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城市大腦“眼疾”未愈,智能城市究竟離我們多遠?

2019-05-14 09:37 腦極體
關(guān)鍵詞:城市大腦智能攝像頭

導讀:近幾年來,城市大腦概念可謂如火如荼。

近幾年來,城市大腦概念可謂如火如荼。

相比于前兩年大家對這一概念比較陌生,如今相信大部分讀者應(yīng)該都已經(jīng)知道,所謂城市大腦的基本內(nèi)涵,是指用公路上的大量攝像頭,來識別車流、車牌和車輛,以及一些路段廣場上機遇攝像頭執(zhí)行人臉識別和人流判斷。

這些“城市之眼”收集的數(shù)據(jù),一方面可以幫助提升城市安防的智能化水準,比如預(yù)判人群擁堵、識別交通事故與可疑車輛等等;另一方面,城市大腦的作用主要體現(xiàn)在和交通燈、高架橋準入閘口的互動上。通過對車輛數(shù)據(jù)的識別和判斷,進而用城市大腦進行交通指揮,被廣泛相信是治理城市擁堵的有效方式。

這些技術(shù)邏輯近兩年被反復(fù)討論,加之科技巨頭的不斷加注與宣傳,很可能讓大眾覺得城市大腦已經(jīng)非常完善,可以真正承擔一座城市的“AI交通指揮官”。然而事實上并非如此,從一種產(chǎn)業(yè)構(gòu)思到實際落地,城市大腦,或者稱作智慧城市系統(tǒng),還面臨著非常多物理世界中客觀存在的困難與障礙。尤其是城市攝像頭體系本身,與后加入的AI大腦,二者其實存在著無法忽視的“代溝”。

這個問題應(yīng)該如何解決,近兩年也有相當多的學術(shù)討論。比如中國工程院院士、中國計算機學會理事長,北京大學教授、博導高文提出的“數(shù)字視網(wǎng)膜”理念,就廣為產(chǎn)學各界重視。在這一問題中構(gòu)成了一種代表性的解題方案。

我們似乎可以從數(shù)字視網(wǎng)膜應(yīng)運而生的現(xiàn)實問題,以及其發(fā)展思路中,共同探討這樣兩個問題:城市的智能,距離我們究竟有多遠?而如果希望拉進這個距離,目前有哪些急需開展的工作?

從這個角度思考,我們或許會發(fā)現(xiàn)數(shù)字視網(wǎng)膜既是一種學術(shù)創(chuàng)新,也是一個新的產(chǎn)業(yè)機遇。

“眼疾”未愈,城市大腦依舊幼稚

城市大腦概念,在現(xiàn)實執(zhí)行中面臨的第一個問題,也可能是最根源的問題之一,就是原本并不用于智能計算的城市攝像頭,如何與AI帶來的識別,甚至智能分析能力連接在一起?

這個問題涉及一個基本矛盾,就是智能發(fā)生在哪里。

今天一般的城市大腦與智慧城市項目,主要是將攝像頭收集來的視頻數(shù)據(jù)進行存儲,從而在云端用算法就行識別和分析。

而這里就有很多矛盾滋生了出來,比如傳統(tǒng)攝像頭收集的視頻數(shù)據(jù)過于龐大,清晰度也欠佳,AI算法很難識別。

即使攝像頭能夠提供高清數(shù)據(jù),但由于拍攝的視頻沒有進行特征提取,于是從提取到識別、檢索,再到推理的全鏈計算都必須發(fā)生在云端。這帶來的數(shù)據(jù)量非常龐大,云端將承受難以負載的數(shù)據(jù)壓力,從而影響識別精度與數(shù)據(jù)處理準確度。同時,把基礎(chǔ)視頻數(shù)據(jù)堆積到云端,客觀上也會造成過大的延遲,很難滿足交通場景里實時反應(yīng)的剛性需求。

同時,城市綜合體每天產(chǎn)生的視頻數(shù)據(jù),其本質(zhì)上堪稱一個“數(shù)據(jù)包袱”。這些數(shù)據(jù)存在哪?存多久?誰來看?如何檢索?在海量數(shù)據(jù)面前,這些問題一一成為了城市數(shù)據(jù)管理體系的重擔。

