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06-17
AI赛道风起云涌。
作为以视频为核心的智能物联网解决方案和大数据服务提供商，海康威视在人工智能领域探索十三年。
2017年，海康威视成立算法团队； 2012年，布局深度学习技术； 2017年，结合深度学习算法和产品，创新推出“海康猎鹰”视频结构化服务器和“海康刀片”车载图像结构化服务器。
成为国内第一家推出结构化服务器的公司。
2018年，推出从前端到后端的全系列人工智能产品； 2018年10月，海康威视AI开放平台上线……知人者智，自知者智，胜人者强，胜己者强，这句话出自古文海康威视总部西区A栋入口处的巨石上刻着。
从投入AI技术和产品研发，到开放AI技术让更多用户受益，海康威视近年来的布局就像是一次长期的自我突破。
随着“工业+人工智能”需求的快速增长，海康威视从28人的创始团队成长为拥有超过34000名员工的全球化科技公司。
“创造客户价值”已被摆在企业发展的首位。
技术研发要满足用户需求，实现业务与技术的平衡。
因此，决策者对市场和技术的敏感性和预测就显得非常重要。
物联网信息空间中80%的数据是可视化数据。
因此，利用好视觉智能来感知场景，可以在场景中延伸出大量的智能应用。
海康威视研究院院长蒲世良介绍，2008年，海康威视的研发团队就接触到了很多人工智能应用需求。
不过，这种需求当时已经超越了公共安全领域，开始更多地关注实体经济，比如门店运营、污染排放监测等。
人工智能已经成为赋能行业的重要技术手段，但企业人工智能需要有两个明显的特点：场景化和碎片化。
以社区管理为例，包括车辆管理、垃圾清运管理、安全管理、消防管理等几十个碎片化需求；而且在不同场景、不同行业，需求差异很大。
尽管对人工智能的需求非常旺盛，但人工智能在实体经济中落地并不容易。
数据、算法、算力、产品、系统就像五座大山绵延在我们眼前。
显然，只有极少数龙头企业能够突破这些瓶颈，传统行业和小微企业的玩家几乎难以逾越。
大量传统行业用户如何从人工智能技术的发展中受益？人工智能教父Geoffrey Hinton教授的粉丝蒲世亮开始考虑将算法、产品、云服务等抽象成一个固定的系统来完成人工智能的融合，并通过这种方式共享技术。
让“世界上没有难的AI”。
针对用户的碎片化、场景化需求，他认为海康威视必须打造一个平台，让用户能够构建自己的AI能力。
用户不需要有任何算法基础，但必须能够在这个平台上DIY适合自己行业的功能。
经过一番思考，他带领团队最终向公司高层提出了AI开放平台的技术方案。
跨部门协同运作。
海康高层是有远见的。
今年初春，在公司战略规划会上，浦团队的方案得到了胡扬忠总裁的肯定，并表示将在海康威视研究院内部全力推进。
除了蒲世良之外，海康威视负责企业业务集团（EBG）的高级副总裁徐锡明尤为兴奋。
企业用户是EBG的主要服务对象之一。
没有人比徐锡明更了解企业的??需求。
通过AI开放平台赋能企业，为企业创造安全之外的更多价值，是用户的期盼。
曾在IBM负责企业咨询的徐锡明向蒲世良承诺：EBG将全力支持AI开放平台的建设。
未来，AI开放平台的一期种子用户几乎全部都会由EBG推荐。
EBG还整合了上下游产品线，形成了完整的解决方案，成功解决了AI开放平台的系统问题。
AI开放平台也得到了公司其他中高层管理人员的共识和支持。
AI开放平台的开放本身包括两个层面：一是云平台的开放；二是云平台的开放。
另外就是硬件的开放，包括硬件设备的前端和后端，都会对用户开放。
硬件的开放性不仅满足了缺乏硬件支持的企业的需求，也让摄像头更加智能化，符合边缘计算的发展趋势。
基石已奠，旗帜已飘扬。
有什么价值？近三年来，人工智能技术发展迅速。
作为AI技术的巅峰之作，多家AI开放平台相继推出，其中不乏BAT等巨头。
与众多AI开放平台不同，海康威视能为用户带来哪些独特价值？这是一个从一开始就必须解决的问题。
