2020年1月6日，港交所批準(zhǔn)了曠視科技的IPO申請。1月7日晚間，曠視科技通過港交所的聆訊，并計(jì)劃農(nóng)歷春節(jié)后第一周開始招股，募資額5億美金。作為“AI四小龍”之一的曠視科技成立于2011年，一直以自主研發(fā)的機(jī)器視覺AI技術(shù)為核心，并持續(xù)打造在城市大腦、供應(yīng)鏈大腦、個(gè)人設(shè)備大腦三大場景的數(shù)字化解決方案。

其中，在城市大腦場景下，曠視城市管理數(shù)字化解決方案已在全國260余個(gè)城市落地運(yùn)行，已智能升級改造3，000余個(gè)樓宇園區(qū)，實(shí)現(xiàn)人車通行智能化。而 “城市大腦”最早提出是作為未來城市可持續(xù)發(fā)展的全新基礎(chǔ)設(shè)施，其核心是利用實(shí)時(shí)全量的城市數(shù)據(jù)，來全局優(yōu)化城市公共資源。

由于安防的變革與智慧城市建設(shè)的完善，模擬時(shí)代向數(shù)字時(shí)代的更迭也越發(fā)沉淀，城市治理的相關(guān)問題愈加凸顯，因此，數(shù)字化解決方案的構(gòu)建是智慧發(fā)展中的“重中之重”。

曠視副總裁陳雪松告訴億歐：“城市大腦出現(xiàn)的最大價(jià)值在于產(chǎn)生數(shù)據(jù)、收集數(shù)據(jù)。智慧城市的本質(zhì)是數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的匯聚，我們所謂的大數(shù)據(jù)，就是共同技術(shù)上的所有信息，而信息存儲(chǔ)量上的95％都是視頻。”曠視正在堅(jiān)持的方向，就是充分實(shí)現(xiàn)巨量數(shù)據(jù)的價(jià)值最大化。

事后分析到事前預(yù)測，城市管理安全建設(shè)應(yīng)運(yùn)而生

安防產(chǎn)業(yè)的變革是由技術(shù)驅(qū)動(dòng)力發(fā)生，本質(zhì)上是用戶的業(yè)務(wù)要求在變化，但是技術(shù)變革在用戶層體現(xiàn)的并不明顯。陳雪松提到：“例如海康大華的崛起，它是技術(shù)變革帶來的必然發(fā)展，由模擬時(shí)代走向數(shù)字時(shí)代，但是用戶的業(yè)務(wù)形態(tài)并沒有產(chǎn)生變化，近年來安防行業(yè)的火爆快速增長，主要原因在于用戶的業(yè)務(wù)需求對技術(shù)的反向拉動(dòng)�！�

監(jiān)控一開始出現(xiàn)的時(shí)候，它解決的問題是事后。事后查看是其主要用途，當(dāng)行業(yè)快速規(guī)模化發(fā)展起來后，新的技術(shù)變革對用戶本身的業(yè)務(wù)模式并沒有產(chǎn)生太大的變化，真正的影響點(diǎn)在于技術(shù)積累在一個(gè)程度之后，用戶業(yè)務(wù)需求上達(dá)到了一定規(guī)模，出現(xiàn)了新的問題：攝像頭太多了，人看不過來。

而這種問題的存在，對未來的城市建設(shè)變成了一種形式化威懾。大量的視頻導(dǎo)致人力成本消耗之后，人就不會(huì)再看了。因此，就會(huì)出現(xiàn)一系列問題：

第一，某段視頻不能在用戶有效的反饋時(shí)間段內(nèi)及時(shí)解決，變成無效信息，例如社區(qū)級的視頻最長保留時(shí)間僅為一個(gè)月；

第二，在事件已經(jīng)發(fā)生要及時(shí)跟蹤追尋的時(shí)候，可能已經(jīng)沒有時(shí)間去查看，企業(yè)級和政府部門的視頻保存時(shí)間也是三個(gè)月以內(nèi)；這類視頻信息，就是在存儲(chǔ)與消掉中反復(fù)進(jìn)行。

第三，根據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院的數(shù)據(jù)來看，2015—2018年，中國視頻監(jiān)控市場規(guī)模已經(jīng)從59．9億美元持續(xù)增長到80億美元，從4．9％增速增長到9．7％，而且在2017年突破14．7％的增速。國內(nèi)視頻監(jiān)控市場的規(guī)模化建設(shè)，使得當(dāng)前視頻資料的大量累積造成了資源的浪費(fèi)。

例如，陳雪松形象的比喻道：“世界上有兩塊硬盤，其中一塊就是用來存儲(chǔ)視頻。它只是一個(gè)存儲(chǔ)核心，沒有產(chǎn)生價(jià)值�！蓖瑫r(shí)，這也是事中分析需求的“導(dǎo)火索”。

