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海康威视总裁胡扬忠 :五个过去 ,五个未来
发布时间 :2019-03-29

 胡扬忠认为 ,过去的智能模式是业务驱动技术 。未来 ,技术和数据将直接创造新的应用与业务 。

今日 ,海康威视智涌钱塘·2019 AI Cloud 生态大会正式召开 。

在去年的大会上 ,海康威视总裁胡扬忠现场宣布海康威视AI平台将正式对外开放 。

而在一年后的3月23日 ,海康威视高级副总裁浦世亮在雷锋网 & AI掘金志主办的「中国人工智能安防峰会」上 ,首次对外解读了AI开放平台的技术架构与全新战略 。

平台的开放 ,能够让更多软件开发商在此平台上高效作业 ,也可以让AI Cloud能够融合更多算法 ,以此研发更多人工智能产品 。

今年 ,胡扬忠又会为行业带来哪些革新 ? 

十点零三分 ,一身黑色西装的海康威视总裁胡扬忠登上演讲台 ,奉上了一场题为“智能物联·物信融合·迎接智能化新时代”的主题演讲 。 

他说 ,从人类出行方式可以看出技术革命与时代变迁 。眼下 ,人类经历了机械化 、电气化 、信息化时代之后 ,已经到了智能化时代 。

智能化时代之下 ,出现五个过去 、诞生五大未来 。

一 、泛在智能将是智能化时代的核心特征 。过去 ,人们用X+AI来形容智能 ;未来 ,AI将无处不在 。

二 、泛在智能主要有两大特征 :智能物联和物信融合 。 

智能物联是拥有智能的物体互联成网 ,它们将成为智能化时代的基础设施 ;物信融合 ,是智能化时代的数据经络 ,物信融合是需求 、是趋势 、是必然 。

过去 ,人人互联 、物物互联 ;未来 ,数据是人与物对话的语言 。 

三 、智能应用将是智能化时代的发展引擎 。过去 ,应用出数据 ;未来 ,数据出应用 。

应用可以分为三类 :1 、单场景应用 :感所无感 ;2 、时空域应用 :知所未知 ;3 、宏观综合应用 :察所未察 。

四 、数据保护会成为智能化时代的护航之舰 。过去 ,物联数据价值密度低 ;未来 ,物信融合数据价值密度高 。

五 、开放融合是智能化时代的新型业态 。过去 ,开放是合作的游戏规则 ;未来 ,开放是共赢的生存之道 。

大会现场 ,胡扬忠表示 ,从视频感知到智能物联 、再到物信融合 ,海康威视已经成为一家大数据公司 。

可以预见得到的未来趋势是 ,硬件会为软件服务 ,而不是相反 。包括海康在内的各大厂商的意图已经非常明显 :要做物联网时代的大数据运营商 。

之前 ,行业信息网和互联网的数据已经被规模性地采集 、治理 、挖掘 、服务 ;而智能物联网的数据还没能得到大规模开发和利用 ,而这些 ,都将是安防企业的优势所在 。

未来 ,海康威视会开放更多融合平台 ,包括萤石开放平台 、行业开放平台 、AI算法训练平台 、边缘设备开放平台 、运维服务平台等等 ,与更多合作伙伴一起 ,迎接安防数据新时代 。

以下为胡扬忠现场演讲核心内容 ,AI掘金志作了不改变原意的整理及编辑 :

卡卡湾厅目前已经逐步进入智能化时代 ,未来卡卡湾厅的生活遍布智能交通 、智慧医疗、智慧教育 、智慧零售 、智慧社区 、智能制造 、智能安防等 。人工智能的应用非常广泛 ,在智能城市中 ,人工智能作为一种能力会赋能所有行业 ,存在城市的每个地方 。也就是说 ,“泛在智能”是智能化时代的核心特征 。

过去 ,人们用X+AI,来形容智能 ,如设备+AI 、场景+AI等 ,那么未来AI将无处不在 。泛在智能有两个基本特征 ,智能物联 和物信融合 。物联网与人工智能的结合是趋势 ,是必然 。

智能物联简单来说 ,就是由有智能功能的物体互联成网。今年 ,政府工作报告中 ,讲到了智能+ ,也就是用智能为行业赋能 。对于制造业 ,为生产机器赋能 ,是工业互联网的关键基础能力 ;对于交通行业 ,为车路设施赋能是智能交通的关键能力 ;对于园区 ,为停车场 、商超 、物业等赋予能力是智慧社区的关键能力 。

智能物体之间的互联 ,让人类生产和生活变成了一个巨大的筋络体系 ,物体之间的协同为智能化时代提供了可能 。而智能物体和信息系统之间的联系 ,就是要实现物信融合 。

物信融合是智能化时代的数据筋络 ,过去互联网实现了人人互联 ,物联网实现了物物相连 ,未来智能物联网与信息网将实现充分的融合 ,数据是人与物对话的共同语言 。

前年 ,卡卡湾厅提出了AI Cloud ,是基于云边融合的网络架构 ,通过边缘节点 、边缘域 、云中心三层有机结合 ,系统满足边缘感知 、按需汇聚 、多层认知 、多层应用的需求 。

在智能化时代 ,打通物联世界和信息世界的是数据 ,卡卡湾厅构建物信融合的数据平台 ,实现两网之间数据打通 ,为应用提供数据服务 。从计算的角度看 ,智能化时代一定是采用云边融合的方案 ,AI的智能感知 ,一定是在边缘计算为主 ,智能认知会在边缘域或云中心完成 。

一方面即使云端计算的能力足够强大 ,但有些数据只需要局部处理 、局部应用 ,不需要把这些数据传到云中心 ,如果把这些数据传到云中心 ,进行智能计算 ,那么应用的效果反而会降低 ,另一方面 ,智能物联网规模过于庞大 ,把这么多数据送到云中心 ,是不够经济的 ,也是不现实的 ,带宽的增长赶不上物联数据的增长 。

