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华为安防跨越传统鸿沟,撬动产业格局

发布日期:2019-09-10 00:18:02 关注次数: 二维码分享

近年来,随着云计算、人工智能、大数据技术的成熟,视频监控已经从物理世界深入到数字世界,智能感知与大数据成为了安防行业的主要特征,安防的工作重心也从事中分析、事后回溯,逐步前迁至事前预防,一个崭新的“预见”时代已经开启。

   过去几年来,尽管技术爆炸式发展,安防系统的智能化水平已经有了质的提升,然而困扰安防智能化发展三大桎梏:智能算力不足、算法缺少且封闭、数据孤岛却仍然存在,让安防行业的智能化升级逐步放缓,而且已经成了不争的事实。

   为了更好推动产业转型升级,88日,华为智能安防业务战略发布会在东莞举行,发布会主题为“洞见当下,预见未来”,并发布了智能安防新品牌Huawei HoloSens,智能、开放、安全白皮书,以及业界首款基于“鲲鹏+昇腾”的智能视频云平台HoloSens IVS3800和业界最强算力摄像机HoloSens SDC X2382-HL,满足智能时代各行业以及城市发展对全息感知、数据智能的安防需求。

   在发布会上,华为再次显露出华为对于安防行业的决心以及力度,表示安防智能化的转型,已经到了跨越鸿沟,切换AI赛道的关键期,需从“真数据、真智能、真开放、真安全”四个维度推进安防产业从洞见走向预见,并从安防深入到千行百业中,给予市场质疑声音正面回击。

   正视鸿沟,方能跨越,在华为的战略布局中,我们已经可以揣摩出未来华为以及行业发展的清晰脉络。

   全息感知,跨越数据鸿沟

   回顾安防进入智能化时代的开端,也是从“感知型”智能摄像机开始,为摄像机装上大脑为当时最引人关注的话题。但受限于当时的算力(稀缺且昂贵)、算法(匮乏且封闭)、数据(孤岛化)等客观问题,安防智能化一直难有新的突破。

   在当前人工智能+安防的时代中,最核心的要素亦是摄像机,虽然目前不少安防厂商推出了相应的AI摄像机产品,但在实际应用中,如果识别目标发生改变,需要厂商重新专门定制算法,面对碎片化的需求,安防厂商在端的发展处于不断循环且停滞不前的尴尬状态,更多的思维方式还是停留在旧时代之中。

   与之前谈论的像素、高清等要素、关注单一视频数据不同,智能安防时代,用户关注的重点开始转移到芯片、算力以及关注多维数据采集,这也意味着传统安防摄像机或者传统的数据采集方式在智能时代面前,面临着被重新被定义的趋势。

  同时,由于传统安防系统的架构及数据标准的不同,导致了互联共享存在极大的困难,感知的途径过于单一的问题较为凸出,而在数据即价值的时代,必须强调以多维数据采集,实现全息感知,以平台开放汇聚,实现物联网、互联网、媒体网、信息网的融合汇聚,这无疑在传统安防与智能安防中间,出现了一道深不可见的“数据的鸿沟”。

  而这道鸿沟的出现也并非偶然,安防正朝着“云+大数据”的方式演进,传统安防厂商在云计算环节的薄弱,制约着这类厂商在大数据的布局总是“雷声大雨声小”,大数据之路远没有想象中那么简单。

   虽然传统的安防大咖、新兴算法公司已经开始重新调整自身布局,重塑竞争力,但距离真正的大数据应用,仍欠火候。从华为当前在多维数据方面的部署,或许可窥见华为开拓大数据的路线图并非一蹴而就:目前已投入专家团专职支持国家、行业数据标准制定……在经过多年沉淀后,2020年华为将推出多款感知平台,融合数据湖产品(支持数据自动识别、自动清洗、自动分析、自动标识),实现治理自动化。

  在发布会现场,华为展示了业界最强算力摄像机HoloSens SDC X2382-HL和业界首款基于“鲲鹏+昇腾(昇腾310和鲲鹏920)”的智能视频云平台HoloSens IVS3800,算力爆炸与自主产权是其最大的特色,无论是摄像机的16T算力(业界平均0.66T)还是“18”方案(把带有AI能力的摄像头富裕的算力,用来处理周围一般相机的数据)不禁让人感叹,华为安防已经走出了自己的道路。

  华为此次提出的全息感知,是以领先的大数据、AI、移动互联等技术为支撑,将可感知、可预测、可控制、可预见的智能视频解决方案进一步融入到其他行业中,让数据真正转化成社会发展的动力,可以看做是对前端设备的一次“大革命”,按照目前的发展,在5G时代,笔者相信华为会有颠覆摄像机形态的产品推出。

   普惠AI,跨越智能鸿沟

   智能新一代的产品在推出初期,往往会因为价格高昂让大部分人望而却步。例如智能手机刚刚推出时,虽然“智能”的功能相当吸引眼球,但如果价格无法与消费水平相匹配,便无法真正普及。而随着国内厂商大举推出的千元智能机后,智能手机实现了普惠,现在摆在智能安防面前亦是同样的问题,一是用户迫切希望将智能化的应用在具体的场景中落地,二是安防+AI产品价格相对较高,三是这类产品需要大量算力与庞大的数据来支撑训练,算力在行业中仍然属于稀缺资源,导致算法普遍准确度低,场景限制多,从而形成了“智能应用的鸿沟”。

  在《新一代人工智能发展规划》的关键任务中,国家提出了神经网络处理器及高效能计算芯片的研发。无疑,


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