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青桐资本邀请文安智能陶海,从AI角度谈未来智慧城市

2019-03-15 14:32 · 稿源: 青桐资本

人工智能技术是青桐资本重点关注的领域之一。 3 月 13 日,我们邀请文安智能CEO陶海博士,从AI技术角度详细解析了未来城市的发展。

  • 中国智慧城市的现状如何?

  • AI在智慧城市进程中发挥了怎样的作用?

  • AI对产业有何影响?

  • 现阶段我们应该做什么?

以下为陶海在“青桐大咖说”第 37 期上的分享内容(图片和内容均由文安智能提供):

1.jpg

智慧城市现状

1.视频方面

从视频清晰度来看,摄像头已经从模拟→720P→1080P高清→4K800 万像素超高清。从智能功能上来看,最近一两年开始可以人脸抓拍, 2019 年开始有路面、人、车、非机动车的结构化相机等等。

但总体来讲,目前视频发展主要还是停留在采集阶段。未来,前端相机的智能会越来越多,结构化会做进去,有一些专用的检测也会做进去。

2.非视频方面

现在各地主要的工作是把各个委办局固有的数据建一个IDC,然后打通。这是比较繁杂的一个工作,因为每个委办局的应用系统都是不同年代建立的,要找到相应的软件开发商对接协议对接SDK,再垂直把数据融合在一起,起到数据中台的作用。汇聚完数据之后,才可以把政务服务合一,提供给上层的智慧应用。

目前大多数城市也就只做到了摄像机的互联互通,还有各个委办局数据烟囱的打通,“智慧”体现并不明显。智慧城市不应该只是数据的打通互联,它更应该是数据在一个闭环内的有效使用。

AI技术发展趋势与挑战

1.提升原创算法能力

从现实情况来看,一线城市摄像头覆盖程度高,二线及其他城市摄像头密度还有待提升。

我们希望摄像头不只用于公安和交通,还应更好地提升城市运营效率,服务于百姓生活。因此,智慧摄像头需要做到两方面:搜集信息和发现问题。

目前摄像头基本的算法元素是对人、车等物体进行检测、追踪、分析和识别,将来就可以具体分析交通流量和参数,并且进行事件检测,发现车辆拥堵、非法施工、路面积水、道路安全等一系列问题。

除了服务于交通,我们的智能分析平台还可以应用到城市管理,监测例如乞讨卖艺、无证摆摊、垃圾堆放、乱踩草坪等行为。

当然,要实现这些功能,首先需要搜集数据,再通过大样本数据进行算法开发深度学习。但实际生活中有一些是偶然发生的小样本事件,例如道路地面出现裂缝,发生的情况很少,通过深度学习无法训练,这时就需要结合逻辑推理才能有效解决问题。

2.建立私有云平台

现在,各地建设智慧城市的方式不一,主流的做法是通过AI Cloud 私有云服务器存储数据。百度、阿里、腾讯也都进入这个市场做私有云存储服务,同时很多专业的算法公司针对细分垂直行业的需求进行深入算法开发。

算法开发是长期的过程,通过挖掘需求、制作Demo、试点测试、提高精准度、优化算法等一系列流程,才能逐步成熟可靠。

智慧城市感知层从架构上可分为,前端感知层AI和后端私有云上的感知层AI。为什么要区分前后端,而不是集中在私有云上呢?其实华为、阿里等公司非常希望这些功能在后台实现,因为最有利于私有云平台部署。

3.“云边协同”

从实际应用来看,云上AI和边缘AI相互补充的“云边协同”模式才是未来的方向。主要原因是现在摄像头标准的像素是 200 万即1080P,但随着识别任务精细度越来越高,对像素的要求将达到 4000 万,受网速限制无法完全将前端拍摄的视频传回后端云。

所以,前端必须具备较强的边缘视频图像AI能力,进行基本的行为和事件分析,然后将数据传回后端进行人脸数据对比、跨摄像头跟踪等,这样的模式会比较灵活,也更适应复杂的场景。

我们深刻体会到做智慧城市AI一定要云边业务都覆盖,两边产品都要有。文安智能很早就开发了针对交通的电子警察和针对shopping Mall的客流统计,后来又发展出智慧城市精细化运营和智慧门店这两个广阔的市场。

AI思维助力智慧城市

2.jpg

我们可以将城市的“智慧化”分为两种方案,“城市大脑”和“精细化运营”。

1.“城市大脑”

某些城市的“城市大脑”,现阶段实际做的就是信号控制(信控),用各种大数据来优化交通信号灯。最后“智慧”出的结果是控制信号灯的一些参数,比如说红绿灯的时长、路口之间的相位差,从而解决一些交通拥堵等问题。

尽管这是非常狭义的“智慧”概念,但是它体现了一个智慧城市的思路,即形成一个闭环反馈的控制系统,有观测,有控制算法,然后使用到系统中,再观测再优化。

我们现在把这样一个闭环控制系统叫AI,或者叫智慧城市,但如果把它完全等价于人工智能,这个有待商榷。

人工智能真正的含义是用机器来模仿人的归纳、推理能力、实现真正高级的智能功能。我们现在谈的智慧城市很多其实就是反馈-控制-优化-自适应这么一个框架。

2.精细化运营

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