前言：在國家天網工程的規劃中，2000多萬臺攝像機已部署在交通要道、治安卡口等公共聚集的複雜場所，以滿足城市治安防控和管理需要。在這一視頻監控過程中，高清視頻將產生海量獨立、零散的視頻數據，而傳統的人力查看不僅工程浩大，精準度也不高。這時候，視覺大數據的作用就體現出來了。基於緊湊視覺特徵技術的高性能索引，視覺大數據利用攝像機和電腦代替人眼提取視覺線索，再對這些視覺線索進行分析及學習，最大程度助力城市公共安全。但視覺大數據目前在安防領域的落地應用究竟如何呢？本次我們有幸邀請了博雲視覺（北京）科技有限公司副總經理孫以強，一起聊聊他們能“看懂”世界的視覺大數據。
A：博雲視覺（北京）科技有限公司副總經理 孫以強
Q：請先對博雲視覺進行簡單介紹。
A：博雲視覺是一家專注視覺智能分析搜索技術研究與應用的人工智能科技公司，致力於標準化的人工智能技術，打造以視覺信息為入口的大數據智能分析平臺，為安防、互聯網等領域提供全方位的智能視覺搜索與分析解決方案。
針對安防領域，博雲視覺為天網工程智能化、雪亮工程智能化、交通管控智能化、電力電網巡檢智能化等項目，提供基於視覺智能分析的算法支撐和完整解決方案,可在百億級海量圖片或視頻中搜索目標，刻畫目標軌跡。
Q：能否對博雲視覺在安防領域的的核心產品，以及與同類產品的差異化和競爭優勢進行介紹？
A：在安防領域，博雲視覺的核心產品是未名智瞳智能視覺分析系統和未名雲腦智能視覺大數據系統。與業內其他同類產品相比，博雲視覺未名系列產品在算法和架構設計上更勝一籌，更注重深度學習算法與底層視覺特徵算法的融合互補。
具體來說，當前的深度學習算法比較依賴海量訓練數據，但深度學習並不能訓練出所有安防用戶最終關注的目標特徵，並且在可見的一段時間內，很多安防場景需要的特徵缺乏足夠的訓練數據支撐。而底層視覺特徵算法恰好能彌補深度學習算法這方面的缺陷。
博雲視覺的核心成員來自北京大學數字視頻編解碼技術國家工程實驗室，早年在ISO/MPEG國際標準制定過程中主要負責用於描述視覺目標底層特徵的“緊湊視覺描述子”部分，所以在底層視覺特徵領域，博雲視覺具有國際領先的技術優勢。
Q、博雲視覺的大數據智能分析平臺如何部署視頻流數據、人身份數據在雲+端的應用模式?
A：博雲視覺提出了雲+端視覺處理模式，可以靈活的將目標特徵分析服務部署在前端各級匯聚節點（即“端”），提取的特徵流和綁定的視頻流形成雙流傳輸到中心，在中心進行目標特徵的集中索引和存儲（即“雲”）。同時，博雲視覺正在致力於人工智能視覺特徵國家標準的制定，藉助國標，未來不同品牌的目標特徵提取終端，也可以接入同一個目標特徵管理中心，可有效解決當前眾多算法廠商百家爭鳴但中心無法統一管理的問題。
Q、博雲視覺的視覺搜索技術在當前安防行業的產品和方案中有哪些應用表現？目前的落地效果如何？
A：就目前而言，博雲視覺的智能視覺分析和管理系統已經在山東、福建、廣東等地的項目上成功應用，在公安偵破案件、綜治人員管控、交通異常分析、零售商品識別等方面均有成功案例。未來公司將持續參與各地的智能化改造建設，在實際項目中不斷優化算法和解決方案。
Q、博雲視覺將採取什麼市場策略切入和推動市場的接受和應用，有什麼區別於傳統安防的商業模式嗎？在安防領域，公司面臨的最大困難是什麼？
