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　　【中國安防展覽網(wǎng) 品牌專欄】本月，韓國圍棋棋手李世石和谷歌機器人AlphaGo（俗名“阿爾法狗”）的五番對弈決戰(zhàn)，吸引了全社會的關注。終李世石1:4不敵阿爾法狗，但本次決戰(zhàn)意義重大：一是激起了人類對學習圍棋的熱情，據(jù)聞韓國在一周內(nèi)有10萬人報名學習圍棋；二是引發(fā)了社會對人工智能攻克“人腦的后堡壘”的大討論。
　　
　　俗話說，內(nèi)行看門道，外行看熱鬧。對IT業(yè)來說，這其實不算外行，因為阿爾法狗擊敗李世石的“三板斧”是蒙特卡洛算法、深度神經(jīng)網(wǎng)絡和自我學習，這些都是IT業(yè)研究的熱點。深圳中興力維技術有限公司（以下簡稱ZNV中興力維）CTO曹友盛博士在賽前預測阿爾法狗會勝出，而ZNV中興力維的當前發(fā)展和未來布局，正是深度機器學習的一步步進階。
　　　　
　　機器學習的三種類型
　　
　　ZNV中興力維曹友盛博士接受C114采訪時認為，“深度機器學習分三種：督導型、半督導型、非督導型。將海量的棋譜(模型)植入機器，依據(jù)模型對弈可以理解為督導型；不斷在下棋過程中學習對手的棋路，以及充實提升原有模型庫，是半督導型；完全自我學習棋譜，產(chǎn)生新的圍棋模型是非督導型。事實上，阿爾法狗并沒有很深厚的圍棋功底，但是卻可以在與李世石的對弈中不斷學習和提升棋力，應該屬于半督導型，也就是處于不斷自我學習和認知轉(zhuǎn)換的演進過程。”曹友盛表示。
　　
　　回到視頻監(jiān)控領域，監(jiān)控系統(tǒng)通過海量的感知器不斷采集數(shù)據(jù)，將采集到的數(shù)據(jù)進行結(jié)構(gòu)處理，并與預先設定的模型進行對比，從而提出告警預警、人臉識別、異常提示，這就是督導型機器學習的應用；而將采集到數(shù)據(jù)進行非結(jié)構(gòu)化深度學習，預判結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)之外可能出現(xiàn)的現(xiàn)象，從而建立起新的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)模型，這一類分析是半督導型機器學習。
　　
　　如果所有采集到的數(shù)據(jù)和視頻不做結(jié)構(gòu)化處理，讓機器運用蒙特卡洛算法、深度神經(jīng)網(wǎng)絡等各種自我深度學習方法，從雜亂無章的數(shù)據(jù)湖中去發(fā)現(xiàn)那些人類還不沒有認識到的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，從而建立一個新模型、新的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。這就是大數(shù)據(jù)機器深度學習所能產(chǎn)生的巨大價值，也是ZNV中興力維目前致力研發(fā)的方向。
　　
　　根據(jù)市場調(diào)研機構(gòu)IDC之前的預測，到2020年數(shù)據(jù)總量將超過40ZB(相當于4萬億GB)，其中醫(yī)療數(shù)據(jù)增長99%，政府數(shù)據(jù)增長94%，公共事業(yè)數(shù)據(jù)增長93%，傳媒數(shù)據(jù)增長97%，這將是海量的數(shù)據(jù)。“IBM的統(tǒng)計顯示我們有80%的大數(shù)據(jù)是非結(jié)化的數(shù)據(jù)，也就是沒有得到完全利用，是人類無法理解的，只有通過機器的深度學習才能挖掘出數(shù)據(jù)的價值。”曹友盛博士表示。這個過程我們通常稱之為認知轉(zhuǎn)換過程，而由認知轉(zhuǎn)換帶來的商機，我們稱為認知商業(yè)。
　　
