人工智能的每一次成長落地都意味著它要解決的問題會愈加復(fù)雜。

 文 | 張棟 

以安防為例,，作為AI落地最早,、最好的領(lǐng)域，海量視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)的存在使得智能識別,、邊緣計算,、視頻結(jié)構(gòu)化等技術(shù)得到了較好應(yīng)用。

與此同時,，這個技術(shù)最佳試驗場也并不能讓AI全量發(fā)揮,。

清華大學電子系教授、媒體大數(shù)據(jù)認知計算研究中心主任王生進曾指出,，目前AI在安防行業(yè)的更好落地還面臨不少困難,。

一、標清向高清和4K化：監(jiān)控系統(tǒng)更新?lián)Q代,，海量數(shù)據(jù)分析,；

二、前端攝像頭的邊緣智能化：嵌入式AI前端,，AI芯片,、小型化；

三,、多源數(shù)據(jù)互聯(lián)互通：傳輸行業(yè)標準,，多源數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化；

四,、智能視頻分析設(shè)備：智能分析算法,、SDK化，信息聯(lián)動,。

也就是說,，如果用戶單獨下載一個SDK，在實際應(yīng)用中,，無法完整實現(xiàn)所需功能,。

譬如,，在安防領(lǐng)域的人臉識別和車輛違章判別中，單一的識別算法,，無法解決人臉的遮擋問題,，以及特殊情境下的車輛違章判別問題。

而跨攝像頭的ReID技術(shù),，則能更好解決遮擋這一問題,；車輛ReID技術(shù)定位違章車輛,、車道線線檢測,、特殊標志檢測等綜合技術(shù)，也能更好的進行車輛違章的二次判別,。

這些綜合技術(shù)的實現(xiàn),，則需要平臺能力的提升。

也就意味著,，以往中心控制,、中心管理為主的AI賦能模式，必須向增強用戶AI能力,、構(gòu)建用戶AI技術(shù)中心的使能模式轉(zhuǎn)化,，使用戶成為具有AI技術(shù)能力的企業(yè)，即“AI使能平臺”,。

今年4月27日,，清華大學108周年校慶期間，承載清華大學AI科研與產(chǎn)業(yè)結(jié)合發(fā)展的重要載體——清華大學AI使能平臺“紫為云”正式發(fā)布,。

“紫為云積聚了清華電子工程系過去幾十年積累的科研成果,，未來將從技術(shù)、產(chǎn)品,、人才,、知識、服務(wù)五個維度向合作伙伴輸出領(lǐng)先的AI技術(shù)及全鏈AI使能解決方案,。”

在6月30日舉辦的PCI佳都科技·粵港澳大灣區(qū)智能科學與信息技術(shù)專家高峰論壇上,，紫為云執(zhí)行總裁/COO王延波接受雷鋒網(wǎng)專訪時如是說。

清華大學,，作為國內(nèi)聞名的AI搖籃,，幾十年來，培養(yǎng)了大量的相關(guān)人才,。毫不夸張地說,，中國大多數(shù)熠熠發(fā)光的AI人身上，多多少少都會看到清華的影子,。

這片技術(shù)圣土之上,，也衍生了不計其數(shù)的世界級AI項目,。

2005年，在公安部主持下,，深圳羅湖口岸集成清華大學電子系人臉識別技術(shù),，開通“旅客自助查驗通道”，這是世界上首次大規(guī)模人臉識別應(yīng)用案例,，目前已經(jīng)成功通過數(shù)億人次的實際考驗,。

此外，其多模態(tài)生物特征識別,、視頻分析與結(jié)構(gòu)化,、語音識別、智能輔助駕駛,，以及輿情分析,、行人再識別等多種先進的AI算法已在國防、網(wǎng)信領(lǐng)域得到大規(guī)模應(yīng)用,。

對于該平臺的發(fā)布,，王延波說，未來的人工智能絕不是一項獨立的技術(shù),，而是一種工具,，是一種產(chǎn)生新數(shù)據(jù)、應(yīng)用新數(shù)據(jù)的工具,。

譬如安防市場,，從NVR到視頻云平臺，一切的背后都是數(shù)據(jù)的高效推動,，數(shù)據(jù)的不斷挖掘和融合,，驅(qū)動了技術(shù)的不斷迭代、演進,，促成了行業(yè)的興起與變革,。

人工智能的出現(xiàn)便是挖掘更多非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、挖掘更多數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián),。數(shù)據(jù)分類的本質(zhì)就是市場競爭的本質(zhì),，隨著數(shù)據(jù)的高度融合，用戶也會逐漸聚合統(tǒng)一,。

未來,，依托清華大學媒體大數(shù)據(jù)認知計算研究中心及三個國家級實驗室，紫為云能夠發(fā)掘更多潛在的數(shù)據(jù)能力,，幫助更多企業(yè)擁有AI產(chǎn)品應(yīng)用能力,，實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)升級、降本增效,。

