【中國(guó)安防展覽網(wǎng) 品牌專欄】近年來高新技術(shù)發(fā)展迅猛，深度學(xué)習(xí)、物聯(lián)網(wǎng)等產(chǎn)業(yè)紛紛興起。我國(guó)向來重視科學(xué)技術(shù)，針對(duì)當(dāng)前局勢(shì)及國(guó)內(nèi)需求，出臺(tái)了大量相關(guān)優(yōu)厚政策。同時(shí)，人們對(duì)于高科技所帶來的便捷越來越期待，對(duì)新興事物的興趣也越來越濃厚。在此背景下，無數(shù)資本紛紛入局，希望能在人工智能、深度學(xué)習(xí)等新一波的浪潮中嶄露頭角。在這百舸爭(zhēng)流的大環(huán)境中，?？低曇运回灥?ldquo;學(xué)霸”作風(fēng)立于潮頭，并在這場(chǎng)實(shí)力交鋒的試煉中，交出了一份令市場(chǎng)滿意的答卷。
?？低?，2001年成立，創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)僅28人，注冊(cè)資本500萬。這十多年，它是如何快速成長(zhǎng)為市值3000億的安防行業(yè)的的？
?？低暿兄狄延?000億人民幣，自年初起股價(jià)漲幅近40%
海康威視是一家怎樣的公司？海康威視以視頻為核心的物聯(lián)網(wǎng)解決方案提供商，為提供安防、可視化管理和大數(shù)據(jù)服務(wù)。
創(chuàng)始人陳宗年，1982年從從江蘇南菁高中畢業(yè)，本科就讀于當(dāng)時(shí)的武漢華中工學(xué)院 (現(xiàn)在的華中科技大學(xué))，學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)外部設(shè)備專業(yè)。
大學(xué)畢業(yè)后，陳宗年一直在中國(guó)電子科技集團(tuán)公司第52研究所工作，從普通技術(shù)員做起，一干就是30年。
在過去，監(jiān)控行業(yè)“模擬”技術(shù)當(dāng)?shù)?，模擬攝像機(jī)、模擬錄像機(jī)的非日本莫屬，中國(guó)企業(yè)幾乎沒有發(fā)展的機(jī)會(huì)。上世紀(jì)末，音視頻監(jiān)控技術(shù)從模擬范式向數(shù)字范式的轉(zhuǎn)變，陳宗年所在的52所抓住了這個(gè)機(jī)會(huì)，在1999年底開始研制數(shù)字音視頻監(jiān)控系統(tǒng)核心產(chǎn)品。
2001年，美國(guó)“9·11”恐怖襲擊事件給數(shù)字監(jiān)控市場(chǎng)帶來了快速的發(fā)展，這個(gè)時(shí)候陳宗年和52所已做好了技術(shù)、產(chǎn)品和人才的準(zhǔn)備。于是，2001年年底他們成立了?？低暪荆瑒?chuàng)始員工28人。
而如今，?？低晢T工2萬人(截止2016年底)，其中研發(fā)人員超9300人，研發(fā)投入占企業(yè)銷售額的7-8%，數(shù)額占據(jù)業(yè)內(nèi)前茅(據(jù)資料顯示2011-2015年?？低曆邪l(fā)投入近50億元，僅2015年度就超17億元)。
?？低暿遣┦亢罂蒲泄ぷ髡締挝?，在國(guó)內(nèi)設(shè)有五大研發(fā)中心，在海外建立蒙特利爾研發(fā)中心和硅谷研究所。
此外，海康威視擁有視音頻編解碼、視頻圖像處理、視音頻數(shù)據(jù)存儲(chǔ)等核心技術(shù)，及云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)等前瞻技術(shù)，針對(duì)公安、交通、司法、文教衛(wèi)、金融、能源和智能樓宇等眾多行業(yè)，提供專業(yè)的細(xì)分產(chǎn)品、IVM智能可視化管理解決方案和大數(shù)據(jù)服務(wù)。
在視頻監(jiān)控行業(yè)之外，?？低暬谝曨l技術(shù)，將業(yè)務(wù)延伸到智能家居、工業(yè)自動(dòng)化和汽車電子等行業(yè)，為持續(xù)發(fā)展打開新的空間。
?？低暿前卜佬袠I(yè)的*：2016年， A&S《安全自動(dòng)化》公布的“安防50強(qiáng)”榜單中，?？低曃涣形?。?？低曔€連續(xù)五年(2011-2015)蟬聯(lián)iHS視頻監(jiān)控市場(chǎng)占有率第1位，硬盤錄像機(jī)、網(wǎng)絡(luò)硬盤錄像機(jī)、監(jiān)控?cái)z像機(jī)第1位，視頻管理軟件第3位(2015)。
