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2018北京安博会力维展台2019iyiou

2019年05月14日 栏目:教育

10月23日,在北京•中国国际展览中心新馆,2018年北京安博会正式开展。随着“智慧城市”与“智慧安防”的不断赋能化发展,展会现场,大部分展

10月23日,在北京•中国国际展览中心新馆,2018年北京安博会正式开展。随着“智慧城市”与“智慧安防”的不断赋能化发展,展会现场,大部分展商围绕物联基础应用范畴,在“万物互联”上进行了拓展与创新。而一家以泛在数据连接与泛在数据融合与使能为核心的AIoT解决方案提供商——ZNV力维,以“社区智理”和“智慧办案”两大产品解决方案,提出了“全智脑”的概念。实质上,“全智脑”是“万物互联”的下一个发展方向。

2018北京安博会力维展台

ZNV力维CTO曹友盛博士告诉亿欧,力维要做的,就是赋予万物互联的每一处节点智能和智慧,由此构建“全智脑”系统,实现城市、社区以及行业的智慧化。

ZNV力维CTO曹友盛博士

从泛在连接到泛在数据,构建全新AIoT解决方案架构AIoT是互联、互联+、物联之后的一种新型发展阶段,也是以互联为基础,继物联之后的一种智慧赋能信息化发展趋势。从互联的发展路径上看,AIoT开创了一个新纪元,实现了从单机智能、互联智能到全智能的转变,同时实现了从云计算、雾计算、边缘计算,走向全计算的转变。

关于AIoT的形成与落地,曹博士认为必须要做到三件事:

,打通从感知到认知的任督二脉,形成感知到认知的闭环;

第二,建立起数据、信息、知识、到认知(智慧)的DIKW自动化演变和递进;

第三,AI类脑神经功能芯片的物联节点路由器、交换机、关普遍应用在物联的任何一个节点。

这和人类获取知识的过程以及人类的思维系统结构是非常类似的,用拟人化的方法去构筑AIoT,也就是将智能全化。

对于今年安博会上依旧火热的人脸识别,曹博士认为,目前人脸识别还处于一种初级的状态,目前的人脸抓拍某种程度上只是抓到了人脸的静态数据,仅仅只是识别出这张照片和那个人是否匹配而已,如何用更先进的算法结构化成计算机可以识别的语言更值得重视。因此力维更关心的是以人为辐射中心的各种数据,以及这些“人”数据和“物”数据能否给我们带来信息、知识和认知,也就是DIKW,数据-信息-知识-认知的过程。

力维关心的是如何自动化,或者半自动化的运用数据科学技术从人脸结构化数据和其他“物”数据中转变成信息、知识,达到更高一层的认知。力维关心的是如何懂人、读心,通过人脸识别所带来的极其丰富的认知知识和信息。这需要一种多维的手段——基于多维数据立体感知技术,打破人脸识别对单一清晰照片的依赖性、局限性,从识别对象的脸部表情、肢体动作、外貌穿着、伴行者、携带物等信息中进行多维识别和ReID重识别技术。在大维度的情况下,运用聚类和超级行业算子等数据科学技术,结合多算法人脸识别引擎,实现高精度、高速度的n:m人物鉴别。力维的行业智能算子平台可以解决许多大数据科学家头疼的数据-信息-知识-认知的自动化过程。

因此,除了算法,力维认为应该注重的是机器学习、极限学习、深层对抗、强化学习、多维碰撞。聚类分析在力维行业智能算子平台上的应用,丰富了力维的行业知识图谱和行业超级算子。这些知识图谱和超级算子可以被重复利用在各个行业解决方案,以及用于AIoT节点上的带有AI芯片的智能节点路由器、交换器、关,形成全智能。

基于此,ZNV力维依据自主构建的AIoT解决方案架构,融合“城市全智脑”的理念,选择了公共安全、智慧城市、电信与智能运维四大行业作为实践领域。本次安博会上面向客户展示的“智慧办案”与“社区智理”正是基于力维的AIoT架构,DIKW智能算子平台,以及感知到认知闭环的数据融合、分析和使能平台打造与构建的。

在AIoT落地应用过程中,基于人工智能、物联、大数据等技术特色,力维提出了以泛在连接和泛在数据融合、分析与使能为核心的AIoT平台。

力维AIoT平台

ZNV力维的初衷是希望能够将其关注的人、物、以及所有相关的数据广泛的连接进来,这就是泛在连接。这些数据包含了结构化、非结构化、同质同构、异质异构数据。泛在连接平台是一个可以弹性扩展的级联冗余的平台,可以管理起成千上万个前端智能感知设备、AIoT节点关、路由和交换设备,所以我们给他起了“恒河沙”的名字,意思是汇聚起像沙一样多的数据。

关于如何理解泛在数据,曹友盛谈到,数据本身没有意义,但是数据通过整合与转变就有了意义,这就是泛在数据。获取数据以后,将数据进行转变,让数据背后的含义与价值体现出来,或让数据以一种可视化的形式呈现出来,这就是泛在连接与泛在数据的联系与意义。泛在连接是泛在数据的基础,泛在数据是建立在泛在连接之上。

AIoT体现在泛在连接的设备管理、连接管理、数据管理、边缘计算与AI四个管理部分,以及泛在数据的类脑听觉系统、类脑视觉系统、类脑感觉系统、类脑运动系统四个类脑系统上。这些拟人化类脑系统主要是通过各种感知设备,采集到各种感知数据,并解析出机器可读的结构化数据,人脸识别就是类脑视觉系统中的一种。

