又一位科学家加入VC圈！技校悄然引领创投机构
06-18
作者|李雪曼英特尔与Science/AAAS联合制作的科技系列纪录片第二集《物联新时代 致敬破局者》《与时偕行》中提到，视觉负责人类80%的信息感知，是工业安全生产中极其重要的因素。
如今，基于AI的机器视觉技术也广泛应用于工业自动化生产中。
视频数据量越大，其包含的价值就越高。
然而，工业领域一直存在事故频发的痛点。
按照传统的监控方式，由于缺乏智能预警手段，事后出现问题往往需要返回。
但采用中央服务器的可视化分析模式数据量太大、分析成本高、时效性低，无法实现实时分析和实时预警。
如何充分发挥边缘计算的优势，如何将边缘计算与人工智能技术结合，从各类工业安全生产中的长尾应用出发，解决场景痛点，并将其推广到工业互联网上。
大规模的是猿人行走领域的深入研究和重点落地落地。
北京海航中软科技有限公司（猿人行走） 创始人 陈立胜 “万物智联”时代边缘计算的崛起 现在我们正从“万物互联”时代迈向“万物智联”时代一切”。
智能家居、智慧城市等终端设备数量不断增加。
这些终端设备每时每刻都会产生大量的数据。
如果将这些数据全部交给云中心处理，将会造成巨大的网络负担。
在此背景下，边缘计算应运而生，具有低延迟、高效率、高安全性、缓解流量压力等特点。
什么是边缘计算？它和云计算有什么区别？北京海航中软科技有限公司（猿人行走）创始人陈立胜告诉创头条，边缘计算的概念是基于云计算的。
云计算着眼于整体，而边缘计算则更着眼于局部。
他用章鱼来比较云计算和边缘计算。
“云计算就像章鱼的大脑，而边缘计算则类似于章鱼的小爪子。
每个爪子都是一个小机房，贴近具体的物理对象。
因此，边缘计算更接近设备端”以工业生产为例。
在工业生产环境中，边缘计算设备可以在生成和使用数据的传感器和执行器附近分析和存储数据，而不需要将数据传输到数据中心进行分析。
，可以实现更快的响应、更低的成本、更安全的数据保护。
猿人行走致力于提升边缘计算能力和人工智能工程的研究与应用，聚焦工业安全生产各类长尾场景，开发了基于边缘计算和视频流的可视化分析系统——“猿人行走”行走的“Edge”智能分析盒既可以替代人员监控模式，也可以替代中央服务器可视化模式。
能够更加高效、经济地自动识别各种违规或异常行为，保障安全生产。
陈立胜介绍，“猿行”边缘智能分析盒采用视频智能分析系统，将人工智能分析、边缘计算、5G等先进技术与安全生产管理有机结合。
它利用AI算法和图像识别技术，高效、快速地分析视频。
处理，可广泛应用于AI态势感知、行为分析等各个领域。
例如，针对企业安全隐患的风险特征，“猿人行走”边缘智能分析盒可与生产作业对接，精准解决安全生产实时监控等最具挑战性的安全管理问题。
风险防范和科学决策，帮助企业解决安全生产问题。
问题和困惑。
长期以来，无论是工厂车间还是仓库，安全生产都是重中之重。
但到目前为止，无论科技手段多么先进，安全仍然依赖于人的主观能动性，重在预防。
然而，完全依靠人们的警惕性来确保生产安全并不是万无一失的策略，因为人们可能会受到生理、心理、社会等因素的干扰而犯错误。
还有一些事故属于人类智力和能力难以感知和有效抑制的类别。
陈立胜告诉创头条，纵观近年来发生的多起重大事故，虽然在调查事故原因时，主要归咎于违反规定、失职等人为责任，但深入分析就会发现这也与缺乏先进、可靠、全方位的安全性有关。
监测和预警技术设施并非无关紧要。
“猿行”视频智能分析系统可以针对工厂、仓库各个场景中存在的人员和物资制定智能监控解决方案：例如对现场摄像头进行实时监控，发现违规行为进行报警，并通过平台信息系统和移动设备通知相关管理人员。
