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昨天，在2020世界人工智能大會(huì)上，科達(dá)首席科學(xué)家章勇博士發(fā)表了《用邊緣計(jì)算驅(qū)動(dòng)智慧城市公共安全建設(shè)》的主題演講，重點(diǎn)介紹了邊緣計(jì)算的發(fā)展以及AI超微光技術(shù)在未來(lái)城市公共安全建設(shè)中的重要意義。

在演講中，章勇表示，公共安全是智慧城市的基石，智能攝像機(jī)是保證這塊基石生生不息的神經(jīng)末梢，受限于夜間低照成像技術(shù)的發(fā)展，這些神經(jīng)末梢每天有近一半的時(shí)間會(huì)發(fā)生感知障礙。
    深度學(xué)習(xí)的興起，有望采用一種全新的算法，突破傳統(tǒng)低照成像技術(shù)局限，一舉解決上述問(wèn)題。但是，由于前端攝像機(jī)算力有限，阻礙了這個(gè)方向的發(fā)展。
    邊緣計(jì)算的普及，給這個(gè)問(wèn)題帶來(lái)了新的曙光。近年來(lái)，隨著公共安全建設(shè)規(guī)模的擴(kuò)大，單一的集中處理方式的云計(jì)算模型開(kāi)始遇到越來(lái)越多的問(wèn)題。而邊緣計(jì)算作為一種接近數(shù)據(jù)源頭處的計(jì)算，具備實(shí)時(shí)低延時(shí)計(jì)算、本地化數(shù)據(jù)保護(hù)、海量數(shù)據(jù)處理等諸多優(yōu)勢(shì)。因此，邊緣計(jì)算與云計(jì)算一起，構(gòu)成融合的計(jì)算模型，正在成為未來(lái)城市公共安全建設(shè)的主流方向。
    AI超微光正是在這樣的背景下誕生的。它基于邊緣計(jì)算賦予攝像機(jī)的算力，結(jié)合深度學(xué)習(xí)的算法，在不產(chǎn)生光污染的情況下，很好地解決了智能攝像機(jī)夜間成像和識(shí)別感知的難題。因此，AI超微光技術(shù)在未來(lái)智慧城市公共安全建設(shè)中將有著舉足輕重的意義。
    科達(dá)率先突破并命名了這一技術(shù)，并在2019年7月發(fā)布了首款產(chǎn)品：AI超微光車輛卡口。在隨后多個(gè)城市的實(shí)地測(cè)試中，AI超微光技術(shù)以無(wú)光污染、低照成像清晰、目標(biāo)識(shí)別率高等優(yōu)勢(shì)，遠(yuǎn)遠(yuǎn)領(lǐng)先于其他技術(shù)流派，獲得廣泛認(rèn)可。目前，科達(dá)已將該技術(shù)應(yīng)用到多個(gè)產(chǎn)品領(lǐng)域，包括車輛卡口、車輛電警、人員卡口、布控球型攝像機(jī)等。

了解更多干貨，詳見(jiàn)章勇博士的演講全文（共3538個(gè)字，約需15分鐘）。

用邊緣計(jì)算驅(qū)動(dòng)智慧城市公共安全建設(shè)

各位晚上好！今天我分享的主題是“用邊緣計(jì)算驅(qū)動(dòng)智慧城市公共安全建設(shè)”。

智慧城市這個(gè)詞近幾年頻頻出現(xiàn)在政府工作報(bào)告、學(xué)術(shù)會(huì)議和行業(yè)論壇上。正如由總所說(shuō)，這是一個(gè)非常宏大的主題，影響到城市建設(shè)方方面面，不同城市、不同領(lǐng)域的人，可能對(duì)這個(gè)名詞的解釋也有所不同。

我們認(rèn)為，智慧城市主要是要運(yùn)用物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計(jì)算、云計(jì)算等新一代的信息技術(shù)，實(shí)現(xiàn)城市規(guī)劃和建設(shè)的智慧化。這里說(shuō)到的城市智慧化，最終目的是要?jiǎng)?chuàng)造一個(gè)更安全、更舒適、更方便的生活，促進(jìn)城市和諧、可持續(xù)成長(zhǎng)。這里面，有兩個(gè)層面的意思：一個(gè)，它體現(xiàn)了一個(gè)新時(shí)代的信息技術(shù)的引領(lǐng)；另外，更為深層次的，就是它有一定的社會(huì)含義，體現(xiàn)出我們和信息社會(huì)所對(duì)應(yīng)的一種面向服務(wù)的、以人為本的協(xié)同和創(chuàng)新的理念。剛才Marco Landi先生也說(shuō)到我們要讓世界更美好，對(duì)我們來(lái)說(shuō)，這一點(diǎn)上我們是不謀而合的。

