億歐

億歐編者按： 謝會斌認為，安防的AI時代已到來。安防市場規模巨大，行業需求強烈，與此同時技術落地清晰。面對安防AI大規模落地的裂谷，傳統AI三要素演進為3+3的六要素：算法、算力、數據，產品、工程、方案。

2018年5月25日，由億歐舉辦的“GIIS安防AI創新峰會”在北京千禧大酒店召開。其中，宇視研發副總裁、宇視研究院院長謝會斌的演講主題是《跨越安防AI大規模落地的裂谷》。他曾帶領團隊開發出安防行業大型操作系統IMOS，2006年發布至今推出7個版本，積累了超過1000萬行代碼、800余項授權專利，可秒級處理萬億級多維大數據。

宇視在2019年，“3+3”要素（算力、算法、數據，產品、工程、方案，并可進一步細化為科學布點、場景化前端、安全保障、后端云計算、組織保障、技戰法）實現了AI 在安防行業不斷取得實戰成果。

以下是謝會斌的演講實錄，億歐對該內容有部分刪減：

大家下午好！感謝億歐給宇視一個這樣的機會，讓我來和大家談談，在AI大規模應用的情況下，宇視是如何跨越裂谷實現落地的。

圖 GIIS 2018，干貨看舉手拍照比例，宇視研究院院長謝會斌做《跨越AI大規模部署裂谷》三次燃場：AI三要素演進為六要素，即算力、算法、數據、工程、方案、產品；全系列以中國山脈和關隘命名的AI產品和方案，實戰部署；IMOS大型操作系統。

安防+AI：AI的實戰落地

我是一個球迷，我們先從世界杯講起。

這兒如果有球迷的話大家會知道，2006年有一個球星犯規被罰，導致意大利得了冠軍。我想說在2006年的時候，歐洲有一家企業做了數字監控的方案，是全球最大的一個數字聯網的方案，包括600路。同時在2006年，宇視在深圳平安福田的項目做到了全球最大的數字聯網設備，超過3000路。

隨著時間的進展，到了2018年，馬上是俄羅斯世界杯了。同樣，我看了一個數字：130萬。這是我們在某一線城市做的，一級、二級、三級攝像頭的數量。回顧這十余年，數字聯網設備已經做到了兩個數量級的增長，而與此同時，客戶希望有50%的案件能夠通過視頻監控去解決。在這種情況下，完全靠人工無法做到，所以我們認為安防的AI時代來臨是由這三個因素決定的：

第一是整個安防市場規模巨大；第二是客戶的需求非常強烈，如果50%的案子都通過視頻監控解決，需求非常大；第三是整個安防AI視頻需求也非常清晰，就像剛才各位嘉賓分享的，無論是車牌、車型、車輛，還是視頻結構化等等。正因為這三個因素反復迭代，我們才說安防的AI時代來臨。

跨越裂谷，從AI三要素到六要素

剛才一直在強調數量，130萬個攝像頭。假設我們只處理10%，也就是13萬個攝像頭，這也是海量的。如今大家都在講AI的三要素包括算法、算力、數據，這三要素能跨越整個安防AI的大規模落地的裂谷嗎？

首先，我認為有三個裂谷。第一，核心技術突破裂谷。首當其沖的是算法，AI首先要解決準確性的問題。大家都知道，隨著深度學習的進展，相比傳統的模式識別，核心技術突破的這個裂谷我們認為是跨越過去了；

第二，小規模演示測試裂谷。我們要去測試，要應用，這是一個消費者的裂谷。靠后端的高性價比、高性能的服務器，GPU，對應的數據，對應的算法這個三要素實際上是可以解決消費者演示需求的裂谷的；

第三，大規模落地裂谷。隨便一個一線的城市，都有幾百萬的攝像機，并且還有這樣高的破案率要求，這種大規模的裂谷靠傳統AI三個要素能跨過去嗎？肯定跨不過去。

我們認為，算法、算力和數據這三個要素要演進到六要素才能解決安防AI大規模落地的裂谷。我們來看一下，這3+2+1指的什么？

“3”指的算法、算力和數據；“2”是產品和工程化，最終所有的東西都要產品化落地，光靠后端的服務器是解決不了的，并且產品落地還有對應的工程化問題。剛才講了很多的算法是跟場景相關的，比如說智能交通大家覺得是比較成熟的，其實智能交通整個的場景是比較清晰的，因為它的工程方面做的比較好。這么多的攝像機架上去，后面的售后維護都是工程化的一部分。這五個要素是通過方案結合在一起，而方案就是對應的“1”。攝像機從管理、存儲，到檢索等，都是方案的一部分。

