杭州海康威視系統技術有限公司公共安全事業部總經理 楊華
如果說2016是人工智慧(AI)的元年， 那麼2017可以稱得上是深度學習(Deep Learning)之年。
根據最新的調查報告顯示（2016年11月）， 作為全球視頻監控數位化、網路化、高清智慧化的見證者、踐行者和重要推動者， 海康威視已躍居全球安防首位， 成為A股高市值公司和全球頭號安防行業大企業。 依靠強大的研發實力和準確的市場趨勢掌控能力，
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公共安全領域被認為是人工智慧最具發展潛力和市場空間的領域， 您對此怎麼看？海康威視是怎樣看待人工智慧的呢？
楊總：
人工智慧是一門涵蓋領域非常廣泛的科學， 該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。
在我們的生活中， 每時每刻都在產生資料， 而以平安城市為主體的公共安全領域產生的海量非結構化視音訊資料是非常重要的一塊內容。 這些資料海量需要轉換為人與電腦能夠識別的結構化資料， 提取諸如人臉、車輛、物品等的特徵描述資訊， 進而應用於治安防控、反恐維穩、災難防護、安全生產等一系列公共安全的細分場景中。 這個由視頻到（結構化）資料的過程， 就是一項需要由機器替代人來完成的複雜工作。
而日益嚴峻的公共安全形勢所催生的極為迫切、強烈的需求，
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您覺得目前支援人工智慧在公共安全領域得以落地應用的關鍵技術有哪些？為什麼？與傳統技術相比， 海康威視的具體優勢體現在何處？
楊總：
人工智慧在公共安全領域落地應用的首要前提是能夠利用影像處理、模式識別或機器學習等技術， 對視頻圖像中的人員、車輛、物體等物件的特徵、行為、數量進行檢測或識別判斷， 以達到理解視頻內容的目的。 所以， 以深度學習為代表的視頻內容分析技術在近兩年越來越熱門， 我們通過各種類型的訓練資料，可以使深度學習具有很強的泛化能力，即使同一類物體處於不同尺寸、不同視角、不同光照、遮擋的條件下，也能準確識別。
當然，深層模型的設計和大規模資料的訓練，對運算資源的依賴度就會越高。去年戰勝圍棋世界冠軍李世石的AlphaGo，擁有1920個CPU和280個GPU，它的計算能力驚人。所以，GPU、超級電腦、雲計算等高性能硬體平臺，成為人工智慧發展的引擎和助力。
海康威視作為公共安全領域的龍頭企業，一直致力於利用先進的技術為用戶提供成熟、可靠的解決方案。近年來，海康威視研究院的深度智慧演算法團隊在ImageNet、KITTI、MOT challenge等世界級人工智慧競賽中，多次獲得第一名，取得了非常好的成績，在基礎性、前瞻性智慧演算法的研究方面，海康威視是走在國際的前列。同時，憑藉海康威視硬體開發的能力，我們已推出全系列的深度智慧產品，包括了前端深眸系列智慧攝像機、後端超腦NVR、智慧分析伺服器等，並且在全國多地成功落地應用。
所以，依託這些優勢，我們能夠給用戶提供非常完整、通暢、端到端的深度智慧解決方案，在人臉識別、車輛識別、視頻解析應用方面都有非常明顯的實戰效果。
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在這波人工智慧應用大潮中，海康威視有哪些實戰化產品落地？公司是怎樣讓產品更適合公安實戰化應用需求的呢？
楊總：
就像我剛剛提到的，海康威視的優勢在於，我們能夠給用戶提供深度智慧應用的整體解決方案。例如，我們利用深度學習演算法推出的人臉識別應用解決方案，通過前端深眸人臉攝像機可以對視頻中的人臉進行快速定位抓拍，由於內置深度學習演算法，即使周圍環境光線不佳，人員戴帽子或一定角度下低頭、側臉，深眸仍然可以做到準確識別。在“深眸”攝像機精確捕獲到人臉圖片後，通過部署的“臉譜”智慧分析伺服器，對抓拍的人臉圖片以每秒數百張的速度進行即時分析、建模。同時，對接相關的公安黑名單資料庫，對重點人員進行即時布控。另外，配合人臉應用平臺，可以對比中的重點人員進行即時預警，協助執勤公安進行現場身份查驗。這套人臉識別應用解決方案已經在全國很多城市成功應用落地。
