10月29日，在CPSE安博會高端訪談的現(xiàn)場，圍繞人工智能和安防等相關(guān)問題進(jìn)行了探討。此次會談由CPS中安網(wǎng)總經(jīng)理楊儒主持，邀請的嘉賓有：觸景無限科技(北京)有限公司CEO肖洪波、商湯科技南區(qū)銷售總監(jiān)陳治華、深圳云天勵飛技術(shù)有限公司產(chǎn)品總監(jiān)程冰、北京曠視科技有限公司解決方案總監(jiān)安洋、蘇州科達(dá)科技股份有限公司智能事業(yè)部總經(jīng)理晉兆龍(以上排名不分先后)。

以下內(nèi)容，在不影響嘉賓意思的語境下，有所更改。

主持人：大家怎么理解AI和安防落地相比其它行業(yè)會更快?

晉兆龍：我們在安防行業(yè)耕耘了很多年，對此有一個深切的體會。從原來傳統(tǒng)的智能算法開始，安防行業(yè)對于智能的需求是非常迫切的，也是一直存在的，只是原來的算法沒法滿足這種高端的需求，包括到現(xiàn)在深度學(xué)習(xí)出來之后，其實還有很多用戶關(guān)于智能方面的應(yīng)用需求還是被壓制的。隨著技術(shù)的前進(jìn)，包括我們對行業(yè)應(yīng)用深刻的理解，從數(shù)據(jù)量的爆發(fā)到運算平臺的成熟，到客戶對這個應(yīng)用理解不斷地深入，包括很多現(xiàn)在技術(shù)上無法完美解決的東西，客戶也能通過他自身的不斷認(rèn)識提升，能夠得到一些容忍或者說一些變通的處理方法。

總體上來講，智能或者AI為安防行業(yè)的應(yīng)用賦能了很多東西，從這個角度上來講，加快了智能的發(fā)展和演進(jìn)。同時，本身安防行業(yè)大量的視頻監(jiān)控也具備大數(shù)據(jù)應(yīng)用的基礎(chǔ)，我覺得這是兩個相輔相成的促進(jìn)。

安洋：首先為什么人工智能在安防行業(yè)落地很快，我認(rèn)為它有基礎(chǔ)，現(xiàn)在全國已經(jīng)有2500萬+的攝像機，這些攝像機都不需要再改造，大部分就可以用來做人臉識別，所以它可以很快的落地，因為它不需要很多的基礎(chǔ)建設(shè)。第二是有需求，原因是現(xiàn)在公安的很多傳統(tǒng)的老三樣的手段，比如說敲門、查身份證、蹲點，這些手段已經(jīng)無效了，所以急需一些基于人臉、基于人形的方法來幫助他提高破案率，所以是有強烈需求的。第三就是技術(shù)的成熟和規(guī)模化的應(yīng)用，現(xiàn)在這么多的攝像機，技術(shù)也成熟到了一定程度，機器視覺的識別率已經(jīng)高于人類的識別率，所以在這種大數(shù)據(jù)的情況下，人工本來就看不過來，機器又比人看得準(zhǔn)。所以我們一直有一個理念，越來越多的攝像機不是給人看的，是給機器看的，而在見效快、有基礎(chǔ)、有需求的情況下，所以AI落地安防很快。

程冰：剛才各位都提到了現(xiàn)在的攝像頭數(shù)非常多，比較適合應(yīng)用人工智能技術(shù)，我覺得這是其中一個方面。其實需求是從十幾年前一直都存在的，包括以前大家也有做人臉識別，也有做各種生物識別的，這幾年才非常火。我們覺得有三個方面的因素，第一方面是算法性能的提升，這兩三年做AI的公司基本上都采用深度學(xué)習(xí)的技術(shù)，這個技術(shù)比以前的算法提升了10%到20%。第二，我們覺得是算力的提升，包括這幾年的GPU、FPGA這些在計算加速方面得到了大面積的推廣，成本也做得比較低，也便于一些AI公司做數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，所以算力也讓技術(shù)得到了快速的進(jìn)步。第三，客戶的認(rèn)知的改變，以前客戶覺得你的準(zhǔn)確性要非常高，大數(shù)據(jù)也是這幾年普及的，我們把AI和大數(shù)據(jù)融合之后，從大數(shù)據(jù)里面能找到目標(biāo)的概率提升，這樣就能幫助客戶解決他切身需要的問題，所以他的認(rèn)知度有一個提升。

陳治華：這件事情我覺得首先要感謝領(lǐng)導(dǎo)，他們在很多的大會上都講到人工智能，尤其是在去年6月15號，在百萬公安干警大會上，當(dāng)時都講到了人工智能，我們公安部門應(yīng)該用人工智能手段提升我們的偵查破案的效率，解決當(dāng)前警力不足的問題，這是開啟了大規(guī)模應(yīng)用的一個點，這是我最明確的感受。這個點結(jié)束之后，我再去拜訪公安局的時候就非常受歡迎，他們主動找我跟他們交流，我覺得這是很重要的一個點。包括今年十九大的會議上也提到了人工智能。

另外一點就是算法的突破，這個算法的突破為我們打開了一個瓶頸，深度學(xué)習(xí)為什么這么火?因為它是一種明確的方法，在人工智能領(lǐng)域發(fā)展了幾十年，為什么人工智能一直進(jìn)步很慢，可能就是大家沒有找到打開這個門的鑰匙，這個鑰匙就是深度學(xué)習(xí)，商湯在2010年的時候，我們的創(chuàng)始人就用深度學(xué)習(xí)的方法在視覺領(lǐng)域進(jìn)行突破，這是很重要的一點。

