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闪马智能创始人彭垚荣登《中国公共安全》封面

2020年6月10日 11:25  CCTIME飞象网  

  近日,公安部主管的国际一级期刊《中国公共安全》作为安防行业最权威的杂志,对闪马智能创始人&CEO彭垚进行了专访,深入探讨了闪马智能基于Visionmind视频分析系统赋能智慧城市建设的所有可能性。

  视频异常行为分析“金刚钻”,揽城市“瓷器活”

  闪马的0~1,让AI触手可及

  彭垚,工程师出身,这种天然属性决定了他在往后打拼岁中走技术流路线。2016年与合伙人一同创办七牛云AI实验室,这时的彭垚负责人工智能实验室的团队组建与多媒体智能处理平台的研究与开发,人工智能实验室可以说是七牛云处理视频图像能力的能力站。

  这段打拼,为日后创立闪马智能做了诸多储备。彭垚说,创建人工智能实验室不仅有了人才方面的储备,还有技术方面的不断深化,包括ATOM深度学习平台的搭建、人工智能视频分析技术的迭代、和整个场景的应用落地、以及产业化的连接等。

  可以说,从技术到产品化再到应用,彭垚亲力亲为,这让他在2019年4月1日创办闪马智能之时,少走了弯路,商业逻辑与征战路径也了然于胸。

  那,闪马的0~1呢?

  经过七牛云人工智能实验室的3年探索,彭垚在创建闪马智能之时,指向已经很明确。要将AI带到能发挥其价值更高的领域---落地城市级AI场景方案,帮助人们更高效、更安全、更有序地生活与工作。

  闪马智能以VisionMind为触角,通过视频分析与整个城市形成链接,打造了面向行业应用的一体化平台,实现了从算法到应用的一站式落地方案。

  如此,AI变得简单起来,不再是高高在上的空中楼阁,城市中的人们,都可触碰。

  闪马的金刚钻:VisionMind

  尽管成立才一年时间,从0~1,闪马智能布局清晰了然,要揽活智慧城市,金刚钻在哪?了解这点前,首先要看到,智慧城市还有哪些瓷器活。

  智慧城市,万物感知也万物互联,最终形成万物智能,这是共识。

  彭垚认为,经过安防行业多年征战,城市间摄像头星罗密布,海量视频数据堆积,怎么去发现问题,找到问题所在,这就是属于视频理解范畴。闪马智能做的,就是视频理解。相较于原有的AI人脸识别,闪马智能将视频的分析内容扩得更大。

  因为,要去理解一个视频,不仅有很多数据内容,还要结合视频前后去理解。视频是对空间内容感知的核心数据表示方法,它能极大地记录所在空间的各种事件,人物,事物,环境的变化。每个人看一个视频的时候,理解的内容都不尽相同,甚至同一个人看几遍视频,每一遍都可以看到不同“新内容”。

  彭垚补充道,智慧城市中纯感知的前端像是一个神经系统,抓取到视频。闪马智能视频异常行为事件平台(VisionMind)就犹如淋巴系统,能发现和感知异常问题所在。通过神经系统抓取的视频图像去分析,得到异常内容,再反馈给到大脑或者循环系统,帮助解决异常问题。

  还有一点,智慧城市无所不包,无所不容。城市在进化,这一变化过程就是把城市区域化。有交通区域、工作区域、生活区域、环境区域、信息区域等,多个维度的融合与极为复杂的场景化需求,是门瓷器活。

  简单来看,闪马智能从事的是AI分支中视频理解领域,VisionMind的视频异常行为分析平台,就是该企业的“金刚钻”。

  闪马的金刚钻,有何能耐?

  VisionMind视频异常行为分析平台,我们可以看做是一个人工智能“数据平台”,利用视频数据解决异常行为的棘手问题。这个平台构建需要两大步骤理清两点:将数据按照业务逻辑梳理清楚;然后基于平台挖掘应用价值。

  落地为王:五大空间下的五线产品

  彭垚告诉记者,由于之前所提城市在发展进程中已经区域化,所以闪马智能提出了“五大空间”智慧化管理理论,即:交通空间、工作学习空间、生活娱乐空间、城市环境空间、互联网空间。

  为什么会有五大空间之分。彭垚认为实际上是跟异常行为的种类有关联性。他举例说明,交通行为,是交通专有,机动车、非机动车上路,它都是带有很强交通规则情况下的一些异常行为;又比如生活娱乐空间,下了班,人们可能去超市,也可能去景区,所以客流是分散的、不固定的,但会发生很多异常行为,比方一群人去外滩景区,这群人在聚集时会有很多异常行为发生,比如人群密度过高、人群突然聚集、散开等。

  不难看出,其实这五大空间异常数据的内容和异常的角度都不一样,怎么去分结构?彭垚认为视频它有一些最基本的技术其实是有共性的,包括一些方法论也都有共性。

  这些技术和这些方法论可以分三个层级:一个是最底层的视频技术,比方说视频跟踪、行为识别、行为分析等;另一层是正常情况下异常情况的捕捉能力,这也是一个共性的方法论;再往上才是各行业的规则。比方说交通行业有特定的规则性。鉴于此,闪马智能研发的模型也是分三层的平台。最上层与应用落地规则相关,下面两层实际上是一个共通的平台。