說(shuō)到以人為本，可以想象，人在社會(huì)中最直接或最卑微的一個(gè)訴求，就是安全。公共安全是社會(huì)中人最為直接的一個(gè)需求，也影響城市建設(shè)方方面面。比如社區(qū)安全，小區(qū)安全，交通安全，平安校園，道路安全。這些都是公共安全的一部分。
    我們欣喜地看到，這幾年發(fā)展以后，公共安全建設(shè)正逐漸從人工轉(zhuǎn)向自動(dòng)，從分時(shí)段、分區(qū)域的防控轉(zhuǎn)到了全天候、無(wú)死角的監(jiān)測(cè)，從被動(dòng)的事后分析轉(zhuǎn)到了事前預(yù)警、實(shí)時(shí)響應(yīng)。城市公共安全建設(shè)，正在發(fā)生這三大明顯的轉(zhuǎn)變。

這樣的轉(zhuǎn)變，如果還依靠傳統(tǒng)的集中式的，把所有信息匯聚到集中節(jié)點(diǎn)的處理方式，已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠了。那我們就要引入一些新的建設(shè)的范式。這里提到的就是邊緣計(jì)算。邊緣計(jì)算的概念，并不是說(shuō)被邊緣化的邊緣，而是體現(xiàn)一種從集中式向分布式、從中心化到去中心化、從集中單一式的計(jì)算到協(xié)同的計(jì)算，是相對(duì)于云端計(jì)算的另外一個(gè)概念。
    邊緣計(jì)算如何驅(qū)動(dòng)公共安全建設(shè)發(fā)展？我們看邊緣計(jì)算的幾個(gè)最重要的特點(diǎn)：
    1.它是實(shí)時(shí)、低延時(shí)的計(jì)算。這一點(diǎn)非常重要，公共安全中，常常很多事情都是突發(fā)的，需要非�？焖俚捻憫�(yīng)，如果把信息回傳到某個(gè)中心節(jié)點(diǎn)、再等它傳回來(lái)，事情可能已經(jīng)過(guò)去了，所以實(shí)時(shí)、低延時(shí)是邊緣計(jì)算很重要的一個(gè)優(yōu)點(diǎn)。
    2.可以處理海量數(shù)據(jù)。邊緣設(shè)備是數(shù)以億萬(wàn)計(jì)的，具有計(jì)算能力的邊緣設(shè)備如果同時(shí)進(jìn)行信息處理，可以處理海量數(shù)據(jù)，遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于把大量的數(shù)據(jù)傳輸?shù)街行墓?jié)點(diǎn)，通過(guò)擁塞的網(wǎng)絡(luò)等待網(wǎng)絡(luò)返回來(lái)得更為實(shí)時(shí)、快速，不會(huì)產(chǎn)生由于網(wǎng)絡(luò)擁塞而引起數(shù)據(jù)處理瓶頸。
    3.精確位置感知。有很多公共事件，特別是公共安全事件，跟位置是非常有密切關(guān)系的。比如前面嘉賓提到的防疫、對(duì)人軌跡的追蹤，自動(dòng)駕駛的導(dǎo)航，這些都要跟邊緣側(cè)設(shè)備位置發(fā)生密切關(guān)系。這些邊緣側(cè)的信息最好是在邊緣側(cè)跟邊緣設(shè)備其他信息能融合在一起，就地解決，而不是要再回傳到中心節(jié)點(diǎn)。
    4.本地化的數(shù)據(jù)保護(hù)。因?yàn)楣舶踩臄?shù)據(jù)跟每個(gè)人密切相關(guān)，每個(gè)人都不愿意把自己的隱私隨意地在網(wǎng)絡(luò)上分發(fā)，那如果信息能就近、就在本地邊緣節(jié)點(diǎn)上得到處理、消化，就不需要再把這些數(shù)據(jù)回傳到網(wǎng)絡(luò)其他節(jié)點(diǎn)上，從而就避免了信息泄露。前幾年，歐洲、北美對(duì)數(shù)據(jù)保護(hù)做了非常多的法律法規(guī)的建設(shè)，這兩年我們國(guó)家也開(kāi)始非常重視這方面政策的制定了。邊緣計(jì)算應(yīng)該是解決本地化數(shù)據(jù)保護(hù)的一個(gè)非常有用的武器。