比如无线产业界谈到的视频云 ,在云端很少处理连续视频 ,主要是处理已经经过边缘节点处理过的半结构化数据和视频片段 。并且 ,数据是按需汇聚的 ,只有将物联网中的数据 ,按照信息网要求的模式进行组织 ,并且在信息网中实现融合 ,才能使物联数据 ,很好地为信息系统和为用户所使用 。只有结合信息网中的应用需求 ,才能更加有效 ,有针对性的对物联网中的数据 ,进行治理和汇聚 ,否则泛泛的处理物联数据 ,应用效果不尽人意 。

尽管,数据是用户的核心资产 ,但应用永远是用户的出发点和关注点 。过去 ,更多是从应用中产生数据 ,未来 ,随着智能物联网感知到的大量数据 ,通过物信融合实现信息网的融合 ,数据的挖掘应用将带来更大的空间 。

智能化时代 ,数据将成为重要的发展引擎 ,推动数据的汇聚和利用 ,也推动采集数据的智能物联网的建设和发展 。

当人工智能与物信数据相遇 ,应用的能力和服务的范围会得到巨大的拓展 ,会产生面向两类网络 ,多个层级 ,多个任务域的大量智能应用 。从整体上看 ,智能应用可以分为三类:

第一类应用在边缘节点上 ,人工智能和单场景数据相结合 ,实现了“感所无感” ,过去不能感受的现在都可以感受到了 ,比如 ,卡卡湾厅能感受到在一个场景下过了哪些车 ,走过了多少人 ,哪些货物在货架上等 ,这是泛在智能感知的重要基础 ,是从智能感知到智能应用的闭环。

第二类应用在边缘域 ,人工智能与时空数据域相结合 。实现了“知所未知” 。过去不知道的 ,现在可以知道了 ,比如 ,卡卡湾厅可以知道某一个城区在过去一段时间内的交通状况 。

第三类应用在云中心 ,人工智能与多维数据相结合 ,实现了“察所不察” 。也就是过去无法洞察的 ,现在可以洞察了 。这是智能预见能力的重要基础 ,是从数据汇聚到数据挖掘 ,再到综合应用的闭环 ,从对数据的应用和分析 。

卡卡湾厅可以看出 ,过去是物联数据 ,相对来说 ,价值密度比较低 ,时间地点的感知数据包含的信息相对较少 。

未来 ,随着智能物联网的感知能力的提升 ,以及智能应用需求的牵引 ,物信融合能力的增强 ,数据价值密度会大幅提升 ,数据安全和隐私保护需求越发强烈 ,数据保护将越发重要 。可以毫不夸张地讲 ,数据保护将成为智能化时代的护航之舰 。

有权威机构预测 ,到2020年 ,全球物联网设备数量将超过200亿 ,智能物联网将出现终端设备更庞大 、终端类型更多样 、终端性能更强大 、网络架构更复杂 、数据内容更广泛 、业务应用更多元的特点 。

因此需要从终端 、网络 、数据 、平台 、服务 、应用等多个层次加强安全防护和隐私保护 。

在数据安全和隐私保护方面 ,卡卡湾厅将严格按照产品和服务所在国家和地区的隐私保护法律法规执行 ,例如 ,公民隐私数据的范围 、未成年人的年龄规定等 ;严格按照行业相关规定执行 ,例如 ,司法行业对证人的隐私保护 ;严格按照用户相关规定执行 ,例如保护用户商业秘密的内容 ;严格按照个人意愿执行 ,例如为个人用户提供可由他自身配置的数据保护和共享方式 。

多年来 ,在数据用户安全防护和隐私保护方面,卡卡湾厅一直在不断努力 ,通过了多个权威组织的认证 ,成为国际安全响应联盟组织FIRST的成员 ,今天下午卡卡湾厅也将发布安全白皮书 ,公司内部制定了用户数据安全和隐私保护企业标准 ,并与所有可能接触用户数据的员工签署用户数据安全与隐私保护协议 。

为了实现开放融合 ,卡卡湾厅也建立了自己的开放体系 ,在产品方面 ,卡卡湾厅推出了边缘设备开放平台 ,也就是基于设备操作系统的边缘设备的能力开放 ,卡卡湾厅提供AI算法训练开放平台 ,实现了基于自主学习和演进的AI算法训练开放 ,卡卡湾厅提供萤石开放平台 ,实现基于互联网的设备服务和应用能力的开放 ,卡卡湾厅提供行业开放平台 ,实现面向行业的基础设施数据服务和应用的能力开放 。

在服务方面 ,卡卡湾厅提供一体化的运维服务平台 ,支持加盟运维模式的一体化运维服务开放 ,卡卡湾厅提供物联资源 ,部件提供能力开放 ,支持更多产品纳入评估体系 ,希望更多的同行 ,共同完善 ,物联资源能力评估模型 。

在基础标准方面,卡卡湾厅把与合作融合相关的企业标准体系开放出来 ,海康威视自成立起 ,就一直秉承工程师文化 ,工程师文化就是产品文化 ,工匠文化 ,比如卡卡湾厅在黑光相机的开发 ,过程中 ,不单解决了实际中的很多问题 ,为了保证工艺精度 ,制造质量,卡卡湾厅还研制了专用的生产设备 。

再如卡卡湾厅车牌识别的研发 ,从最早用模式识别的方式来做 ,到后来用深度学习的方式来做 ,前后十几年的时间 ,从十几个人的团队到几百人团队 ,从只支持国内车牌识别到现在支持一百多个国家的车牌识别 。卡卡湾厅一直坚持与产业发展为伴 。