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　　智能化大潮,對企業要求從早期“一站式軟硬件,整體安防解決方案”向“開放、生態、合作、解耦”演進。傳統安防企業所謂的“安防工程化,場景碎片化”都不是障礙,因為開放生態下,有各個本地化,各個細分場景的工程/集成商負責落地。而傳統安防企業一直圍繞IPC/DVR/NVR等硬件設備開展的研發投入及壁壘保護,在安防智能化(開放的云計算及大數據時代)的沖擊下不值一提,而傳統安防企業在云平臺底層技術、海量數據處理、芯片算力等方面顯然明顯存在缺陷。

　　當華為、新華三,浪潮、阿里等一系列ICT、互聯網、云計算、大數據、AI廠商爭先恐后涌入智能安防以后,開放黑土地,共建生態、合作共贏成為了行業新的主旋律,他們在芯片、網絡、傳輸、存儲、算法、合作伙伴、ZF關系等方面都有雄厚的實力和積累。而當他們用IT及軟件的思路和實力發力安防時,安防格局發生了本質變化。

　　大家都認定了“城市大腦”是未來主戰場,大家都從“城市視覺”開始發力。紫光華智基于應用驅動、全面云化、全棧智能、開放生態等核心優勢,圍繞數據、信息、知識、智慧的信息流轉,打造集全面采集、精準感知、快速認知、科學預測等特性于一體的城市視覺中樞,為數字城市相關領域建立智能視頻云大數據底座,助力城市綜合治理,賦能百行百業智能化升級。

　　聚焦到城市治理,不止是人員問題,還涉及車輛、地點、道路、組織、事件、環境等多維信息,要真正做到從事前、事中、事后的整體視角進行防范和管理,推進全要素、全鏈條、全覆蓋的風險預測,從源頭、傳導、轉化的關鍵環節進行化解,防止矛盾風險向上傳導、向外溢出。5G+AIoT+視頻逐步落地城市管理與防范,彰顯價值。

　　AIoT的關鍵在于視頻,視頻的特點是直觀可見、信息量豐富。實際上,人類獲取的信息80%以上來源視覺。無論是早期的安防攝像機,還是后來的各種人臉泛應用,以及二維碼信息等,都屬于“以視頻為核心的,以其他維度信息為輔助的物聯網及大數據應用”。因此,構建“城市視覺中樞”成為“智慧城市的新基建”。

　　紫光華智城市視覺中樞架構:數字基礎設施+云與智能平臺+雙中臺+N應用

　　“城市視覺中樞”已經成為很多ICT/AI/安防企業的共同認知,借助“視覺”,讓城市看得到、看得清、看得懂,幫助城市思考,指導城市管理者的行動,這是城市視覺中樞的出發點。而采集、感知、認知、預知等環節共同構成了城市視覺中樞的核心處理引擎。不論是紫光華智、商湯還是浪潮云,大家形成一致的理念:要一個科學規劃、統一標準的平臺,避免重復建設和數據的重復采集,通過縱向系統解耦、橫向平臺打通,打破各委辦局‘煙囪’,實現視頻資源共享開放。

　　紫光華智城市視覺中樞基于新基建的數字城市基礎設施,構建業務使能平臺,提供靈活豐富的解析、訓練、算法倉庫和視圖大數據等能力,并通過數據中臺和業務中臺,在主動安全和統一運維的兩翼之下,面向各級城市管理者、城市管理職能部門提供豐富的數字城市應用。

　　城市管理的難點是區域跨度大,事務繁雜,需要大量的人力資源,但是發現問題的及時性仍然不高,典型問題包括道路、環境管控、渣土車拋灑等。而以視頻為核心的城市管理遇到的問題是早期的煙囪建設及后期的算法應用局限:煙囪建設導致數據及資源共享問題,而“一體機”方案導致優質算法無法靈活擇優及持續升級。

　　紫光華智圍繞數據、信息、知識、智慧的信息流轉,構建全面采集、精準感知、快速認知、智慧預測的城市視覺中樞,面對復雜的城市治理,實現以智應變,以智促變,以智求變。

　　交通管理的核心是安全管理及擁堵管理。基于紫光華智前端的“1拖N”AI攝像機及AI電警,實現交通事故分析研判,多維度展現路網運行狀況,量化評價城市交通狀況,把控城市擁堵痛點所在。

