专访宇视总工程师：“安防老三”是如何利用AI起势的

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过去几年，国内证券市场翻了一番。几个著名的证券巨头在此期间也迅速成长，几乎垄断了市场。然而，由于下游需求和经济放缓的影响，安全增长率逐渐放缓，预计未来几年增长率将继续下降。

在这种背景下，以精工制造著称的时宇作为“垄断”集团的一员，近年来发展势头良好，但与海康、大华在业务上的差距仍然有点大。基于此，UTV利用软实力与其他高质量的安全制造商竞争并实现弯道超车尤为重要。

显然，UTV已经意识到了这一点。

在2016年10月至2017年6月的半年时间里，时宇与英伟达和英特尔联合开发了两款基于人工智能的智能分析服务器。由此不难看出，UTV把精力集中在前端和后端，视频图像智能布局的意图非常明显。由于时宇发布了新产品，原本平静的安全圈变得躁动不安，备受争议。

那么，如此大规模的密集运动会有什么影响呢？UTV想要什么样的结果？就此，雷采访了大数据平台总工程师，并与他探讨了人工智能时代的攻坚之路。

在这次采访中，黄海军谈到了人工智能如何登陆UTV以及与英伟达和英特尔的合作关系，并给出了自己对人工智能+的看法。

艾认为，无论技术如何发展，最终都是以客户为导向的。UTV的客户群基本集中在视频监控和智能交通领域。因此，主要的研究方向是基于对视频领域人工智能的分析。

这可以概括为三个阶段:视频分析、物联网传感器的补充和改进、大数据技术和策略的判断。

黄海军说，在公共安全领域，人和汽车被广泛使用，用智能分析手段提取它们将产生大量结构化数据。传统技术在视频监控中的应用已经持续多年，收效甚微；人工智能的出现可以有效地解决许多问题。它监视和检测许多复杂的场景，然后分析大量的数据，这将比以前更准确、更快、更通用。

此外，他还向雷锋介绍了。(公开号码:雷锋。时宇在基于大数据和人工智能的车辆控制方面的优势:1000亿数据的二级检索大大提高了准确性。英特尔数据中心全球业务发展总监马安·阿赫马迪说:“中国公司在安全领域不乏创新。时宇将大数据引入了安全领域，从数百亿到数千亿，而且一直是独一无二的。我们也很高兴看到时宇以更高的速度和分布式计算支持spark。投资于结构化和非结构化应用。”

他还分析说，未来人工智能在视频领域的应用主要分为两个方面。1.基于神经网络的深度学习算法(cnn)利用深度学习有效提取视频，支持人脸识别级增强特征分析，并可预黑\白名单实现实时部署和控制，降低中央服务器的性能消耗；其次，机器对人和车的一些信息做出初步判断。它可以从行为人的属性和运动轨迹来判断一个人是否属于高危人群。根据黄海军的说法，以前的方法是一点一点地教机器什么是危险的，经过十种甚至一百种技术和战术的训练后，机器可以找出一些规则，这些规则甚至人类都无法总结出来。

他承认这只是目前的一个努力方向，最常见的应用是基于深度学习的特征识别，而让机器基于数据视角背后的潜在逻辑来模仿人脑的行为特征才刚刚开始。

UTV人工智能业务的黄海军透露，严格来说，UTV的人工智能业务主要体现在主流业务板块，包括公安、交通和平安城市。作为主要的渠道领域，UTV一直在车辆、人员和非机动车领域不断投资。基于此，UTV在短时间内发布了两个昆仑系列产品。

去年10月，昆仑世代智能分析服务器(ia11500)通过gpu卡，可用于视频结构化分析，实现字符识别、车辆识别、实时图像检索等应用；今年6月刚刚发布的昆仑第二代高性能专用计算平台(vdc12500)可以通过插入cpu卡来处理海量数据，并且可以快速存储和索引。各种数据会在时间上相互冲突。插件gpu板继承了昆仑一代的所有智能分析功能。

据他说，这两个模型是昆仑系列的连续建筑产品。作为一个纯粹的gpu计算平台，昆仑一代只有智能计算的属性。昆仑II =cpu通用计算+大数据内存计算+gpu智能计算，实现视频调度、大数据和智能等所有安全计算能力的集成。

