智東西（公眾號：zhidxcom）文| 李水青
智東西4月23日報道，2020年初，一場疫情讓許多城市和各行各業的運轉按下暫停鍵，而與此同時中央多次提出的新基建政策將5G網絡、數據中心、人工智能等技術推向新的高度，各地近3000億新基建投資公佈，令市場精神一振。
在這個背景下，城市視覺中樞能起到什麼作用？紫光華智產品行銷中心總監蘇佳認為：“深度融合視覺能力與物聯感知能力的城市視覺中樞，將成為數字城市的重要基礎設施之一。”
蘇佳分享了城市視覺中樞在疫情期間的實踐經驗，他指出，基於城市視覺中樞建立的立體管控圈，可實現10分鐘從發現感染人員到分析出行軌跡，1小時發現密切接觸者和疑似感染人群，2小時分析城市疫情態勢，實現疫情突發事件下的快速反應。
在疫情穩定之後，城市視覺中樞在各行各業的復工復產中又充當什麼角色？來自城市治理、企業園區、交通管理 等幾個不同領域的專家對此進行了解讀。
2003年，“數字城管”的說法剛剛出現，當時普遍採取的還是數字報表的形式進行城市管理，十幾年過去了，人們開始利用視頻識別算法進行城市管理。
據統計，城市管理類事項可達100多項，但是其中大約只有十幾項為高頻事件，可佔案卷總量的75%以上。按照傳統的城管數據採集方式，需要投入大量人力物力，且及時性不高。但通過城市視覺中樞的視覺識別能力進行數據採集，覆蓋範圍、發現類型都會有質的提升。
城雲科技（中國）有限公司產品中心副總經理陳剛說，目前市面上的城市治理視覺算法存在一些問題，首當其衝的是“算法不準”。陳剛認為，其實也不是算法本身的問題，而是算法和行業規則無法匹配，比如：推車慢走會被識別流動商販，就會引起新的投訴。因此，視頻算法不能僅憑几個畫面、幾幀圖像斷定，還需要考慮時間、天氣、地點等眾多因素。
陳剛舉了幾個案例來闡述觀點。首先是工程車拋灑渣土問題，其中的一大難點拿不到是過境車等車輛數據。有一種方案是拍車尾巴後面的髒東西，但因為樣本少且不規則，導致訓練算法質量不高。於是，其它因素比如慣性作用就被考慮進來了。通過構建車輛的慣性模型識別汽車在哪些路口拐彎處容易拋灑，結合車上的物聯網，拿到類似於“空載滿載”等信息，綜合獲取信息而不是執著於拋灑行為這一動作，識別管理的效果將大大提高。
還有一個比較典型的是共享單車亂停放問題，單車亂停放使一些地鐵口、路口擁堵嚴重。相關部門一開始的舉措是向單車商要數據，但是中間輾轉耗時良久。通過城市視覺中樞系統，則能夠快速生成共享單車熱力圖趨勢，從而指導停放管理。當下，共享單車停放痛點已經成為過去式，但類似的新事物還會出現，其中展現的對新事物的接納能力也十分重要。
將視野轉移到園區安防領域，紫光華智泛安防行業產品總監萬森林認為，目前園區安防大多形成了門禁報警、電子巡燈等多個子系統，痛點在於，許多子系統之間並沒有打通，就像一個個煙囪。萬森林說，紫光華智的視覺中樞體系首先就是把不同子系統數據打通，不僅涉及安保，還致力於輔助生產。
在安保層面，要將整個園區無死角覆蓋，實現全要素全時空安防。而紫光華智推出的算法與硬件解耦理念，能使算法算法按需配置，提供技術支撐。
▲企業視覺中樞總體框架
▲進入園區的用戶“無感”安保體驗
在生產輔助層面，涉及生產檢測、生產管理、生產標記、生產追蹤等多個流程，如何做到高效運營？萬森林認為，首先要讓管理者的日常運營做到“潤物細無聲”，然後在重大突發事故後，能快速應急指揮。
以吉林建龍鋼鐵視覺中樞為例，先前其視頻監控存在系統老舊、點位鬆散、智能功能少、不同子系統不協調等眾多問題。而園區面積大、業務多、人員車輛物資多，建設任務比較繁重。“建龍視覺中樞”則通過門禁系統、出入口管理系統、人員車輛軌跡檢測等系統保障園區全面安全，聯動黑白名單管理系統和全景巡查系統實現高效運維，並通過打通安全生產可視化平臺、智能周邊系統輔助生產。
萬森林說，對於客戶來說，最終呈現的還是一個可視化平臺。紫光華智與建龍客戶聯合開發的可視化平臺綜合安防、視頻雲、視頻智能分析三大核心組件，集成了各個生產業務系統。下一步，紫光華智還將進一步為該客戶定製算法訓練平臺，實現APS檢測、吊鉤檢測、推焦門靠目測等算法的定製。
最後，談到交通領域 ，保持道路“安全”與“通暢”是兩大基本目標。紫光華智交通解決方案資深專家孫祥祥認為，基於這兩大目標，交通視覺中樞可以基本分為智能執法、安全管理、指揮調度、交通態勢分析研判、智慧路口和信號優化控制六大細分系統。
以其在重慶花博會會中的落地情況來看，AI預審可節省人力60%以上，遺漏降低20%以上；智能警情管理平均每天監測到突發交通事故3起，突發擁堵10起；交通態勢研判使得車輛平均速度白天提升13%，晚高峰縮短20%。
從幾位專家的解答中，我們能看到城市管理視覺中樞的三大趨勢，包括AI模型更多地考慮場景多重綜合多維度數據，促進數據及系統間的壁壘打通，以及視覺中樞應用開始從安防切入到生產領域。算法、算力和數據是AI落地安防和產業的三架馬車，但在這三架馬車背後拉韁繩的人的智慧更加重要。
