集微網(wǎng)報道，在8月31日下午舉行的第二屆集微半導(dǎo)體峰會AI/5G論壇上，海賽人工智能CEO沈翀以“AI時代的智慧城市應(yīng)用探索和實(shí)踐”為主題進(jìn)行了演講，與大家分享了在AI應(yīng)用和智慧城市應(yīng)用上的探索與實(shí)踐。

海賽人工智能CEO沈翀

海賽成立于2017年，總部位于合肥，目前在蘇州/北京等地均設(shè)有子公司和分支機(jī)構(gòu)。而公司的業(yè)務(wù)方向是基于人工智能和大數(shù)據(jù)的行業(yè)應(yīng)用解決方案提供商。

海賽人工智能團(tuán)隊(duì)主要創(chuàng)始人均來自中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)，擁有豐富的產(chǎn)業(yè)界經(jīng)驗(yàn)。依托中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)大數(shù)據(jù)學(xué)院、國家數(shù)學(xué)與交叉科學(xué)中心(合肥)大數(shù)據(jù)科學(xué)實(shí)驗(yàn)室、中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)智慧城市研究院，進(jìn)行產(chǎn)學(xué)研合作和孵化。

實(shí)際上自2014年起，海賽人工智能團(tuán)隊(duì)便開始AI與大數(shù)據(jù)的行業(yè)應(yīng)用探索，覆蓋了智能零售，醫(yī)療影像，經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)等多個領(lǐng)域，目前主要聚焦于運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)建模結(jié)合的視頻解析技術(shù)，將算法和落地的行業(yè)應(yīng)用進(jìn)行結(jié)合。

在客戶方面，海賽人工智能已與百度、中國移動、中國聯(lián)通、中國電信、中電科集團(tuán)、浪潮、CCF中國計(jì)算機(jī)學(xué)會、愛奇藝、國元證券等單位展開聯(lián)合技術(shù)合作，部分成果產(chǎn)業(yè)化并進(jìn)入實(shí)際應(yīng)用階段。

在沈翀看來，目前對于智慧城市的認(rèn)知很多還停留在“城市信息化”的概念上，各地瘋狂上了很多平臺類項(xiàng)目，建設(shè)了很多數(shù)據(jù)中心監(jiān)控中心等基礎(chǔ)設(shè)施，但是缺乏真正的智慧應(yīng)用，人工智能的技術(shù)的興起，將實(shí)現(xiàn)很多智慧應(yīng)用，讓“缺乏智慧的智慧城市”變得真正有智慧。

那么，如何才能讓智能城市變得更有智慧呢？基于對此的思考，沈翀表示，海賽人工智能是中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)智慧城市研究院的孵化企業(yè)，對利用人工智能技術(shù)推進(jìn)智慧城市發(fā)展做了很多實(shí)踐探索。

同時，沈翀主要從以下三個方向分析了如何讓智能城市變得更有智慧：

首先是宏觀經(jīng)濟(jì)，宏觀經(jīng)濟(jì)的指標(biāo)分析和預(yù)測是一個城市管理者的決策之本。而海賽在此領(lǐng)域，將深度學(xué)習(xí)的方法和傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法結(jié)合在了一起；

其次是公共安全，很多巨頭都在扎堆安防領(lǐng)域的AI應(yīng)用，但是細(xì)分領(lǐng)域仍有市場空間，海賽作為一家初創(chuàng)公司在交通路況、城市管理等均有項(xiàng)目實(shí)踐；

再次是民生服務(wù)，包括智慧零售智慧醫(yī)療智慧教育等，在這個年代，可以說AI應(yīng)用已經(jīng)開始深入民心，它確實(shí)能夠在行業(yè)的方方面面爆發(fā)出它的能量。

“目前在整個AI領(lǐng)域，在物聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算的基礎(chǔ)之上，海賽人工智能主要以算法為主，不管算法是在云端還是終端，都希望能解決好客戶的實(shí)際問題。”沈翀表示，也希望能夠得到更多IC界的力量，能夠更好地將算法與應(yīng)用結(jié)合在一起。

隨后，沈翀分別介紹了海賽智慧交通、智慧城管、智慧零售三個產(chǎn)品的算法優(yōu)勢。首先，在智慧交通方面，相比于傳統(tǒng)路況分析方法，海賽的解決方案能夠?qū)崿F(xiàn)路況實(shí)時精準(zhǔn)統(tǒng)計(jì)，不僅可以對車道內(nèi)的擁堵情況判斷，還能計(jì)算車道內(nèi)的平均車輛速度，同時也能通過密度算法獲取車道內(nèi)的車輛數(shù)目；

在智慧城管方面，目前智慧城管的需求是可以很好地識別非道路的車輛違停情況，但是現(xiàn)有的傳統(tǒng)方法誤報率太高，而海賽的解決方案可以有效克服環(huán)境和車頭方向影響。同時，海賽的解決方案還包括人流密度算法和基于多因素疊加的事件檢測算法。

在智慧零售方面，目前全球前兩名的珠寶零售商需求是可以統(tǒng)計(jì)某時間段的人數(shù)、某時間段不同區(qū)域到訪人數(shù)、指定區(qū)域的平均逗留時間、統(tǒng)計(jì)個體在各區(qū)域的逗留時間。但是，基于前端結(jié)構(gòu)化的人臉方法，無法克服時段統(tǒng)計(jì)和多鏡頭問題，而海賽解決方案可以通過體型/衣著/配飾/人臉/步態(tài)等人體綜合特征識別。