還有一點就是算法的提升，其實這種規(guī)?；膽?yīng)用，云計算在公安的落地也就變成可能。今天算法突破之后，它就是一個二進(jìn)制的數(shù)據(jù)，就不再是一張張的人臉，它可能是一個數(shù)據(jù)集，這些數(shù)據(jù)集就可以分析和應(yīng)用。因為是數(shù)據(jù)，它不再是傳統(tǒng)的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是可以分析和利用的，這時候就可以產(chǎn)生很多有意思的事情，比如說布控、檢索、軌跡還原、同型高頻，這都是數(shù)據(jù)應(yīng)用的一種。這么大的應(yīng)用就需要很大的運算能力，所以需要云計算。所以我覺得云計算這樣一個概念在公安的大規(guī)模應(yīng)用，就把安防的產(chǎn)業(yè)有很大的提升，這種大規(guī)模應(yīng)用一定會帶來安防產(chǎn)業(yè)從平安城市到智慧城市的升級，我非?？春梦磥碚麄€安防落地的情況。

肖洪波：主要有幾個方面促進(jìn)了現(xiàn)在人工智能的發(fā)展：

一、不僅僅在安防行業(yè)，現(xiàn)在很多其他行業(yè)都在做和人工智能的結(jié)合。我記得去年我參加EVS(全球嵌入式智能會議)，大家還在討論要不要在前端做人工智能，但今年大家都不討論了，今年討論的是怎么在前端做人工智能。

二、深度學(xué)習(xí)的出現(xiàn)，某種程度上降低了圖象算法研究的門檻。我記得我當(dāng)時在UIUC的研究所里面做圖象搜索，大家要定義它的特征，做PCA分析，再做底層的搜索，我們大概花了兩三年的時間，做出來一個覺得還不錯的算法。但是現(xiàn)在你找一個實習(xí)生，他只要有比較好的數(shù)據(jù)，他可以很快地做出來比我們當(dāng)時幾個很頂級的博士做出來的效果還要好的模型。所以說它從某種程度上降低了算法進(jìn)入的門檻。

三、算法的提升。2014年，我們和英特爾合作，基于它的平臺做的前端處理，完全可以做到1080P的圖象全幀率的處理，而且功耗在5瓦以內(nèi)，它的前端的運算力得到了極大的提升。你只要把這個模型做有效的壓縮和優(yōu)化，你在前端也可以跑得很快。

主持人：大家剛才聊的自己的產(chǎn)品或方案，我們聊具體一點，這些能幫用戶解決哪些場景的問題?能幫他們解決哪些痛點?

肖洪波：我們關(guān)注的主要是在嵌入式這一端，另外我們也是一個中間提供商，我們并不做最終的產(chǎn)品，我們提供的主要是模組的解決方案。所以我們的客戶更多的是攝像頭的企業(yè)，我們提供解決方案給他。整個產(chǎn)業(yè)鏈的發(fā)展一定是大家關(guān)注在自己更核心的點上，大家進(jìn)行合作。

我們非常愿意和大家展開這種合作，我們解決的問題是什么呢?我們的攝像頭以前在出廠的時候沒有針對場景進(jìn)行優(yōu)化，后來，我們就開始在數(shù)據(jù)的源頭這一塊做人工智能。根據(jù)這個場景可以優(yōu)化、調(diào)節(jié)前端的抓拍，這樣可以根據(jù)你關(guān)注的目標(biāo)，通過最前端這一塊給你做優(yōu)化，這是我們關(guān)注的點。我們只是在嵌入式這個環(huán)節(jié)去用人工智能幫助我們的客戶能夠把前端的圖象非常優(yōu)化、非常清晰地給它抓下來。

以前很多時候并不是我們識別這些算法不好，而是說我們的圖象質(zhì)量有問題。因為它中間還有通過網(wǎng)絡(luò)的傳輸、壓縮，我們希望在那個壓縮之前就把檢測的這些圖象提取出來，這是我們的切入點。所以我們也是非常希望和廣大的廠商一起合作，這是我們的出發(fā)點。

陳治華：商湯在市場上主要是兩大部分，一個部分就是在規(guī)?；瘧?yīng)用，面對集成商這個部分，我們會提供端到端的解決方案，比如說大規(guī)模應(yīng)用上，結(jié)合了我們的人工智能、云計算技術(shù)，加上我們的數(shù)據(jù)處理技術(shù)，可能提供一個完整的后端解決方案，這是我們在大規(guī)模應(yīng)用上，可以和廣大集成商一起做的事情。

另外一個部分，我們會把這些能力跟廣大的廠商合作，我們在后端會給很多合作伙伴提供一些后臺的引擎。我們可以把高性能的GPU的服務(wù)器和算法結(jié)合好的產(chǎn)品提供給合作伙伴，讓他們在更多的領(lǐng)域做垂直化的應(yīng)用，因為我們不可能做很多的領(lǐng)域，所以我們會在垂直化的領(lǐng)域做一些應(yīng)用。

還有一個是前端的產(chǎn)品，我們也會前置到芯片里面，我們也會開發(fā)出一些FPGA的芯片，提供給一些硬件廠商，比如說不僅僅是在安防領(lǐng)域，可能還在輔助駕駛、機器人等等領(lǐng)域。

程冰：現(xiàn)在AI確實幫助客戶解決了很多的問題，一個是解決了效率的問題，原來我們的客戶要在視頻里面找什么東西，需要大量的人力，包括國內(nèi)一些典型的案件，要花費上百人從視頻里面尋找線索。

第二個是準(zhǔn)確度的提升，在以前我們要辨認(rèn)一個人和另外一個人是不是相似，其實你拿著兩張照片，很難通過人工就辨認(rèn)得清楚。但其實有的時候，機器在這種準(zhǔn)確性上還超過了人眼，它能夠給到你一個相似度的閾值，這個閾值到達(dá)一定程度之后，就可以給人眼一個參考。