　　企業建設早期,信息化系統不多,尤其是安保系統單一,功能少,難以滿足企業在管理、運營等業務方面的要求。日益增長的管理、運營、安保需求讓安防建設不斷豐富,子系統不斷增多。以可視化管理平臺為核心手段,助力園區日常的高效運營。打通所有安防子系統,充分感知,靈活調度,實現立體式全面安全。

　　紫光華智基于在云計算、大數據、物聯網的技術積累和對園區業務的深刻理解,為客戶搭建了一套以綜合安防、視頻云,視頻智能分析為三大核心組件的安全生產可視化管理平臺。平臺連接集成各個生產業務系統,融合多維數據,提煉價值信息,做到“集中管理”“全面可視”“靈活聯動”,讓生產更安全、管理更高效。

　　疫情管控首先要全面采集數據,建立城市立體管控圈。通過科學布點體系,建立城市外圍的場景全覆蓋。通過攝像機、測溫槍、視頻門禁、車票機票、身份證、二維碼等建立全場景感知類型全覆蓋。通過對視頻圖像的深度分析,建立視頻目標全覆蓋。

　　新冠病毒的感染人群分為A、B、C、D四類,A類人員是指有武漢接觸史的人。口罩遮住了行人的絕大部分特征,非約束場景下的攝像機無法精準定位到行人的感染路徑。通過人體ReID技術,通過人體、附屬物、非機動車、機動車等多維特征融合技術,精準定位A類人員的行為軌跡,根據社區人員的小庫比對確定A類人員身份。

　　C類人員指與A類人員有密切接觸的熟人,A類人員發現的越早,對A類人員的軌跡分析越快,親密接觸C類人員越少,疫情擴散的范圍越小。常規的人力跟蹤目標往往需要10名人員、花費3個小時才能精準發現A類人員的行動軌跡,3個小時過去了,A類人員行動軌跡達到15公里以上,疑似接觸的C類人員達到30人以上。

　　城市視覺中樞融合AI和云計算的高并行能力,提供萬倍解析能力能夠迅速分析非智能攝像機,只需要1人操作即可在6分鐘之內精準發現A類人員的行動軌跡,此時A類人員行動軌跡只有1公里以內,疑似接觸的C類人員只有1-2人,快速控制,減少疫情擴散。

　　基于城市視覺中樞建立管控圈、感知智能系統、認知智能系統、預知智能系統,將感染人員的從發現到10分鐘分析出行軌跡,1小時發現密切接觸者和疑似感染人群,到1小時分析城市疫情態勢。疫情突發事件下1小時快速反應、2小時實時態勢預測,從而快速、精準的將風險封堵在源頭、控制在傳導、遏制住轉化。

　　2018年新華三宣布將全面進入大安防領域,2019年新華三聯合紫光華智重磅推出新安防解決方案,在2020年的NAVIGATE領航者峰會上,紫光華智明確提出了“城市視覺中樞,智領新安防時代”的核心觀點,并展示了其在智慧園區、智能交通、城市治理、疫情防控等方面的落地成果。諸多場景落地案例打消了行業對其“槍里沒有子彈、起步太晚,疫情期間沒有測溫產品落地(小編認為測溫是戰斗級產品,難度不大,疫情大數據則是戰役級應用)”等質疑。

　　視頻云、分層解耦、算法倉庫、軟件定義攝像機、算法靈活選用、多維信息等切入點,體現了紫光華智雖然入局稍晚,但是在對早期的“城市視頻監控及大數據應用”痛點把握清晰,能夠直接切中要害。“視覺中樞”概念的背后,是紫光華智在安防新時代“應用驅動、全面云化、全棧智能、開放生態”的戰略方向。除了方向正確,紫光華智需要快速豐富產品及解決方案,并攜手地域及行業伙伴,加速落地。

　　安防新三巨:華為安防、阿里、紫光華智(新華三),些許同宗同源,又重新走到一個賽道。有些步調前后腳,有些理念很趨同、有些產品很相似。或因本來就有相似的基因,或因大家的不謀而合、看法一致。時過境遷,或許當前才是最好的智能安防新機遇,或許錯過的都不可惜。拋開概念,以安防新三巨為代表的新勢力已帶給安防行業用戶諸多亮點和期盼,這就足矣。安防大變局之下,能否形成新格局,拭目以待!

　　文章內容僅供閱讀，不構成投資建議，請謹慎對待。投資者據此操作，風險自擔。