?？低暈楹文艹蔀楠?dú)角獸
深厚的國(guó)資背景
安防行業(yè)，或者說視頻監(jiān)控領(lǐng)域，業(yè)已成為事關(guān)國(guó)家安全和社會(huì)穩(wěn)定的行業(yè)，上升到了國(guó)家戰(zhàn)略高度。在這種局面下，出身中國(guó)電子科技集團(tuán)公司52所，背靠國(guó)資委的?？低?，在與民營(yíng)企業(yè)出身的大華競(jìng)爭(zhēng)時(shí)有一定的優(yōu)勢(shì)。
同時(shí)，憑借出身和自身的技術(shù)支撐，?？党蔀榱苏舶踩?xiàng)目和智慧城市建設(shè)中大的贏家之一。
正確的布局意識(shí)
在2012年前后，數(shù)字化監(jiān)控設(shè)備剛剛進(jìn)入市場(chǎng)，當(dāng)時(shí)存量市場(chǎng)與增量市場(chǎng)相混合，傳統(tǒng)監(jiān)控設(shè)備與數(shù)字化監(jiān)控設(shè)備摻雜，用戶選擇很尷尬。
海康適時(shí)推出了視頻監(jiān)控綜合平臺(tái)，這是一個(gè)軟件平臺(tái)，它能夠兼容市面上主流的模擬攝像系統(tǒng)，將傳統(tǒng)監(jiān)控設(shè)備夠接進(jìn)來，這種需求非常符合過渡時(shí)期的客戶要求。
然而，一旦使用了海康的平臺(tái)，幾乎必然會(huì)配套后續(xù)的?？禂z像機(jī)，這為?？祹砹撕軓?qiáng)的用戶粘性。
人工智能版圖
作為長(zhǎng)期專注視頻監(jiān)控的，?？滴恢迷贏I方面擁有長(zhǎng)久的優(yōu)勢(shì)。它不但擁有大量視頻及圖像數(shù)據(jù)，并且多年在成像采集、圖像處理以及模式識(shí)別等領(lǐng)域擁有技術(shù)積累。
在2014年，海康威視研究院成立，主要負(fù)責(zé)視頻智能分析、圖像處理、編解碼等研發(fā)工作，并負(fù)責(zé)公司全線智能產(chǎn)品。
研究院院長(zhǎng)浦世亮于法國(guó)魯昂大學(xué)獲得博士學(xué)位，今年只有40歲。事實(shí)上，這位年輕的院長(zhǎng)僅僅是一個(gè)代表，據(jù)了解，近500人規(guī)模的?？低曆芯吭旱某蓡T平均年齡也只有28歲，整體呈現(xiàn)年輕化，這對(duì)于?？低曃磥淼募夹g(shù)發(fā)展無疑是一個(gè)好消息。
2015年,基于對(duì)深度學(xué)習(xí)技術(shù)的積累與突破，?？低曂瞥龊蠖水a(chǎn)品“獵鷹”“刀鋒”智能服務(wù)器,現(xiàn)已在南昌“天網(wǎng)項(xiàng)目二期”、武進(jìn)智慧交通等項(xiàng)目中進(jìn)行了應(yīng)用。
2016年10月24日，海康威視在北京舉行新品發(fā)布會(huì)，聯(lián)手英偉達(dá)和Movidius發(fā)布了多款基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的產(chǎn)品，包括“深眸”系列智能攝像機(jī)、“神捕”系列智能交通產(chǎn)品、“超腦”系列智能NVR、“臉譜”系列人臉分析服務(wù)器等等。
?？低暱偨?jīng)理胡揚(yáng)忠表示：這一波的人工智能在2006 年從多倫多大學(xué)開始起步，到 2012 年就已經(jīng)非常熱門，這幾年成果非常厲害。?？翟瓉碜鲋悄芊治鰰r(shí)，是通過建模的方式來做的，早在 2003 年開始做車牌識(shí)別，團(tuán)隊(duì)從那里起步，2006 年做技術(shù)開發(fā)發(fā)，后來我們從建模切換到人工智能。
對(duì)于未來是否會(huì)與BAT競(jìng)爭(zhēng)的問題，?？低暱偨?jīng)理胡揚(yáng)忠指出，從來沒想去跟BAT競(jìng)爭(zhēng)，像BAT這樣的公司，其經(jīng)營(yíng)模式主要是針對(duì)消費(fèi)者市場(chǎng)，利用互聯(lián)網(wǎng)將自己的用戶群體做大，并通過軟件得到比較好的回報(bào)。而?？抵饕€是把自己的事情做好，從算法、硬件到軟件系統(tǒng)，堅(jiān)持自己的專業(yè)化道路。