陳雪松告訴億歐：“人工智能的崛起也是基于這個(gè)時(shí)間點(diǎn)，攝像頭的邏輯定義也因此發(fā)生了改變，不僅局限在‘給人看’，更多的是給機(jī)器看，人只看結(jié)果�！� 即在事中數(shù)據(jù)分析時(shí)，基于人臉、行為、場景來分析，讓視頻自身來監(jiān)控，只按照結(jié)果直接報(bào)警給人，充分實(shí)現(xiàn)并發(fā)揮了“人眼”的作用。

2015年發(fā)展至今，安防行業(yè)蓬勃發(fā)展，智能化建設(shè)浪潮也正在成指數(shù)級增長。同樣，上升到城市級管理與治理問題時(shí)，這些“城市之眼”就顯得尤為重要。以往通過人工采集的方式拿到數(shù)據(jù)，已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)無法支撐社會(huì)的快速運(yùn)行，通過每一個(gè)數(shù)據(jù)單元采集出來的數(shù)據(jù)細(xì)胞，構(gòu)成了整個(gè)數(shù)據(jù)立方，是整個(gè)城市治理和智慧城市決策的關(guān)鍵依據(jù)。

云邊端促融合，建設(shè)閉環(huán)生態(tài)綜合應(yīng)用平臺(tái)

隨著事后分析到事中跟蹤的轉(zhuǎn)變，用戶也提出了事前預(yù)判的要求，即對于人的行為模式進(jìn)行預(yù)測預(yù)判。在城市管理領(lǐng)域，這種分析模式也能實(shí)現(xiàn)非常高效的應(yīng)用落地。

陳雪松舉例道：“早高峰和晚高峰在地鐵排隊(duì)時(shí)，安檢等候人員多、耗時(shí)長，安檢通行通道所產(chǎn)生的影響范圍較大，當(dāng)對排隊(duì)人員行為軌跡進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)其中80％的人是定時(shí)定點(diǎn)進(jìn)出，在身份上就可以確定為上班族。因此，這一部分人理應(yīng)享受最便捷、快速地通行服務(wù)，剩下一部分不清楚其行為模式的人，便可以選擇加強(qiáng)安檢�！�

這種方法可以實(shí)現(xiàn)有效調(diào)度，明顯提升服務(wù)效率，通過事前的數(shù)據(jù)積累和預(yù)判，打通整個(gè)城市智慧安全建設(shè)。當(dāng)前，預(yù)測、預(yù)警、預(yù)防的需求性越來越高，事后處置、事中打擊、事前預(yù)防的轉(zhuǎn)變基礎(chǔ)在于：人工智能的事中發(fā)現(xiàn)，擁有大規(guī)模的基礎(chǔ)建設(shè)，形成積累的數(shù)據(jù)能夠產(chǎn)生事前預(yù)測的能力。

因此，物聯(lián)網(wǎng)作為一種基礎(chǔ)設(shè)施的存在，從連接的概念正走向無處不在的發(fā)展，已經(jīng)形成各行業(yè)的連接平臺(tái)。例如基于視頻的智慧應(yīng)用平臺(tái)，具有視頻鏈接和管理作用，甚至是構(gòu)建應(yīng)用。

陳雪松告訴億歐：“在人工智能領(lǐng)域下，物聯(lián)網(wǎng)正和計(jì)算相結(jié)合，因?yàn)椤�云邊端’的�?jì)算無處不在，‘云’是實(shí)際需求和技術(shù)落地場景所需要的產(chǎn)物，‘云計(jì)算’本身是大匯聚，它看的是全維行業(yè)數(shù)據(jù)，還能形成和其他垂直虛擬空間的數(shù)據(jù)堆積碰撞，只有在這個(gè)節(jié)點(diǎn)才能拿到最權(quán)威的數(shù)據(jù)，但是它的時(shí)效性一定是最差的。邊和端都有其計(jì)算環(huán)節(jié)，物聯(lián)網(wǎng)的連接在云邊端都在發(fā)生�！�

基于視頻的數(shù)據(jù)產(chǎn)生之后，視頻數(shù)據(jù)是主要驅(qū)動(dòng)力，因?yàn)榛�于視頻所承載的信息量巨大，包括層級、行為、身份和標(biāo)識，這些信息識別之后和其他數(shù)據(jù)碰撞可以產(chǎn)生最有效的價(jià)值，但是時(shí)空信息要求是個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)。陳雪松提到：“比如智慧燈桿，會(huì)有Wi－Fi采集和視頻采集，這個(gè)時(shí)候數(shù)據(jù)一定要有效，并一定要在前端做直接耦合，省去中間傳輸?shù)囊恍┉h(huán)節(jié)時(shí)空的一致性�！�

