商汤科技张果琲:构建下一代智慧城市的实践与思考

智慧安防轨道交通
亿欧
张果琲
2019-06-18 · 19:21
[ 亿欧导读 ] 5月23-24日,由亿欧主办的GIIS2019中国智慧城市峰会在北京举办。商汤科技智慧城市综合业务事业群副总裁张果琲出席峰会,并发表了《构建下一代智慧城市的实践与思考》的主题演讲。
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张果琲在演讲中表示:这波人工智能浪潮,真正能够带动全网数据的充分利用,也让城市里的数据得到比较有效的使用。

他认为智能和场景的结合,有一点非常重要,就是最后要让客户、用户深刻的理解如何能够使用它,而且深刻的理解智能带来的便利,深刻的感受到便利是需要服务来做的。在过去两年的实践中,商汤科技深刻理解到了服务带来的价值。

以下是张果琲的演讲全文,亿欧智慧城市在不改变嘉宾原意的基础上,进行了编辑。


张果琲:各位嘉宾大家上午好!我是商汤科技的张果琲,今天非常荣幸在这里给大家讲讲商汤科技关于智慧城市架构的思考。

智慧城市这个概念在中国已经有很多年,如今随着人工智能时代的到来,这个里面会有什么样的变化?在此,我希望将商汤科技在实践中总结得到的思考,和大家做一些简单的交流。

城市数据涌现新商机

大家知道城市的数字化过程是从21世纪开始的,2000年大家看到的一波IT浪潮,希望实现所有文本数据的信息化。第二波IT浪潮是2010年的时候,把大量结构化后的数据联网,让数据能够连接起来,尤其是移动互联网的发展推动了数据联网。

最近的一波IT浪潮是2014、2015年开始兴起的人工智能技术带动的。大家知道全网数据里面大量的视频和图像数据是不能够结构化的,使用传统方法很难对它进行搜索和分类整理,人工智能技术到来后,我们有机会将非结构化的信息进行结构化,就可以获得巨大的信息来源。

所有人都知道如果把手机里的图片和电影删掉,就会发现手机里的存储空间用不完,电脑也是一样的。这说明什么呢?全网数据里面大概占7成以上空间的都是图片和视频的数据,这样的数据在过去没有办法做精确的检索和利用,需要人来做挖掘。而这波人工智能浪潮,真正能够带动全网数据的充分利用,也让城市里的数据得到比较有效的使用。

我们知道中国的城镇化过程在改革开放后进行的非常迅速,目前全国有300多个地市,接近3000个区县,绝大部分的数据来源大量的是文本数据、结构化数据,以及大量来自于视频图像的数据。选取一个典型的城市,以深圳或者上海为例,在城市里面的摄像头超过100万只,这代表什么意思呢?代表我们的城市中,有百万只的眼睛在看着这个城市,只是看完之后大家脑子里一片空白什么都不知道,事后有事情的时候再去回放一下。这样的数据在城市所有动线里面都已经囊括,只是没有办法挖掘。

此外,还有很多已经结构化的数据,包括信息流和资金、交易,以及包括物联网、大数据过来的传感器数据。这些数据和视频数据通过融合,会带来更大的商机和对城市管理的支撑。

商汤这两年在智慧城市领域有一些自己的实践。大家知道商汤科技是专注人工智能和计算机视觉技术的公司,我们提供分析的就是刚才讲的大量的视频和图片数据。

目前,我们已经在全国超过30个省级行政区、100个城市落地了各种各样智能化的项目,接入的设备到今天超过20万个摄像头。最大的一个项目中,在去年上海进博会期间同时接入了2万个摄像头做实时分析,对整个城市的动态进行解析。从基于视频的智慧城市实践,我们看到它可以覆盖很多行业,包括城市最基础的公共安全。

它还可以为交通带来非常大的改善。当我们可以实时看到比如车道上的交通状况,车辆的情况等等,车、路、人就可以通过数据协同起来。否则如果没有视频数据,大家可以想像不管是V2X也好,还是其他的方式也好,需要有多少信息的整合。而视频数据绝大部分的情况下是已经具备的,比如我们刚刚讲过城市有百万级的摄像头,大量视频数据是已经具备的,我们只需要分析它。

我们希望当人工智能技术应用于数字化城市之后,我们有一个全城市的人工智能化的愿景,在城市的每个维度都能够得到智能的体现。我们希望在人们的具体生活中,都能够得到智能化的应用,在每个网络层级上面能够实现智能化,在边缘、端侧、中心侧能够做到全量的智能化,最后引领、服务整个城市智能化生活。