那么如果讓攝像頭自己具備識別能力呢?這是如今智慧城市的主要解決方案,但是由于此前的原版攝像頭不便拆卸,想要加入新的識別能力就要加裝一個新的攝像頭。于是我們看到了拍照攝像頭、人臉識別攝像頭、車牌識別攝像頭、車輛識別攝像頭等等;在路口抬頭一看,簡直能激發(fā)密集恐懼癥。

這些“智能攝像頭”識別出的數(shù)據(jù),本質(zhì)上無法做到匯融與底層打通,而是只能各自為政。后端的AI也就只能偏聽偏信,無法進行完整的交通場景分析,給出真正的“智能建議”。

那么如果讓識別和推理的全套AI能力都發(fā)生在攝像頭里呢?這帶來的最大問題就是端側(cè)算力不夠充沛,無法支撐復(fù)雜的計算。如果在每個攝像頭都加載大量AI算力和專用硬件模組,那將是一筆無法負擔的成本。而且想要讓AI全局化理解城市,各攝像頭也必須進行全局匯總。

這樣左右為難的問題,就是今天城市智能從理想到現(xiàn)實的差距。高文院士將之總結(jié)成“存儲難,檢索難,識別難和功能多樣化”四個問題,并且形象地比喻為城市的“自閉癥”和“弱視”。

那么如何破解城市的種種“眼疾”呢?如果也用仿生學來比喻,那就是今天城市有了云計算和AI作為大腦,也有了攝像頭作為眼睛,但是二者之間缺少一樣東西:視網(wǎng)膜。

未來城市,

需要一場“數(shù)字視網(wǎng)膜”安裝手術(shù)

哺乳動物的視網(wǎng)膜,可稱得上一件造物主的奇瑰之作。

視網(wǎng)膜的一個特性,是它隱藏在大腦和雙眼之間,沉默著充當人類智慧與世間萬物的翻譯。我們的視網(wǎng)膜,其實并沒有傳遞給大腦真實的畫面和色彩,而是對這些“數(shù)據(jù)”進行了優(yōu)化,讓我們的大腦直接處理可感可理解的視覺信息。

在高文院士看來,今天城市大腦與萬千攝像頭之間,需要加裝的就是這樣一層“數(shù)字視網(wǎng)膜”。

當然,數(shù)字視網(wǎng)膜并非真的要做一種仿生視網(wǎng)膜的硬件,而是希望能夠改變目前攝像頭只能看或者單一鏈路識別的功能。讓攝像頭本身擁有一定的AI處理能力,能夠?qū)ψR別到的車、人、場景進行主動特征提取。

從而讓攝像頭上傳到云端的視頻數(shù)據(jù),一路通過高效編碼作為數(shù)據(jù)存儲;另一路經(jīng)過特征提取直接作為智能大腦的“可讀物”。

這樣既把識別和推理等智能計算保留在了云端,又讓端側(cè)完成了初步的智能化解析,平衡了兩側(cè)的成本與效率關(guān)系。而云大腦與攝像頭的智慧結(jié)合,就是給城市安裝了一層新的“數(shù)字視網(wǎng)膜”。

這個技術(shù)設(shè)想,是希望從計算和視頻編碼的可行性上,將城市的“大腦”和無數(shù)“眼睛”結(jié)合為一體。而設(shè)想想要變成現(xiàn)實,需要建立在端側(cè)設(shè)備具有優(yōu)化的視頻編碼能力,以及AI領(lǐng)域高強度的視頻特征抽取能力。從而創(chuàng)造一個功能集成,能集編碼和特征編碼為一體的視頻和圖象感知系統(tǒng)。

換言之,軟件層的創(chuàng)新將帶給城市硬件系統(tǒng)更好的成本比值以及更優(yōu)化的效率。與目前大多數(shù)產(chǎn)業(yè)方案相比,這套系統(tǒng)的特點在于平衡了理想目標和現(xiàn)實中的可執(zhí)行性:攝像頭完成特征抽取,云端只負責識別和推理。云計算和終端各負擔一部分計算任務(wù),合理分配算力。用更優(yōu)化的視頻解碼技術(shù),以及AI帶來的視頻特征抽取能力,讓整套體系能夠在有限算力與帶寬條件下執(zhí)行。

