专访宇视总工程师：“安防老三” 是如何利用 AI 起势的

过去几年，国内安防市场实现了翻倍增长。为人熟知的几家安防巨头也是在这段时间迅速壮大，已近乎垄断之姿网收市场，但受下游需求和经济放缓影响，安防增速开始逐渐放缓，预计在今后几年增速继续回落。

在此背景下，作为 “垄断” 集团的成员之一，以精工著称的宇视这几年发展势头不错，但在规模上与海康、大华的差距还是有点大。基于此，宇视如何利用软实力与其他优质安防厂商抗衡并实现弯道超车显得尤为重要。

很显然，宇视早已经意识到了。

从去年 10 月到今年 6 月，短短半年内，宇视便联合英伟达、英特尔发了两款基于 AI 的智能分析服务器。从这不难看出，宇视在前端后端集中发力，布局视频图像深度智能化的意图已非常明显。原本平静的安防圈因宇视新品的发布变得躁动、纷争起来。

那么，如此大且密集的动作会有怎样的成效？宇视想要得到什么样的结果？藉由此，雷锋网采访到宇视大数据平台总工程师黄海军，与其共同探讨一下宇视在人工智能时代的攻坚之路。

本次采访中，黄海军谈到了 AI 在宇视是如何落地，以及与英伟达、英特尔之间的合作关系，并就 AI＋给出了他自己的看法。

AI 在宇视科技如何落地

黄海军认为，技术无论怎么发展，最终都是以客户为导向。宇视的客户群基本集中在视频监控和智能交通领域，因此，研究的主要方向是基于 AI 在视频领域的一些分析。

而这可以概括为三个阶段，视频分析、物联网传感器的补充完善、大数据技战法研判。

黄海军表示，在公共安全领域，人和车这两个点应用面最广，用智能分析手段把他们提取出来就会产生非常大量的结构化数据。传统技术在视频监控中的应用持续了很多年，收效甚微；而 AI 的出现能够有效解决很多问题。它通过对很多复杂场景进行监视和检测，然后进行大量的数据分析，而这将比以往更加准确、快速、全能。

另外，他还向雷锋网介绍了宇视基于大数据、人工智能在车辆管控方面的实力：千亿数据秒级检索、准确率大大提升。英特尔数据中心全球业务发展总监 Maan Ahmadie 表示：“中国企业在安防领域不乏创举，宇视将大数据引入安防，从百亿级跨入千亿级，一直有独到开创，我们还兴奋看到宇视支持更高速分布式计算的 spark 投入到结构化和非结构化的应用中去。”

他还分析说，未来人工智能在视频领域中的应用主要分为两个方面。

一、用深度学习对视频的有效提取，基于神经网络的深度学习算法 (CNN) 支持人脸识别级增强特征分析，并可前置黑 \ 白名单，实现实时布控，降低中心服务器的性能消耗；

二、机器对于人和车的一些信息做初步判断。它能够从行为人属性及运动轨迹中去判断该人是否属于高危人群。据黄海军介绍，之前的方法是一点一点的去教机器哪种是危险动作，而经过十种乃至百种的技战法训练之后，机器就能从中找出一些规律，也许这些规律连人类都还没总结出来。

他坦言，目前这还只是一个努力的方向，最常见的应用还是基于深度学习去做特征识别，而基于数据视角背后的潜在逻辑，让机器去模仿人类大脑的行为特征，才刚刚起步。

宇视的 AI 业务

黄海军透露，严格意义上来说，目前宇视的 AI 业务还主要体现在主流业务版块，包括公安、交通、平安城市。作为主航道领域，宇视在车、人、非机动车这一块一直有持续性投入。基于此，宇视在很短的时间内便发布了两款 “昆仑” 系列产品。

去年十月的昆仑一代智能分析服务器（IA11500），插 GPU 板卡可用于视频结构化分析，实现人物识别、车辆识别、实时图像检索等应用；今年六月刚刚发布的昆仑二代高性能专用计算平台（VDC12500），插 CPU 板卡可进行海量数据的处理，能够快速存储和索引，多种数据进行时空碰撞；插 GPU 板卡则继承全部昆仑一代的智能分析功能。

据他介绍，这两款都是昆仑系列的持续性架构产品，昆仑一代作为纯 GPU 计算平台，只有智能计算的属性。昆仑二代 = 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、智能等全部安防算力的融合。

