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2021年12月11日，由雷峰網(公眾號：雷峰網) & AI 掘金志主辦的第四屆中國人工智能安防峰會，在深圳正式召開。
本屆峰會以「數字城市的時代突圍」為主題，會上代表城市AIoT的14家標桿企業，為現場和線上觀眾，分享迎接數字城市的經營理念與技術應用方法論。
在上午場的演講環節上，海康威視EBG解決方案部總裁李亞亞為峰會帶來了精彩演講。
李亞亞認為物聯+AI，是實現數字化轉型的重要橋梁。
海康威視打造產業實踐所需的技術支撐體系，基于體系化的智能設備和軟件技術架構，支持算法模型和智能應用，輕松便捷的部署和應用，服務各個行業，以開放融合的態度，迎接AI產業的新融合、新發展。
智能物聯技術是數字化轉型中重要的技術之一，數字化轉型的一個特征是物信融合。海康威視在產業實踐中，通過物聯+AI，在數字車間、產線合規、巡查巡檢、智能考勤等方面助力企業實現數字化轉型。
“要把智能物聯，以及其他技術嵌入價值鏈，去服務行業，才能把事情做好，而不是僅僅通過技術創新或者顛覆。”
以下是李亞亞演講全文，雷峰網AI掘金志作了不改變原意的整理與編輯：
今天我分享的主題是《智能物聯助力數字化轉型》。
先簡單介紹一下海康威視，我們是一家成立于2001年的高科技公司，二十年來不斷融合前沿技術，從最初的視頻壓縮板卡研發制造商，發展成為目前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，產品和解決方案應用到全球150多個國家和地區。我們通過構建開放合作生態，為公共服務領域用戶、企事業用戶和中小企業用戶提供服務，致力于構筑云邊融合、物信融合、數智融合的智慧城市和數字化企業。
海康威視構建了從感知到認知、從邊緣到中心、從硬件到軟件、從數據到智能的全系列產品閉環和解決方案體系，為數字化轉型提供一站式服務。
今天的匯報包括兩部分：1、人工智能技術實踐應用；2、智能物聯助力數字化轉型的理解。
我們以海康威視人工智能的發展階段來介紹一下人工智能技術的實踐應用。
海康威視在2006年開始組建算法團隊，開展智能算法研究，2007年開始陸續發布行業智能產品，大概2013年開始布局深度學習，開始新的人工智能的研究，2018年，海康發布AI開放平臺，目標是通過開放式的AI開放平臺降低技術門檻，助力全行業具備產業實踐能力。
最近兩年，海康威視完成從感知智能進入認知智能的進化，構建了相對完整的AIoT技術體系，從軟件到硬件、從能力到設備底層的全面開放，形成體系化的能力，與合作伙伴一起助力各行各業的數字化轉型。
海康一直在感知智能、認知智能上持續深耕。在場景賦能上，我們的人工智能項目積累已經超過數萬個，覆蓋數百個行業。
從生產制造到城市服務，在制造業、餐飲、工地、氣象、水利、生態、社區等各個細分領域，都已經應用人工智能。
我們不斷探索，目前形成了體系化的技術支撐能力。
可以看到，最左側是算法生成、模型數據處理，算法模型包可以下載到整個體系化的設備中，設備底層系統是開放的，叫做HEOP設備開放體系，產品形態也很多，我們不單有攝像機產品，還有后端服務器，嵌入式的智能服務終端，包括移動類的設備，這些設備都可以開放給合作伙伴。
隨著算法類型和算法應用的不斷增加，智能終端的數量快速增長，出現了算法調度等以及很多新的需求，我們形成了統一的軟件體系支撐。
目前，基于體系化的智能設備和軟件技術架構，形成了支持算法模型和智能應用，輕松便捷地部署和應用，服務各個行業。
這是我們2018年發布的AI開放平臺，三年來這個一站式算法訓練平臺一直很活躍。公司2020年年報的數據顯示，注冊用戶超過兩千家，覆蓋行業超100個行業，2020年的訓練模型超過1.5萬個，這個平臺的目的是通過智能促效能，助力產業升級轉型，實現社會效益最大化。
在獲得了很多成果的同時，我們從產業實踐中總結了三點思考。
1、單靠AI不足以滿足業務的應用，目前大家理解的AI更多是AI+可見光，前面的舉例也是AI+可見光為主，我們發現只有可見光不夠，應用落地應該是AI+多維感知。
2、單靠算法不足以支撐業務應用，應該是算法結合業務場景，脫離業務場景的算法，無法去實現碎片化的落地需求。