　　目前，許多還未被認知的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存在浪費問題。曹友盛博士說。“許多行業(yè)將海量數(shù)據(jù)流結(jié)構(gòu)化和提煉存儲后，扔掉了大量還未被認知和關聯(lián)的原始數(shù)據(jù)。一個真正意義上的大數(shù)據(jù)機器學習不但要處理結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，更需要從非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中發(fā)掘出那些還未被結(jié)構(gòu)化的信息，這才是未來大數(shù)據(jù)發(fā)展的關鍵。”
　　
　　ZNV中興力維的今天和明天
　　
　　審視ZNV中興力維的歷史、現(xiàn)狀和未來，曹友盛博士給出了一個公式，昨天：PE=PE，VS=VS；今天：PE＋VS＋ITSM＋FRP=DCIM；明天：DCIM＋IoT＋DT=PEIM（PE即動力環(huán)境監(jiān)控，VS即視頻監(jiān)控，ITSM=IT系統(tǒng)管理，F(xiàn)RP=基礎設施資源管理，DCIM=數(shù)據(jù)中心基礎設施管理，IoT=物聯(lián)網(wǎng)，DT=數(shù)據(jù)技術，PEIM=動環(huán)及物聯(lián)網(wǎng)綜合管理）。
　　
　　曹友盛博士解釋，在過去，ZNV中興力維專注于動環(huán)監(jiān)控管理和視頻監(jiān)控產(chǎn)品的研發(fā)，這是兩個相互獨立的產(chǎn)業(yè)。隨著數(shù)據(jù)時代的到來，企業(yè)的數(shù)據(jù)機房、電信運營商和互聯(lián)網(wǎng)公司的大型數(shù)據(jù)中心（IDC），*不在存儲和管理著大量的數(shù)據(jù)資源，而IDC需要配備大量動力環(huán)境設備和視頻監(jiān)控系統(tǒng)來確保IDC的正常運行。因此，ZNV中興力維提出在公司原有產(chǎn)品動環(huán)監(jiān)控（PE）、視頻監(jiān)控（VS）基礎上加入IT系統(tǒng)管理（ITSM）和基礎設施資源管理（FRP），開發(fā)出一套數(shù)據(jù)中心基礎設施綜合管理系統(tǒng)（DCIM）。這套系統(tǒng)可以通過千萬個感知設備采集到海量數(shù)據(jù)，并運用數(shù)據(jù)技術（DT）和機器深度學習，實現(xiàn)對動力和環(huán)境設備的監(jiān)控管理，以及對IDC資產(chǎn)、容量、安全、效率、質(zhì)量、人員、故障、運維等進行跟蹤管理和模型分析，從而為IDC提供一個高度自動化的、高質(zhì)的、節(jié)能減排的，7*24小時無間斷的運維管理。這也是中國制造2025和工業(yè)4.0的主要宗旨。
　　
　　ZNV中興力維的明天，則是PEIM，即動環(huán)及物聯(lián)網(wǎng)綜合管理系統(tǒng)，在現(xiàn)有的DCIM上增加數(shù)據(jù)技術（DT）和物聯(lián)網(wǎng)（IoT）。在賦予所有感知設備一個的IP地址后，PEIM可以對所有設施進行大量的有標記的數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)在經(jīng)過清洗整理后，被傳送到ZNV中興力維的“深度認知（DeepRecongnition）”機器深度學習引擎進行學習和認知。而ZNV中興力維將提供兩種機器學習方法，一種是基于云端的機器學習，客戶可以將數(shù)據(jù)傳輸?shù)搅S云的“深度認知”進行機器學習，產(chǎn)生的數(shù)據(jù)模型返回客戶中心后，幫助客戶改善其現(xiàn)有運營結(jié)構(gòu)。另一種是內(nèi)置的ZNV中興力維微型“深度認知”機器，這個內(nèi)置學習基于客戶端，數(shù)據(jù)可以進行就地采集、就地學習、就地產(chǎn)生數(shù)據(jù)產(chǎn)品，從而改善運營結(jié)構(gòu)。
　　
　　進入2016年，人類開啟了全新的認知學習商業(yè)模式。ZNV中興力維在2015年的安博會上提出非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的認知轉(zhuǎn)換概念：通過機器深度學習挖掘出未被人類認知的大數(shù)據(jù)信息。”
　　