當然，成功應用的背後，一定是對用戶需求的深入溝通和理解，我們在全國有35個分公司，能夠基本覆蓋全國絕大部分的行業用戶，建立起高效的溝通回饋管道。在產品研發方面，我們有一支9300多人的研發團隊，利用自身的研發優勢，不斷創新，滿足日益豐富的行業用戶應用需求。
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人工智慧在國家政策層面上被認可和推動，您認為釋放了哪些信號？從市場角度來說，公共安全領域還有哪些機遇和挑戰？
楊總：
近一年來，人工智慧領域的技術進步引發了政策層面的關注，體現了“國家戰略意圖”，充分表明國家層面對人工智慧產業的高度重視與支持。
事實上，人工智慧領域在國家政策層面的提速非常明顯，僅去年就出臺了四個相關政策檔。今年發改委正式批復了19個國家工程實驗室，其中有3個分屬人工智慧領域，人工智慧產業化加速的政策信號全面釋放。在這一系列的重點政策的催化下，人工智慧產業發展有望在技術研發層面和資金注入、優惠措施等方面獲得更充足的支撐，“十三五”期間或將迎來價值爆發。
在公共安全領域，我們看得到的人工智慧應用的需求還是非常廣泛、深入的，多年來的平安城市建設，監控點位越來越多，產生的資料也越來越多，其中有很多都是無效資料，給公安在治安管控、反恐維穩、交通管理時提取有價值資料和線索的效率，帶來了極大的壓力，單純依靠人工來分析和處理這些資訊變得越來越困難。而最直接的解決辦法，就是利用人工智慧技術，即時分析視頻內容，探測異常資訊，在此基礎上利用視頻大資料平臺，進行風險預測，從事後的追查逐步轉向事中的防範回應以及事前的預防。
同時，隨著城市立體化防控體系的要求，建設“全域覆蓋、全網共用、全時可用、全程可控”的公共安全視頻監控建設聯網應用，也需要人工智慧具備更強的環境適應能力、更全面的解析處理能力、更通用的硬體計算能力。
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您認為人工智慧在應用過程中還有哪些關鍵技術需要突破？請您結合海康威視未來發展規劃，談談人工智慧的趨勢走向吧。
楊總：
目前安防領域人工智慧技術的應用正逐步成熟，但人工智慧未來的路還很漫長，行業和企業還需不斷探索，相關的標準也有待統一。未來要進行大面積應用，在關鍵技術方面，首先要解決的就是普適性問題，使產品能夠適應更多樣、更複雜的應用場景，比如光線的變化、環境的影響、個體行為的差異等，需要具備成熟、穩定、實戰的性能與效果，真正實現落地應用。其次，要實現資料、算力、演算法各層面的全面融合，真正打造出具有人工智慧應用的“資料大腦”，實現感知、識別、比對、預警、偵控等一系列的智慧化，以開放、便倢的方式提供資訊服務，實現資訊共用，應用創新。最後要實現大面積應用，還需要大幅降低應用成本，使前期只能實現部分的“單點智慧”，後續能逐步發展成“整體智慧”。
未來，隨著人工智慧技術的發展，它的應用範圍將不再局限于安防行業，金融、能源、樓宇、交通運輸、機械等各個行業都將獲益於人工智慧。機器一旦能學習，就能更高效的幫助人類，並有效地控制失誤率。同時，隨著智慧演算法的不斷演變，未來的行業應用，也將圍繞視頻監控，呈現視頻、圖片、文本、地理空間等多維資訊的融合態勢，智慧化的攝像機也將不僅僅完成記錄的功能，而是逐漸會發揮出其作為眼睛、耳朵、鼻子、嘴巴等綜合性物聯安防功能。
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謝謝！
我們通過各種類型的訓練資料，可以使深度學習具有很強的泛化能力，即使同一類物體處於不同尺寸、不同視角、不同光照、遮擋的條件下，也能準確識別。當然，深層模型的設計和大規模資料的訓練，對運算資源的依賴度就會越高。去年戰勝圍棋世界冠軍李世石的AlphaGo，擁有1920個CPU和280個GPU，它的計算能力驚人。所以，GPU、超級電腦、雲計算等高性能硬體平臺，成為人工智慧發展的引擎和助力。
海康威視作為公共安全領域的龍頭企業，一直致力於利用先進的技術為用戶提供成熟、可靠的解決方案。近年來，海康威視研究院的深度智慧演算法團隊在ImageNet、KITTI、MOT challenge等世界級人工智慧競賽中，多次獲得第一名，取得了非常好的成績，在基礎性、前瞻性智慧演算法的研究方面，海康威視是走在國際的前列。同時，憑藉海康威視硬體開發的能力，我們已推出全系列的深度智慧產品，包括了前端深眸系列智慧攝像機、後端超腦NVR、智慧分析伺服器等，並且在全國多地成功落地應用。
