我认为只有以上任何一个都是远远不够的,这些都可以算为安防+AI 的一部分。宇视有以上各部分,再加上AI六要素全面发力,最终的目的是交付给客户的系统TCO要低,并且性价比是最高的,这样的 才是最优的。这个 就是宇视AI Ready!。这是我们把整体六要素和方案融合在一起形成的 。
下面介绍一下宇视AI Ready!的详细情况。
首先是宇视基于AI具体的产品,刚才我们谈到了有前端智能、后端智能、存储智能、中心智能、云端智能。宇视的产品命名都是基于中国的山脉和关隘,“函谷”是深度智能摄像机,可以做到每秒抓拍40张,并且可以在后端进行筛选;前端摄相机是系列化的,不同像素、不同指标的都有。第二个是“潼关”智能识别速通门,可以在室外应用,前端实现快速识别。第三个是“天目”智能交通抓拍单元,这个设备与后端配合,能够做到“33合一”的功能,包括前面的闯红灯违法、违停等,满足治安执法和交通管理等各种需求。
存储智能方面,宇视有对应的“秦岭”超融合视图云存储。要做一个好的方案,安全非常重要,尤其在现在的情况下。我们现在把智能和安全结合起来,形成了“燕山”,对设备来做准入。还有“昆仑”视图数据中心一体机,这个设备能够在4U高的设备里加载80颗CPU,和前面的“函谷”配合起来可以做到640路智能识别。
宇视AI Ready! 工程化落地除了以上设备端智能产品,还推出了机架式智能产品。机架式智能产品能够做到灵活订制,不但可以插对应GPU的卡,也可以插CPU的卡以及大数据的卡,还支持存储。为了更好地去管理和部署,我们做了各种CPU、GPU、内盘等优化的管理。
针对云端,宇视所有的资源都可以基于IMOS7.0操作系统做到灵活调度。宇视AI Ready!所包含的重点产品全部涵盖在这个大平台中,包括刚才谈到的存储,即各种设备的存储,结构化的、半结构化的、视频、图片等,也包括了各种大数据以及各种设备的管理。
IMOS7.0融合了所有以上提及的安全和智能产品,同时为了跟合作伙伴一起成长,系统里涵盖的每一种功能都用不同的接口对出来。比如,你要是喜欢用C,那么我有C的接口。对于开发能力比较强的合作伙伴,我们可以把底层的大数据和数据的接口都提供出来。此外,IMOS7.0可以灵活拓展,给合作伙伴提供了多样的灵活的接口以后,形成了一个云端,这就是AI Ready!云端的 ——IMOS智能云。
科技实业落地在各行各业
以上是宇视AI Ready! 工程化落地的具体情况。实际上,宇视在行业 层面已经实现全面实战落地。
从具体案例来看,截止2017年底,宇视作为第一品牌、第一集团,已经成功交付615所平安高校,其中含88%的211和90%的985高校;35个城市的100余条地铁线路和45个机场;全国580余个平安城市,在中国的东西南北都有使用宇视对应的平台;330余个智能交通项目;380余家大型企业,比如说中国邮政整个的“双十一”我们都要去支持,全国邮政视频监控系统都是用宇视的;180余家三甲医院,230余条高速公路和200个地标性商业综合体建筑。我们后续也会在这些行业里面全部把AI部署落地,而且足够地实施。
谢谢大家!