對(duì)于公司業(yè)績(jī)?cè)鏊俜啪彽那闆r，胡揚(yáng)忠表示，主要是受行業(yè)因素影響。過去幾年產(chǎn)業(yè)進(jìn)入了一個(gè)洗牌的階段，2013到2015年洗牌比較明顯，到2016年已經(jīng)減輕，整個(gè)行業(yè)進(jìn)入到了比較平和的階段。
展望未來一兩年，公司還是比較樂觀的，在范圍內(nèi)，預(yù)計(jì)整個(gè)公司所處的行業(yè)仍能保持10%的平均增長(zhǎng)。
?？低暟l(fā)表報(bào)告：《盤點(diǎn)人工智能在安防領(lǐng)域的應(yīng)用》
一、人工智能技術(shù)
海康威視從2006年開始研發(fā)智能技術(shù)，歷經(jīng)10年的積累，其智能技術(shù)已被用到產(chǎn)品線的方方面面，而作為智能技術(shù)發(fā)展的目標(biāo)——“人工智能”，更是我們矢志不渝的追求。立足現(xiàn)在，放眼未來，我們把當(dāng)前的人工智能研發(fā)重點(diǎn)聚焦在視頻結(jié)構(gòu)化技術(shù)和大數(shù)據(jù)技術(shù)兩方面。
1.視頻結(jié)構(gòu)化技術(shù)
視頻結(jié)構(gòu)化技術(shù)是融合了機(jī)器視覺、圖像處理、模式識(shí)別、深度學(xué)習(xí)等前沿的人工智能技術(shù)，是視頻內(nèi)容理解的基石。
視頻結(jié)構(gòu)化在技術(shù)領(lǐng)域可以劃分為三個(gè)步驟：目標(biāo)檢測(cè)、目標(biāo)跟蹤和目標(biāo)屬性提取。
目標(biāo)檢測(cè)過程是從視頻中提取出前景目標(biāo)，然后識(shí)別出前景目標(biāo)是有效目標(biāo)(如：人員、車輛、人臉等)還是無效目標(biāo)(如：樹葉、陰影、光線等)。在目標(biāo)檢測(cè)過程主要應(yīng)用到運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)、人臉檢測(cè)和車輛檢測(cè)等技術(shù)。?？低曆芯吭涸?016年P(guān)ASCAL VOC目標(biāo)檢測(cè)中獲得，是?？低?0年研發(fā)積累的好體現(xiàn)。
目標(biāo)跟蹤過程是實(shí)現(xiàn)特定目標(biāo)在場(chǎng)景中的持續(xù)跟蹤，并從整個(gè)跟蹤過程中獲取一張高質(zhì)量圖片作為該目標(biāo)的抓拍圖片。在目標(biāo)跟蹤過程中主要應(yīng)用到多目標(biāo)跟蹤、目標(biāo)融合以及目標(biāo)評(píng)分技術(shù)。?？低曆芯吭涸?015年MOT Challenge算法測(cè)評(píng)中獲“計(jì)算機(jī)視覺的多目標(biāo)跟蹤算法”。
目標(biāo)屬性提取過程是對(duì)已經(jīng)檢測(cè)到的目標(biāo)圖片中目標(biāo)屬性的識(shí)別，判斷該目標(biāo)具有哪些可視化的特征屬性，例如人員目標(biāo)的性別、年齡、著裝，車輛目標(biāo)的車型、顏色等屬性。目標(biāo)屬性提取過程主要基于深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的特征提取和分類技術(shù)。
同時(shí)，為了解決視頻結(jié)構(gòu)化的高性能分析計(jì)算問題，我們于2015年設(shè)計(jì)研制了嵌入式GPU集群服務(wù)器，充分利用多GPU的并行處理能力，提高視頻結(jié)構(gòu)化處理的綜合效能。
2.大數(shù)據(jù)技術(shù)
大數(shù)據(jù)技術(shù)為人工智能提供強(qiáng)大的分布式計(jì)算能力和知識(shí)庫管理能力，是人工智能分析預(yù)測(cè)、自主完善的重要支撐。其包含三大部分：海量數(shù)據(jù)管理、大規(guī)模分布式計(jì)算和數(shù)據(jù)挖掘。
海量數(shù)據(jù)管理被用于采集、存儲(chǔ)人工智能應(yīng)用所涉及的數(shù)據(jù)資源，并基于時(shí)間軸進(jìn)行數(shù)據(jù)累積，以便能在時(shí)間維度上體現(xiàn)真實(shí)事物的規(guī)律。同時(shí)，人工智能應(yīng)用長(zhǎng)期積累的龐大知識(shí)庫，也需要依賴該系統(tǒng)進(jìn)行管理和訪問。
