把大象裝進盒子 海康威視AI開放平台小記

AI賽道，風起雲湧。

作為以視頻為核心的智能物聯網解決方案和大數據服務提供商，海康威視在人工智慧領域的探索，已整整十三年。2006年，海康威視組建演算法團隊；2013年布局深度學習技術； 2015年，將深度學習演算法和產品結合，創新推出「海康獵鷹」視頻結構化伺服器和「海康刀鋒」車輛圖片結構化伺服器，成為國內第一家推出結構化伺服器的公司。2016年，推出從前端到後端全系列人工智慧產品； 2018年10月，海康威視AI開放平台上線……

，這句源自《道德經》的古文被鐫刻在海康威視總部西區A樓入口處的巨石上面。從投入AI技術和產品研發，到把AI技術開放出去、讓更多用戶收益，海康這些年的布局，恰如一場久久為功的自我突破。

自2001年誕生起，海康威視由一家28人的創始團隊發展到超3.4萬名員工的全球科技企業， 「創造客戶價值」， 被置於企業發展的首位。技術研發契合用戶需求，達成商業與技術的平衡，正是如此，決策層對市場和技術的敏感度和預判顯得非常重要。

物聯網信息空間中有80%的數據是視覺數據，因此利用好視覺智能對場景進行感知，可以在場景中延展出大量的智能應用。

據海康威視研究院院長浦世亮回憶，在2011年的時候，海康的研發團隊已經接觸到很多人工智慧應用需求。不過，這種需求在當時就已經超出了公共安全的領域，開始更多地側重於實體經濟，譬如店鋪經營，污染排放監測等。

AI成為賦能行業的一種重要技術手段，但企業AI需求有兩個明顯的特點：場景化和碎片化。 以小區管理為例，就包括了車輛管理、垃圾清運管理、安全管理、防火管理等幾十種零碎的需求；而不同的場景，不同的行業里，需求又是千差萬別。

儘管AI需求非常旺盛，但AI在實體經濟中落地並不容易。數據、演算法、算力、產品和系統如五座大山橫亘眼前。顯然只有極少數的頭部企業可以去突破這些瓶頸，傳統行業和小微企業玩家幾乎不可逾越。

怎樣才能使數量眾多的傳統產業用戶受益於人工智慧技術的發展？浦世亮，這位人工智慧教父Geoffrey Hinton教授的擁躉，開始考慮將演算法、產品、雲服務等抽化成一套固定的體系來完成對人工智慧的集成，通過這種方式將技術分享出去，讓「天下沒有難做的AI」。

針對用戶需求的碎片化和場景化，他認為：海康必須要構建一個平台，讓用戶可以構建自己的AI能力。用戶可以沒有任何演算法基礎，但要能在這個平台上把面向自己行業的功能進行DIY。

一番醞釀後，他帶領團隊終於向公司最高層祭出了AI開放平台的技術方案。

海康最高層是有先見能力的。

2018年的早春 ，公司戰略規劃會議上，浦團隊的方案得到了總裁胡揚忠的肯定，胡揚忠示意他從海康威視研究院內部開始全力推進。

除了浦世亮，感到格外興奮的還有海康分管企事業業務群（EBG）的高級副總裁徐習明。企業用戶是EBG主要的服務對象之一，對於企業的需求，沒有人能比徐習明更清楚，通過AI開放平台賦能企業，為他們創造安防以外的更多價值，是用戶所期待的。

曾在IBM負責企業諮詢的徐習明對浦世亮承諾：EBG將全力支持AI開放平台建設。日後，AI開放平台上線的首批種子用戶幾乎都是來自於EBG的引薦，EBG還整合了上下游產品線，形成了完整的解決方案，順利解決了AI開放平台落地的系統問題。

AI開放平台還得到了公司其他中高層的共識和支持。AI開放平台的開放本身包括兩個層面：一層是雲平台的開放；一層是硬體的開放，包括硬體設備的前端和後端都將面向用戶開放。硬體的開放不僅滿足了缺乏硬體支持的企業的訴求，也讓攝像機更加智能，契合了邊緣計算的發展態勢 。

基石已築，一片旌旗飄展。

過去三年，AI技術快速發展，作為AI技術的集大成，一批AI開放平台上線，包括BAT等巨頭。

區別於如此眾多的AI開放平台，海康威視能為用戶帶來什麼獨特的價值？這是一個在構想之初就必須解決的問題。

在2019年的智涌錢塘大會上，浦世亮透徹解析了海康AI開放平台的先進性：第一、基於很少數據，快速生成滿足場景化的演算法； 第二、演算法訓練、編譯、優化全部自動實現，一站式服務；第三、基於海康的硬體基礎，開放了具有強大感知能力的產品。

