商汤科技张果琲：“城市视觉中枢”再升级，打通多样化场景需求与模型高效生产闭环

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　　城市，是人类文化的结晶，是人类居住最集中的地方，体现了人类社会所有的文明和所有的技术。

　　城市，也是一个极为复杂的系统。尤其当下，信息化建设日益成熟，城市每日产生的信息已难以度量。

　　在人工智能到来的时代，技术如何赋能城市，让身处其中的我们体验更好、生活更愉悦、更便捷？

　　“随着现在智能化节奏的推进，做一个城市级的复杂系统，就像大集团军作战。士兵身上的装备日益精良，但缺少指挥是没法打仗的。智慧城市的智能化建设需要有一个核心的大脑，把智能化的各项能力与中心协同起来，才能完成复杂的任务。”

　　商汤科技智慧城市综合业务事业群副总裁张果琲在第十五届中国安防论坛上，提出了以上对智能系统赋能城市的大体系思考。以“AI+智慧城市解决方案”为主题，张果琲详细介绍了商汤科技在城市综合治理、智能城市建设的最新思考，以及商汤对“端、边、云”城市级智能系统架构的理解与布局。

　　▲商汤科技智慧城市综合业务事业群副总裁张果琲

　　AI+智慧城市的行业发展历程

　　“数字城市”、“网络城市”的发展历程已经超过二十年。

　　1995年，数字化建设正式开启。城市中的物理信息或模拟信息，逐渐转变为数字化信息，提升存储、访问、检索的效率。

　　2005年后，进入2.0无线城市或是“网络城市”的建设阶段。随着3G、4G移动网络、感知网、物联网等技术的发展，城市中的各类数字设备实现了信息的互通互联和共享，催生各类互联场景应用。

　　2013年，当有了一定的人工智能基础，开始出现认知型的智慧城市。以人工智能、量子计算，5G通信等技术构建的智联网是智慧城市协同管理优化与趋势判断的基础。

　　从发展历程可看到，科技是历次工业革命爆发的主导力量，人工智能、大数据为代表的科技力量所带来的第四次科技革命，正在全面影响各行各业。

　　如果从人工智能技术的发展来验证这一点，则包含三个阶段：

　　第一个阶段，“技不如人”，也就是人工智能做得没有人好。这时AI技术尚无法广泛应用，没有超越工业应用的红线。

　　第二个阶段，“机器超越普通大众”，即算法要超越普通人的准确率。一个例子如金融，现在基本上已经不需要人来做人证核验的事情。原因就是算法已经过了那条工业红线。机器做的已经能够比普通人做得好，那就不必浪费人力来做。

　　第三个阶段：“超越专家”。专家的资源极为稀缺，当人工智能超越专家，就可以升级整个产业和服务。超越专家需要算法的进一步突破，未来人工智能的目标是把原来不可能发生的服务转换出来。

　　当下人工智能技术的发展，在不少细分领域已经逐渐获得专家型的技能。这样的能力在城市级的复杂环境、如此巨大的复杂系统下，如何能给我们的城市进行赋能？

　　现状分析——城市综合治理的难题

　　安全、效能是城市治理中非常重要的指标，但发现问题、解决问题、确保安全及效能的提升其实并不容易。城市管理者无法事无巨细地进行实时感知。

　　张果琲认为，目前城市综合治理面临三大难题：

　　第一， 发现难。管理人员有限，管理片区大，巡查难度大，有漏报/误报。

　　第二， 取证难。网格化管理不可能24小时在线感受，难以取证，精准执法难。

　　第三， 效果评估难。在城市事件办结之后，很难评估做的工作，对城市运行效率带来多少助益。

　　面对这些困难，现在有什么样的技术、方法可以改变这些情况？

　　过去十年、甚至十几年前，一直持续的视频建设，摄像头7×24小时不停歇的工作，但是后面缺乏有效的“大脑”识别。以前无数个摄像头的背后，是几百个人、上千个人在看。

　　人力是有上限的，不可能一直不停地观察、理解画面上的内容。一个人看一个枯燥的画面15分钟以后，他已经对画面播什么东西毫无感觉。如果在监控画面前坐15分钟，画面有非常激烈的动作都感受不到，脑子基本上已经麻木，尤其是同时在看9个画面、15个画面，甚至是更多画面的时候。

　　这个时候如果有一个大脑，可以把这么多前端摄像头的视频、信息提取出价值来，并最终指导行动，城市的治理会达到一个新高度。

　　目前，整个视频资源智能应用里，交通领域、公共安全领域的视频资源智能化进行了很多年，可能超过十年的过程，相对来讲比较成熟。

　　但在城市治理、城市管理等方面，整个城市的效能提升还很少，基本上没有得到很好地应用。只是简单地调取视频，通过人来阅读、处理，根本解决不了城市所面对的各类复杂或突发问题。