3、一人拾柴火不旺，一家、幾家企業的能力是無法滿足整個行業所有需求，一定要形成合力，通過生態合作降低投入資源，提升投入產出比。
人工智能與物聯感知技術融合是必然趨勢。
深度學習需要物聯網的傳感器產生、收集來自不同類型的設備的海量數據，物聯網也需要靠人工智能做到實現感知與認知。物聯網有了人工智能這個加持的能力，可以讓我們做更多的事情，AIoT能實現萬物數據化、萬物智聯化,最終形成一個智能化生態體系。
物聯感知技術，不僅僅是可見光，我們從可見光向全電磁波譜兩端不斷延伸來看一下各種技術具體的應用場景。
視頻可見光是屬于電磁波一種，從這張圖可以看到，可見光在中間，往左側相繼是紫外線、X射線、伽馬射線，化學消毒、醫療、防偽、光刻等領域必須用到紫外線，安檢、醫療影像、工業探傷經常用到X射線，伽馬射線應用領域主要在醫療手術和工業探傷領域。
右側是紅外，紅外線又分近紅外、中紅外、遠紅外。近紅外成像，可以進行食品、藥品的成分檢測，物質分析等；中紅外主要運用于工業測溫、電子測溫、氣體氣云成像產品等；遠紅外，應用于工業中加熱熔化、干燥等工序、醫學理療等。
毫米波雷達，主要在安檢、雷達、通信、遙感（如測量體機等），厘米波/分米波/超短波/中波/長波/超長波等無線電波多用于通信、導航、廣播和電視，日常生活中也可以碰到。
我想說明不同的領域需要的感知能力不同，包括聲音所在的機械波也是非常大的賽道，如何將感知能力和AI結合，這才是解決問題的方法。
融合全面感知、AI、大數據、機械自動化等技術，通過不斷創新與實踐，打造出一系列適配場景應用的新產品。
我們做了很多探索和嘗試，將AI、感知、大數據、機器自動化等進行融合，打造出一系列適配場景應用的新產品。
大家看這張圖，這些產品的外觀與攝像機并無關聯，但其中運用了很多AI+物聯的技術，形成泛知物聯的產品體系。
這是未來一個重要的方向，隨著場景需求變化，產品的形態都會發生變化，背后的技術能力也會發生變化。
下面舉的兩個例子，都是非可見光和人工智能的融合。
左邊的案例是X光智能安檢機。我們在很多場所調研后發現安檢需要專業能力，安檢人員人工檢測非常辛苦，我們通過AI能力和X光結合的技術，降低安檢崗位的工作強度，智能化提醒違規物品的復核檢查。
右側是熱成像+AI應用，在港口、河邊等場景，晚上人的眼睛是無法準確識別，我們通過AI+熱成像的結合技術對船只進行智能識別，結合業務在多各業務場景中使用，效果反饋很好。
視覺應用領域，隨著技術不斷發展、不斷創新，視覺感知應用領域不斷擴展，技術發展驅動場景拓展。
我們以可見光視頻舉例，隨時技術的不斷發展，視覺應用從安防、安全領域不斷擴展應用領域。從安防到交通到工業機器視覺到工廠內部的管理，到醫療、辦公室辦公、生活。
AI應用正在千行百業加速落地，物聯網、人工智能等先進技術與實體經濟廣泛深度融合，幫助企業經營者實現業務價值，因此要在具體的行業場景里結合AI應用。
舉一個例子，場景非常簡單，這是一個水泥廠的應用，檢測料口是否堵塞。如果不和場景結合，只是提需求說檢測下料口堵料檢測，是做不出來可落地的應用的，一定要結合具體的場景。右邊的皮帶空載檢測也一樣，不同行業的皮帶空載檢測需求不一樣，要結合場景和業務做，以需求為驅動。
人工智能出現了，人工智能在與各行各業的融合中，不斷催生出新技術、新產品、新產業新業態、新模式，當然催生了很多新的名詞和產業，比如智能制造、智能交通、智能安防、智慧醫療、智慧教育等各種新詞。
眾人拾柴火焰高，海康威視未來會持續向外進行產品開放，能力開放，標準開放，以開放融合的態度，與我們的合作伙伴一起，迎接AI產業的新融合、新發展。此外海康威視還啟動了“STAR公益伙伴計劃”未來，傳遞共享AI能力，計劃通過智能物聯的能力去協助公益項目落地，在生物多樣性檢測與保護、環境檢測與保護、文物保護、數字鄉村等方面進行能力共享。
智能物聯技術在數字化轉型會起到什么作用呢？
從當下的整體態勢來看，作為技術廠家，我們更多的是用技術的確定性去面對當下的不確定性。
為什么出現數字化轉型？我們認為有四大因素在驅動。
1、成本提升。人口老齡化導致勞動力優勢減弱，工資成本上升，需要智能制造提升生產效率。
2、政策支持。自上而下的體系性政策文件支撐制造業改革，同時也符合全球制造發展趨勢，比如浙江的未來工廠。