曹友盛告诉亿欧,过去的感知设备不具有较高的智能,甚至无智能。

随着AI芯片的发展应用,在一块很小的芯片上,利用了ARM的低功耗核,加以类脑神经技术、BPU、GPU、TPU和可编程FPGA,形成低功耗AI SoC芯片快速和大量的出现,将大数据、人脑的小型化、低功耗推向前沿。ZNV力维有效利用这些AI芯片赋予边缘采集设备智慧化、智能化。曹友盛提到:“我们有一系列智能采集设备,比如在数据中心,对于用户所关注的各种各样的动力环境设备、IT设备等数据,力维可以通过这些采集设备获取数据并实现全域计算,全域智能。”

聚焦AIoT创新架构DIKW模型,智慧社区、智慧办案两手抓本次展会上,ZNV力维展示了“社区智理”和“智慧办案”两大产品解决方案。据了解,目前这些产品和解决方案已陆续在上海、深圳、新疆、宁夏等地应用落地。“社区智理”解决方案构建了以人工智能和大数据为核心的社区“智”理新架构,通过AIoT技术与社区管理的深度融合,实现了社区管理问题的智能发现、推送、闭环处置,极大提升了社区智能化治理和服务水平,创造了社区治理新模式。

力维智慧社区多维立体智能管控平台

此外,ZNV力维基于AIoT技术推出了“智慧办案”解决方案,融合了人脸识别大数据系统、心理与情绪识别大数据系统、4G便携位置识别系统、融合现实可视化交互系统等,可有力提升办案的智能化水平和效率。

力维智慧办案解决方案

综合ZNV力维的产品架构来看,曹友盛将技术研发架构分成6个部分:感知设备、连接管理平台、大数据平台、知识图谱平台、算子平台、大数据可视化。曹友盛认为,这套全新的物联模型打通了从感知到认知的任督二脉,产品的高度智能化、智慧化可自动构建一个闭环。曹友盛举了一个例子:“人是从数据上获得信息,从信息上获取知识。当一个人具备了很多知识,他便拥有了智慧,或者说是对于知识的重新认识,这就是认知。我们将这个过程称为DIKW(Data Information Knowledge Wisdom)模型。”力维的智能算子平台,结合行业知识图谱,将这个过程实现自动化。所产生的行业超级算子,通过泛在连接平台,用于更新部署在各个AIoT智能节点上的智能设备,形成了AIoT的全智能、全域计算。

此前,不少行业人士认为将这些数据统一接入汇聚到后端云平台,便可以实现所谓的智能化。但是曹友盛博士认为这里面存在两个问题:一是将海量数据汇聚到统一的“中心大脑”,对于络、存储和后端的智能分析的压力尤其大。其次,城市的数据来自各行各业,并且涉及到各个行政部门,将所有数据统一进行共享与开放,无疑是不现实的。而力维提出智能化的物联也正是基于此,我们认为智能应该无处不在,而不仅仅在大脑,因此AIoT节点智能化尤为重要。而在节点处的AIoT设备就可以解决这些问题,而且可以提升效率。

在产品开发和交付过程中,ZNV力维采用了DevOps和敏捷开发方法。ZNV力维在20多年积累中建立了数据、信息、知识转化的行业知识和能力优势,让我们更懂得如何做好电信运营商、智慧城市、公共安全以及智能运维。在AI智能硬件上,利用现代编译语言去定义,通过软件去制定通用接口和功能,利用行业算子模型去驱动AI芯片,从而到达智能化的硬件产品。因此力维可以依据不同的客户需求,去为客户定制化不同的AIoT解决方案与相应的产品系统。

实现产品的迭代开发、持续交付、服务技术、容器化技术是力维产品的交付特色,也是其产品落地的变现渠道。曹友盛提到:“一键部署是我们的用法,持续交付是我们的原则。”

物联门户:AIoT发展变现的商机曹友盛告诉亿欧,早期的物联主要关心的是物。而当今热火朝天的人脸识别主要关心的是人脸。当物联、人工智能和人脸识别融合在一起,就会形成以人为核心的物联门户,物联就会向商业化发展。我们知道互联门户通过点击率去抓取自己的站门户,从而获得收益。不同于互联对信息的简单收集,物联门户指对人、物进行智能识别,可对其周边物体的地址、呈现状态全部识别出来。获得这些识别信息,物联的商业化变现将更为直观,譬如针对性的投放广告、门禁识别的身份记录等都是商业化变现的渠道。

曹友盛博士多次强调,互联的门户给市场带来了巨大的商机,而物联是互联的万物互联,一定会形成物联门户,造就出新一代物联门户公司和商机。互联门户和物联门户的区别是互联门户累计人头和传递信息,物联门户在此基础上还能够确定人的身份、特征、相关物和周边物的各种数据,能更准确的确定以人为中心的各种相关物的信息,由此可产生的商机巨大无比。

无论是在AIoT模式的技术架构,或是产品系统趋势发展上,ZNV力维都在强调新概念与新思维。同时在不断深入客户业务需求中,深度挖掘和探索AIoT技术的集成创新与应用,这是力维的特色和优势。我们同样也期待它的新发展与新未来。

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