　　重要的是缺乏智能化在后端支撑。所有的视频靠人来看，应用受到了极大的局限。很多的信息没办法获取，巨大的价值一直埋没在里面，实际上又占用了大量的资源、占用了大量的存储和占用了大量的带宽资源。

　　所以，视频价值的挖掘是智慧城市发展到现阶段的核心命题。

　　智能城市创想：人工智能一定是集约化、场景化的建设

　　张果琲认为，人工智能在面对城市复杂命题的时候，它的建设一定是集约化、场景化的。

　　当下影响城市各行业秩序的行为日益增多，会随城市发展产生大量碎片化、长尾的业务需求，如人行道违章停车、烟火检测、伞蓬违规占道、共享单车杂乱摆放、共享单车违停、垃圾满溢检测、垃圾暴露检测、工程车抛洒等。

　　要解决很多问题，中心化的建设必不可少。中心侧的设备是对全局的感知，对城市里所有状态的获取、分析、识别、处理，所以它的建设是最先行的。此外，端侧、边侧和中心侧要协同工作，才能动态分布和利用这些资源。

　　今年安博会上，商汤“城市视觉中枢”再升级。将SenseFoundry 方舟城市级开放视觉平台和SenseSpring深泉智能模型生产平台结合在一起，打通从数据采集标注、模型训练部署、业务系统上线的整个链路，构建多样化场景需求与模型高效生产的闭环；同时，赋予客户本地模型生产能力，自主满足长尾需求开发。最终，让AI算法的场景化和规模化及自动化生产成为可能。

　　此外，面对城市管理者、城市场景中多样化的业务需求，决定了人工智能落地到最后一定是场景化的建设。即根据不同行业、不同场景需求进行智能化改造。

　　商汤过去有几个核心的模块，算法的模块、数据处理的模块、高效存储的模块等等。今年新增算法生产模块，把算法生产环境前置到整个系统里，前置到客户端，可能是城市管理者，也可能是城市的某个部门，算法的生产部门布进去，意味着算法的生产能力在客户那儿得到体现。

　　原来类似于算法厂家都是自己做算法，它跟一个场景的结合是没办法那么紧密。只有算法系统到了客户那，并依据真实场景做算法，才能源源不断地进行迭代和制度化。核心是将算法生产系统，前置到大系统里，这一块也是商汤今年推的核心，也是业界首创。

　　“端、边、云”城市级智能系统架构

　　商汤此次提出“一云一脑一平台”的思路，首次定义“智能城市操作系统”（AI City OS），为城市的智能化建设提供全面、可靠、开放的架构参考。以完善综合异构视图云，打造多模态视觉大脑，深化智能化应用平台，赋能城市中不同行业、管理部门，让城市综合治理获得大的提升。

　　张果琲提到的“端、边、云”城市级智能中枢，涵盖算法中心、业务平台、支撑平台、算法训练（升级）系统、算法测评系统。

　　在商汤整个城市智能系统化架构中，算法中心是一个算法仓的概念。商汤科技“自营”算法的套餐，有一些系统定制服务，可以用算法生产系统给客户提供基于量身订作的算法。

　　系统亦可以集成第三方的算法。某些细分领域，有一些长期的经营和长期的数据积累，有一些优势，一样可以集成第三方的算法。算法都可以跑在智能城市的操作平台，保证算法的丰富性。年底前，商汤将会提供上千种算法支撑。

　　此外，算法系统、训练系统、测评系统、应用系统的运行逻辑是，新的算法训练中场景的数据，通过算法生产系统得到新的算法，算法出来后配套新的应用，应用产生又回馈过来新的数据，形成完整的闭环，可以让算法越来越好、越来越精准、越来越实惠，最终改善用户体验。

　　算法是智能化的基石，但光有算法，如果不能处理海量的数据，没有办法支撑算法的迭代，其实也是没有办法实用的，这就需要一个支撑平台。

　　商汤SenseFoundry方舟城市级开放视觉平台能够支持十万路级别系统设计，充分应对更大规模应用场合；配合商汤业内领先的六类融合分析算法，为城市管理者全面打造城市级多源、多态、融合分析引擎。

　　人工智能最后能够落地，和服务是密不可分的，服务涉及到全生命周期的闭环。

　　张果琲表示，商汤已经做了超过300个城市级的项目，每个城市级的项目都需要很多后续的服务，这样的服务也带动了很多的产业。只有服务能力的不断延伸才能让项目落地得更稳，希望更多的合作伙伴加入到商汤智慧城市的服务生态，给客户系提供强有力的服务。

　　在商汤所勾勒出的一幅AI+智慧城市图景中，未来我们生活的城市里，AI技术将无处不在。商汤科技的“城市视觉中枢”，将为城市提供“能看懂、能思考、能指导行动”的核心分析能力，让城市街区更安全、生活更便捷、通行更高效、城市更温暖。

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