前言：在国家天网工程的规划中，2000多万台摄像机已部署在交通要道、治安卡口等公共聚集的复杂场所，以满足城市治安防控和管理需要。在这一视频监控过程中，高清视频将产生海量独立、零散的视频数据，而传统的人力查看不仅工程浩大，精准度也不高。这时候，视觉大数据的作用就体现出来了。基于紧凑视觉特征技术的高性能索引，视觉大数据利用摄像机和电脑代替人眼提取视觉线索，再对这些视觉线索进行分析及学习，最大程度助力城市公共安全。但视觉大数据目前在安防领域的落地应用究竟如何呢？本次我们有幸邀请了博云视觉（北京）科技有限公司副总经理孙以强，一起聊聊他们能“看懂”世界的视觉大数据。

　　Q：a&s传媒总经理、总编辑关玉娟

　　A：博云视觉（北京）科技有限公司副总经理 孙以强

　　Q：请先对博云视觉进行简单介绍。

　　A：博云视觉是一家专注视觉智能分析搜索技术研究与应用的人工智能科技公司，致力于标准化的人工智能技术，打造以视觉信息为入口的大数据智能分析平台，为安防、互联网等领域提供全方位的智能视觉搜索与分析解决方案。

　　针对安防领域，博云视觉为天网工程智能化、雪亮工程智能化、交通管控智能化、电力电网巡检智能化等项目，提供基于视觉智能分析的算法支撑和完整解决方案,可在百亿级海量图片或视频中搜索目标，刻画目标轨迹。

　　Q：能否对博云视觉在安防领域的的核心产品，以及与同类产品的差异化和竞争优势进行介绍？

　　A：在安防领域，博云视觉的核心产品是未名智瞳智能视觉分析系统和未名云脑智能视觉大数据系统。与业内其他同类产品相比，博云视觉未名系列产品在算法和架构设计上更胜一筹，更注重深度学习算法与底层视觉特征算法的融合互补。

　　具体来说，当前的深度学习算法比较依赖海量训练数据，但深度学习并不能训练出所有安防用户最终关注的目标特征，并且在可见的一段时间内，很多安防场景需要的特征缺乏足够的训练数据支撑。而底层视觉特征算法恰好能弥补深度学习算法这方面的缺陷。

　　博云视觉的核心成员来自北京大学数字视频编解码技术国家工程实验室，早年在ISO/MPEG国际标准制定过程中主要负责用于描述视觉目标底层特征的“紧凑视觉描述子”部分，所以在底层视觉特征领域，博云视觉具有国际领先的技术优势。

　　Q、博云视觉的大数据智能分析平台如何部署视频流数据、人身份数据在云+端的应用模式?

　　A：博云视觉提出了云+端视觉处理模式，可以灵活的将目标特征分析服务部署在前端各级汇聚节点（即“端”），提取的特征流和绑定的视频流形成双流传输到中心，在中心进行目标特征的集中索引和存储（即“云”）。同时，博云视觉正在致力于人工智能视觉特征国家标准的制定，借助国标，未来不同品牌的目标特征提取终端，也可以接入同一个目标特征管理中心，可有效解决当前众多算法厂商百家争鸣但中心无法统一管理的问题。

　　Q、博云视觉的视觉搜索技术在当前安防行业的产品和方案中有哪些应用表现？目前的落地效果如何？

　　A：就目前而言，博云视觉的智能视觉分析和管理系统已经在山东、福建、广东等地的项目上成功应用，在公安侦破案件、综治人员管控、交通异常分析、零售商品识别等方面均有成功案例。未来公司将持续参与各地的智能化改造建设，在实际项目中不断优化算法和解决方案。

　　Q、博云视觉将采取什么市场策略切入和推动市场的接受和应用，有什么区别于传统安防的商业模式吗？在安防领域，公司面临的最大困难是什么？

　　A、现阶段博云视觉将考虑和集成商合作，博云视觉进行算法能力和解决方案输出，由集成商做用户对接、应用定制、项目实施，分工合作。同时博云视觉也会积极利用现有资源，和最终用户进行对接，了解一线需求，打磨算法和产品方案。

　　此外，立足于人工智能视觉特征国家标准的相关工作，博云视觉也会积极和行业主管单位、安防协会、地方政府等形成战略合作关系。

　　当前看来，博云视觉应该是安防领域的新面孔，最大的困难在于需要花较多的时间去建立用户对于博云视觉的品牌信任。

　　Q：博云视觉如何看待与传统厂商的关系？

　　A;传统厂商的产品大多已经定型，每个场景固化单独的产品形态，基本不会为客户做接口和算法优化的定向二次开发。而AI创企的算法优化相对积极，对于客户要求的接口定制或功能定制响应也相对灵活。在公司看来，博云视觉应该与传统厂商达成合作关系，在人工智能视觉特征标准领域，AI算法创企和传统安防厂商拥有很多合作空间。在安防领域，并没有哪家企业能够独霸，合作才能共赢。

　　Q：博云视觉如何定位自身在安防行业的角色？

　　A：博云视觉将自身定位为城市智能视觉特征联网的推动者。公司基于早年参与ISO/MPEG国际标准制定积淀的丰厚经验，积极参与由新一代人工智能产业创新战略联盟（AITISA）牵头的人工智能国家标准制定工作，担任人工智能标准组联合组长。现阶段主要致力于标准化人工智能技术的落地应用，即基于深度学习算法和底层视觉特征算法融合的技术和产品，为安防行业广大集成商和用户提供算法引擎及解决方案。

　　Q、如今涉足此类大数据视觉分析平台的的公司越来越多，包括BAT公司。贵司如何看待BAT公司强推的同类产品方案对自身方案的影响？如何看待这种趋势？

　　A：BAT公司的强项在于互联网数据优势及算法SAAS平台建设方面，但安防行业是一个数据相对封闭的行业，尤其是与政府部门相关的图像数据，并不允许流向互联网，这也是行业经常谈及的AI+行业和行业+AI的区别，而安防行业更符合行业+AI的特点。

　　BAT公司无论是从公司专长考虑，还是从盈利模式考虑，都不太会撸起裤腿深入到安防一线项目中。所以，安防行业的垂直项目，更多还得靠安防行业本身的玩家来支撑。也正是出于这方面考虑，博云视觉从成立伊始，就把安防行业场景化、产品化和项目落地作为公司最核心方向进行着持续的战略投入。

　　Q：可以这样说，这波AI技术将安防行业作为主战场。博云视觉认为AI对智慧城市或安防行业带来的影响体现在哪些方面？还有一些尚未涉及的新商机吗？

　　A：对安防行业来说，人工智能的主要作用就是降本增效。传统安防行业对于视频的处理主要是浏览、存储、录像回放，主要还是依靠人力。而AI的到来，使视频监控由原来的人力为主向智能化发展，也真正由事后查证向事前预警迈出了可喜的一步。

　　随着各项算法的不断精进、联动机制的不断优化，安防的智能化程度将越来越高。同时，随着视觉目标提取技术的成熟，安防企业将能从海量的城市监控画面中获取海量的大数据，为未来的大数据挖掘提供取之不竭的资源。

　　编后语：

　　机器视觉作为一门研究让机器如何“看“视觉的科学，视觉大数据是其核心所在。然而，视觉大数据发展多年，如何从这些死板的数字读出有意义的视觉线索，仍是其最核心的问题。

　　当前看来，视频大数据若想最大化助力安防行业，必须解决数据感知、数据认知两大技术难题，才能利用视觉数据本身不同的尺度进行更好的视觉数据分析，挖掘出更高阶的视觉信息。