黄海军强调，时宇与英伟达、英特尔和其他高质量制造商联合发布的产品可以相互借鉴。以昆仑为例，与英伟达的合作，基于他的计算平台，如果所有的人脸识别卡都被插入，昆仑每秒可以同时处理640个人脸识别和40个人的结构分析，相当于行业中常用的普通服务器的10倍性能；如果是行为分析，可以从160个关键视频或视频中提取人、车和非机动车的结构化/半结构化信息，实现人、车和非机动车的二级查询和检索；在视频结构化提取的情况下，支持80个nvidiajetsontx1处理器，高度为4u，这是业界最高的密度和最强的性能，是业界最高产品性能的两倍。

如何解决英伟达和英特尔制造雷锋的芯片购买冲突。好奇。目前，英特尔也在开发与人工智能相关的芯片，在业务上与NVIDIA略有重叠。作为中介，时宇应该如何调整两个企业之间的“冲突”？对此，黄海军表示，尽管他们之间存在业务交集，但UTV的需求和他们提供的产品之间并不存在冲突。

他解释说，时宇的产品分为前端和后端。在前端芯片方面，时宇和英特尔进行了深入的合作，因为他们感兴趣的是他们最好的基于深度学习算法的低功耗芯片，这可以用于前端人脸识别和视频特征行为的深层结构；

在后端芯片上，UTV和英伟达深入合作，推出了基于tx1芯片的密度最高、处理性能最强的智能分析服务器。虽然功耗很高，但tx1是目前最强大的芯片。

与其他人工智能公司的合作”毕竟，人工智能刚刚出现。我们还没有看到各行业用户的真正需求。许多方向不是特别清楚。也许对方可能有一些更好的算法和技术，但由于市场原因，我们在选择时会更加谨慎；此外，由于公安部的有关规范和标准文件刚刚发布，时宇还没有与其他人工智能公司进行商业接触。”黄海军向雷锋透露。

不过，他也强调，深度智能尚未完全应用于各个行业，但UTV已经为人工智能时代的到来做好了充分准备。在此期间，UTV将保持其拟议框架的开放性、包容性和效率。当市场爆炸点到来时，UTV将封装和解锁底层算法和架构，并将复杂的算法分解成类似加减乘除的简单算法，以满足未来更多技术的应用。

同时，他预测，由于目前ai业务的进一步深化，在今年下半年公安部发布相关文件后，与安全相关的智能业务将会爆炸式增长。那时，UTV应该与行业中的一些制造商合作，开放上下游产业。

后期选择ai合作公司的重点是什么？对此，黄海军表示，UTV将始终关注其主渠道，同时使结构开放。在未来，如果你选择ai解决方案公司合作，你会更加关注两个方向:第一，在智能识别算法合作的一些行业特定的场景；大数据分析业务在一些子领域的合作。

对于这个问题，黄海军承认人工智能是一个相对宽泛的概念，它更多的是让机器代替人类学习、思考和做出一些基本判断。他认为，阿尔法戈在火灾前击败柯杰，考验了机器学习后端的深层逻辑思维能力，而安全行业更注重前端的视频处理和分析能力。然而，他也相信，当这项技术非常成熟时，安全行业也将在后端基础上做一些深度人工智能应用，包括让视频监控具备像alphago一样的思考、判断和辨别能力。最后，他分析说这个过程不会花很长时间。大约三年后，安全行业将会出现许多基于人工智能的新产品。

凯蒂的“含金量”和算法着陆了。此外，雷锋。com记者也对UTV今年2月在基迪取得的成绩感到好奇，他创造了三个单项和第一个总分的新世界纪录。众所周知，kitti是世界上最有影响力的计算机视觉算法评估数据集之一。评估包括从城市、农村和高速公路场景收集的真实图像数据。每个图像中有多达15辆汽车和30名行人，并且有不同程度的遮挡。

黄海军说这是非常困难和令人兴奋的。在与许多互联网公司的竞争中赢得第一名是整个安全行业的骄傲，这充分表明了UTV在自己的专业领域做得很好的决心。他还透露，这项屡获殊荣的技术将完全应用于复杂环境中车辆的有效识别。

如今，证券行业正处于转型时期。传统视频监控领域利润下降，市场趋于饱和，各厂商产品同质化严重，竞争越来越激烈。过去，希望成为小型和专业化的安全制造商逐渐衰落，而像时宇这样的大型和综合性制造商继续保持强势。安全寡头们扩大了他们的产品线，以寻求以人工智能为代表的新的业务增长点。然而，在此过程中，包括海维信大华在内的一些安全老板也阻止了他们。未来如何发展还有待观察。

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