第三是在節(jié)省人力方面，例如現(xiàn)在有巡邏機器人、安保機器人，人工智能通過物體檢測、人的檢測，大大節(jié)省了保安的人力和物力。

安洋：剛才各位伙伴也提到了，現(xiàn)在用戶分兩類，一類叫做懂人臉，一類叫做不懂人臉，從儀式上、應(yīng)用上幫助那些沒那么懂人臉的用戶更了解人工智能，這是一個方向。第二個方向是從公安的角度來看，我認(rèn)為它有三個方向要掌握，一是他要知道要保護(hù)哪些人，我們在大城市級的應(yīng)用里面找到好人，二是要知道防范哪些人，這些人我不知道是好人還是壞人，我要把他防起來，三是要打擊壞人，對已經(jīng)知道的壞人我要快速抓捕掉?，F(xiàn)在的發(fā)展階段是倒著來的，我們現(xiàn)在抓了好多壞人，曠視試圖提供這種大的解決方案，幫助他找到哪些需要防范的人，哪些是需要確定保護(hù)的人，這是一個方面。

另外一個方面，現(xiàn)在大面積的人工智能、人臉識別上了之后，對算法和云計算等等廠家來說都是面臨一個巨大的挑戰(zhàn)，因為不僅僅是你是億級庫，現(xiàn)在可能已經(jīng)到了千億級的水平，曠視希望基于現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)和前端計算力把算法前置化，這樣能大規(guī)模的節(jié)省用戶的基礎(chǔ)投資，最快速的見效，讓現(xiàn)有的攝像機和即將上馬的攝像機具有智能化的能力，這是解決他的兩個痛點問題。

第三個問題是隨著計算力的提升，他的硬件成本也在不斷地下降，有了深度學(xué)習(xí)之后，我們的門檻其實是在降低，在這兩個環(huán)境條件下，可以支持用戶更大規(guī)模的去做，這樣能回應(yīng)到我提的第一個問題，就是說在整個城市級、國家級的層面上，我們要知道保護(hù)誰、防范誰、打擊誰。

晉兆龍： 科達(dá)為什么在2014年提出實施前端智能?就是意識到光靠后端智能是無法解決很多問題的，這是一方面。第二方面，我們在端到端的智能解決方案中會碰到很多問題，比如說我們的深度學(xué)習(xí)出來之后，它要凌駕在什么樣的平臺上運行，總是要有一個載體的，這種載體是不是通過通常的載體就能實現(xiàn)?我覺得可能不是很完美的解決，科達(dá)可以推出深度學(xué)習(xí)的計算平臺，跟這個算法做完美的切合。

另外我們隨著深度學(xué)習(xí)發(fā)展之后，它會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，我們是不是單一的解決這樣一個點的問題?比如說我們是不是只關(guān)注人臉，只關(guān)注車牌，只關(guān)注車型?這些都不是，我們最終從用的角度上來講，我們是要把人、車這些有效的元素用到實際的工作當(dāng)中去，比如說公安行業(yè)，最實在的就是案件，我們?nèi)绾伟讶恕④嚭桶讣P(guān)聯(lián)，這里面會涉及到一些數(shù)據(jù)的應(yīng)用問題。另外這些數(shù)據(jù)的元素很多，我們需要有專門的方案解決問題，這是從端到端解決問題。

大數(shù)據(jù)出來之后，數(shù)據(jù)是海量的，如何進(jìn)行千億級或者更大規(guī)模的數(shù)據(jù)的碰撞分析，涉及到數(shù)據(jù)的存儲、使用、訪問、快速的檢索。并且公安行業(yè)里面有一個很特殊的存在，就是這些目標(biāo)的快照都是一些小文件，這些半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)都是一些二進(jìn)制的數(shù)據(jù)，這都是一些語義數(shù)據(jù)，如何把這些元素混雜在一起做綜合的碰撞，綜合分析，這是非常大的挑戰(zhàn)。不光規(guī)模大，而且數(shù)據(jù)種類元素多，所以科達(dá)會提出分布式的數(shù)據(jù)庫，這個數(shù)據(jù)庫會有效地解決問題，最終為了更好地解決問題，這是一個比較系統(tǒng)的東西。

反過來講，我們?nèi)绾蝸頋M足客戶的需求，可能每個點都要做深入的深耕，但是我們覺得更重要的是，你如何全系統(tǒng)地、一系列地從端到端的推出這么一個完整解決方案，每個解決方案都可以解決其中一部分問題。

主持人：如果AI要推動監(jiān)控行業(yè)變革的話，還會遇到哪些困難?簡單的舉一兩個點。

晉兆龍：我覺得AI現(xiàn)在具備了一個大規(guī)模應(yīng)用的基礎(chǔ)，這個基礎(chǔ)包含兩部分，一部分就是我們的物質(zhì)基礎(chǔ)已經(jīng)存在了，比如說大規(guī)模的視頻監(jiān)控、算法、各種資源，這是一個物質(zhì)基礎(chǔ)。還有一個是我們的客戶應(yīng)用基礎(chǔ)，客戶已經(jīng)對這個東西有深刻的認(rèn)識，并且他認(rèn)為是可以幫助他落地的，我覺得這兩個技術(shù)的存在，對我們推進(jìn)智能化的發(fā)展是至關(guān)重要的。

