AI时代,千行百业与万千场景,探讨的是什么?以安防视角看,打通价值发现、创新使能、持续运营的应用闭环,进而从场景中来,到场景中去。
12月26日,以“数智新时代·安防新动力”为主题的第十八届国际社会公共安全博览会(CPSE安博会)在深圳福田会展中心正式举行,本届展会吸引了来自全球超过150多个国家和地区的安防领域专业人士共同关注。
偌大舞台,观众只在意主角。在AI时代,广州英码信息科技有限公司战安防,有自己的“独有”与不同,从主攻边缘侧,在生态位的中间端“向前”做硬件丰满,“向后”做生态加法,形成全系智能硬件,算法定制移植、AI场景落地、赋能产业升级的闭环。
这是记者第二次与英码的深入交流,接受采访的是市场总监李甘来。英码人惯有的低调务实与智慧兼具的谈风,是记者的固有印象。于是,话匣子也在轻松中一一展开。
从数智,到未来!
数智变革如一场技术风暴,引得“千树万树梨花开”,千行百业由此开启了新征程与新探索。之于安防行业,之于行业下的千万场景,在数智时代下,又是一场技术洗礼与行业再造。
要看“数智”下的安防,其维度太多,视角也各不一样,尤其是基于众多场景,都是一次全新的重构之旅。
战安防,英码的“生态位”,承上启下
第一次公开亮相CPSE安博会,第一次的安防大舞台,英码如何战安防和带来哪些新品与新技术,成了我们采访的第一个话题。
李甘来说,虽是第一次亮相,但厚积而薄发,蓄势已久。在这时代,英码要做的是引领AI应用场景创新,共建AI应用开放生态。
任何行业都存在竞争,英码战安防需要有独特“基因”,英码在AI十字路口当下,以边缘侧为主攻,深耕之后发现行业的很多场景AI有需求,有建设方向,不管是在*、交通或者小的商业场景。
之前都是云端发力,而在云边端架构下,衍生出边缘计算的“澎湃需求”。那英码以边缘之力的打法是把软硬件调优能力发挥至最佳,可以说是赋能。
除了硬件外还给予用户服务,这个服务就是把算法在硬件里完美融入,这是很多纯硬件公司的不擅长,但却是英码的擅长,除了纯硬件团队,英码的应用团队、算法团队、市场团队都是一个高效的“组合拳”。其次,在定制能力方面,英码掌握了行业逻辑和市场经验后,更好服务于算法公司。
李甘来做了个举例,比如:友商设备提供16T算力大小的芯片,需要集成多种算法,同行可能只能做6-8路产品,英码通过调优找到最佳技术路径可以提供8-10路的输出,这就是英码“裁缝手”的优化调配。英码不是一家算法公司,而是对于软硬智能一体的理解能力,高于同行,所做的是为算法公司不断赋能,增添友好度,在软件集成方面做到极致。而相对于纯软件公司英码在“硬实力”又具有竞争力,“承上启下”优势互补,这就是“生态位”英码的优势所在。
谈到新品,李甘来说英码带来了全新的AI服务器,满足超高算力的智能计算需求,据了解该款产品荣获2021CPSE安博会产品最高荣誉“金鼎奖”称号。
记者在现场了解到,该服务器作为一款2U 双路机架式加速计算服务器,采用 Intel C621 高性能芯片组,支持Xeon(R) Silver 4216 CPU @ 2.10GHz。该机型拥有 4 根 32G DDR4,支持 8 块 2.5 英寸热插拔SAS 2.4T硬盘,一块1T的NVMe 固态硬盘。
在智能能力方面,基于深度学习视图行为智能分析技术与人脸物体智能识别分析技术,该服务器可轻松实现对图片、视频中的人脸、人体、车辆以及目标行为特征与行为进行智能分析,提取结构化属性信息,为出入口、园区、城管治安等应用场景提供高效、便捷、专业的解决方案。
场景为王、广而复制:端边云架构的场景抉择
如何衡量AI场景方案优与劣,维度很多,其中一项是能够解决客户问题,同时能够广复制的高价值解决方案。毕竟在AI时代要普惠AI,要形成持续可运营的商业模式就必须如此。
目前处在从单点落地到规模化应用阶段,这是征程,面临算法成本高、场景碎片化,算法需求多样,研发周期长,人才缺口大,产研转化率低等困境。
此届CPSE安博会英码带来五大场景方案,分别来看:
智慧社区
支持外卖工服、异常徘徊、停车占道、电动车入楼、电子围栏、高空抛物等多种社区Al算法。
智慧工地
支持安全帽佩戴识别、反光衣(工服)识别、周界(电子围栏识别)和人面识别等多种工地AI算法。
智慧交通
支持车辆结构化,包括车牌识别、车型识别、颜色识别,以及占道、违停等多种交通场景AI算法。
智慧城管
支持路面破损、积水、垃圾堆放、横幅、垃圾满溢、广告、出店经营识别等多种城管治理场景Al算法。
智慧电房
支持配电房指示灯开关状态、仪表仪器读数、柜门开关、烟火、鼠患、浸水等多种机房场景Al算法。
李甘来说AI时代场景越发细分,细分了之后会有很多场景方案的需求。在小场景方案中,边端云架构极具优势,最适合承载AI时代所需。
为什么安防需要 “端边云”,这是一个AI时代性的问题,说穿了也是时代产物,并带有明显智能安防属性。
其一,智能安防技术的不断发展,视频图像可以承载越来越多的信息,但仍需要更多的与前端多维感知设备之间进行数据的交互,提升决策准确率,并尽量在前端决策,减少后端处理压力;
其二,传统方式下,我们可能需要堆叠大量的GPU服务器来实现这些智能化应用,而现在,我们可以逐步的将例如人脸的检测、抓拍、识别,视频的结构化、车辆的检测与识别放到前端摄像头去实现;
其三,多样化的应用场景,要求更加灵活的视频智能部署和应用能力,这就需要云边端架构的高效协同。
前端摄像机、边缘、中心都具备软件定义能力,支持动态加载智能算法,从而可以动态按需的在前端、边缘、中心部署相应的智能算法和应用。
一个小时的专访在不知不觉中结束,总结2021,展望2022,李甘来说英码一直走在了正确的路上,也将坚定之前的方案继续前行。
对于2022,持续深耕场景,深挖用户需求,加大研发创新,并在生态位依然做对行业有推动意义的事儿,加速AI时代全场景的落地为王。