商汤科技关于城市智能的思考

在这两年的实践中,我们感受到的智能化过程中有几个非常重要的要素

一个就是算法,就是人工智能的基础能力;

第二个这样的算法需要有适合于城市使用,适合于数据采集和数据分析的产品平台,这样的产品要适合于刚刚讲的数据使用;

最后,要通过一种服务,能够真正把这样的智能化体验提供给所有的客户,也可能是我们终端客户,也可能是我们的企业,或者是我们的政府,还需要借助服务进行落地。

一、算法层

首先,我们发现在城市智能化,或者刚刚讲的数字化过程中,很重要的一点就是,现在提到的人工智能能力不是单一的某一项算法,或者某一个算法,它讲的是一个算法基于场景做定制的能力。可能今天我需要的是看这个门有没有开,明天需要看到有多少人,后天需要看到更多的价值,这样的价值是依据我们的场景和需求不停地产生。因此需要有能力能够持续,以工业化的方式研究出来这样的算法,让大家在各个场景下适用,这是一个很大的挑战,也是我们现在做的实践。

其次,刚才一直谈数字化城市,或者智能化城市,城市的数据是非常重要的,也是整个智慧城市的生产资料。然而数据是不能够被一般的公司,或者一个企业所拥有的,政府的数据只能在政府手里面,如果自己企业产生的数据只能在企业手里,大家都很重视数据的安全,也知道数据的价值。这样的情况下怎么做数据智能化的挖掘呢?我们提倡把算法的生产环境前置,可以在企业内部帮你实现算法,实现所需要的人工智能的能力。这是一个很明确的发展方向,我们把生产环境前置到场景里面去,能更好地保证数据的安全。

最后,我们在一个算法得到应用之后,还需要有持续提升的能力,算法可以根据场景的情况和变化持续提升。形成持续提升的闭环之后,可以把算法能力不断地完善,这样大家越用感觉越好,越用越聪明,这是非常强的一点,我们需要有整套系统支持这样的持续提升。  

二、产品平台层

从产品平台角度来讲,我们认为现在的人工智能技术发展条件下,产品是软件、硬件共同进化的。有的时候,硬件的因为出现了新的软件方式,会拉动硬件的开发,也有很多时候,硬件达到了新的方式驱动了软件的调整,他们是共同进化的过程,而且目前来看是非常高速的过程。所以目前不论是人工智能芯片的架构,或者软件的架构也好,都不是一个固定的,都是变化非常快的。

讲到端边云一体化,这个一体化有三点,第一个是数据可以无缝的流动,可以毫无壁垒的流动。第二个是算力能够在端边云自由分配,根据不同的场景做不同的需求,需要快速响应的就在端边部署算力,算力需要在端边云可以自由分配。最后一个是算法在端边云协同升级,可以享受到在中心端带来的算法提升和核心能力的提升的优势,能够一起共同进化。端边云一体化我们讲的是数据、算力、算法三点能够在端边云无缝的流动,这样才能够真正的把智能融入到城市的每个角落。

三、服务层

另外一点比较重要的是,智能化其实是一种服务,因为现在来讲智能和场景的结合,最后要让我们的客户、用户深刻的理解如何能够使用它,而且深刻的理解智能带来的便利。深刻的感受到便利是需要服务来做的。在过去两年的实践中,我们深刻理解到了服务带来的价值。

另外,通过很多实践,我们现在也让合作伙伴达到认证化的服务能力。在这个过程中,我们发现这个服务能力和传统的IT服务能力是有差异的,诞生一个新经济的过程中,具备这样一个服务能力的企业是并不多的。

最后讲的是软件定义服务过程,得到全生命的闭环。这里面的核心还是讲因为要智能化,在我们自己使用的服务环境中也需要智能化,因此我们也最先把人工智能的方式应用到实践当中去,能够提升我们的效率。

这是我们在深圳市交管局做的一些实践,刚才讲到在深圳有100万只以上的摄像头在看所有的道路和场所,我们可以做到,首先一个摄像头道路上面能够覆盖到300米的距离,从摄像头看到的内容可以做到车道级的分辨率,能够看到每个车道发生的不同状况,可以提前做预警和预判,也可以看各种各个区域里天气的的情况,最后在移动端看到和生活联系更紧密的信息,这些信息综合起来,就能给交通带来非常好的改善。

今天我的分享就到这里,谢谢大家。

编辑:杨珊珊

本文已标注来源和出处,版权归原作者所有,如有侵权,请联系我们。

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