安洋：談到這個話題，我覺得有兩個方向，一個方向是，現(xiàn)在不管人臉還是結(jié)構(gòu)化，這些信息能夠提高識別率，幫助他解決一個點的問題。能不能解決他真正的業(yè)務(wù)問題，可能未必。比如說在地鐵，在社會面上，是不是我把這個人認(rèn)出來了我就能抓到他?其實不是，我們應(yīng)該在這個方向上跟客戶一起努力打造基于他的人工智能的戰(zhàn)法和部署，實現(xiàn)精準(zhǔn)警務(wù)，這是一個方面。

第二個方向是大規(guī)模的應(yīng)用了之后，這些大數(shù)據(jù)應(yīng)該怎么用，它們之間建立的關(guān)系應(yīng)該是什么。很多人抓了車、抓了臉、抓了背影、抓了屁股，這些人、物體怎么連起來，我覺得這也是一個很大的挑戰(zhàn)。

程冰：談瓶頸我覺得還談不上，發(fā)展空間還非常大，困難也是有一些的，像我們從人臉切換到人像特征等等，這個過程中深度學(xué)習(xí)很火，但是數(shù)據(jù)還是非常難，投入成本也非常高，目前也沒有非常好的標(biāo)準(zhǔn)，包括國外的測試庫，數(shù)據(jù)量還是非常少的，LFW也就6000多組，所以我們覺得數(shù)據(jù)非常難。

第二個就是在算法的實際的水平和落地的能力上面，我們自身也在做一些服裝、人像的特征，我們還在做一些步態(tài)的識別，我們覺得在這個推廣的過程中確實還是挺困難的，它的準(zhǔn)確度還很難達(dá)到一個客戶想要的水平。就像我們前幾年非?；鸬囊粋€谷歌眼鏡，他們最后也是承認(rèn)了一個錯誤，覺得它推出的時間節(jié)點過早，當(dāng)前客戶想要的更多，這個產(chǎn)品還無法滿足客戶想要的東西。

其實我們在AI上也有這樣的問題，我們覺得很多技術(shù)都開始起步了，其實能落地的技術(shù)確實還要一個過程，客戶的認(rèn)知也有一個過程，太早的推出市場，可能就像10年你去推人臉識別一樣，可能客戶最后直接給你一個閉門羹，認(rèn)為你是騙子。

陳治華：這個問題我的感受比較深刻。第一個部分是難點在算法精度部分，剛才我們也聽到幾位同行在聊算法的門檻低了，但是里面的難點就更多了，也就是精度的部分還有問題。比如說我們今天的人臉布控，我們可能在做1比N(N值在20萬、30萬)，商湯正在挑戰(zhàn)N值千萬級的人臉布控，就是我要把人臉做到千萬級，做實時的比對，可能算法的精度差一兩個點，可能就找不到了，這是第一個部分的難點。第二個難點就是抓拍庫的問題，以深圳市局為例，可能是2萬路的建設(shè)規(guī)模，未來是千億級的數(shù)據(jù)，就算是熱數(shù)據(jù)三個月，可能也是百萬級以上的數(shù)據(jù)搜索，這個時候精度如果差兩三個點，可能也找不到了。算法精度的提升是永無止境的，這是第一個部分。

第二個部分是我們正在挑戰(zhàn)那些低像素的，它的像素已經(jīng)低到20×20以下，到10×10的情況，這樣一些領(lǐng)域的圖片的還原，比如說我們公安有一些畫像大師，通過一點點的像素能把人像還原出來，商湯正在挑戰(zhàn)這個領(lǐng)域，可能這個像素只有幾個點，但是我往往發(fā)現(xiàn)我跟你認(rèn)識，但是拍得再模糊的照片，我也能大概認(rèn)出是你，目前機器是做不到的，商湯正在挑戰(zhàn)這種超分辨率的技術(shù)，在這個方面把他還原出來。

第三個部分，我跟很多公安局聊，往往一些不太明顯的信息是破案的線索，比如說在視頻結(jié)構(gòu)化這個領(lǐng)域，很多邊緣的影像，它反倒會影響破案，這個部分也是算法的挑戰(zhàn)，所以我覺得算法挑戰(zhàn)是一個永無止境的話題。

另外一個方面是人工智能的應(yīng)用，剛才我說人工智能的應(yīng)用是把小麥加工成面粉，原來可能是小打小鬧，我們搞幾個機器就夠了，現(xiàn)在一個城市要做幾萬路攝像頭，它的并發(fā)可能是幾百、幾千個并發(fā)，這種運算就很驚人了。原來CPU超算中心解決的是文本的數(shù)據(jù)，今天面對非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，可能需要GPU的超算中心，商湯自己本身就有4個超算中心，同時我們也在跟一些公安局在建設(shè)GPU超算中心，解決運算的問題。因為要解決幾萬人同時吃面條的問題，如果幾萬人都要吃面條的時候，其實是一個很大的工程問題，我覺得這個問題也是一個巨大的挑戰(zhàn)。

肖洪波：每一項新的技術(shù)出來的時候，我們往往在近期之內(nèi)會高估它的作用，而在長期又忽略它的作用。其實我覺得有一天我們不再談?wù)撊斯ぶ悄艿臅r候，可能那時候就是人工智能真的落地了。剛才晉總說得特別好，人工智能什么時候能可運營化是最重要的。人工智能可運營化之后對你的業(yè)務(wù)會產(chǎn)生很大的影響，你的業(yè)務(wù)流程、職責(zé)設(shè)定甚至新業(yè)務(wù)的形態(tài)都會受到影響。

另外一點，剛才幾位也都提到了，我們算法的發(fā)展還是在不斷向前的，包括深度學(xué)習(xí)，其實它的理論現(xiàn)在也沒有特別成熟，還有非常多的新理論出來，我覺得我們大家也會一起努力，把這些人工智能的技術(shù)能夠真正幫助我們的客戶去做一些業(yè)務(wù)方面的創(chuàng)新，這是最重要的。(

10月29日，在CPSE安博會高端訪談的現(xiàn)場，圍繞人工智能和安防等相關(guān)問題進(jìn)行了探討。此次會談由CPS中安網(wǎng)總經(jīng)理楊儒主持，邀請的嘉賓有：觸景無限科技(北京)有限公司CEO肖洪波、商湯科技南區(qū)銷售總監(jiān)陳治華、深圳云天勵飛技術(shù)有限公司產(chǎn)品總監(jiān)程冰、北京曠視科技有限公司解決方案總監(jiān)安洋、蘇州科達(dá)科技股份有限公司智能事業(yè)部總經(jīng)理晉兆龍(以上排名不分先后)。

以下內(nèi)容，在不影響嘉賓意思的語境下，有所更改。

主持人：大家怎么理解AI和安防落地相比其它行業(yè)會更快?

