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      曠視推出城市級全棧式AI解決方案,業務地圖再擴張

      本文作者: 張瑞 2019-10-29 19:03
      導語:AI四小龍,又有一個喊出“城市級”口號啦。

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      由深聲科技提供技術支持

      曠視推出城市級全棧式AI解決方案,業務地圖再擴張

      如果說今年的安博會上,有什么驚喜,那么曠視發布的城市級操作系統絕對算一個。

      自2015年進入城市管理領域以來,曠視已經在城市安全管理、樓宇園區智能化等場景都有了長足發展。

      而隨著在城市場景下的不斷深耕,其業務地圖也從單點布局擴展到城市全景生態,這意味著曠視已經從原來的單一解決方案提供商,升級為全棧解決方案打造者。

      在2019深圳安博會上,曠視在其能力大成之時,也向業界呈現了其城市級全棧解決方案的全貌,并重磅推出了集全局管理能力為一體的城市物聯網操作系統。

      全場景連接,數據挖掘的最大化

      全新升級的曠視城市級全棧解決方案,無疑是現今國內少有以AI為基礎的城市物聯網解決方案之一。

      此次升級的重點在于,曠視面向城市管理核心應用場景,推出的“城市物聯網操作系統(CityIoT OS)”。

      在實際應用中,城市中各個終端傳感設備的數據難以連通,以及業務環節難以打通始終是應用的難題。

      而作為“物理世界的Windows”,曠視的操作系統想做的就是,接入不同廠商的各類物聯網終端,并統一分發后臺,以作為管理城市運行的數據基礎。

      比如,該系統可以對城市中的人流情況進行監控,如果人流量超過一定范圍,就會對相關部門彈出;在車流方面,可以對整個車道的每條車流信息進行分析,查看是否有故障信息,還能對常年擁堵路段進行潮汐刻畫。

      那么如何將各類數據打通呢?以車路協同為例。

      渣土車是由城管部門管理,但在路上行車、違章,又屬于交管部門。城管的攝像機,一般又不如交管的豐富。曠視通過車牌、車型的結構化信息,以及攝像機聯動刻畫車的軌跡,再根據其歷史痕跡和大數據分析,進行整體預判。并將結果交由城管和交管部門,就能在路段上有效進行布控和攔截。

      除了接入物聯應用平臺,曠視城市物聯網操作系統也聯通了智能圖像平臺,處理實時產生并全局流轉的各類數據,通過信息存儲、跨網傳輸、上下級聯,發揮產品連接協同、資源優化整合的作用,為上層應用平臺提供低耦合、高效能的資源中樞。

      例如當交管或城管部門,需要調取回放違章或肇事記錄,可通過智能圖像平臺從海量數據中快速、準確提取。

      Brain++支撐,算法能力固定到算法倉平臺

      另外,要實現城市級的AI技術應用,最需要解決的,是行業中算法學習與訓練成本高部署難的問題。因此,曠視構建城市物聯網操作系統的思路,就是“將現成的算法能力固定到算法倉平臺”。

      對此,曠視基于自研的人工智能算法平臺Brain++,匯集了一系列先進的算法模型,并注入到城市物聯網操作系統算法倉,以便結合特定場景需求快速打磨輸出具有競爭力的工程化產品。

      曠視推出城市級全棧式AI解決方案,業務地圖再擴張

      算法倉的快速工程化能力,為城市物聯網場景的AI落地鋪平了道路,也使算法價值得到有力彰顯。

      例如,本次在安博會中“算法區”呈現的“事件預警”,就是曠視針對“跌倒”這一特定危險動作,進行的識別算法訓練。

      未來應用中,這類算法可以直接灌入操作系統,在如敬老社區的重點場所,用于老人在無人看護下發生跌倒的識別,防范意外發生。

      軟件解決方案,滿足各場景需求

      人工智能與產業融合,應該說離不開以下幾個核心要素。

      首先是算法,需要基于深度學習框架進行訓練和部署,是產業大腦;其次是大數據,包括物理世界和數字世界的數據獲取與存儲,是產業生產要素;第三是算力,為應用提供計算資源支持,是產業生產力;四是業務場景,通常是由碎片化需求構成的市場,是產業生產環境。

      曠視的城市物聯網操作系統,也正是落地到了各個場景中。

      曠視目前推出了一系列創新性專用算法,結合城市中的具體場景需求,在系統中開發出“公共安全”、“智慧交管”、“城市管理”和“智慧園區”等幾大解決方案,可實現對城市的人車密度、事故/違章、設備狀態的綜合態勢感知和數字化。

      以智慧交管為例,前端IoT物聯設備的接入和專用算法的結合,使系統能夠對全城路網實現數字化模擬,通過對各類前端設備回傳數據的二次分析實時呈現擁堵狀況、記錄違章抓拍,以及實施邊界管理,全面的認知和分析才能提高交通管理效率。

      在應用中,通過系統在邊界路段或微卡口可對重型卡車、限號車輛、違章車輛進行特定目標檢測和識別預警,向交管部門進行實時通報,有望能夠解決超載上橋、違章限行、肇事逃逸問題。

      為什么要做城市級平臺?

      值得注意的是,在AIoT的大背景下,城市級平臺的打造已經成為大勢所趨。各個廠商都在結合各自的優勢,做橫向的拓展和縱向的打穿。

      而曠視的差異化,主要有三個方面。

      第一方面是,曠視具有自研的人工智能算法平臺Brain++,這個平臺集成了行業領先的自動機器學習(AutoML)技術,可以基于不同場景數據,實現針對性算法訓練和模型部署的高效流程化。

      第二方面是,云、邊、端協同的優勢。基于Brain++,曠視創新性的打造了一些列適用于云、邊、端的尖端神經網絡(DorefaNet、ShuffleNet及ResNet),并基于此構筑起了邊緣計算產品MegBox、智能傳感器MegEye等一整套人工智能賦能的物聯網產品體系。

      第三方面,是場景能力。曠視能根據不同場景,將數據提純、打包,并量身定制符合特定場景需求的解決方案,提供用戶真正感興趣的能力,幫助用戶實現商業價值。

      全線拉通從算法驅動、到感知前置、到云邊協同最后到場景落地的完整價值鏈閉環,是曠視原創算法能力、物聯網產品化能力、軟硬件一體化能力到生態成長能力的集中體現。

      寫在最后:數字孿生城市的新探索

      如果從高緯度俯瞰曠視對城市運行模式與管理模式的創新,可以看到曠視首先通過改變前端物聯網接入的方式以打破數據壁壘,接著通過專用系統刻畫出精準對應實現物理場景的數字孿生城市,進而為城市規劃者提供決策參考意見,輔助精細化管理,改善真實世界的城市運行。

      人類花了上千年的時間,才對城市的本質和演變過程有了一個局部的認識,也許還要花更長的時間才能完全弄清楚那些尚未被認識的潛在特性。

      曠視城市物聯網操作系統建設,正是人工智能技術下沉與產業結合的良好范本之一,也是對城市運行規律的一次有益探索。

      未來曠視,還將繼續以核心的AI能力為驅動,挖掘更多AI在不同領域的應用。雷鋒網雷鋒網雷鋒網

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