三大動(dòng)力助推城市大腦崛起，下一步落地全維生態(tài)改造

陳雪松說道：“后臺(tái)做大數(shù)據(jù)碰撞時(shí)，只基于大區(qū)很難做精細(xì)化分析，因?yàn)樗�是群體數(shù)據(jù)，它們所感受到的維度不一致，而視頻可以精確識別到個(gè)，在個(gè)和堆產(chǎn)生碰撞的時(shí)候，才能進(jìn)行疊加。所以數(shù)據(jù)耦合越前端發(fā)生，有效性越高、價(jià)值越大�！�

并強(qiáng)調(diào)，當(dāng)前的業(yè)務(wù)產(chǎn)品和應(yīng)用落地還是基于部分區(qū)域去實(shí)現(xiàn)，并不是基于整個(gè)大城市平臺(tái)，在技術(shù)層面上，端的融合訴求更高，其細(xì)分下是點(diǎn)的信息，深入層面就是邊的信息。

隨后，陳雪松提到三個(gè)小閉環(huán)系統(tǒng)建設(shè)的重要性，即端上閉環(huán)、邊上閉環(huán)，云端的大閉環(huán)。對AIoT就要求聚合和連接，由于計(jì)算之后具備能力，曠視更希望它能把這種能力以最實(shí)效即時(shí)的方法，賦予給最需要的人。

因?yàn)闃I(yè)務(wù)場景的需要，在前端與業(yè)務(wù)方結(jié)合的時(shí)候，更多的還是以人為核心來形成閉環(huán)驅(qū)動(dòng)，因此視頻和視頻的識別能力是曠視業(yè)務(wù)的核心，然后再去疊加其他維度的數(shù)據(jù)。陳雪松說道：“我們變成了數(shù)據(jù)的生產(chǎn)者，同時(shí)也需要接入多維數(shù)據(jù)產(chǎn)生更多的價(jià)值，小型的智能化平臺(tái)就出現(xiàn)了�！�

當(dāng)前在城市大腦的解決方案，曠視主要有三類：城市管理數(shù)字化解決方案、樓宇園區(qū)數(shù)字化解決方案、教育行業(yè)數(shù)字化解決方案。

其中，在城市管理上，曠視針對城市管理中的典型場景，通過涵蓋“算法、軟件產(chǎn)品、硬件產(chǎn)品、解決方案”在內(nèi)的全價(jià)值鏈能力輸出，打造覆蓋全業(yè)務(wù)流程，端到端數(shù)字化解決方案體系設(shè)計(jì)，幫助城市管理者構(gòu)建“前端感知、云端研判、終端應(yīng)用”在內(nèi)的新型智能城市管理閉環(huán)體系。

在實(shí)用案例上，北京海淀區(qū)，曠視根據(jù)《智慧海淀十三五發(fā)展規(guī)劃》、《智慧海淀頂層設(shè)計(jì)》及東升鎮(zhèn)“城市大腦”三年行動(dòng)計(jì)劃，在智慧公園規(guī)劃方面，以“智慧生活休閑平臺(tái)”為主體，民眾參與與體驗(yàn)為中心，利用人工智能、大數(shù)據(jù)、5G和物聯(lián)網(wǎng)等熱門技術(shù)，從根本上提升了公園日常管理的科技化、精細(xì)化和節(jié)約化水平，為街鎮(zhèn)級智慧公園建設(shè)和管理模式提供了行業(yè)樣板。

在技術(shù)優(yōu)勢上，曠視實(shí)現(xiàn)了軟硬結(jié)合，以AI賦能云、端、芯，賦予硬件智能化；云端結(jié)合，通過云端上的計(jì)算協(xié)同，提升計(jì)算效率，大幅降低成本；端到端，全價(jià)值鏈的交付可構(gòu)建新型城市管理閉環(huán)體系。陳雪松提到：“城市大腦建設(shè)上，曠視更講求務(wù)實(shí)，從三步來組織架構(gòu)：城市之眼、行業(yè)分腦、城市大腦�！�

陳雪松強(qiáng)調(diào)，城市大腦的構(gòu)建不可能一蹴而就，也不僅僅是簡單的將智慧城市下垂直相關(guān)的數(shù)據(jù)拿起來接著用，而是將以前的數(shù)據(jù)加以利用，使之呈現(xiàn)火山噴發(fā)式的數(shù)據(jù)效益。

這也是曠視科技一直堅(jiān)持的方向，從數(shù)據(jù)匯聚的認(rèn)知方面到二次分析計(jì)算的推導(dǎo)決策，多維數(shù)據(jù)碰撞可實(shí)現(xiàn)更好的運(yùn)行效果。因此，在下一階段，曠視將會(huì)以重點(diǎn)城市和專項(xiàng)落地為核心，實(shí)現(xiàn)應(yīng)用落地價(jià)值最大化，全維的統(tǒng)構(gòu)建設(shè)和覆蓋。

作者：楊陽