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商贸连锁行业是近代产业革命所带来的经济高速发展的产物。通过分散化销售、集中化经营,整个商贸连锁行业的经济迅速增长。日前,商务部印发了《智慧商店建设技术指南(试行)》的通知,针对商贸连锁行业中的连锁商店建设进行指导,提高商店的智能化程度,给顾客带来更好、更优的服务。亚盈体育将通过AIoT的技术,助力商店智能化的建设。
制造企业肩负着我国从制造大国向制造强国转变的重任,国家对制造型企业的数字化转型和绿色低碳发展可谓是不遗余力,陆续颁布一些列政策支持企业发展,如《中国制造2025》,工业互联网,十四五行动规划等。亚盈体育将通过AIoT的手段助力各制造企业进行数字化转型及绿色低碳发展。
基础教育信息化建设进入实质性阶段,虽经过多年的建设,但目前学校的信息化建设依然存在壁垒,如理念、设备、模式上没有彻底摆脱传统束缚,没能真正的让信息化建设落地。为了推进信息化教育变革,以信息化带动教学现代化。亚盈体育将信息技术深度融入教育教学全过程中,以育人为中心,创建智能教学环境。
随着教育信息化、现代化的相关政策推出,利用现代技术提升校园安全防控能力、改革教学理念及模式已成为数字化校园的新方向。亚盈体育以视频等物联感知为基础,结合大数据、人工智能等多种技术手段,为学校带来覆盖校园安全、教学、信息化服务、整体态势展现等多维度的完整解决方案,对校园运行管理模式赋能,提升学校综合管理服务能力。
长江十年禁渔、长江流域重点水域禁捕退捕,是推进长江流域生态文明建设、开展生态环境治理和促进长江经济带绿色发展的关键举措,农业农村部制定印发《“十四五”全国渔业发展规划》,对“十四五”全国渔业发展作出总体安排,推进渔业高质量发展,统筹推动渔业现代化建设,力争到2035年基本实现渔业现代化。
林业是生态建设的主体,在保障经济和社会发展的工作中有着不可或缺的作用。森林火灾突发性强、破坏性大、处置救助十分困难,是当今世界最为严重的自然灾害和突发性公共危机事件之一。十四五期间,我们要共建森林草原防灭火一体化体系,健全预防体系,提高预警能力,加强早期火情处理,全面提升森林火灾综合防控能力。
“乡村兴则国家兴”。建设数字乡村既是乡村振兴的战略方向,也是建设数字中国的重要内容。通过数字乡村智慧党建,乡村数字化治理,生态坏境数字化助力乡村产业兴旺、生态宜居、乡风文明、治理有效、生活富裕。
深入贯彻落实总书记关于治水工作的重要论述和指示批示精神,着眼国民经济和社会发展“十四五”规划和二〇三五年远景目标,积极践行全面深化水利改革的决策部署。2022年,基本建立全面覆盖、上下贯通的水利行业监督体系,天地空一体化感知网全面部署;2025年,基本实现水利行业监督的常态化、规范化和专业化,推动2035年水利智能应用全面迈入新时代,实现现代化的水治理体系和水治理能力。
闫夏卿 [作者为亚盈副总裁兼产品线总裁,本文是在2016年a&s 中国安防十大品牌颁奖典礼的发言]
2016年3月在人工智能领域,AlphaGo战胜李世石,十年之后我们再回头看,2016绝对是人工智能的拐点。1997年,也有一个非常关键的类似事件,IBM 深蓝战胜国际象棋冠军卡斯帕罗夫。20 年过去了,技术迭代有了非常大的突破,这也使得我们今天能够在这里探讨人工智能在安防领域的应用。
今天我演讲的主题是“AI 时代的机会及产业链”,重点讲述的是AI 时代给安防从业者带来哪些新的机会,以及围绕着这样一个新的时代我们该如何重塑安防产业链?
