王生进|清华大学发布AI使能平台，五大维度输出加速AI落地应用( 二 )
比如 ， 2005年 ， 公安部出入境管理局主持集成清华大学人脸识别技术 ， 世界上首次在我国出入境旅客最多的深圳罗湖口岸开通“旅客自助查验通道” ， 据王生进介绍 ， 这是世界上首次大规模应用案例 ， 验放旅客人数超过数亿人次 。
此外 ，清华人脸识别技术已在多地公安安防等多个领域得到应用 ， 其语音声纹识别在国防、网信领域得到应用 。
清华大学电子工程系研发了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 。
为了把先进技术服务于社会 ， 去年9月 ， 清华大学发布人工智能开放平台 ， 提供开发者SDK调用、人工智能技术开放服务、深度学习训练计算、AI应用解决方案、大数据数据集五大功能板块 ， 可部署各类AI算法框架 。
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今天的发布 ， 意味着从AI开放平台到AI使能平台的转换 。
王生进教授表示 ， AI使能不是单点技术 ， 是系统工程；
由以往中心控制、中心管理为主的AI赋能模式 ， 向增强用户AI能力、构建用户AI技术中心的使能模式转换 ， 使用户成为具有AI技术能力的企业 。
据他介绍 ， 提出AI使能 ， 是希望将AI能力分享给用户企业 ， 服务企业实现AI+产业升级 ， 提升企业AI核心技术竞争力 。 例如 ， 将行人再识别技术应用于安防辅助搜索 ， 或者应用于商业零售帮助商家进行客户轨迹分析、优化商品配置 。
王生进教授还透露说 ， 目前AI使能平台系统已投入试用期 。
四、AI与视频大数据融合应用
众所周知 ， 智能安防是AI技术最成熟的应用领域 ， 海量视频蕴含着大量的价值信息 。 随着智能安防日趋火热 ， 全国视频监控系统不断建设和快速发展 。
视频图像信息智能分析与共享应用技术、国家工程实验室主任、公安部第一研究所原副所长陈朝武 ， 则从“AI与视频大数据融合应用”的角度分享了一些思考 。
她认为 ， 视频大数据治理的产品特点是：高清、智能、安全、共享 。
除了云端智能化 ， 在摄像机前端 ， 软件定义摄像机采用了很多技术 ， 但变成产品化还有很长的路要走 ， 所有摄像机厂家都追求这几个指标：深度学习、智能前移、大数据实时应用、SVAC推动采集端智能技术发展及产业化进程 。
在陈朝武的记忆里 ， 十年前大型活动还跟视频监控关系不大 ， 如今离开视频监控几乎不可能了 。
据她介绍 ， 在《公共安全视频图像信息联网共享应用标准体系》中 ， 技术要求的1.1到1.3都已经发布 ， 这些标准与紫为云的运用均有关 。
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陈朝武还讲到视频分析评测与标准化视图库建设 ， 这是视频图像信息智能分析与共享应用技术国家工程实验室的主要任务 。
由于有效数据往往淹没在大量无效数据中 ， 这一建设主要面临的问题在于分析内容的基础数据、以及测试序列对全场景覆盖的问题 。
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五、AI的未来在哪儿？
AI的未来在哪儿？这是一个业界老生常谈的话题 ， 但随着AI在产业内的快速发展 ， AI的未来蓝图正在被逐步完善和清晰 。
中国安防行业协会战略专家组组长、广州市安全防范行业协会会长顾友良认为 ， AI的未来将是从联接到链结的时代 。
他认为 ， 开放和开源将是AI未来的两个关键词 。 他提出了一个有趣的概念 ， 认为未来产业是智链生态（人）、物链生态（物）、云链生态（云）、数链生态（数）、信链生态（信任） 。
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顾友良还补充道 ， 有了开源的基础 ， 如果企业没有核心竞争力 ， 在蜂巢里就会被吞没 ， 所以要在开源之上增加创新的东西 。 他相信未来的社会是信任的社会 ， 信任评分将成为重要的考量 。
北极光创投AI领域投资人赵顾则从投资的角度 ， 提出去中心化与场景定义计算的概念 。 此前智东西曾在《北极光杨磊：半导体投资要警惕“低端陷阱” ， 场景定义计算创新》一文中 ， 和北极光创投董事总经理杨磊进行深入对话 ， 探讨AI和半导体领域的投资心经 。
今日 ， 赵顾再度强调场景定义计算的三个趋势：云与边缘的分裂、端智能的崛起、基于存储的计算 。
（1）云与边缘的分裂：云和边缘场景需要高效率与高灵活性兼顾的新型架构 ， 软件定义的、异构的、针对场景的超大并行化构架可以兼顾ASIC的效率和GPU的灵活性 。
（2）端智能的崛起：端的数量以几何级数增长 ， 智能从云向端迁移不可避免 。
（3）基于存储的计算：过去的模式是“基于计算的存储” ， 未来十年是“基于存储的计算” ， 存算将像人的大脑一样合二为一 。
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