黄海军强调，宇视联合英伟达、英特尔等优质厂商发布产品能够很好的取长补短。以昆仑为例，与英伟达的合作，基于他的计算平台，如果插入全部的人脸识别板卡，一台昆仑能够并发处理 640 张 / 秒的人脸识别、40 路人车物的结构化分析，相当于业界常用普通服务器的 10 倍性能；如果是行为分析，可对 160 路重点视频或者录像提取人、车、非机动车的结构化 / 半结构化信息，实现人、车、非机动车的秒级查询和检索; 如果是视频结构化提取，在 4U 的高度上支持了 80 颗 NVIDIAJetsonTX1 处理器，为业界最高密度、最强性能，比业内最高水平产品性能高出一倍。

英伟达和英特尔的芯片采购冲突如何解决

让雷锋网好奇的是，目前英特尔也有开发与 AI 相关的芯片，业务上与英伟达有稍微重合，而宇视作为中间方该如何调节与两者的业务 “冲突” 问题。对此，黄海军表示，虽然他们之间有业务交集，但宇视的需求与他们提供的产品并不冲突。

他解释说，目前宇视的产品分为前端和后端。前端芯片方面，宇视与英特尔展开了深入合作，因为看中他们的基于深度学习算法最优秀的低功耗芯片，可用于前端人脸识别与视频特性行为的深度结构化；

后端芯片方面，宇视与 NVIDIA 展开了深入合作，基于 TX1 芯片推出了业界最高密度、最强处理性能的智能分析服务器，虽然功耗高点，但 TX1 是目前性能最为强大的芯片。

和其他 AI 公司的合作

 “毕竟 AI 才刚刚兴起，我们还没有看到各行业用户的真正需求，很多方向还不是特别清晰，也许对方可能有一些比较好的算法和技术，但是由于市场原因，我们在选择的时候会比较谨慎；另外，由于国家公安部的相关规范和标准文件才刚刚发布，因此，宇视目前还没有与其他的人工智能公司有商业性往来。” 黄海军向雷锋网透露说。

但他同时强调，关于深度智能化，各行业还没有充分落地应用，但宇视已经做好充分准备迎接 AI 时代的到来，这段时间内，宇视会一直保持自己所提框架的开放、包容、高效性。等到市场爆发点到来，宇视会将底层的算法和架构进行封装和解锁，把复杂算法分解成类似于加减乘除的简单算法，以迎接未来更多融合各种技术的应用的产生。

他同时预估，由于目前 AI 业务的进一步深化，等到今年下半年公安部的相关文件下发之后，与安防相关的智能化业务会呈爆发式增长。届时，宇视应该会和行业内的某些厂家进行合作来打通产业上下游。

后期选择 AI 合作公司看重哪些点？

对此，黄海军表示，宇视会一直聚焦于自己的主航道，同时做好架构的开放性。未来如果选择 AI 方案公司合作会比较看重两个方向：一、在一些行业特定场景的智能识别算法方面的合作；二、在一些细分行业的大数据分析业务上的合作。

AI 落地安防的应用方式

对于这个问题，黄海军坦言，人工智能是一个比较宽泛的概念，它更多的是让机器去学习、去思考、去代替人类去做一些基础性判断。他认为，之前大火的 alphago 打败柯洁考验的是机器学习后端的深层逻辑思维能力，而安防行业则比较看重前端的视频处理和分析能力。但他同时认为，当这一技术成熟后，安防行业也会基于后端做一些深度人工智能的应用，包括与 alphago 相同的让视频监控拥有思考、判断、甄别能力。最后，他分析说，这一进程需要的时间不是很长，大概三年后，安防行业应该就会有很多基于人工智能的一些新产品问世。

KITTI 的 “含金量” 及算法落地

另外，对于今年 2 月宇视在 KITTI 以三个单项第一、总分第一刷新世界纪录的成绩，雷锋网记者也比较好奇。据了解，KITTI 是目前国际上最具影响力的计算机视觉算法评测数据集之一。评测包含市区、乡村和高速公路等场景采集的真实图像数据，每张图像中多达 15 辆车和 30 个行人，还有各种程度的遮挡。

黄海军表示这非常困难和让人兴奋。在与众多互联网公司竞争中拔得头筹，这是整个安防行业的骄傲，它充分显示出宇视想要在自己的专业领域做好、做精的决心。他同时透露，本次获奖的技术将会被充分应用于复杂环境下的车辆的有效识别。 

如今，安防行业正处转型期，传统的视频监控领域利润下降，市场趋向饱和，各厂家产品同质化严重，竞争愈发激烈。以前希望做小而专的安防厂家逐渐没落，宇视等大而全的厂家持续坚挺，安防寡头纷纷扩张产品线寻求包括以人工智能为代表的新的业务增长点，但这个过程中也有包括海康大华等安防大佬的阻击，后续如何发展，拭目以待吧。