晉兆龍：我們在安防行業(yè)耕耘了很多年，對此有一個深切的體會。從原來傳統(tǒng)的智能算法開始，安防行業(yè)對于智能的需求是非常迫切的，也是一直存在的，只是原來的算法沒法滿足這種高端的需求，包括到現(xiàn)在深度學(xué)習(xí)出來之后，其實還有很多用戶關(guān)于智能方面的應(yīng)用需求還是被壓制的。隨著技術(shù)的前進(jìn)，包括我們對行業(yè)應(yīng)用深刻的理解，從數(shù)據(jù)量的爆發(fā)到運算平臺的成熟，到客戶對這個應(yīng)用理解不斷地深入，包括很多現(xiàn)在技術(shù)上無法完美解決的東西，客戶也能通過他自身的不斷認(rèn)識提升，能夠得到一些容忍或者說一些變通的處理方法。

總體上來講，智能或者AI為安防行業(yè)的應(yīng)用賦能了很多東西，從這個角度上來講，加快了智能的發(fā)展和演進(jìn)。同時，本身安防行業(yè)大量的視頻監(jiān)控也具備大數(shù)據(jù)應(yīng)用的基礎(chǔ)，我覺得這是兩個相輔相成的促進(jìn)。

安洋：首先為什么人工智能在安防行業(yè)落地很快，我認(rèn)為它有基礎(chǔ)，現(xiàn)在全國已經(jīng)有2500萬+的攝像機，這些攝像機都不需要再改造，大部分就可以用來做人臉識別，所以它可以很快的落地，因為它不需要很多的基礎(chǔ)建設(shè)。第二是有需求，原因是現(xiàn)在公安的很多傳統(tǒng)的老三樣的手段，比如說敲門、查身份證、蹲點，這些手段已經(jīng)無效了，所以急需一些基于人臉、基于人形的方法來幫助他提高破案率，所以是有強烈需求的。第三就是技術(shù)的成熟和規(guī)模化的應(yīng)用，現(xiàn)在這么多的攝像機，技術(shù)也成熟到了一定程度，機器視覺的識別率已經(jīng)高于人類的識別率，所以在這種大數(shù)據(jù)的情況下，人工本來就看不過來，機器又比人看得準(zhǔn)。所以我們一直有一個理念，越來越多的攝像機不是給人看的，是給機器看的，而在見效快、有基礎(chǔ)、有需求的情況下，所以AI落地安防很快。

程冰：剛才各位都提到了現(xiàn)在的攝像頭數(shù)非常多，比較適合應(yīng)用人工智能技術(shù)，我覺得這是其中一個方面。其實需求是從十幾年前一直都存在的，包括以前大家也有做人臉識別，也有做各種生物識別的，這幾年才非?；稹Ｎ覀冇X得有三個方面的因素，第一方面是算法性能的提升，這兩三年做AI的公司基本上都采用深度學(xué)習(xí)的技術(shù)，這個技術(shù)比以前的算法提升了10%到20%。第二，我們覺得是算力的提升，包括這幾年的GPU、FPGA這些在計算加速方面得到了大面積的推廣，成本也做得比較低，也便于一些AI公司做數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，所以算力也讓技術(shù)得到了快速的進(jìn)步。第三，客戶的認(rèn)知的改變，以前客戶覺得你的準(zhǔn)確性要非常高，大數(shù)據(jù)也是這幾年普及的，我們把AI和大數(shù)據(jù)融合之后，從大數(shù)據(jù)里面能找到目標(biāo)的概率提升，這樣就能幫助客戶解決他切身需要的問題，所以他的認(rèn)知度有一個提升。

陳治華：這件事情我覺得首先要感謝領(lǐng)導(dǎo)，他們在很多的大會上都講到人工智能，尤其是在去年6月15號，在百萬公安干警大會上，當(dāng)時都講到了人工智能，我們公安部門應(yīng)該用人工智能手段提升我們的偵查破案的效率，解決當(dāng)前警力不足的問題，這是開啟了大規(guī)模應(yīng)用的一個點，這是我最明確的感受。這個點結(jié)束之后，我再去拜訪公安局的時候就非常受歡迎，他們主動找我跟他們交流，我覺得這是很重要的一個點。包括今年十九大的會議上也提到了人工智能。

另外一點就是算法的突破，這個算法的突破為我們打開了一個瓶頸，深度學(xué)習(xí)為什么這么火?因為它是一種明確的方法，在人工智能領(lǐng)域發(fā)展了幾十年，為什么人工智能一直進(jìn)步很慢，可能就是大家沒有找到打開這個門的鑰匙，這個鑰匙就是深度學(xué)習(xí)，商湯在2010年的時候，我們的創(chuàng)始人就用深度學(xué)習(xí)的方法在視覺領(lǐng)域進(jìn)行突破，這是很重要的一點。