这个系统非常好的地方在于它不需要费时费力的人工现场检查。
只需在一个平台上解决监控、预警、报警、记录、数据分析等，节省人力物力，提高管理效率。
此外，“猿猴行走”边缘智能分析系统也让安全检查更加智能化、全面化、精准化，使各类大型工业场景向现代化、科学化、制度化、专业化方向发展。
长尾场景的商业价值催生新赛道。
陈立胜多年来一直致力于信息安全领域。
有市场背景，对市场机会有敏锐的感觉。
同时，他常年工作在市场第一线，对客户的想法和痛点有着最清晰的了解。
例如，目前工业长尾应用场景的需求越来越多。
“比如利用人工智能监控车辆违章停放、共享单车摔倒、乱扔垃圾等问题，从被动的人工维护转变为主动的智能管理。
”陈立胜还指出，我们生活的城市和工业生产中，只满足了20%的头部需求，80%的长尾应用场景没有覆盖，但这些长尾场景蕴藏着巨大的商业价值。
以工厂安全监控为例。
为了加强安全生产，预防和减少生产安全事故，一个大型工厂可能会安装数千个摄像头。
这些摄像机每天都会生成大量视频数据。
这些视频数据被传输到后台。
如果单靠人力监测和分析将是巨大的人力成本，而且数据量如此之大，仅靠人力很难达到预期的结果。
如何实时监控和分析这些数据，并对新出现的安全风险进行预警，是当今管理者最头疼的问题之一。
但这种问题似乎已经被遗忘了，目前还没有好的解决办法。
“业务场景是技术创新的沃土，客户的痛点就是我们的创新点。
”陈立胜及其团队以客户各种长尾应用场景的需求为创业方向，深耕工业安全生产各个长尾方面。
场景。
陈立胜告诉创头条，长尾场景具有范围广、差异大、频率低的特点，需要借助边缘计算和人工智能方法来解决。
猿人行走团队研发的边缘智能分析盒，通过软硬件深度融合，实现工具化、模块化的软件算法和架构模型，可以解决各种长尾应用场景的痛点，真正实现降本增效。
目的是具有较强的可复制性和增长潜力。
“猿人行走”“让一切触手可及”“‘猿人行走’是‘边缘计算’与‘人工智能’、‘元人’的谐音，这表明我们致力于提高边缘计算的研究和应用边缘计算能力和人工智能工程，也暗示了物联网的进化。
”陈立胜表示，直立猿行走在人类进化史上具有决定性意义。
绘图与人工智能深度学习一样，是一个不断学习和进化的过程。
其中“线”也体现了我们在行为识别方面的技术优势。
目前，猿人行走在北京和深圳分别设立了运营中心和研发中心，70%以上的员工专注于技术研发。
“猿人行走”产品服务覆盖智慧交通、智慧工厂、智慧城市、智慧能源、智慧校园等智能终端领域。
在工业领域，“猿人行走”边缘智能分析盒可识别工人服装，加强安全生产管理监管，识别电子边界和操作规范，避免事故发生，助力企业进一步转型升级。
在能源领域，可实现“无人巡检、智能采集、自动化管控”的智慧能源新模式。
例如，通过猿走边智能分析盒，可以识别烟雾、火灾预警、识别液体泄漏、识别气体异味，消除和防范重大事故风险。
森林面积大，安全隐患不易发现。
猿人行走可以利用烟雾和火灾预警识别，对森林火灾做好各种应急处置任务，实现“早期发现、精准预警、快速部署”的智能化新模式。
此外，猿行还可以识别军工、能源、制造等领域的生产安全、入侵预警、案件险情、表情、非法操作等数十种场景，深度赋能工业多个高价值场景。
安全生产，为客户创造极致业绩。
“猿行”的目标以“让一切触手可及、可理解”为愿景，以人工智能赋能边缘计算，打通物联网应用的最后一公里。
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