2014年，商汤科技的人脸识别技术的准确率首次超越人眼识别水平，超过了工业应用的红线，其价值率先在智慧城市领域得到验证。 如今，行业对AI技术的需求已经不仅仅在于准确率的提升，而是在城市级视觉系统的构建和落地过程中，如何找到与应用场景紧密结合的真正价值点，去赋能行业实现更大的价值。 “云端+终端融合”的智慧城市体系 智慧城市对AI的需求是刚性的，规模也在持续增长。2016年，为提高活动安保工作的效率，活动场馆在安检口部署人脸识别技术，实现场馆的安全保障；此后，公安部门加大了对AI辅助刑侦的需求，要求在案件发生后，应用AI辅助进行案件侦破。 
如今，随着智慧城市的全面推进，城市安全、交通管理、社区服务等多个环节都离不开AI技术支持。 这些业务需求的增长对技术提出了越来越高的要求，不仅要保证高效率和准确率，还需要开放的、能够将数据共享并进行复杂智能化分析的平台。所以一个显而易见的行业趋势，就是构建“云端+终端融合”的智慧城市体系，两个端相互协作、相互补充。 然而云端融合的实现，并不是一云、一端、两个节点的事情，城市级的AI技术落地，需要整个生态的全面升级。智慧城市是一个多元竞合的生态系统，其中每个厂商都需要发挥各自的优势，合力将人们对细分场景的要求演变成一个又一个的完整解决方案，最终才能给整个行业带来深刻改变。 作为行业“赋能者”的角色，商汤科技拥有全链路的算法赋能的能力，能够根据具体的业务需求提供最强的智能分析算法组合。 商汤的业务逻辑可概括为横纵两条线。横向是指将应用场景不断细分，快速精准地满足具体业务需要。目前，商汤已经与上海市政府全面加速智慧城市建设，并签约上海仪电、临港集团、申通地铁等多个行业合作伙伴，涵盖智慧城市建设多个领域。而纵向是打通并联合产业链上下游，共同加快行业“智能化”的进程。 华为就是商汤科技在智慧城市建设上游最重要的生态合作伙伴之一。 商汤+华为，推动AI的城市级规模化落地 智慧城市的构建需要建立在城市的高度信息化基础之上，包括信息的采集、传输、存储、分析计算以及反馈，是其中最重要的环节，最终的目标是五者形成一个闭环。 
其中，对信息进行分析计算，即是商汤能够给这个行业提供的最核心的价值，也是激活整个完整闭环的关键。 商汤科技与华为从2015年，便开始共同探讨智能视频分析技术在智慧城市构建中的应用方向和整体方案部署，并在端和云两个层面，都找到了能够结合华为在基础设施建设方面的丰富经验，同时能充分发挥商汤算法价值的结合点，推动AI在城市视觉系统中大规模应用。 在端的层面，目前华为在平安园区项目部署的人脸闸机系统，就采用了商汤的人脸识别技术。平安园区项目相当于平安城市、智慧城市构建的试验场，可以说是典型的单点落地应用。 华为在全球有18万名员工，刷脸闸机会给员工和企业管理带来巨大的好处。从员工角度来说，人脸识别这种非接触性的身份验证技术，免去了拿出相关证件的过程，不到一秒就可以通过，几乎不需要停留，体验非常出色。 完全数字化的流程，给企业管理带来的是运营成本的降低、效率的巨大提升，以及更加智能可靠的安全防范效果。对于企业运作来说，效率就是一切。 在云端层面，商汤与华为的合作围绕其全面云化、全网智能的视频云解决方案展开，涵盖算法引擎和计算平台两个维度。这个开放的云平台即是重点针对城市级视觉系统的规模化应用而设计，最终目的是实现“一座城，一朵云”。 在这套平台中，商汤提供的AI算法作为智能视频的核心引擎，与华为视频云解决方案的平台能力深度绑定，实现智慧园区、智慧交通、智能楼宇等全链条覆盖，大幅加速全网互通的视频分析效率。 前面提到，对信息进行分析计算是商汤能够提供的核心价值，这其实是源于商汤自主建立的原创AI技术平台，能够让商汤更快进入各个细分技术领域，并在效果上达到业界领先。 这意味着，分析人员可以用时间、地点、人物特征等标签化信息，在海量视频影像中进行筛查，这带来的不仅仅是效率的提高，视频也可得益于结构化的信息提取而大幅压缩，节省存储开销。 
如果说AI算法给视频云平台带来的是智慧化的能力，那么这个能力的发挥就需要能够完美释放算法性能的计算平台。 为此，商汤与华为还在服务器端合作，推出了SenseAtlas超高密人脸识别一体化方案，它基于华为Atlas平台硬件技术，完美融合了商汤针对GPU加速的算法优化，为千亿的智能视频分析云端市场打造软硬一体的最佳人工智能解决方案。 SenseAtlas的核心价值在于相较于传统服务器，它在单GPU上即可实现14路高清视频流的人脸实时处理，单机最多支持224路高清视频流的实时人脸识别分析。能够高性能地执行人脸检测、跟踪、关键点定位、特征提取等任务。由于算力的提高，服务器的数量可显著降低，运营成本也随之大幅下降。 2015年至今，从端到云，商汤与华为共同探索了智慧城市规模化应用的落地价值，相信在不久的将来，在城市级视觉系统的构建过程中，双方能找到更多应用场景价值点去赋能行业实现更大的突破。 城市级视觉系统的未来挑战 城市级视频云平台的推出，为整个生态体系完成了一个框架的搭建，若要真正实现采集、传输、存储、分析计算到反馈的闭环连接，满足并顺应云平台上更加复杂的智能化和边缘上无处不在的终端智能化的行业趋势，还需要深挖技术的潜力。 要基于海量的单点感知完成城市系统级感知以及理解、预测和决策，技术的挑战正上升到一个全新的台阶。 一方面，在终端智能化的必然趋势下，终端设备受限于体积，其计算性能的理论增速，难以赶上海量数据处理需求的快速增长。在商汤科技来看，这需要算法小型化方面的关键创新。 另一方面，高频的大库检索比对，对算法性能带来严峻考验。尤其误报率还要降低到可接受的水平，其对技术的要求，是目前任何一个厂商都难以做到的。 不仅如此，市场对于AI企业的技术水平及其与业务结合的能力，都提出了十分苛刻的实战诉求。单独一个业务系统的迭代和提升如果太慢，会面临非常大的真实场景数据的处理技术挑战，也就无法满足业务的需求。 只有源源不断的数据输入，算法性能才能够得到持续的强化。但对于城市应用来说，每天大量新增的业务数据如果通过人工标注，不仅工作量巨大，还会带来数据安全性方面的隐患。 在这样一个普遍的业务需求下，商汤科技推出了SenseFoundry方舟城市级视觉开放平台，其中的关键性创新即是“自循环的增量训练系统”，它将训练系统与业务系统绑定，因此每天新增的业务数据就无需人工标注，可直接灌输到训练系统里，让系统持续提升改进。 自循环系统对于智慧城市的未来建设有着非常实际的价值： 第一，打破了数据量的制约，提升算法迭代速度，真正突破了现有技术门槛； 第二，无需人工标注，直接在原始数据基础上做增量训练； 第三，产品更具针对性、更有效； 第四，通过私有化部署，保证与提高数据安全性。 AI在智慧城市的应用，不过短短三年时间，所做的事情只是一个开始。未来的关键，是不断进行技术的突破，寻求其和业务需求的真正价值点，并在生态合作伙伴的共同推动下，得到真正的释放。在AI技术爆发式增长的催化下，所有的厂商有太多事情可以做。 |