當(dāng)前，?？低曆芯吭洪_發(fā)的海康大數(shù)據(jù)平臺(tái)已能支撐千億級(jí)規(guī)模的車輛通行記錄存儲(chǔ)管理和應(yīng)用。
大規(guī)模分布式計(jì)算使得人工智能具備強(qiáng)大的計(jì)算能力，能同時(shí)分析海量的數(shù)據(jù)，開展特征匹配和模型仿真，并為眾多用戶提供個(gè)性化服務(wù)。
數(shù)據(jù)挖掘是人工智能發(fā)揮真正價(jià)值的核心，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法自動(dòng)開展多種分析計(jì)算，探究數(shù)據(jù)資源中的規(guī)律和異常點(diǎn)，輔助用戶更快、更準(zhǔn)地找到有效的資源，進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)和評(píng)估。
二、人工智能應(yīng)用
當(dāng)前人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展，積極推動(dòng)著安防領(lǐng)域向著一個(gè)更智能化、更人性化的方向前進(jìn)，主要體現(xiàn)在以下這幾個(gè)方面：
1.在公安行業(yè)的應(yīng)用
公安行業(yè)用戶的迫切需求是在海量的視頻信息中，發(fā)現(xiàn)**的線索。人工智能在視頻內(nèi)容的特征提取、內(nèi)容理解方面有著天然的優(yōu)勢(shì)。前端攝像機(jī)內(nèi)置人工智能芯片，可實(shí)時(shí)分析視頻內(nèi)容，檢測(cè)運(yùn)動(dòng)對(duì)象，識(shí)別人、車屬性信息，并通過網(wǎng)絡(luò)傳遞到后端人工智能的中心數(shù)據(jù)庫進(jìn)行存儲(chǔ)。
匯總的海量城市級(jí)信息，再利用強(qiáng)大的計(jì)算能力及智能分析能力，人工智能可對(duì)*的信息進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，給出可能的線索建議，將**的軌跡鎖定由原來的幾天，縮短到幾分鐘，為案件的偵破節(jié)約寶貴的時(shí)間。
其強(qiáng)大的交互能力，還能與辦案民警進(jìn)行自然語言方式的溝通，真正成為辦案人員的專家助手。
以車輛特征為例，可通過使用車輛駕駛位前方的小電風(fēng)扇進(jìn)行車輛追蹤，在海量的視頻資源中鎖定涉案的嫌疑車輛的通行軌跡。
2.在交通行業(yè)的應(yīng)用
在交通領(lǐng)域，隨著交通卡口的大規(guī)模聯(lián)網(wǎng)，匯集的海量車輛通行記錄信息，對(duì)于城市交通管理有著重要的作用，利用人工智能技術(shù)，可實(shí)時(shí)分析城市交通流量，調(diào)整紅綠燈間隔，縮短車輛等待時(shí)間，提升城市道路的通行效率。
城市級(jí)的人工智能大腦，實(shí)時(shí)掌握著城市道路上通行車輛的軌跡信息，停車場(chǎng)的車輛信息，以及小區(qū)的停車信息，能提前半個(gè)小時(shí)預(yù)測(cè)交通流量變化和停車位數(shù)量變化，合理調(diào)配資源、疏導(dǎo)交通，實(shí)現(xiàn)機(jī)場(chǎng)、火車站、汽車站、商圈的大規(guī)模交通聯(lián)動(dòng)調(diào)度，提升整個(gè)城市的運(yùn)行效率，為居民的出行暢通提供保障。
3.在智能樓宇的應(yīng)用
在智能樓宇領(lǐng)域，人工智能是建筑的大腦，綜合控制著建筑的安防、能耗，對(duì)于進(jìn)出大廈的人、車、物實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的跟蹤定位，區(qū)分辦公人員與外來人員，監(jiān)控大樓的能源消耗，使得大廈的運(yùn)行效率優(yōu)，延長(zhǎng)大廈的使用壽命。
