全面输出清华 AI 技术,这家公司的出现为了孵化更多 AI+独角兽

未来的人工智能绝不是一项独立的技术,而是一种工具,是一种产生新数据、应用新数据的工具。

作者 | 张栋

人工智能的每一次成长都意味着它要解决的问题会愈加复杂。

以安防为例,作为AI落地最早、最好的领域,海量视频监控数据的存在使得智能识别、边缘计算、视频结构化等技术得到了较好应用。

与此同时,这个技术最佳试验场也并不能让AI全量发挥。

清华大学电子系教授、媒体大数据认知计算研究中心主任王生进曾指出,目前AI在安防行业的更好落地还面临不少困难。

一、标清向高清和4K化:监控系统更新换代,海量数据分析;

二、前端摄像头的边缘智能化:嵌入式AI前端,AI芯片、小型化;

三、多源数据互联互通:传输行业标准,多源数据结构化;

四、智能视频分析设备:智能分析算法、SDK化,信息联动。

也就是说,如果用户单独下载一个SDK,在实际应用中,无法完整实现所需功能。

譬如,在安防领域的人脸识别和车辆违章判别中,单一的识别算法,无法解决人脸的遮挡问题,以及特殊情境下的车辆违章判别问题。

而跨摄像头的ReID技术,则能更好解决遮挡这一问题;车辆ReID技术定位违章车辆、车道线线检测、特殊标志检测等综合技术,也能更好的进行车辆违章的二次判别。

这些综合技术的实现,则需要平台能力的提升。

也就意味着,以往中心控制、中心管理为主的AI赋能模式,必须向增强用户AI能力、构建用户AI技术中心的使能模式转化,使用户成为具有AI技术能力的企业,即“AI使能平台”。

AI使能平台的开放

今年4月27日,清华大学108周年校庆期间,承载清华大学AI科研与产业结合发展的重要载体——清华大学AI使能平台“紫为云”正式发布。

“紫为云积聚了清华电子工程系过去几十年积累的科研成果,未来将从技术、产品、人才、知识、服务五个维度向合作伙伴输出领先的AI技术及全链AI使能解决方案。”

在6月30日举办的PCI佳都科技·粤港澳大湾区智能科学与信息技术专家高峰论坛上,紫为云执行总裁/COO王延波接受雷锋网专访时如是说。

清华大学,作为国内闻名的AI摇篮,几十年来,培养了大量的相关人才。毫不夸张地说,中国大多数熠熠发光的AI人身上,多多少少都会看到清华的影子。

这片技术圣土之上,也衍生了不计其数的世界级AI项目。

2005年,在公安部主持下,深圳罗湖口岸集成清华大学电子系人脸识别技术,开通“旅客自助查验通道”,这是世界上首次大规模人脸识别应用案例,目前已经成功通过数亿人次的实际考验。

此外,其多模态生物特征识别、视频分析与结构化、语音识别、智能辅助驾驶,以及舆情分析、行人再识别等多种先进的AI算法已在国防、网信领域得到大规模应用。

对于该平台的发布,王延波说,未来的人工智能绝不是一项独立的技术,而是一种工具,是一种产生新数据、应用新数据的工具。

譬如安防市场,从NVR到视频云平台,一切的背后都是数据的高效推动,数据的不断挖掘和融合,驱动了技术的不断迭代、演进,促成了行业的兴起与变革。

人工智能的出现便是挖掘更多非结构化数据、挖掘更多数据间的关联。数据分类的本质就是市场竞争的本质,随着数据的高度融合,用户也会逐渐聚合统一。

未来,依托清华大学媒体大数据认知计算研究中心及三个国家级实验室,紫为云能够发掘更多潜在的数据能力,帮助更多企业拥有AI产品应用能力,实现产业升级、降本增效。

使能≠赋能

提及AI,大多业内人都会在极短时间内列出若干强劲候选对象。

自2014年至今,在竞争近乎残忍的AI圈,多少英雄豪杰带着技术天赋赶往,最后掀不起一丝涟漪而遗憾迟暮。

对于紫为云此时入局,大多人直呼不解,毕竟圈内对手众多,很多已经占有先机优势,在列强环伺的AI赛道,紫为云壁垒何在?

“我们不是去和各大AI独角兽抢地盘,我们的出现是要孵化更多的AI应用独角兽。”王延波首先解释了两者的最大区别。

他告诉雷锋网,有一种成功,是帮助更多人成功。独角兽的赋能是更好地服务自己的用户;紫为云的使能是让利益相关者更好地服务于其用户。

也就是说,紫为云的价值在于助力更多企业拥有AI产品应用能力,实现属于企业自己的智能+产业升级。产业关系的价值传递将从“建设---交付”的糖葫芦式单链条的合作商务模式,变为“使能建设—共同运营—再使能建设—再持续运营”的共享价值使能模式。

同时,就公司的壁垒及能力,王延波也从几个方面进行了阐述。

虽然紫为云步入市场不久,但它沉淀了清华大学过去十几年的AI技术积累,也具备了技术前瞻性的科研准备;

从技术层面出发,过去几十年,清华电子系针对不同用户的特性场景和业务需求持续进行算法的升级和环境优化,为各个行业提供了稳定性和鲁棒性更强、跟踪速度更快的技术支撑;

从产品维度出发,想要做好AI的产业使能,需要具备使能全栈的能力,需要对各类场景的深度理解。

“C数据、B数据、G数据,硬件、软件、云平台,所有节点组合在一起,才能组成今天的DT大数据,幸运的是,这其中每一个数据节点的业务,我都全程参与过。”

王延波加入紫为云之前,曾经担任大华乐橙业务总监一职,帮助大华股份于建立起整个公有云业务体系框架及消费者产品渠道体系;

另外,他还曾任职海康威视高级解决方案工程师,主持大型智慧城市项目,也是其互联网云开放平台的主要建设者,是中国电信视频网络监控标准制定者之一。

可以说,在每一次安防行业的转型阶段,都能看到他的身影。

用他的话说,从B客户到G客户,再去做云平台、C客户,而后又回到B、G客户,业务场景的转变造就了其全域数据闭环的概念和对数据应用融合的理解。

从0到1,慢慢走出舒适区

成立运营不到半年时间,今天的紫为云已经收获了包括中国移动、华为、京东、小米、佳都等一大批明星用户。

对于短时间内取得的阶段性胜利,王延波表示,“紫为云的目标是要在技术断层的AI圈成为新一轮科技革命中重要的推动力量、领导者。”

当然,前路也并非一帆风顺的。

王延波感慨,每一项技术的落地、每一个产品的出模,前提都应该是找到能够适配的实际应用场景,当每一个技术模块、每一个场景充分优化后,才能形成产品竞争力的极大突破。

譬如说安防,这是一个非常接地气的行业,在项目集中部署的时候,需要一个点一个点的凸显,一个点一个点的落地。

当需求达到一定数量、覆盖面达到一定范围的时候,一个适用于企业的大生态就成形了。

这个由点及面、从项目到产品的过程荆棘密布,因为未来AI项目的落地,考验的并不是单点技术,而是综合技术能力。

未来,道阻且长。

采访最后,他还强调,云业务只是紫为云的一个点,代表全栈技术的输出,它的使能行业方向没有边界。

本文分享自微信公众号 - AI掘金志(HealthAI)

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原始发表时间:2019-07-05

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