3、產業升級。傳統工業附加值低，產能利用率低倒逼中國產業升級，通過智能制造提升附加值。
4、技術發展。AI、物聯網、云計算等技術發展迅速，為智能制造轉型打下堅實基礎。
在數字化轉型中，從物理世界到數字世界的“數字化”轉換中，物聯+AI扮演了重要的橋梁作用。
數字化轉型到底是什么？不同的人有不同的理解，我們認為數字化轉型是從信息化時代開始，最開始信息化時代解決企業/政府內部的數字化問題，比如企業的內部管理、生產過程、事務處置，現金流動等業務從線下到線上，實現企業內部的數字化。
第二階段互聯網時代，實現是商品、貨品的數字化，從B2B電子商務到B2C電商平臺，處于風口的電商直播也是一種數字化商品銷售活動。
第三階段是移動互聯網時代。智能手機出現后，人就開始數字化了。準確地說，人的數字化（行為、作業、交易、規范等），一旦人可以數字化，個性化的生活服務就出現了，所以諸如網上掛號、移動服務、遠程教育、網絡約車等都生活服務的數字化就出現了。
第四階段是智能物聯時代，機、物、環境、態勢、行為等，萬物皆可數字化。基于智能感知技術，通過感知和采集各類設備信息數據，建立起物聯感知數據網絡，比如生產車間的環境溫度、空氣濕度、氣體濃度等的數據采集。
我們從智能物聯的角度，結合物信融合，去看待一個企業的數字化體系，底層是大量感知設備，全面感知機、物、環境、態勢、行為，整個企業所產生的如產品數據、設備數據、環境數據等數據都可以數字化，采集的數據數字化之后形成泛在連接，連接之上，通過如場景化的智能平臺或者認知智能預測分析平臺應用實現智能化支撐與應用，最頂層通過各類型屏化終端，支撐智慧、調度、集控、運營、決策、分析等。
數字化轉型到底是什么？再次回到這個問題。
每個企業對數字化的理解不一樣，數字化轉型的理解與實踐路徑沒有統一定論，海康威視從自身的實踐經驗進行總結和歸納。
總結來看，第一階段，信息化是起點和基礎，信息化解決的是企業內部的數字化需求，當然，這中間有非常重要的移動互聯網技術，前面也提到了。
第二階段，一是產品設備設施物聯，實現產品從設計、采購、研發、生產、服務等是完整給的數字化，通過智能物聯網結合信息化技術，實現價值鏈系統與生產執行交付系統的融合，這是產品設備設施物聯。二是場景物聯，實現各種場景里的行為態勢、現場管理，環境檢測等做成數字化，實現現場管理的場景數字化轉型。
基于前面階段實現數字孿生和數字化創造兩個目標，在第三個階段通過物信融合幫助企業實現優化、控制、迭代，通過數智融合幫助企業實現推薦、洞察、決策。
下面通過幾個例子，介紹一下智能物聯能力在數字化轉型中的具體實現。
第一個，通過物聯+AI+AR，視頻實景疊加相關生產數據，實現生產信息與真實世界融合，直觀呈現生產管理場景，輔助管理者做好工廠精細化管理，實現數字車間的數字化轉型，這是未來工廠的一種模式。
未來有多種數字化轉型模式，這是其中的一種。
第二個是企業生產車間場景的無塵車間。通過物聯+AI技術，自動判定員工進入無塵車間的是否著裝規范，是否戴口罩、戴手套、手持異物等，AI攝像機推理結果并聯動風淋門的開關。
第三個是巡查巡檢結合智能物聯的應用轉型，這個占地面積約21萬平方米的生產園區，園區巡查管理困難，人力巡檢效率較低。為了提高企業智能化綜合管理水平，結合實際情況，我們積極開展數字化轉型建設實踐工作，通過巡檢引擎應用組件，變革作業方式，融合線上視頻巡檢、線下APP巡檢、AI智能巡檢，打造智能巡檢應用，提升巡檢業務效率，形成系統閉環管理。
第四個是考勤管理的數字化轉型。某制造集團一共約4000名員工，除固定辦公人員和業務員外，各個廠區還有大量的產線工人。員工長期通過指紋打卡和紙質單據的方式進行考勤，人力資源需投入大量精力進行數據的計算和排班的核對。數字化的考勤轉型，一站式解決了考勤、出入權限、測溫、代打卡管理等多種業務訴求，提升業務效率，增強管理效果。
海康威視整合資源，形成了數字化轉型的體系，從需求分析與愿景構建、到建設方案設計與規劃、到最后的交付路徑方法，形成一套體系化的資源整合能力，將智能物聯數字技術嵌入產業價值鏈，賦能千行百業，實現數字化轉型。見遠，行更遠。雷峰網雷峰網雷峰網
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