如果我们把1997 年的深蓝战胜卡斯帕罗夫作为人工智能的起始点的话,这20年中历经了三个阶段:
第一阶段:泛智能;
第二阶段:专业智能;
第三阶段:深度智能。
在底层芯片的技术支持之上,以及硬件平台的支持之上都有很大的变化。早期人工智能的算法是尽量复杂化,这样才能更好的解决问题,经过20 年左右的发展,在硬件基础上经过了两个较大的迭代,到今天已经发展到基于深度学习的加速、深度化和系统化来构建新一代的人工智能的产品时代。
行业领先的企业正在完成这样一个转向,安防行业正在迎来一个拐点。
没有任何一个行业,能够像安防行业一样具备这样两大特性:
◆ 源数据信息量最大、数据层次最丰富。
以视觉为核心的安防技术领域,在人工智能方面,有最完善的基础和最强烈的诉求;数据层次最丰富。在很多行业里呈现出从源数据到中间数据,以及进入到大数据系统里边累积迭代数据相结合的这样一个状态。数据量最大,数据层次最丰富是安防有别于其他行业在人工智能的应用条件上具备的特点。
◆ 安防业务的本质诉求与AI 的技术逻辑高度一致。
从事后的追查到事中的防范响应以及到事前的预防,这是每一个安防人一直以来的理想。所以说安防是人工智能最具市场空间的应用领域。我们可以预测,在今后5 ~ 10 年,安防行业必然将发展到人工智能应用全面爆发的阶段。
行业主流的企业正在完成朝人工智能发展的转向,安防机器视觉的拐点已经到来,我们称之为SMV(Security Machine Vision), 这也是亚盈在本届安博会期间新品发布会的主题。这里面有几项很重要的支撑点:
首先,硬件基础已经趋于序列化,芯片层面已经进入到一个新阶段,芯片领域的巨头都已经在关注深度学习的应用,未来5 ~ 10 年,深度学习将带来芯片领域的革命,软件架构则已经开始变革;
其次,算法储备趋于完善,向大数据与深度学习演进方向明确,所涉及到的算法门类大概有100 多种,并且已经全面向大数据和深度学习方向演进;
最后,在客户端方面,客户需求明确、设备形态呈现、市场呼之欲出。
在过去的2016 年,以公安、政府、交通、高教这些行业为代表的行业,都在开始积极利用基于人工智能的新一代智能安防产品改造自己的旧系统,所以我们有理由相信这个拐点已经到来。做好这样一个体系,不仅仅是在某一个维度有非常好的表现,其实需要的是芯片、算法、架构、产品四位一体的能力,其中架构是核心,算法和芯片是基础,而产品是市场的载体。
一个算法领域有很多小公司的阶段已经过去,但是这个新的时代并不是寡头时代,具有自身独特的技术逻辑是整个安防机器视觉的特点,对安防的经验和技术并不能直接复制应用。
芯片发展和迭代未来将逐渐加速,并进入新的摩尔定律周期,从我们第一次听到摩尔定律到现在有30 年了。另外,一些大型厂商都在致力于加强自身的样本库,基于GPU 集群做大规模学习和训练的能力的建设,未来所有竞争的焦点将不再是围绕着一些具体的算法技术框架,而是它的实现能力和性能,百亿级的样本库和大规模的自学习集群非常重要。
亚盈首发了智能链计算体系,笼统称之为适用于安防领域的数据特征、数据的物理分布状态的新架构技术,它融合了云计算、大数据以及我域的交通管理,每一个行业领域都有其专业领域的方向,那么到底应该怎样做?
面对这样的问题,亚盈认为应该基于未来的人工智能逻辑、客户的应用状态来打造智能算法的生态圈。简单讲,大厂商更多的将资源和研发能力投入在基础的平台和软硬件之间的接口、调度以及整个调度系统的打造上,投入在算法和基础的支撑、逻辑的实现,投入在围绕着算法和数据源的支撑和实践上,而具体算法、技术逻辑的实现应该充分开展合作。
从亚盈的角度来看,我们非常提倡基于行业这样一个大的分工来实现全行业的共同繁荣,在未来的人工智能安防时代,将不仅仅是安防行业巨头的机会,同时也是在各个领域专业的小型算法企业的机会,大家之间应该形成优势互补。在技术和商业模式上,有一个非常大的可能性,所以亚盈提出了打造一个智能算法生态圈的建议,在过去的5 年以及未来5年时间,我们将进入一个人工智能在安防领域高速发展的时代:
◆ 2016 年基本已经完成场景智能的适配;
◆ 2017-2018 年将进入以基于深度学习为基础的人工智能阶段;
◆ 2019-2020 年将全面进入到数字智能的阶段。
经过数字智能阶段后,安防行业的人工智能将全面和全行业、全IT 的大数据业务平台进行完善对接,这是可以预测到的整个行业的发展脉络,同时也是亚盈在研发方向、业务模型的发展脉络。