视频AI进化论：从“人脸识别1.0”到“智能视觉2.0”

当你走进一栋高级写字楼,大堂的人脸识别闸机在一秒钟之内就认出了你......在北上广工作的大多数办公族,对上述场景已经屡见不鲜。但人们很少会思考,除了人脸识别之外,智能视觉技术还会有怎样的应用,如果当你一抬手,摄像头和背后的AI技术就已经猜出接下来你想干嘛,那么这才是更高层次的智能视觉2.0时代。

从“视频”切入物联网市场

数据显示,到2020年,产业物联网的市场规模将超过三千亿美元。如此广阔的物联网市场离不开人工智能技术的支撑,而视觉则在人工智能技术中扮演了十分重要的角色,物联网产业中绝大多数的人工智能应用场景都需要依靠视觉技术支撑,其中,边缘侧人工智能主要来源于视觉。

英特尔物联网销售市场部中国区总监谢青山表示:“物联网为我们带来了巨大机遇,而视觉则让人工智能和物联网技术有了更多可能。英特尔将视觉看作是人工智能的核心概念,并围绕智能视觉推出了一系列的产品和解决方案,我们希望借此满足视觉行业与日俱增的计算需求,以便更好地帮助合作伙伴加速物联网解决方案的应用和部署。”

近日,英特尔与合作伙伴大华股份在其渠道大会上一起展示了智能视觉领域的最新产品、技术和解决方案,并分享了智能视觉在方方面面的实际案例。

浙江大华技术股份有限公司作为全球领先的以视频为核心的智慧物联解决方案提供商和运营服务商提出的“大华HOC城市之心”发展战略,以全感知、全智能、全计算和全生态为能力支撑的智慧城市发展引擎,实现面向城市级、行业级、民用级构建“1个平台、2个中心、N类应用”(1+2+N)的新型智慧城市架构。大华凭借其领先的人工智能技术为里约奥运会,杭州G20峰会和上海进博会等重大国际活动提供定制化的安全保障服务。

大华股份在物联网的全面布局,与英特尔一系列面向物联网的软硬件技术和解决方案的布局方向不谋而合。英特尔从凌动 到酷睿 再到至强,从CPU、GPU到英特尔 Movidius VPU再到英特尔 FPGA的各类芯片,能够满足不同应用场景下人工智能架构的性能、成本和功效要求。面向机器视觉和深度学习开发人员的开发工具英特尔 OpenVINO 工具包能够使开发人员使用针对视觉机器学习的统一API,快速的开发和构建视觉应用,并简化英特尔系列产品的部署流程。此外,英特尔针对视觉的加速器产品则拥有全系列的CPU、GPU、VPU和板卡平台,以此满足不同客户的各类需求。

算力赋能智能视觉产品

浙江大华技术股份有限公司国内营销中心副总裁杨斌介绍,英特尔主要为大华提供算力上的支持,“人工智能开发本身有很强的行业应用特性,在每个场景上应用都不一样,比如在加油站打手机抽烟就属于异常行为,人工智能可以帮忙我们实时对异常行为进行预警,将危险的苗头扼杀在摇篮之中。这些案例的核心一方面是来自于大的算力的提供,因为不同场景的复杂度和难度是不一样的,甚至对行为分析的难度远大于对人脸特征的提取,在怎么充分算力上英特尔给我们很大的支持。”

杨斌强调:“我认为最好的产品是把我们的应用和算力进行充分有效结合的产品。”

谢青山表示,整个物联网行业是特别碎片化的,很难说一个人把所有事情都做完,英特尔公司设计、研发和生产支撑人工智能性能的芯片。“但下一个问题来了,光有芯片,老百姓用不着,最终用户也用不着,那怎么办?非常幸运,我们在中国找到了像大华股份这样的合作伙伴,双方的合作水乳交融。我们十年前和大华公司合作的时候,大部分是基于视频图像的采集和回放或者播放。但到现在为止,大华股份的理念和我们的理念一样,视频的处理已经绝对不仅仅是一个图像,已经深入到工业生产制造、零售、医疗,甚至交通、教育各个行业,所以我们的合作说的很简单,我们提供一个芯片,他们提供一个产品方案,但是我们的目标用户已经普及到各个方面,所以我们现在的合作是希望能够双方联手,给各行各业的最终用户提供解决方案。”

毫无疑问,物联网和人工智能技术正在改变着我们的生活和工作方式,让生活和工作更加方便快捷。如果说人工智能是产业升级的核心动力,那么视觉技术则是产业升级过程中不可或缺的重要组成部分。英特尔的一系列视觉产品能够帮助合作伙伴加快人工智能部署,推动零售行业使个性购物、智能库存管理和精准营销成为可能;帮助工业实现对机器的预测性维护并有效提升生产效率,降低人力和设备维护成本。此外,英特尔视觉产品能够帮助运输行业增强驾驶舱使用体验,实现货物追踪,让驾驶更加安全。在医疗领域,英特尔视觉产品能够让医学影像更强大并能辅助医生诊断。

再比如智慧交通层面,通过英特尔与大华股份的紧密合作,已经落地到全球各处。如大华ITS交通解决方案融合自动车牌识别、交通灯管制、路速体系和绿波带等功能,为缓解道路拥堵现象提供了高效的解决办法。在售领域为例,大华帮助小型连锁便利店、大型商超和商业购物中心实现向新零售的转型,大华HOC智慧零售解决方案,将支付、运营、管理、服务的全流程打通,实现支付数据与后台管理系统的对接,在降低成本、提高管理效率的同时,还帮助经营者能更深刻地了解消费者的购买习惯,为其提供更多运营建议。

来源：IT时报