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        華為安防開啟“機器視覺”之旅,會是產業智能化的新開端嗎?

        作者: 時間:2020-03-24 來源:粵訊 收藏

        走入2.0時代:華為的新長征

        本文引用地址:http://www.104case.com/article/202003/411265.htm

        那么,接下來等待著華為的又將是怎樣的星辰大海?

        恐怕還要從技術本身的應用潛力說起。

        之所以安防成為的落地首a選,與其數字化成熟度、應用場景清晰不無關系,總結一下就是“有的算、有效果”。

        伴隨著千行萬業的數字化迭代,機器視覺有希望被應用到更廣闊的領域嗎?

        華為認為答案是肯定的。

        其實,早在改名“HoloSens機器視覺”之前,2019年10月的安博會上,華為就已經帶領該技術從安防領域向更深更廣處起航,借助一站式智能視頻算法商城——HoloSensStore,輸出相關模型,讓千行萬業都可以借助5G+AI+視覺技術,趕上智能化這趟時代快車。

        而從最新的官方信息我們得知,華為HoloSens機器視覺的最新定位,被清晰地描繪成“萬物感知入口、行業數字化抓手、智能世界的眼睛”。

        至此,華為通過大刀闊斧的“正名”,將機器視覺技術從“安”與“防”的角色中分化出來,正式向著“萬物感知核心”進化。

        當然,要應對好這一新挑戰,華為至少要回答三個問題:

        1.做什么?

        一言以蔽之,就是補強機器視覺的應用范疇,從早期智能安防的重采集、重感知,開始向更考驗智慧能力的領域輸送系統級的“大視頻應用”。

        比如依賴于實時視頻感知的ADAS(高級駕駛輔助系統)、AGV(自動引導車),需要視覺系統來行動和交互的機器人,自動完成高精度檢測的工業視覺機械臂等等,甚至包括更智能的安防系統平臺,都可以借助更強大的機器視覺技術來實現。

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        2.怎么做?

        當機器視覺向更廣闊的領域走去,它就不再僅僅依賴視覺能力本身,還需要添加進自然語言處理、邊緣算力、其他智能終端傳感器等,來共同實現視覺數據的效用最a大化,驅動千行萬業的數字化轉型。

        顯而易見,這個千億美元體量的市場,考驗的不是企業在一城一池的戰斗力,而是在5G、AI、云、機器視覺等綜合能力布局,都不允許有短板。

        這也就不難理解,今年一月的華為組織架構調整,新增的第四大BGCloud&AI,為何將工業視覺、自動駕駛等都整合到工業智能體當中。

        接下來,華為機器視覺必然能夠從華為技術生態內得到更強大的資源支持和滋養。

        3.誰來做?

        解決了路徑問題,接下來就要面對執行層面的主體之爭。

        我們知道,華為的傳統是恪守業務邊界,不做應用,不與客戶爭市場。那么,“萬物感知”的愿景應該與誰來共同搭建呢?

        加強機器視覺的產業生態打造,實現技術的開放、共贏,讓相關從業者從中受益,就成為華為接下來的重要任務。

        借助一站式智能視頻算法商城HoloSensStore,廣泛輸出了可運行于華為軟件定義攝像機和智能視覺平臺的優秀第三方算法,滿足金融、能源、教育、園區等諸多行業智能化定制訴求。

        比如人臉識別簽到在辦公場景的應用,自主餐廳的菜品識別、是否合規佩戴口罩或安全帽的安檢審查等等,都讓機器視覺以實用、便捷的形象,開始深入并改變了普通人的生活細節。

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        一個有趣的現象是,一些傳統安防巨頭也開始啟動向“基于視頻監控的物聯網解決方案提供商”的過渡。這或許也側面說明了,華為更名背后的場景升級,不僅是華為和人工智能自身的技術溢出需求,也是安防行業技術承載飽和所必然會出現的選擇。

        剛剛出發的華為機器視覺,走向何處?

        三月伊始,華為機器視覺也將走進另一個戰場。

        它會以何種面貌改變我們的生活,交付怎樣的價值,或許才是每一個你我這樣的普通人所關心的。

        按照技術和產業發展路徑來進行推演,我們認為應該會有三個領域發生重大的變化:

        第一,做深做透安防。

        正如前文所說,安防是機器視覺技術應用最a為成熟、完善的領域,本質上也是華為機器視覺業務的壓艙石。所以改名并不意味著與“安防”的訣別,而是升級。

        尤其是目前,智能安防剛剛完成了市場需求的重新定義,伴隨著數據分析決策與前端感知技術的持續深化,提升端側智能,未來還會釋放更多、更豐富的新應用,這也是華為“云邊端”戰略的重點。

        有數據顯示,到2022年,智能安防市場的復合增長率將達到40-50%左右。比如許多原本不被重視的地點的區域,比如社區、銀行、酒吧等都會被增補設施,而人臉識別等算法的加強,也會給門禁業、金融、公共安全等帶來改變。

        第二,整體智能水平提升。

        除了場景的擴展,我們發現更令人心動的是技術本身迭代后的變化。

        以安防為例,此前是解決一點、一處的需求,所以前端硬件-網絡傳輸-后端淺AI的模式就能夠基本滿足。但伴隨著華為將更高性能的機器視覺算法,以及自然語言處理、數據協同等技術引入之后,一個智能視覺系統就更能夠解決長期性的問題,比如對一個社區的整體防控進行實時監控、主動預警、查漏補缺,未來甚至有可能發展到整個城市。

        第三,觸發AI新的可能。

        智能安防、智慧城市等發展如火如荼,但這其實只是AI時代的序曲,有大量的機器學習能力還有待于被各行各業所理解和接受。

        視覺作為信息獲取最a直接、也是最a高效的門檻,在進程中的應用自然也充滿了想象空間。

        結合了AI算法、芯片及大數據應用的“大視頻應用”,能夠主動理解萬物,能給人類社會帶來哪些驚喜,這恐怕才是華為機器視覺想探索的未來面貌。

        已經完成第一階段探索的華為,接下來將橫渡風雨前往大洋彼岸,追尋機器視覺的新大a陸。

        此時,我突然想起了《海賊王》中的一句話——我不會去統治這片大海,在這片大海上,最自由的人就是海賊王!

        手握著技術之槳、不斷出發探險的華為,才有資格成為這片產業大海中最自由的人。


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