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人工智能如何成功部署:脱下西装做泥腿子,还要会爬杆子
关键字:人工智能在安防成功部署的六要素
众所周知,促成本轮人工智能高速发展的三要素是数据、算力、算法;而来自最新实践的结晶,则还要有产品、工程、方案,六要素齐备才能在安防行业持续规模部署。实验室里的完美指标,应用中表现笨拙;营销名词很重要,但在行动落地上需要摒弃唯指标论,建立全面、体系化的工勘指导,建立有效的AI工程质量评价体系。
数据。安装在各种场景中的安防摄像机能够实现24小时×365天式的全天候的采集,可以源源不断的输出海量的数据形成训练集,从这个角度来讲,安防行业以数据信息量最大、数据层次最丰富的特性展现了在人工智能应用方面先天的优势。但是,2016年以前并没有形成应用的分水岭,原因在于算法和算力在其后的突破。
算法。早期可能核心技术突破,首当其冲的是算法,AI首先要解决准确性的问题。随着深度学习的进展,相比传统的模式识别,这一瓶颈已经跨越。围绕着芯片和算法的讨论,已经成为安防业内探讨人工智能应用必备的说辞。然而基于开源的代码和网络架构,各家采用的芯片和算法大多类似,竞争之道在于如何在开源环境下塑造核心竞争力。
算力。GPU的出现把训练过程大大缩短。在中美贸易摩擦引发“技术战争”后,芯片从原本的资本市场毒药,变成了资本市场的宠儿。人工智能已然成为资本泡沐的重灾区,真正需要填补的CPU、GPU、FPGA技术空白却无人问津。笔者认同科普作者铁流的评论:“万众创芯”对于解决中国缺芯的困局意义有限,我们真正需要的是“万众用芯”。正确的方法,也需要十年之功。
产品。花式忽悠和实业落地的分水岭,做出来不难,但具备可靠、好用、便宜的特性则非常讲究积累。以摄像机为例,涉及电子、光学、机械、网络等专业,仅就机械部分而言,杭州夏天公路地表温度高达70℃,摄像机金属护罩则可以直接摊鸡蛋;在非洲因为电力供应不稳定,又要考虑宽压……笔者所在的企业,也是在每年500万台摄像机的海量部署上,在不同地域不断和老天爷战斗试错,才磨练出“精工之路”。
工程。有用户在部署AI摄像机后,效果不良,3个月都没有定位出原因,几乎当做普通摄像机使用。是产品技术本身还不够成熟么?用服现场排障表明,安装的时候有40%的比例工勘流于形式,点位不符合要求。因为摄像机一般安装在8米高的灯杆上,所以这项工作也被苦中寻乐,断章取义戏称作“爬杆子”。有别于电信、IT在机房内的部署,安防在采集端(即摄像机)需要适应环境天候的室外部署,爬杆子的水平是人工智能落地的关键。
方案。摄像机从管理、存储,到检索等等,都是方案的一部分。有的厂家完全靠前端智能;有的靠后端的智能,做NVR等设备;有的在存储方面做对应的智能,对应的GPU;有的靠中心做对应的服务器的集群再去做智能;还有的通过云端来做智能……这些都可以算为解决方案的一部分。有以上各部分,再加上AI六要素全面发力,最终的目的是交付给客户的系统TCO要低,并且性价比是最高的,这样的解决方案才是最优的。
图2:AI对安防监控系统全流程的挑战,图示室外和室内设备,具备AI六要素,可靠且TCO优秀,才是好的AI部署
后记:AI部署走出实验室 实战爬杆子
安防被认为是AI落地的最佳领域,但AI在安防领域的利用率不到1%,就技术本身来说,宣传的声音很大,其实离落地还非常漫长,因为从科学(从0到1)到工程(从1到N)都是很漫长的。安防行业AI工程化落地的挑战很大:比如在实验室里面做一个测试,图片质量非常高,但它只是实验室的一种结果;在街道上条件多变、人来人往,如果图片像素质量有差距的话,基本上连30%可用的水平都很难达到。所以从实验室90%的水平,到克服实际场景中30%的水平,其间是一个从科学到工程的过程。这过程可能很漫长,所以AI远远没有到一个非常乐观的大规模应用的时代。
人工智能是一个好故事,但更需要务实爬杆子,看到和得到之间,有两个字叫“做到”,做不到就是陷阱,做到了就是机会 。在产品成功的所有要素中,实战中经受磨砺并快速迭代居第一位,大方向正确即可切入,剩下看迭代能力和纠错机制。
对于产品和工程化的深度理解和实践,是一个国家在人工智能科技发展进程中的精神气质。在人工智能时代,能不被AI花式忽悠,实现产品和解决方案的迭代、升级和跨越式发展,最理性最有未来。
参考文献:
[1]谢会斌,宇视研究院院长,谢会斌:跨越安防AI大规模落地的裂谷,亿欧:2018-05-30
[2]铁流,中国芯片发展需要“万众用芯” 而非“万众创芯,科工力量:2018-07-03
[3]Raj Reddy,图灵奖得主,Raj Reddy:不存在通用AI,但未来会出现超智能,新智元:2018-06-09
[4]张鹏国,深圳安防展浅见一二三,宇视科技微信号:2017-10-31
标签 人工智能-
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- 责任编辑:孙武
- 最后更新: 2018-09-20 07:47:05
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