AI Ready!人工智能規模應用方案

如今大家有各種各樣的流派。有的廠家完全靠前端智能；有的靠后端的智能，做NVR等設備；有的在存儲方面做對應的智能，對應的GPU；有的靠中心做對應的服務器的集群再去做智能；還有的通過云端來做智能。

我認為只有以上任何一個都是遠遠不夠的，這些都可以算為安防+AI解決方案的一部分。宇視有以上各部分，再加上AI六要素全面發力，最終的目的是交付給客戶的系統TCO要低，并且性價比是最高的，這樣的解決方案才是最優的。這個解決方案就是宇視AI Ready！。這是我們把整體六要素和方案融合在一起形成的解決方案。

下面介紹一下宇視AI Ready！的詳細情況。

首先是宇視基于AI具體的產品，剛才我們談到了有前端智能、后端智能、存儲智能、中心智能、云端智能。宇視的產品命名都是基于中國的山脈和關隘，“函谷”是深度智能攝像機，可以做到每秒抓拍40張，并且可以在后端進行篩選；前端攝相機是系列化的，不同像素、不同指標的都有。第二個是“潼關”智能識別速通門，可以在室外應用，前端實現快速識別。第三個是“天目”智能交通抓拍單元，這個設備與后端配合，能夠做到“33合一”的功能，包括前面的闖紅燈違法、違停等，滿足治安執法和交通管理等各種需求。

存儲智能方面，宇視有對應的“秦嶺”超融合視圖云存儲。要做一個好的方案，安全非常重要，尤其在現在的情況下。我們現在把智能和安全結合起來，形成了“燕山”，對設備來做準入。還有“昆侖”視圖數據中心一體機，這個設備能夠在4U高的設備里加載80顆CPU，和前面的“函谷”配合起來可以做到640路智能識別。

宇視AI Ready！人工智能工程化落地除了以上設備端智能產品，還推出了機架式智能產品。機架式智能產品能夠做到靈活訂制，不但可以插對應GPU的卡，也可以插CPU的卡以及大數據的卡，還支持存儲。為了更好地去管理和部署，我們做了各種CPU、GPU、內盤等優化的管理。

針對云端，宇視所有的資源都可以基于IMOS7.0操作系統做到靈活調度。宇視AI Ready！所包含的重點產品全部涵蓋在這個大平臺中，包括剛才談到的存儲，即各種設備的存儲，結構化的、半結構化的、視頻、圖片等，也包括了各種大數據以及各種設備的管理。

IMOS7.0融合了所有以上提及的安全和智能產品，同時為了跟合作伙伴一起成長，系統里涵蓋的每一種功能都用不同的接口對出來。比如，你要是喜歡用C，那么我有C的接口。對于開發能力比較強的合作伙伴，我們可以把底層的大數據和數據的接口都提供出來。此外，IMOS7.0可以靈活拓展，給合作伙伴提供了多樣的靈活的接口以后，形成了一個云端，這就是AI Ready！云端的解決方案——IMOS智能云。

科技實業落地在各行各業

以上是宇視AI Ready！人工智能工程化落地的具體情況。實際上，宇視在行業解決方案層面已經實現全面實戰落地。

從具體案例來看，截止2017年底，宇視作為第一品牌、第一集團，已經成功交付615所平安高校，其中含88%的211和90%的985高校；35個城市的100余條地鐵線路和45個機場；全國580余個平安城市，在中國的東西南北都有使用宇視對應的平臺；330余個智能交通項目；380余家大型企業，比如說中國郵政整個的“雙十一”我們都要去支持，全國郵政視頻監控系統都是用宇視的；180余家三甲醫院，230余條高速公路和200個地標性商業綜合體建筑。我們后續也會在這些行業里面全部把AI部署落地，而且足夠地實施。

謝謝大家！