在2018年智用钱塘大会上，蒲世良深入剖析了海康威视AI开放平台的先进性：一是基于极少的数据，快速生成满足场景需求的算法；第二，算法训练、编译、优化全部自动实现，一站式服务；第三，基于海康威视的硬件基础，开放传感能力强的产品。
对于很多云厂商或者纯算法团队来说，“算法训练好之后，还需要找人帮他们搭建设备和平台”。
一位观众兴奋地表示，海康威视AI开放平台真正贴近用户。
端到端的一站式服务。
具体申请流程是怎样的？浦世良曾举过一个商场工作人员用摄像头检测货架上商品库存的案例。
工作人员首先在AI开放平台上创建算法模型并上传少量现场图像，然后进行简单的数据标定，在线训练算法模型。
之后，用户将训练好的算法模型部署到海康威视的摄像机上。
这样一个带有货架商品检测和缺货提醒的智能摄像头就完成了。
整个操作过程不到1小时。
困难时期，太阳为棋子，沙为土。
年初，AI开放平台内部技术攻关工作正如火如荼地进行。
海康威视研究院算法专家蒋楠表示，他的团队遇到的第一个困难就是解决增量学习的问题。
当时无论是工业界还是学术界都没有解决这个问题。
例如，在零售店中，识别出可口可乐的机器模型在识别出百事可乐后就会忘记可口可乐。
将具有可口可乐特征的样本放入模型训练后，机器模型会再次忘记百事可乐。
这样就无法实现同时识别多个不同特征样本的增量学习。
也许一切从0到1都是一个艰辛的过程。
在深入而长期的探索中，奇迹出现，看似偶然，实则必然。
一个周末，思考了几个月的江南突然有了一个想法。
他很快将自己想到的方法写成了算法流程图。
下周上班后大家讨论了一下，觉得框架还可以。
突破口神奇地打开了。
一旦方向明确，接下来的进展将会是压倒性的。
完成模型训练后，算法在产品端的移植也需要大量的研发投入。
春晓是海康威视研究院算法总监。
他的团队承担了编译器开发的重任。
“为了让AI开放平台正常运行，算法模型需要经过这个编译系统，然后才能部署到相机中并高效运行。
”将训练有素且复杂的人工智能推理系统嵌入到相机中就像将大象放入盒子中一样。
过程有些艰难，春晓团队遇到了不小的困难。
他回忆道，“端上的芯片平台不像服务器，设备资源通常比较紧张。
为了节省资源，往往需要降低模型的精度。
用有限的资源实现高效的运行性能是一个很重要的问题。
”测试实施过程。
这是在资源丰富的情况下，在中央服务器上实施AI推理不会遇到的困难。
令人惊讶的是，记者在采访中发现受访者并不愿意谈论。
太多的困难，或许对于研发人员来说，战胜“小怪物”已经成为他们工作的常态，有趣的是，他们都把自己克服困难的原因归功于团队的力量。
发布会上，海康威视AI开放平台V1.0在萤石云正式上线并向用户开放，第一个版本运行非常稳定，此后开放平台根据用户反馈进行了多个版本升级。
杭州奥雅生物成为吃螃蟹第一人。
上线当月，奥雅生物利用海康威视AI开放平台，以“视频+AI”赋能药品生产质量管理，实现视频AI智能识别、违规实时报警、产品追溯等精细化智能监管生产状况，并取得了很好的效果。
同样，国内知名物业公司碧桂园服务也落地了具体场景，携手海康威视，将AI应用在公共安全、环境管理、交通秩序、设备设施等各类服务场景中，让广大业主受益。
“从对物的管理、对人的服务到服务的智能化，人工智能是社区服务升级的新动力。
”碧桂园服务执行董事兼总经理李长江曾表示。
目前，海康威视AI开放平台已帮助用户在零售、农业、物流、制造、餐饮、旅游、气象、环保等数十个行业实现智能化升级，并获得广泛普及。
年末的智用钱塘大会上，全场都是海康威视的用户和投资者。
对于海康威视推出的AI开放平台，观众并不感到意外，因为海康威视本身就有AI能力，也愿意开放给更多行业用户赋能。
在开放的过程中，海康威视本身也获得了商业价值，可以说是水到渠成。
稻盛和夫在《活法》一书中，一开始就明确指出，“利他主义本是做生意的出发点”，必须把纯粹的私欲（求利）提升到追求公共利益的“大欲”层面。
福利。
这种利他精神最终会造福于自己，扩大自己的利益。
》这或许就是海康威视多年来一步步走向成功的“商业秘密”。
（应受访者要求，本文部分人物均为化名。
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