邊緣計(jì)算在公共安全上的主要載體，我們認(rèn)為是智能攝像機(jī)。首先人對(duì)外界信息感知，有80%都是來(lái)自視覺(jué)。比如，現(xiàn)在我面對(duì)的是攝像機(jī)，這樣的直播都是通過(guò)視頻進(jìn)行分享。視頻是智慧城市中采集數(shù)據(jù)最為重要的一個(gè)數(shù)據(jù)形式。不同形態(tài)的攝像機(jī)，也是采集數(shù)據(jù)主要的來(lái)源，上面一排的攝像機(jī)是我們?cè)谕饷娼?jīng)�？吹降谋O(jiān)控?cái)z像機(jī)，下面一排是這些年我們逐漸發(fā)展出來(lái)的基于移動(dòng)的、無(wú)線的（比如車載的記錄儀、門(mén)禁、無(wú)人機(jī)）非常態(tài)化的智能攝像機(jī)，這些攝像機(jī)每天無(wú)時(shí)無(wú)刻不在采集視頻數(shù)據(jù)，視頻數(shù)據(jù)本身又是非常龐大數(shù)據(jù)量的信息來(lái)源。舉例來(lái)說(shuō)，一個(gè)小時(shí)的視頻數(shù)據(jù)，不壓縮，可能需要300G，如果壓縮，也要一兩個(gè)G。所以，邊緣側(cè)把視頻數(shù)據(jù)就地進(jìn)行處理，提取出當(dāng)中非常重要的信息，對(duì)我們公共安全起到關(guān)鍵的分析作用的信息。智能攝像機(jī)是快速獲取視頻中有價(jià)值信息的最佳工具。

邊緣計(jì)算如何賦能智能攝像機(jī)？首先，能完成高清圖像處理。比如手機(jī)像素，現(xiàn)在越來(lái)越高了，同樣對(duì)攝像機(jī)來(lái)說(shuō)，分辨率從傳統(tǒng)的標(biāo)清、高清到超高清，攝像機(jī)內(nèi)部需要實(shí)現(xiàn)非常強(qiáng)的圖像處理，才能實(shí)現(xiàn)高清的畫(huà)質(zhì)。這一點(diǎn)來(lái)說(shuō)，是邊緣計(jì)算能給智能攝像機(jī)帶來(lái)的一大好處。第二就是高效的視頻壓縮，視頻數(shù)據(jù)量是海量的，非常龐大，如果我們用比較先進(jìn)的邊緣計(jì)算算法，可以將視頻數(shù)據(jù)輕松壓縮100倍甚至200倍，可以大大縮減傳輸帶寬。第三，它能提供高級(jí)智能功能�；谏疃葘W(xué)習(xí)的現(xiàn)代的人工智能算法，在攝像機(jī)邊緣側(cè)就可以完成，進(jìn)行自動(dòng)檢測(cè)、識(shí)別人、車、物，就可以非常有效地濃縮視頻里的冗余信息。

接下來(lái)重點(diǎn)介紹一下我們一個(gè)創(chuàng)新型的應(yīng)用，這是我們?cè)谶吘墏?cè)用邊緣計(jì)算的方法完成的攝像機(jī)的設(shè)計(jì)，我們稱之為AI超微光攝像機(jī)。
    為什么我們要做這樣一個(gè)攝像機(jī)？首先，公共安全，低照成像是核心訴求，治安事件一般發(fā)生在夜間；第二，城市中存在眾多不便外加光源的低照度環(huán)境，比如小區(qū)里，加一個(gè)很強(qiáng)的燈，馬上就會(huì)遭到投訴，在醫(yī)院或監(jiān)獄里，也不方便添加光源，但這些地方又常常需要用攝像機(jī)采集視頻圖像，看有沒(méi)有問(wèn)題。傳統(tǒng)攝像機(jī)做不到良好的低照成像，因?yàn)閭鞲衅饔徐`敏度，感光能力是受限的。所以基于以上的重要問(wèn)題，我們?cè)O(shè)計(jì)了一個(gè)超微光攝像機(jī)。這個(gè)攝像機(jī)的特點(diǎn)，就是基于深度學(xué)習(xí)AI算法，運(yùn)用邊緣計(jì)算，實(shí)現(xiàn)低照的增強(qiáng)。

這是超微光攝像機(jī)一個(gè)簡(jiǎn)單的原理。圖像傳感器把圖像采集進(jìn)來(lái)以后，直接對(duì)它用一個(gè)深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)，然后有個(gè)完美的圖像輸出，再進(jìn)行編碼壓縮。內(nèi)部的結(jié)構(gòu)非常簡(jiǎn)單，但算力要求非常高，所以需要用邊緣計(jì)算技術(shù)來(lái)完成。
    科達(dá)公司已經(jīng)形成了超微光攝像機(jī)產(chǎn)品系列族。包括超微光車輛卡口。放在高速出入口或是城市道路的。還有車輛電警，還有人員卡口，在關(guān)鍵道路卡口上對(duì)人臉進(jìn)行分析，經(jīng)常說(shuō)在某某演唱會(huì)上抓到罪犯，基本就是它的功勞。最后就是超微光布控球，這是非常靈活的便攜式的球形攝像機(jī)，在某些地方來(lái)不及架設(shè)固定攝像機(jī)的時(shí)候，公安人員可以用它快速布設(shè)。