還有一點就是算法的提升，其實這種規(guī)模化的應(yīng)用，云計算在公安的落地也就變成可能。今天算法突破之后，它就是一個二進(jìn)制的數(shù)據(jù)，就不再是一張張的人臉，它可能是一個數(shù)據(jù)集，這些數(shù)據(jù)集就可以分析和應(yīng)用。因為是數(shù)據(jù)，它不再是傳統(tǒng)的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是可以分析和利用的，這時候就可以產(chǎn)生很多有意思的事情，比如說布控、檢索、軌跡還原、同型高頻，這都是數(shù)據(jù)應(yīng)用的一種。這么大的應(yīng)用就需要很大的運算能力，所以需要云計算。所以我覺得云計算這樣一個概念在公安的大規(guī)模應(yīng)用，就把安防的產(chǎn)業(yè)有很大的提升，這種大規(guī)模應(yīng)用一定會帶來安防產(chǎn)業(yè)從平安城市到智慧城市的升級，我非?？春梦磥碚麄€安防落地的情況。

肖洪波：主要有幾個方面促進(jìn)了現(xiàn)在人工智能的發(fā)展：

一、不僅僅在安防行業(yè)，現(xiàn)在很多其他行業(yè)都在做和人工智能的結(jié)合。我記得去年我參加EVS(全球嵌入式智能會議)，大家還在討論要不要在前端做人工智能，但今年大家都不討論了，今年討論的是怎么在前端做人工智能。

二、深度學(xué)習(xí)的出現(xiàn)，某種程度上降低了圖象算法研究的門檻。我記得我當(dāng)時在UIUC的研究所里面做圖象搜索，大家要定義它的特征，做PCA分析，再做底層的搜索，我們大概花了兩三年的時間，做出來一個覺得還不錯的算法。但是現(xiàn)在你找一個實習(xí)生，他只要有比較好的數(shù)據(jù)，他可以很快地做出來比我們當(dāng)時幾個很頂級的博士做出來的效果還要好的模型。所以說它從某種程度上降低了算法進(jìn)入的門檻。

三、算法的提升。2014年，我們和英特爾合作，基于它的平臺做的前端處理，完全可以做到1080P的圖象全幀率的處理，而且功耗在5瓦以內(nèi)，它的前端的運算力得到了極大的提升。你只要把這個模型做有效的壓縮和優(yōu)化，你在前端也可以跑得很快。

主持人：大家剛才聊的自己的產(chǎn)品或方案，我們聊具體一點，這些能幫用戶解決哪些場景的問題?能幫他們解決哪些痛點?

肖洪波：我們關(guān)注的主要是在嵌入式這一端，另外我們也是一個中間提供商，我們并不做最終的產(chǎn)品，我們提供的主要是模組的解決方案。所以我們的客戶更多的是攝像頭的企業(yè)，我們提供解決方案給他。整個產(chǎn)業(yè)鏈的發(fā)展一定是大家關(guān)注在自己更核心的點上，大家進(jìn)行合作。

我們非常愿意和大家展開這種合作，我們解決的問題是什么呢?我們的攝像頭以前在出廠的時候沒有針對場景進(jìn)行優(yōu)化，后來，我們就開始在數(shù)據(jù)的源頭這一塊做人工智能。根據(jù)這個場景可以優(yōu)化、調(diào)節(jié)前端的抓拍，這樣可以根據(jù)你關(guān)注的目標(biāo)，通過最前端這一塊給你做優(yōu)化，這是我們關(guān)注的點。我們只是在嵌入式這個環(huán)節(jié)去用人工智能幫助我們的客戶能夠把前端的圖象非常優(yōu)化、非常清晰地給它抓下來。

以前很多時候并不是我們識別這些算法不好，而是說我們的圖象質(zhì)量有問題。因為它中間還有通過網(wǎng)絡(luò)的傳輸、壓縮，我們希望在那個壓縮之前就把檢測的這些圖象提取出來，這是我們的切入點。所以我們也是非常希望和廣大的廠商一起合作，這是我們的出發(fā)點。

陳治華：商湯在市場上主要是兩大部分，一個部分就是在規(guī)模化應(yīng)用，面對集成商這個部分，我們會提供端到端的解決方案，比如說大規(guī)模應(yīng)用上，結(jié)合了我們的人工智能、云計算技術(shù)，加上我們的數(shù)據(jù)處理技術(shù)，可能提供一個完整的后端解決方案，這是我們在大規(guī)模應(yīng)用上，可以和廣大集成商一起做的事情。

另外一個部分，我們會把這些能力跟廣大的廠商合作，我們在后端會給很多合作伙伴提供一些后臺的引擎。我們可以把高性能的GPU的服務(wù)器和算法結(jié)合好的產(chǎn)品提供給合作伙伴，讓他們在更多的領(lǐng)域做垂直化的應(yīng)用，因為我們不可能做很多的領(lǐng)域，所以我們會在垂直化的領(lǐng)域做一些應(yīng)用。

還有一個是前端的產(chǎn)品，我們也會前置到芯片里面，我們也會開發(fā)出一些FPGA的芯片，提供給一些硬件廠商，比如說不僅僅是在安防領(lǐng)域，可能還在輔助駕駛、機器人等等領(lǐng)域。

程冰：現(xiàn)在AI確實幫助客戶解決了很多的問題，一個是解決了效率的問題，原來我們的客戶要在視頻里面找什么東西，需要大量的人力，包括國內(nèi)一些典型的案件，要花費上百人從視頻里面尋找線索。

第二個是準(zhǔn)確度的提升，在以前我們要辨認(rèn)一個人和另外一個人是不是相似，其實你拿著兩張照片，很難通過人工就辨認(rèn)得清楚。但其實有的時候，機器在這種準(zhǔn)確性上還超過了人眼，它能夠給到你一個相似度的閾值，這個閾值到達(dá)一定程度之后，就可以給人眼一個參考。