對於很多雲廠商或者純演算法團隊來說， 「演算法訓練出來以後，還需要找到人幫他做設備、平台」，一位現場的聽眾不無興奮的說，海康AI開放平台才是真正貼近用戶的端到端的一站式服務。

具體應用流程又是怎樣呢？

浦世亮曾經舉過一個商場工作人員通過攝像機對貨架商品存量檢測的案例。工作人員首先在AI開放平台上創建演算法模型，並上傳少量現場的圖像，然後進行簡單的數據標定，在線訓練演算法模型，之後用戶將訓練好的演算法模型部署到海康的攝像機中，這樣一台具有貨架商品檢測和缺貨提醒的智能攝像機就完成了。

整個操作流程耗時不到1小時。

日拱一卒 ，聚沙成土。

2018年初，AI開放平台的內部技術突破工作正火熱進行。海康威視研究院演算法專家江南說，他團隊遇到的第一個困難是解決增量學習的問題。而當時，無論是工業界還是學術界，這個問題還沒有解決方案。

比如在零售店，識別過可口可樂的機器模型在識別百事可樂之後，會遺忘掉可口可樂，將可口可樂特徵的樣本拿進模型訓練後，機器模型又會遺忘百事可樂。如此，無法做到多種不同特徵樣本的同時識別的增量學習。

或許所有的從0到1都是苦熬的過程，在深度且長期的探索中，奇蹟出現，看似偶然，實則必然。

有一個周末，思索數月的江南，靈光一現， 他迅速把想到的方法寫成演算法流程圖，第二周上班後，大家一番研討，都覺得框架是OK的。突破口就這麼神奇地被打開了，一旦瞄準了方向，後面的進展就會勢如劈竹。

在完成模型訓練後，演算法在產品端的移植工作也需要投入大量研發。春曉，海康威視研究院演算法總監，他的團隊承擔了編譯器開發的重任。 「AI開放平台要正常運行，演算法模型需要經過這套編譯系統，才能部署到攝像機里高效運行。」

把訓練好的複雜的AI推理系統嵌入到相機端，就像把大象裝進盒子，這個過程有一定的難度，春曉團隊遇到了不小的困難。

他回憶說，「端上的晶元平台不像伺服器，通常設備資源比較緊張。為了資源節省，往往需要把模型精度降低，用有限的資源實現高效的運行性能非常考驗實現過程。這是在資源豐富的中心伺服器實現AI推理不會遇到的難題。"

類似這樣的難點還有很多，令人意外的是，採訪中，記者發現受訪者並不希望去過多談及困難，或許對於海康的研發人員來講，打倒「小怪獸」已是工作的常態。有趣的是，他們不約而同的把攻堅克難歸功於團隊的力量。

2018年10月10日，海康威視AI開放平台V1.0在螢石雲正式上線，面向用戶開放。第一個版本運行的非常穩定，此後開放平台又結合用戶反饋經過了多次的版本升級。

杭州澳亞生物成為了第一個吃螃蟹的人。上線當月，澳亞生物就藉助海康AI開放平台，用「視頻+AI」賦能藥品生產質量管理，實現視頻AI智能識別、違規事件實時報警、產品生產情況可追溯等精細化智能監管，取得了很好的效果。

同樣的，國內知名物業公司碧桂園服務則在具體的場景落地上，攜手海康威視將AI應用在治安安全、環境治理、交通秩序、設備設施以及各種服務場景中，造福廣大業主。

「從物的管理、人的服務到服務的智能，人工智慧是社區服務升級的新動力。」 碧桂園服務執行董事、總經理李長江曾表示。

目前 ，海康AI開放平台已經在零售、農業、物流、製造、餐飲、旅遊、氣象、環保等幾十個行業中幫助用戶實現了智能化升級，具有了廣泛的知名度。

2019年的智涌錢塘大會，台下滿滿當當坐著的，除了海康的用戶、還有投資人等。對於海康威視推出的AI開放平台，現場聽眾表示毫不意外，因為海康自己具備了AI能力，願意開放出來賦能更多行業用戶，在開放過程中海康自己也獲得了商業價值，可謂水到渠成。

在《活法》一書中，稻盛和夫開宗明義地指出「利他本來就是經商的原點」，要把單純的私慾（逐利）提升到追求公益的『大欲』的層次上。這種利他的精神最終仍會惠及自己，擴大自己的利益。」這，或許就是海康威視這些年一步步走向成功的「商業秘籍」吧。

(應受訪者要求，本文中部分人物為化名)

文/ 朱珠

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