對AI而言，圍棋是一個基本規(guī)則簡單但計算量復雜的領域，通過海量計算資源來追求每一步勝率最大化，即可獲得一個最優(yōu)解。但在安防領域，由于輸入數據的模糊化、判定邏輯的不確定性，給AI算法提出了更高的要求。而由于工程投資預算的限制，堆砌后端算力來解決海量視頻數據分析的邏輯難以成立。業(yè)界紛紛開始考慮智能前移，通過前后端結合來實現更快、更準、性價比更高的解決方案。Intel、NVIDIA、海思紛紛發(fā)布了自己的智能芯片，提升智能終端算力和算法。業(yè)界不少專家也將2017年定義為“AI芯片元年”。
華為公司早在2012年就已成立諾亞方舟實驗室，在香港、深圳、北京、蒙特利爾、多倫多、倫敦、巴黎等城市設有辦公室。諾亞方舟實驗室致力于推動人工智能領域的技術創(chuàng)新和發(fā)展，吸引了很多負責計算機視覺核心算法及平臺設計與研發(fā)的全世界高水平人才和專家，并通過人工智能對華為公司的產品和服務提供支撐。諾亞方舟實驗室與海思芯片的強強聯手，也將AI芯片推上了新高度�；邝梓胂盗行酒娜氯斯ぶ悄芩惴ㄒ呀洃迷谌A為MATE10系列手機當中，成為業(yè)界第一款AI手機。而相關技術，正在被應用到華為最新的智能攝像機中。
“關于AI攝像機的概念并沒有嚴格定義，業(yè)界紛紛將具備行為分析、車牌識別、人臉抓拍能力的攝像機宣傳為AI攝像機。但筆者認為，只有具備自主判定能力的攝像機才能被稱為AI攝像機。隨著技術的逐步發(fā)展，AI攝像機將逐步成熟。未來的AI攝像機應當能判定自身所處的環(huán)境，并對環(huán)境和功能要求進行靈活適配，并作出自主判斷，輔助人腦作出行動決策。
”當城市中出現危險因素時，AI攝像機應當能夠在第一時間判定出危險源頭并向執(zhí)法警員作出預警，并自動聯動周邊設備，進行多機協同，實時掌握事態(tài)發(fā)展。當需要尋找具體目標時，AI攝像機根據中心下發(fā)的指令，將視野范圍內的相似目標進行精確分析，如對人車物的多維特征進行比對，給出準確的判定結論。甚至在場景發(fā)生變化時，AI攝像機應當能自主調整，調整成像參數和執(zhí)行算法邏輯。這些AI能力，不僅取決于智能算法的準確度，更需要攝像機有一顆強大的AI芯片，再配合后端強大的云計算系統，才可能實現�？梢哉f，AI芯片、算法和后端系統三者缺一不可。
華為在芯片、算法和云計算等多個領域積累多年，對AI在安防領域的落地，也有深入的思考。如果想了解更多華為安防AI方案，歡迎參加3月22日-23日在青島舉辦的華為中國生態(tài)伙伴大會2018。華為AI攝像機會在23日的“智慧視頻+，讓平安可以預見”分論壇上正式發(fā)布，期待您的光臨。
華為中國生態(tài)伙伴大會2018
3月22日-3月23日
青島國際會展中心
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