智能樓宇的人工智能核心，匯總整個(gè)樓宇的監(jiān)控信息、刷卡記錄，室內(nèi)攝像機(jī)能清晰捕捉人員信息，在門禁刷卡時(shí)實(shí)時(shí)比對(duì)通行卡信息及刷卡人臉部信息，檢測(cè)出盜刷卡行為。還能區(qū)分工作人員在大樓中的行動(dòng)軌跡和逗留時(shí)間，發(fā)現(xiàn)違規(guī)探訪行為，確保核心區(qū)域的安全。
4.在工廠園區(qū)的應(yīng)用
工業(yè)機(jī)器人由來已久，但大多數(shù)是固定在產(chǎn)線上的操作型機(jī)器人?？梢苿?dòng)巡線機(jī)器人在全封閉無人工廠中將有著廣泛的應(yīng)用前景。
在工廠園區(qū)場(chǎng)所，安防攝像機(jī)主要被部署在出入口和周界，對(duì)內(nèi)部邊邊角角的位置無法涉及，而這些地方恰恰是安全隱患的死角，利用可移動(dòng)巡線機(jī)器人，定期巡邏，讀取儀表數(shù)值，分析潛在的風(fēng)險(xiǎn)，保障全封閉無人工廠的可靠運(yùn)行，真正推動(dòng)“工業(yè)4.0”的發(fā)展。
5.在民用安防的應(yīng)用
在民用安防領(lǐng)域，每個(gè)用戶都是個(gè)性化的，利用人工智能強(qiáng)大的計(jì)算能力及服務(wù)能力，為每個(gè)用戶提供差異化的服務(wù)，提升個(gè)人用戶的安全感，確實(shí)滿足人們?nèi)找嬖鲩L(zhǎng)的服務(wù)需求。
以家庭安防為例，當(dāng)檢測(cè)到家庭中沒有人員時(shí)，家庭安防攝像機(jī)可自動(dòng)進(jìn)入布防模式，有異常時(shí)，給予闖入人員聲音警告，并遠(yuǎn)程通知家庭主人。而當(dāng)家庭成員回家后，又能自動(dòng)撤防，保護(hù)用戶隱私。
夜間，通過一定時(shí)間的自學(xué)習(xí)，掌握家庭成員的作息規(guī)律，在主人休息時(shí)啟動(dòng)布防，確保夜間安全，省去人工布防的煩惱，真正實(shí)現(xiàn)人性化。
三、存在的問題
人工智能在安防領(lǐng)域的應(yīng)用有著非常好的前景，但目前國(guó)內(nèi)的基礎(chǔ)還較薄弱，在應(yīng)用過程中還有較多問題需要完善和解決：
1.視頻成像質(zhì)量受環(huán)境影響較大，存在光照不足、圖像模糊、目標(biāo)尺寸過小或相互遮擋等問題，不利于人工智能對(duì)視頻內(nèi)容的辨識(shí)。
2.數(shù)據(jù)資源分散，開放和共享程度低，難以開展多維數(shù)據(jù)融合分析，使得人工智能缺乏有效的數(shù)據(jù)支撐。
3.領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)的積累不足。早期的智能分析技術(shù)屬于單場(chǎng)景的目標(biāo)檢測(cè)和行為分析，對(duì)視頻內(nèi)容的理解能力偏弱，同時(shí)也很少涉及大范圍場(chǎng)景的關(guān)聯(lián)行為分析，沒有積累下有效的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)用于異常分析和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)。
4.缺乏有效的自主完善能力。當(dāng)前很多的智能，只是一種反應(yīng)式智能，根據(jù)輸入條件進(jìn)行自動(dòng)判斷而已，并不具備成長(zhǎng)能力。人工智能應(yīng)具備基于時(shí)間的經(jīng)驗(yàn)積累，以及群體間的經(jīng)驗(yàn)分享能力，才能不斷完善，使得智能能力更強(qiáng)，更。
總結(jié)
人工智能是安防領(lǐng)域的未來，在通往未來的道路上，還有許許多多障礙和困難需要跨越和克服，但總體趨勢(shì)是樂觀的，?？低晥?jiān)信：只有具備自主、個(gè)性化、不斷進(jìn)化完善的人工智能大腦，才能解決安防領(lǐng)域日益增加的需求，成為廣大用戶的專家和助手，提升整個(gè)安防領(lǐng)域的智能化水平，推動(dòng)安防產(chǎn)業(yè)的升級(jí)換代。
原標(biāo)題 市值3000億的?？低?，如何通過人工智能技術(shù)成為安防行業(yè)獨(dú)角獸(報(bào)告)
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