A、現階段博雲視覺將考慮和集成商合作，博雲視覺進行算法能力和解決方案輸出，由集成商做用戶對接、應用定製、項目實施，分工合作。同時博雲視覺也會積極利用現有資源，和最終用戶進行對接，瞭解一線需求，打磨算法和產品方案。
此外，立足於人工智能視覺特徵國家標準的相關工作，博雲視覺也會積極和行業主管單位、安防協會、地方政府等形成戰略合作關係。
當前看來，博雲視覺應該是安防領域的新面孔，最大的困難在於需要花較多的時間去建立用戶對於博雲視覺的品牌信任。
Q：博雲視覺如何看待與傳統廠商的關係？
A;傳統廠商的產品大多已經定型，每個場景固化單獨的產品形態，基本不會為客戶做接口和算法優化的定向二次開發。而AI創企的算法優化相對積極，對於客戶要求的接口定製或功能定製響應也相對靈活。在公司看來，博雲視覺應該與傳統廠商達成合作關係，在人工智能視覺特徵標準領域，AI算法創企和傳統安防廠商擁有很多合作空間。在安防領域，並沒有哪家企業能夠獨霸，合作才能共贏。
Q：博雲視覺如何定位自身在安防行業的角色？
A：博雲視覺將自身定位為城市智能視覺特徵聯網的推動者。公司基於早年參與ISO/MPEG國際標準制定積澱的豐厚經驗，積極參與由新一代人工智能產業創新戰略聯盟（AITISA）牽頭的人工智能國家標準制定工作，擔任人工智能標準組聯合組長。現階段主要致力於標準化人工智能技術的落地應用，即基於深度學習算法和底層視覺特徵算法融合的技術和產品，為安防行業廣大集成商和用戶提供算法引擎及解決方案。
Q、如今涉足此類大數據視覺分析平臺的的公司越來越多，包括BAT公司。貴司如何看待BAT公司強推的同類產品方案對自身方案的影響？如何看待這種趨勢？
A：BAT公司的強項在於互聯網數據優勢及算法SAAS平臺建設方面，但安防行業是一個數據相對封閉的行業，尤其是與政府部門相關的圖像數據，並不允許流向互聯網，這也是行業經常談及的AI+行業和行業+AI的區別，而安防行業更符合行業+AI的特點。
BAT公司無論是從公司專長考慮，還是從盈利模式考慮，都不太會擼起褲腿深入到安防一線項目中。所以，安防行業的垂直項目，更多還得靠安防行業本身的玩家來支撐。也正是出於這方面考慮，博雲視覺從成立伊始，就把安防行業場景化、產品化和項目落地作為公司最核心方向進行著持續的戰略投入。
Q：可以這樣說，這波AI技術將安防行業作為主戰場。博雲視覺認為AI對智慧城市或安防行業帶來的影響體現在哪些方面？還有一些尚未涉及的新商機嗎？
A：對安防行業來說，人工智能的主要作用就是降本增效。傳統安防行業對於視頻的處理主要是瀏覽、存儲、錄像回放，主要還是依靠人力。而AI的到來，使視頻監控由原來的人力為主向智能化發展，也真正由事後查證向事前預警邁出了可喜的一步。
隨著各項算法的不斷精進、聯動機制的不斷優化，安防的智能化程度將越來越高。同時，隨著視覺目標提取技術的成熟，安防企業將能從海量的城市監控畫面中獲取海量的大數據，為未來的大數據挖掘提供取之不竭的資源。
編後語：
機器視覺作為一門研究讓機器如何“看“視覺的科學，視覺大數據是其核心所在。然而，視覺大數據發展多年，如何從這些死板的數字讀出有意義的視覺線索，仍是其最核心的問題。
當前看來，視頻大數據若想最大化助力安防行業，必須解決數據感知、數據認知兩大技術難題，才能利用視覺數據本身不同的尺度進行更好的視覺數據分析，挖掘出更高階的視覺信息。
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