  简单理解,闪马智能的VisionMind,就是基于视频异常这些不同数据,来找共性。向上,对接应用,向下,挖掘价值。为此,闪马智能按照业务逻辑梳理得很清楚,以一个平台为底座,基于五大空间之分,来构建五大产品,做具体应用。

  这五大产品,与数字孪生一般,分门别类对应五大空间。具体来看:

  1.交通空间—智能交通产品线

  闪马智能认为智慧城市,交通先行,同时交通规则是条红线,不容越过半步。这五大空间中最为复杂交通是最易产生规则外异常行为的场景。

  VisionMind平台研发了一系列的交通分析能力,包括机动车/非机动的违法行为识别、指挥调度用的交通事件、流量的可视化、工地监管、公路的资产管理等等。

  2.工作学习空间 —岗位管理产品线

  无论工作或学习,个体数量增多,发生独立的异常事件的可能性就会相应提高。而且这个空间内既存在由于行业分工不同,引起的个体的行为和状态的巨大差异,同时又有相当多共性的岗位基本规范标准。

  所以,闪马智能提供面向共性需求的基础平台和针对行业化深度分析的定制方案两种解决途径,已经成功应用在建筑工地的管理、钢铁、机械工业的岗位管理、银行、公安、移民局等政府和企事业服务部门管理等。

  3.生活娱乐空间 —客流管理产品线

  生活娱乐空间因为有景区,商超等大型的集散中心,所以群体的行为分析成为非常重要的异常事件引擎。常态化管理加上重点时间段的特殊管理则非常重要。而这两种管理下,需要使用的异常发现事件也会有所不同。

  彭垚认为由于事件引擎的精细化发现,管理体系也会从两种管理模式到分级管理,最后实现自主触发式的主动管理。

  4.互联网信息空间 —互联网内容安全产品线

  互联网的信息内容很多,对这些数据的异常内容和行为分析,可以让我们的互联网空间安全、纯净。目前,闪马智能已帮助1700多家互联网平台公司为老百姓提供更高品质的内容。

  5.城市环境空间 —-城市治理产品线

  怎么让地球变得更宜居,你我都无法置身事外。VisionMind城市治理产品线,可以及时发现异常,给城市环境治理、可持续发展带来帮助。闪马智能现在已经在城市的扬尘治理,垃圾分类等领域做出了第一步的尝试。

  闪马精神:Move Fast,Live Consciously

  一个平台的五个维度,各个场景要融合与共享,应该是个不小的挑战。彭垚说,在城市中数据的接入和融合,已经不是一个障碍。各个机构本身摄像头已经标准化了,有标准的接入模式,所以从技术角度看,一个城市对视频的接入和数据的管理,已经不是挑战。

  而闪马智能要挑战的是,怎么更快、更高效地把更多、更广的异常场景,快速建立模型去分析出来,为此闪马智能构建了一套ATOM深度学习平台。经过多年的训练,该平台实现了快速的算法训练、快速的建模、快速进行数据的标注和数据的迭代。在各大高校和科学家之间广泛应用,被称为“算法科学家乐园”

  闪马智能工程师文化浓郁,彭垚笑称,闪马并不是一个纯科研的公司,虽然技术研发人员则占比接近70%,尤其算法人员占比最大,但他们都是问题驱动型的工程师,算法只是工具,把算法工具用好去解决社会问题。

  闪马精神是move fast,live consciously。翻译过来就是,快速行动,然后自省。每一个闪马人,每一天都会明确知道自己要做一些什么事情,然后在不断的思考中里去完成去迭代这些事情。

  后记

  前所未见,这时代,瞬息万变。城市产业升级是其缩影。应用边界正在发生诸多变化,边界在模糊、衍生和融合之中;细分市场个性化场景需求激增。城市,成了一个体系的变革。

  如果以安防视角来看智慧城市,无疑,城市,在质变。闪马智能在安防,以人工智能产品运营的角色入行。

  彭垚说有别于传统安防企业,他们利用人工智能运营、数据运营的模式,去帮客户落地安防的应用场景。保持长期与客户间的运营来往,闪马智能通过视频异常抓取的认知,不断给客户提供更多他们想要的。而传统安防,场景应用更多偏向于以人脸识别为主的图像识别。

  彭垚认为闪马智能VisionMind是偏治理型的业务,不会单一针对人去识别,而是对异常行为去识别,然后去更好帮助改善一些社会问题。当然,安防与智慧城市,千丝万缕,比如闪马生活娱乐空间中自主触发式的主动管理,与安防从被动走向主动如出一辙,既能洞察当下,也能预见平安。总之,围绕安防场景的落地生根,闪马智能要做的还有很多。

  采访彭垚,是件愉悦之事,他不仅仅是在讲述自己的事业,其观点与方法论耐人寻味,也给启发,受人分享。或许,彭垚就是闪马最大的宝藏。

  记者在采访中发现,他讲到技术、讲到产品,了如指掌,对行业的深思与企业战略导向也脉络清晰。一个平台、五大空间、五大产品,成了他们揽活智慧城市的金刚钻,城市视频异常行为分析这门瓷器活也绝非易事。说穿了,瓷器活与金刚钻,就是机遇。


编 辑:T01
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