我們看比對(duì)，左邊的是傳統(tǒng)攝像機(jī)，需要非常強(qiáng)的補(bǔ)光，采用超微光攝像機(jī)，補(bǔ)光非常暗，人感知不到。抓出來(lái)的圖片，左邊的是傳統(tǒng)的卡口出來(lái)的圖片，右邊的是AI超微光的車輛卡口的圖片，無(wú)論是明亮度、清晰度都比傳統(tǒng)方法高一個(gè)檔次。

這是電警的一個(gè)場(chǎng)景，左邊的非常亮，刺眼，右邊的基本感覺(jué)不到。這是抓出來(lái)的圖片，違章照片我們需要抓三張，這是其中某一張，可以看到右邊的圖非常清晰，車牌、各方面都看得很清楚，所以如果違章你是跑不掉的。

這是放在小區(qū)里的人員卡口，左邊有個(gè)非常亮的燈，經(jīng)過(guò)的人會(huì)感覺(jué)非常不舒服，右邊的基本感知不到它的光，抓拍出來(lái)的人臉，傳統(tǒng)的攝像機(jī)有非常多的噪點(diǎn)，右邊的人臉?lè)浅Ｇ逦�，后續(xù)通過(guò)人臉識(shí)別可以清晰地識(shí)別出他是哪個(gè)人。

最后這是布控球，臨時(shí)防盜某個(gè)地方，在沒(méi)有補(bǔ)光的情況下右邊的圖比左邊的圖明顯明亮、清晰，背景、人臉也看得很清楚。

這些是我們研發(fā)的各種AI超微光攝像機(jī)。這個(gè)技術(shù)用上去以后，最重要是提升大家生活的舒適感。安全當(dāng)然非常重要，但不能影響人們生活的舒適。我們覺(jué)得智慧城市里面，一定是有社會(huì)含義的，并不是簡(jiǎn)單的技術(shù)濫用，而是技術(shù)本身是為了人而服務(wù)，以人為本，要給人創(chuàng)造各方面更舒適、更理想的一個(gè)生活。
    最后簡(jiǎn)單總結(jié)一下。對(duì)邊緣計(jì)算在公共安全建設(shè)方面的展望：
    第一，邊緣計(jì)算會(huì)得到更強(qiáng)大算力的支撐。AI算力現(xiàn)在有個(gè)新的摩爾定律，每18個(gè)月算力會(huì)翻一番。但實(shí)際現(xiàn)在速度已經(jīng)超過(guò)了摩爾定律，速度在不斷的提升中。這意味著我們可以把更多更先進(jìn)的算法，包括AI算法、壓縮算法、圖像處理算法，放到邊緣設(shè)備中。這必將帶來(lái)很多公共安全的功能在邊緣側(cè)實(shí)現(xiàn)。
    第二，多IoT的數(shù)據(jù)融合。AIoT的設(shè)備現(xiàn)在越來(lái)越多。根據(jù)國(guó)際數(shù)據(jù)公司的數(shù)據(jù)，2025年我們?nèi)虼蟾庞?500億的IoT的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)在每個(gè)角落都會(huì)產(chǎn)生，采集各種各樣的視頻或非視頻數(shù)據(jù)，我們必須把這些視頻、非視頻數(shù)據(jù)有機(jī)融合在一起�，F(xiàn)在常見(jiàn)的，比如煙霧光警器，有對(duì)煙霧的敏感性，但如果再加視頻，雙管齊下，在某個(gè)設(shè)備失靈的情況下，就可以用另外一個(gè)設(shè)備來(lái)繼續(xù)保證公共安全。再比如WiFi探針，各種不同傳感器產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，都可以有機(jī)地融合起來(lái)，為公共安全起到保障作用。
    第三，剛才鄭總已經(jīng)講了，5G+邊緣計(jì)算。邊緣計(jì)算本身就是5G一個(gè)核心的功能，5G三個(gè)典型的場(chǎng)景，其中一個(gè)場(chǎng)景就是UILLC，極低延遲、超可靠的場(chǎng)景，這個(gè)場(chǎng)景可以用于邊緣計(jì)算在公共安全方面的應(yīng)用。邊緣計(jì)算在5G中的應(yīng)用，將來(lái)也會(huì)越來(lái)越普遍和常見(jiàn)。

總的來(lái)看，我相信邊緣計(jì)算在公共安全中大有可為，也是大有作為的。我也相信，在智慧城市中，邊緣計(jì)算一定會(huì)發(fā)揮更大的效應(yīng)，能成為非常重要的一個(gè)武器。