提及AI,，大多業(yè)內(nèi)人都會在極短時間內(nèi)列出若干強勁候選對象,。

自2014年至今，在競爭近乎殘忍的AI圈,，多少英雄豪杰帶著技術(shù)天賦趕往,，最后掀不起一絲漣漪而遺憾遲暮。

對于紫為云此時入局,，大多人直呼不解,，畢竟圈內(nèi)對手眾多，很多已經(jīng)占有先機優(yōu)勢,，在列強環(huán)伺的AI賽道,，紫為云壁壘何在？

“我們不是去和各大AI獨角獸搶地盤,，我們的出現(xiàn)是要孵化更多的AI應(yīng)用獨角獸,。”王延波首先解釋了兩者的最大區(qū)別,。

他告訴雷鋒網(wǎng),，有一種成功，是幫助更多人成功,。獨角獸的賦能是更好地服務(wù)自己的用戶,；紫為云的使能是讓利益相關(guān)者更好地服務(wù)于其用戶。

也就是說,，紫為云的價值在于助力更多企業(yè)擁有AI產(chǎn)品應(yīng)用能力,，實現(xiàn)屬于企業(yè)自己的智能+產(chǎn)業(yè)升級。產(chǎn)業(yè)關(guān)系的價值傳遞將從“建設(shè)---交付”的糖葫蘆式單鏈條的合作商務(wù)模式,，變?yōu)椤笆鼓芙ㄔO(shè)—共同運營—再使能建設(shè)—再持續(xù)運營”的共享價值使能模式,。

同時，就公司的壁壘及能力,，王延波也從幾個方面進行了闡述,。

雖然紫為云步入市場不久，但它沉淀了清華大學過去十幾年的AI技術(shù)積累,，也具備了技術(shù)前瞻性的科研準備,；

從技術(shù)層面出發(fā)，過去幾十年,，清華電子系針對不同用戶的特性場景和業(yè)務(wù)需求持續(xù)進行算法的升級和環(huán)境優(yōu)化,，為各個行業(yè)提供了穩(wěn)定性和魯棒性更強、跟蹤速度更快的技術(shù)支撐,；

從產(chǎn)品維度出發(fā),，想要做好AI的產(chǎn)業(yè)使能，需要具備使能全棧的能力,，需要對各類場景的深度理解,。

“C數(shù)據(jù),、B數(shù)據(jù)、G數(shù)據(jù),，硬件,、軟件、云平臺,，所有節(jié)點組合在一起,，才能組成今天的DT大數(shù)據(jù)，幸運的是,，這其中每一個數(shù)據(jù)節(jié)點的業(yè)務(wù),，我都全程參與過。”

王延波創(chuàng)辦紫為云之前,，曾經(jīng)擔任大華樂橙業(yè)務(wù)總監(jiān)一職,，幫助大華股份于建立起整個公有云業(yè)務(wù)體系框架及消費者產(chǎn)品渠道體系；

另外,，他還曾任職?？低暩呒壗鉀Q方案工程師，主持大型智慧城市項目,，也是其互聯(lián)網(wǎng)云開放平臺的主要建設(shè)者,，是中國電信視頻網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控標準制定者之一。

可以說,，在每一次安防行業(yè)的轉(zhuǎn)型階段,，都能看到他的身影。

用他的話說,，從B客戶到G客戶,，再去做云平臺、C客戶,，而后又回到B,、G客戶，業(yè)務(wù)場景的轉(zhuǎn)變造就了其全域數(shù)據(jù)閉環(huán)的概念和對數(shù)據(jù)應(yīng)用融合的理解,。

成立運營不到半年時間，今天的紫為云已經(jīng)收獲了包括中國移動,、華為,、京東、小米,、佳都等一大批明星用戶,。

對于短時間內(nèi)取得的階段性勝利，王延波表示,，“紫為云的目標是要在技術(shù)斷層的AI圈成為新一輪科技革命中重要的推動力量,、領(lǐng)導(dǎo)者,。”

當然，前路也并非一帆風順的,。

王延波感慨,，每一項技術(shù)的落地、每一個產(chǎn)品的出模,，前提都應(yīng)該是找到能夠適配的實際應(yīng)用場景,，當每一個技術(shù)模塊、每一個場景充分優(yōu)化后,，才能形成產(chǎn)品競爭力的極大突破,。

譬如說安防，這是一個非常接地氣的行業(yè),，在項目集中部署的時候,，需要一個點一個點的凸顯，一個點一個點的落地,。

當需求達到一定數(shù)量,、覆蓋面達到一定范圍的時候，一個適用于企業(yè)的大生態(tài)就成形了,。

這個由點及面,、從項目到產(chǎn)品的過程荊棘密布,，因為未來AI項目的落地,，考驗的并不是單點技術(shù)，而是綜合技術(shù)能力,。

未來,，道阻且長。

采訪最后,，他還強調(diào),，云業(yè)務(wù)只是紫為云的一個點，代表全棧技術(shù)的輸出,，它的使能行業(yè)方向沒有邊界,。