第三是在節(jié)省人力方面，例如現(xiàn)在有巡邏機器人、安保機器人，人工智能通過物體檢測、人的檢測，大大節(jié)省了保安的人力和物力。

安洋：剛才各位伙伴也提到了，現(xiàn)在用戶分兩類，一類叫做懂人臉，一類叫做不懂人臉，從儀式上、應(yīng)用上幫助那些沒那么懂人臉的用戶更了解人工智能，這是一個方向。第二個方向是從公安的角度來看，我認(rèn)為它有三個方向要掌握，一是他要知道要保護(hù)哪些人，我們在大城市級的應(yīng)用里面找到好人，二是要知道防范哪些人，這些人我不知道是好人還是壞人，我要把他防起來，三是要打擊壞人，對已經(jīng)知道的壞人我要快速抓捕掉?，F(xiàn)在的發(fā)展階段是倒著來的，我們現(xiàn)在抓了好多壞人，曠視試圖提供這種大的解決方案，幫助他找到哪些需要防范的人，哪些是需要確定保護(hù)的人，這是一個方面。

另外一個方面，現(xiàn)在大面積的人工智能、人臉識別上了之后，對算法和云計算等等廠家來說都是面臨一個巨大的挑戰(zhàn)，因為不僅僅是你是億級庫，現(xiàn)在可能已經(jīng)到了千億級的水平，曠視希望基于現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)和前端計算力把算法前置化，這樣能大規(guī)模的節(jié)省用戶的基礎(chǔ)投資，最快速的見效，讓現(xiàn)有的攝像機和即將上馬的攝像機具有智能化的能力，這是解決他的兩個痛點問題。

第三個問題是隨著計算力的提升，他的硬件成本也在不斷地下降，有了深度學(xué)習(xí)之后，我們的門檻其實是在降低，在這兩個環(huán)境條件下，可以支持用戶更大規(guī)模的去做，這樣能回應(yīng)到我提的第一個問題，就是說在整個城市級、國家級的層面上，我們要知道保護(hù)誰、防范誰、打擊誰。

晉兆龍： 科達(dá)為什么在2014年提出實施前端智能?就是意識到光靠后端智能是無法解決很多問題的，這是一方面。第二方面，我們在端到端的智能解決方案中會碰到很多問題，比如說我們的深度學(xué)習(xí)出來之后，它要凌駕在什么樣的平臺上運行，總是要有一個載體的，這種載體是不是通過通常的載體就能實現(xiàn)?我覺得可能不是很完美的解決，科達(dá)可以推出深度學(xué)習(xí)的計算平臺，跟這個算法做完美的切合。

另外我們隨著深度學(xué)習(xí)發(fā)展之后，它會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，我們是不是單一的解決這樣一個點的問題?比如說我們是不是只關(guān)注人臉，只關(guān)注車牌，只關(guān)注車型?這些都不是，我們最終從用的角度上來講，我們是要把人、車這些有效的元素用到實際的工作當(dāng)中去，比如說公安行業(yè)，最實在的就是案件，我們?nèi)绾伟讶?、車和案件關(guān)聯(lián)，這里面會涉及到一些數(shù)據(jù)的應(yīng)用問題。另外這些數(shù)據(jù)的元素很多，我們需要有專門的方案解決問題，這是從端到端解決問題。

大數(shù)據(jù)出來之后，數(shù)據(jù)是海量的，如何進(jìn)行千億級或者更大規(guī)模的數(shù)據(jù)的碰撞分析，涉及到數(shù)據(jù)的存儲、使用、訪問、快速的檢索。并且公安行業(yè)里面有一個很特殊的存在，就是這些目標(biāo)的快照都是一些小文件，這些半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)都是一些二進(jìn)制的數(shù)據(jù)，這都是一些語義數(shù)據(jù)，如何把這些元素混雜在一起做綜合的碰撞，綜合分析，這是非常大的挑戰(zhàn)。不光規(guī)模大，而且數(shù)據(jù)種類元素多，所以科達(dá)會提出分布式的數(shù)據(jù)庫，這個數(shù)據(jù)庫會有效地解決問題，最終為了更好地解決問題，這是一個比較系統(tǒng)的東西。

反過來講，我們?nèi)绾蝸頋M足客戶的需求，可能每個點都要做深入的深耕，但是我們覺得更重要的是，你如何全系統(tǒng)地、一系列地從端到端的推出這么一個完整解決方案，每個解決方案都可以解決其中一部分問題。

主持人：如果AI要推動監(jiān)控行業(yè)變革的話，還會遇到哪些困難?簡單的舉一兩個點。

晉兆龍：我覺得AI現(xiàn)在具備了一個大規(guī)模應(yīng)用的基礎(chǔ)，這個基礎(chǔ)包含兩部分，一部分就是我們的物質(zhì)基礎(chǔ)已經(jīng)存在了，比如說大規(guī)模的視頻監(jiān)控、算法、各種資源，這是一個物質(zhì)基礎(chǔ)。還有一個是我們的客戶應(yīng)用基礎(chǔ)，客戶已經(jīng)對這個東西有深刻的認(rèn)識，并且他認(rèn)為是可以幫助他落地的，我覺得這兩個技術(shù)的存在，對我們推進(jìn)智能化的發(fā)展是至關(guān)重要的。

