15 位产业领袖,共话安防新十年丨中国人工智能安防峰会
王俊认为,当市场容量足够大时,总是会催生出更专注的产品,因为越是专注的产品,越容易获得更高的效率,随着AI市场的爆发,AI的计算硬件亦是如此。过去大家用GPU来取代CPU提供AI算力,现在正是从GPU切换至TPU或其他AI专用芯片以获得更高效率的时代。 比特大陆算丰自研的TPU,覆盖了云、边、端,专注于深度学习计算,相对于CPU和GPU,在获得更高性能的同时,还具备更高的性价比和更低的功耗。安防行业已经完成了从看得见到看得清,看得清到看得懂的阶段,而未来在更多专用AI芯片加持下,可继续实现看得快、看得起。 王俊还提到,比特大陆算丰业务坚持专注、开放、合作共赢的理念,专注AI芯片及其相关硬件的研发,同时开放各个层次的软件接口方便各种算法的接入和优化,力求和各个算法、应用等合作伙伴紧密合作,共同打造完整的AI解决方案。 同时,他们会打造基于比特大陆算丰芯片的算力平台,提供数据、算法、应用的统一管理,这样不同的应用需求,基于不同深度学习框架的不同算法方案,都可简单、高效的运行在该算力平台上。用户可自由选择最合适的方案,接入数据,并获得智能分析的结果。如此,在真实的场景中,无论是人脸识别、视频结构化这样单一的应用,还是城市大脑这样的综合方案,比特大陆都可基于该平台,联合合作伙伴,提供统一、高效、易用的AI算力服务。 澎思科技副总裁曲瀚: 「AIoT 新基建, 加速人工智能进入普惠时代」 澎思科技认为人工智能新基建的一个核心就是AI的基础设施化,分为技术基础设施和融合基础设施。 在此趋势下,智慧城市和AI安防将成为新基建的最佳试验场。另外,AI安防也逐渐发展到了第二阶段,AI在To B领域的发展开始从单一的场景向全社会各个领域延伸,每个细分的场景都展现出不同的AI服务需求,未来就是服务为王的时代,谁能够快速精准地把握住客户的需求,谁就能够在未来的竞争中快速胜出。 曲瀚指出,AI普惠的产品有两个核心要点:一是极致产品体验,二是场景化的解决方案能力。实现AI普惠的终局在于四个方面:第一,万物智联,所有的AI终端实现在线化。第二,推动AI算法向通用智能算法演进,降低机器学习的成本,提高泛化能力。第三,构建一个丰富的产品生态。第四,场景的联动和重塑。AI不是一个孤立的系统,需要和客户的其他系统做连接和联动,才能使得场景服务变成一个主动智能的服务。 澎思基于对普惠AI的理解,构建了澎思AIoT生态平台,包括四个关键的能力:第一,智能视图大脑。算法会从云、边、端三个维度全链条嵌入。第二,全系列自研的智能边缘设备。第三,打造云端智能服务的开放平台。第四,后端建立数据管理平台,使得数据在AI、硬件以及云服务能够充分地流动,实现业务和训练数据的并轨。 曲瀚还表示,普惠AI最核心的是算法能力,这是整个AIoT业务的底座,澎思的算法在云端和边缘端都走在世界的前列。 最后,曲瀚还重点介绍了在智能城市「新基建」中,澎思在城市公共安全与治理、人居场景智能化两大场景中的落地情况,以及深度参与新加坡等海外市场智慧城市的建设经验。 的卢深视CEO户磊: 「大库时代,落地千万级刷脸系统的 技术剖析与建库经验」 户磊提到,大库时代,金融支付、交通等众多场景亟需千万级精准人脸识别技术方案。目前行业内现有方案为多引擎,多层级,分库管理模式,系统复杂、软硬件开销大、成本高、效率低。 因此理想的大库识别方案应该具备以下几点:精准,万亿分之一误识别率,千万级别底库,鲁棒性好,高度兼容性,以及价格适宜。而的卢深视是全国首个建立省级规模三维人像数据库的AI公司。 的卢深视的千万级精准识别的刷脸系统具有几大关键技术点。 系统架构,分为三个层次,由前端多维智能感知系统、千万大库云端中台和多模态关联分析与预测组成。 其中高性能三维人脸识别算法与前端相机深度集成,降低后端计算开销,中台支撑千万级大库人脸的建库、清洗、检索,适配度高、效率高,多模态架构的兼容性好,分析预测环节基于大数据的逻辑推理,时空轨迹关联分析,将2D/3D人脸、人体、物品、时间、地点等多维大数据融合,深度挖掘数据之间的关联性,实现预测与预警。 其次是技术架构。核心算法层,其中最重要的是3D算法层;平台技术层,包括后端的技术,包括通信计算、协同优化等等技术;业务中台,对数据接入、数据管理、数据清洗、优选,而后融到库里面进行数据同步,最终支撑各种各样应用。 再者,的卢深视建立三维数据标准及评价打分体系,这是后续进行三维应用的基础,的卢深视对于各种数据类别,均提供数据质量要求及评价标准。 户磊还总结了的卢深视3D识别的优势: 准确率高,保证精度不损失的情况下,突破了三维人脸识别的量化技术,最终可以实现在千万级库上面秒级的反馈结果,可以保证万亿大库下的高准确率 。 鲁棒性好,实现了深度图和红外图的识别,不受光线影响,包括大角度、浓妆识别的准确率,能够融入15到20度大的角度的差异。 安全性高,尤其对于活体检测,能够实现2D平面伪装攻击方式100%防御。 平安科技副总工程师王健宗: 「联邦智能——智慧城市的突围之道」 目前,人工智能在移动互联网、云计算、大数据、IOT、5G等新技术的驱动下得以迅猛发展, 不过在AI技术落地时总是有所欠缺,即人工智能通用算法在本地化部署过程中所面临的数据困境,而这一块恰恰是相关行业或企业所缺乏的。 王健宗认为,其数据困境主要是三点:数据孤岛、法律法规监管日趋严格,以及传统AI技术模式下的限制。 联邦智能是以联邦学习为龙头,同时涵盖联邦数据部落、联邦推理、联邦激励机制,共由四部分组成。面对目前日益苛刻的数据安全隐私的问题,通过构建联邦学习的技术内核,建立联邦数据部落,实现具备隐私保护的联邦推理,并以联邦激励机制为纽带形成一个完整的AI生态格局,从而打破数据壁垒,使人工智能发展迈向新阶段。 (编辑:应用网_阳江站长网) 【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容! |