　　可以說ZNV中興力維的未來是基于物聯(lián)網(wǎng)（IoT）和數(shù)據(jù)技術（DT）的。當然我們并不是什么都去做。ZNV中興力維一直以來都是國內(nèi)動環(huán)視頻監(jiān)控的企業(yè)，因此我們會聚焦于動環(huán)基礎設施，提供一個從數(shù)據(jù)采集，到數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)學習的物聯(lián)網(wǎng)及動環(huán)綜合管理系統(tǒng)的解決方案（PEIM），幫助客戶管理數(shù)據(jù)中心的運行，實現(xiàn)、綠色的動力環(huán)境。“未來，我們通過累計數(shù)據(jù)建立管理模型，并從機器不斷采集的數(shù)據(jù)中改善運行模型，而且我們還可以利用ZNV中興力維20年來專注動環(huán)監(jiān)控累積的數(shù)據(jù)，為客戶提供預警模式、數(shù)據(jù)運行規(guī)律和設備維修診斷等服務。”
　　
　　服務鐵塔和IDC（大型數(shù)據(jù)中心）
　　
　　具體到市場層面，隨著中國鐵塔公司成立，鐵塔公司也變成了ZNV中興力維動環(huán)監(jiān)控的主要客戶之一?；谠趧迎h(huán)監(jiān)控市場多年的地位，ZNV中興力維已經(jīng)是鐵塔建設的者，針對鐵塔150萬個基站產(chǎn)生的統(tǒng)一監(jiān)控、節(jié)能減排、綠色動環(huán)等需求，提供對應服務并共同探討站點管理的新技術和新模式。2015年3月，ZNV中興力維針對鐵塔公司推出更具競爭力的新一代動力與環(huán)境監(jiān)控數(shù)據(jù)采集單元“維塔士（Vitas）”，一經(jīng)面世即贏得中國鐵塔公司基站動環(huán)產(chǎn)品大訂單合同2億人民幣，取得了該市場份額的好成績。“今年以來，這個勢頭繼續(xù)保持增長勢態(tài)，我們的生產(chǎn)線在春節(jié)期間仍然在繼續(xù)生產(chǎn)。”曹友盛博士表示。
　　
　　2015年10月，在IDC領域，ZNV中興力維推出新一代“IDC智慧數(shù)據(jù)中心綜合管理解決方案(維統(tǒng)管)”，采用創(chuàng)新的“211”（兩端一線一平臺）架構(gòu)設計，實現(xiàn)大數(shù)據(jù)的采集、整合、傳輸，通過PC瀏覽器、移動終端APP、微信等多種方式對平臺進行訪問及數(shù)據(jù)交互，支持二次開發(fā)，在供電保障、智能安防、智能樓宇、容量管理、資產(chǎn)管理等方面為客戶提供整體解決方案。目前ZNV中興力維已成為IDC基礎設施的主要建設者之一。
　　
　　布局“大數(shù)據(jù)”
　　
　　安防產(chǎn)業(yè)迅速邁向大數(shù)據(jù)化，從世界IT企業(yè)思科（Cisco）的高管“空降”到ZNV中興力維曹友盛博士深有感觸：“我認為安防行業(yè)的技術潛力非常深，中國安防產(chǎn)業(yè)趨勢從IT轉(zhuǎn)向DT，正需要大數(shù)據(jù)層面的突破，大數(shù)據(jù)也讓ZNV中興力維不再局限于安防和動環(huán)監(jiān)控，而是從產(chǎn)品制造商轉(zhuǎn)向軟件平臺供應商，從軟件供應商再到綜合解決方案供應商，為用戶提供基于物聯(lián)網(wǎng)的基礎設施和數(shù)據(jù)服務。”
　　
　　曹友盛博士透露，從人才儲備方面我們也在積極響應這一發(fā)展布局。ZNV中興力維位于南京的研發(fā)中心正在大量招聘各類工程師和研發(fā)管理，不斷開發(fā)、完善機器學習、人臉識別、行為分析、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)模型、智能分析和機器決策等大數(shù)據(jù)技術，為物聯(lián)網(wǎng)時代的發(fā)展儲備研發(fā)人才。
　　
　　另一方面，由于運用機器深度學習和認知轉(zhuǎn)化作為輔助開發(fā)和輔助設計，ZNV中興力維可以大大加快工程師的成熟度和專業(yè)知識的擴充能力。“未來基于機器學習的認知系統(tǒng)，將大大簡化工作效率，讓年輕的工程師在ZNV中興力維快速成長，與此同時，公司也將獲得更快的發(fā)展。”曹友盛博士講到。