安洋：談到這個話題，我覺得有兩個方向，一個方向是，現(xiàn)在不管人臉還是結(jié)構(gòu)化，這些信息能夠提高識別率，幫助他解決一個點的問題。能不能解決他真正的業(yè)務(wù)問題，可能未必。比如說在地鐵，在社會面上，是不是我把這個人認(rèn)出來了我就能抓到他?其實不是，我們應(yīng)該在這個方向上跟客戶一起努力打造基于他的人工智能的戰(zhàn)法和部署，實現(xiàn)精準(zhǔn)警務(wù)，這是一個方面。

第二個方向是大規(guī)模的應(yīng)用了之后，這些大數(shù)據(jù)應(yīng)該怎么用，它們之間建立的關(guān)系應(yīng)該是什么。很多人抓了車、抓了臉、抓了背影、抓了屁股，這些人、物體怎么連起來，我覺得這也是一個很大的挑戰(zhàn)。

程冰：談瓶頸我覺得還談不上，發(fā)展空間還非常大，困難也是有一些的，像我們從人臉切換到人像特征等等，這個過程中深度學(xué)習(xí)很火，但是數(shù)據(jù)還是非常難，投入成本也非常高，目前也沒有非常好的標(biāo)準(zhǔn)，包括國外的測試庫，數(shù)據(jù)量還是非常少的，LFW也就6000多組，所以我們覺得數(shù)據(jù)非常難。

第二個就是在算法的實際的水平和落地的能力上面，我們自身也在做一些服裝、人像的特征，我們還在做一些步態(tài)的識別，我們覺得在這個推廣的過程中確實還是挺困難的，它的準(zhǔn)確度還很難達(dá)到一個客戶想要的水平。就像我們前幾年非?；鸬囊粋€谷歌眼鏡，他們最后也是承認(rèn)了一個錯誤，覺得它推出的時間節(jié)點過早，當(dāng)前客戶想要的更多，這個產(chǎn)品還無法滿足客戶想要的東西。

其實我們在AI上也有這樣的問題，我們覺得很多技術(shù)都開始起步了，其實能落地的技術(shù)確實還要一個過程，客戶的認(rèn)知也有一個過程，太早的推出市場，可能就像10年你去推人臉識別一樣，可能客戶最后直接給你一個閉門羹，認(rèn)為你是騙子。

陳治華：這個問題我的感受比較深刻。第一個部分是難點在算法精度部分，剛才我們也聽到幾位同行在聊算法的門檻低了，但是里面的難點就更多了，也就是精度的部分還有問題。比如說我們今天的人臉布控，我們可能在做1比N(N值在20萬、30萬)，商湯正在挑戰(zhàn)N值千萬級的人臉布控，就是我要把人臉做到千萬級，做實時的比對，可能算法的精度差一兩個點，可能就找不到了，這是第一個部分的難點。第二個難點就是抓拍庫的問題，以深圳市局為例，可能是2萬路的建設(shè)規(guī)模，未來是千億級的數(shù)據(jù)，就算是熱數(shù)據(jù)三個月，可能也是百萬級以上的數(shù)據(jù)搜索，這個時候精度如果差兩三個點，可能也找不到了。算法精度的提升是永無止境的，這是第一個部分。

第二個部分是我們正在挑戰(zhàn)那些低像素的，它的像素已經(jīng)低到20×20以下，到10×10的情況，這樣一些領(lǐng)域的圖片的還原，比如說我們公安有一些畫像大師，通過一點點的像素能把人像還原出來，商湯正在挑戰(zhàn)這個領(lǐng)域，可能這個像素只有幾個點，但是我往往發(fā)現(xiàn)我跟你認(rèn)識，但是拍得再模糊的照片，我也能大概認(rèn)出是你，目前機器是做不到的，商湯正在挑戰(zhàn)這種超分辨率的技術(shù)，在這個方面把他還原出來。

第三個部分，我跟很多公安局聊，往往一些不太明顯的信息是破案的線索，比如說在視頻結(jié)構(gòu)化這個領(lǐng)域，很多邊緣的影像，它反倒會影響破案，這個部分也是算法的挑戰(zhàn)，所以我覺得算法挑戰(zhàn)是一個永無止境的話題。

另外一個方面是人工智能的應(yīng)用，剛才我說人工智能的應(yīng)用是把小麥加工成面粉，原來可能是小打小鬧，我們搞幾個機器就夠了，現(xiàn)在一個城市要做幾萬路攝像頭，它的并發(fā)可能是幾百、幾千個并發(fā)，這種運算就很驚人了。原來CPU超算中心解決的是文本的數(shù)據(jù)，今天面對非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，可能需要GPU的超算中心，商湯自己本身就有4個超算中心，同時我們也在跟一些公安局在建設(shè)GPU超算中心，解決運算的問題。因為要解決幾萬人同時吃面條的問題，如果幾萬人都要吃面條的時候，其實是一個很大的工程問題，我覺得這個問題也是一個巨大的挑戰(zhàn)。

肖洪波：每一項新的技術(shù)出來的時候，我們往往在近期之內(nèi)會高估它的作用，而在長期又忽略它的作用。其實我覺得有一天我們不再談?wù)撊斯ぶ悄艿臅r候，可能那時候就是人工智能真的落地了。剛才晉總說得特別好，人工智能什么時候能可運營化是最重要的。人工智能可運營化之后對你的業(yè)務(wù)會產(chǎn)生很大的影響，你的業(yè)務(wù)流程、職責(zé)設(shè)定甚至新業(yè)務(wù)的形態(tài)都會受到影響。

另外一點，剛才幾位也都提到了，我們算法的發(fā)展還是在不斷向前的，包括深度學(xué)習(xí)，其實它的理論現(xiàn)在也沒有特別成熟，還有非常多的新理論出來，我覺得我們大家也會一起努力，把這些人工智能的技術(shù)能夠真正幫助我們的客戶去做一些業(yè)務(wù)方面的創(chuàng)新，這是最重要的。

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