即便如此,給城市做一場“安裝數(shù)字視網(wǎng)膜”的手術(shù)也并不容易。

挑戰(zhàn)、路徑與產(chǎn)業(yè)機遇:

數(shù)字視網(wǎng)膜的未來棋路

想要在新興的城市大腦技術(shù),與中國技術(shù)龐大、種類繁雜的城市攝像頭體系之間做出“智慧融合”。雖然具有強烈的必要性,以及技術(shù)可行性,但現(xiàn)實中還是要應(yīng)對眾多挑戰(zhàn)。

比如說,數(shù)字視網(wǎng)膜的創(chuàng)新邏輯在于,用領(lǐng)先的視頻編碼標準與編碼技術(shù),換取硬件門檻的降低。而這就要求在視頻編碼技術(shù)和機器視覺技術(shù)上達成一系列新的突破,讓數(shù)字視網(wǎng)膜真正“以內(nèi)功贏人”。

更重要的挑戰(zhàn)在于,數(shù)字視網(wǎng)膜體系,需要端側(cè)攝像頭具備相對通用化的視頻處理能力,尤其是AI相關(guān)的視頻特征提取能力。根據(jù)行業(yè)目前的普遍理解,這需要建立在專用芯片給攝像頭提供更有針對性的AI算力基礎(chǔ)上。這就需要一個從基礎(chǔ)硬件到算法層,再到產(chǎn)業(yè)層的整體配合。

其次,必須正視的一點,是數(shù)字視網(wǎng)膜體系不可能朝夕功成。全國龐大的城市攝像頭技術(shù),必須逐步替換。這需要優(yōu)先在現(xiàn)實場景中建立更多邊緣技術(shù)節(jié)點,通過邊緣計算來滿足端側(cè)AI算力的需求,逐漸向完全的數(shù)字視網(wǎng)膜體系過度。并且,如何針對已經(jīng)存儲的視頻數(shù)據(jù)進行重新的特征抽取與識別也是個問題,這可能需要具備更優(yōu)能力的視頻編碼軟件來執(zhí)行。

總而言之,我們可以看到“數(shù)字視網(wǎng)膜”這場城市大腦的新升級,將牽動硬件、軟件與產(chǎn)業(yè)層的多條線索。而走到現(xiàn)實當中,這為今天的智慧城市、城市大腦等項目提出的第一個挑戰(zhàn),就是城市大腦類項目整合者、AI算法公司、智能攝像頭廠商,包括芯片廠商和云計算廠商的通力合作,構(gòu)筑基于數(shù)字視網(wǎng)膜目標的新興產(chǎn)業(yè)鏈。

在這個命題中,今天可以看到,計算基礎(chǔ)設(shè)施與解決方案供應(yīng)商、安防硬件廠商、城市大腦項目執(zhí)行者,比如阿里、騰訊、京東等互聯(lián)網(wǎng)巨頭,包括機器視覺相關(guān)的AI算法公司,都將獲得新的產(chǎn)業(yè)機遇。

同時,如果我們將數(shù)字視網(wǎng)膜規(guī)劃的未來城市,看作是智能城市產(chǎn)業(yè)的下一步,那么這個未來變化同樣將為創(chuàng)業(yè)者打開機遇。因為其必然需要建立新的機器視覺任務(wù)開發(fā)生態(tài),并且產(chǎn)業(yè)鏈粘合過程中,需要大量的新的企業(yè)級服務(wù)公司。

由此可見,醫(yī)治城市大腦的眼疾,也是一場城市智能產(chǎn)業(yè)升級的開始。據(jù)了解,目前數(shù)字視網(wǎng)膜體系已經(jīng)在多個地區(qū)與產(chǎn)業(yè)端口中開始了應(yīng)用。從學術(shù)創(chuàng)新到產(chǎn)業(yè)突破,“智能+”時代正在構(gòu)筑越來越多這樣的產(chǎn)業(yè)升級軌跡。

讓城市之眼看到未來的同時,身處城市中的我們,也應(yīng)該看到未來的腳印。