所以，依託這些優勢，我們能夠給用戶提供非常完整、通暢、端到端的深度智慧解決方案，在人臉識別、車輛識別、視頻解析應用方面都有非常明顯的實戰效果。
特種裝備網：
在這波人工智慧應用大潮中，海康威視有哪些實戰化產品落地？公司是怎樣讓產品更適合公安實戰化應用需求的呢？
楊總：
就像我剛剛提到的，海康威視的優勢在於，我們能夠給用戶提供深度智慧應用的整體解決方案。例如，我們利用深度學習演算法推出的人臉識別應用解決方案，通過前端深眸人臉攝像機可以對視頻中的人臉進行快速定位抓拍，由於內置深度學習演算法，即使周圍環境光線不佳，人員戴帽子或一定角度下低頭、側臉，深眸仍然可以做到準確識別。在“深眸”攝像機精確捕獲到人臉圖片後，通過部署的“臉譜”智慧分析伺服器，對抓拍的人臉圖片以每秒數百張的速度進行即時分析、建模。同時，對接相關的公安黑名單資料庫，對重點人員進行即時布控。另外，配合人臉應用平臺，可以對比中的重點人員進行即時預警，協助執勤公安進行現場身份查驗。這套人臉識別應用解決方案已經在全國很多城市成功應用落地。
當然，成功應用的背後，一定是對用戶需求的深入溝通和理解，我們在全國有35個分公司，能夠基本覆蓋全國絕大部分的行業用戶，建立起高效的溝通回饋管道。在產品研發方面，我們有一支9300多人的研發團隊，利用自身的研發優勢，不斷創新，滿足日益豐富的行業用戶應用需求。
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人工智慧在國家政策層面上被認可和推動，您認為釋放了哪些信號？從市場角度來說，公共安全領域還有哪些機遇和挑戰？
楊總：
近一年來，人工智慧領域的技術進步引發了政策層面的關注，體現了“國家戰略意圖”，充分表明國家層面對人工智慧產業的高度重視與支持。
事實上，人工智慧領域在國家政策層面的提速非常明顯，僅去年就出臺了四個相關政策檔。今年發改委正式批復了19個國家工程實驗室，其中有3個分屬人工智慧領域，人工智慧產業化加速的政策信號全面釋放。在這一系列的重點政策的催化下，人工智慧產業發展有望在技術研發層面和資金注入、優惠措施等方面獲得更充足的支撐，“十三五”期間或將迎來價值爆發。
在公共安全領域，我們看得到的人工智慧應用的需求還是非常廣泛、深入的，多年來的平安城市建設，監控點位越來越多，產生的資料也越來越多，其中有很多都是無效資料，給公安在治安管控、反恐維穩、交通管理時提取有價值資料和線索的效率，帶來了極大的壓力，單純依靠人工來分析和處理這些資訊變得越來越困難。而最直接的解決辦法，就是利用人工智慧技術，即時分析視頻內容，探測異常資訊，在此基礎上利用視頻大資料平臺，進行風險預測，從事後的追查逐步轉向事中的防範回應以及事前的預防。
同時，隨著城市立體化防控體系的要求，建設“全域覆蓋、全網共用、全時可用、全程可控”的公共安全視頻監控建設聯網應用，也需要人工智慧具備更強的環境適應能力、更全面的解析處理能力、更通用的硬體計算能力。
特種裝備網：
您認為人工智慧在應用過程中還有哪些關鍵技術需要突破？請您結合海康威視未來發展規劃，談談人工智慧的趨勢走向吧。
楊總：
目前安防領域人工智慧技術的應用正逐步成熟，但人工智慧未來的路還很漫長，行業和企業還需不斷探索，相關的標準也有待統一。未來要進行大面積應用，在關鍵技術方面，首先要解決的就是普適性問題，使產品能夠適應更多樣、更複雜的應用場景，比如光線的變化、環境的影響、個體行為的差異等，需要具備成熟、穩定、實戰的性能與效果，真正實現落地應用。其次，要實現資料、算力、演算法各層面的全面融合，真正打造出具有人工智慧應用的“資料大腦”，實現感知、識別、比對、預警、偵控等一系列的智慧化，以開放、便倢的方式提供資訊服務，實現資訊共用，應用創新。最後要實現大面積應用，還需要大幅降低應用成本，使前期只能實現部分的“單點智慧”，後續能逐步發展成“整體智慧”。
未來，隨著人工智慧技術的發展，它的應用範圍將不再局限于安防行業，金融、能源、樓宇、交通運輸、機械等各個行業都將獲益於人工智慧。機器一旦能學習，就能更高效的幫助人類，並有效地控制失誤率。同時，隨著智慧演算法的不斷演變，未來的行業應用，也將圍繞視頻監控，呈現視頻、圖片、文本、地理空間等多維資訊的融合態勢，智慧化的攝像機也將不僅僅完成記錄的功能，而是逐漸會發揮出其作為眼睛、耳朵、鼻子、嘴巴等綜合性物聯安防功能。
特種裝備網：
謝謝！