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城市大腦眼疾與升級:解析高文院士“數(shù)字視網(wǎng)膜”體系

近幾年來,城市大腦概念可謂如火如荼。相比于前兩年大家對這一概念比較陌生,如今相信大部分讀者應(yīng)該都已經(jīng)知道,所謂城市大腦的基本內(nèi)涵,是指用公路上的大量攝像頭,來識別車流、車牌和車輛,以及一些路段廣場上機遇攝像頭執(zhí)行人臉識別和人流判斷。

這些“城市之眼”收集的數(shù)據(jù),一方面可以幫助提升城市安防的智能化水準(zhǔn),比如預(yù)判人群擁堵、識別交通事故與可疑車輛等等;另一方面,城市大腦的作用主要體現(xiàn)在和交通燈、高架橋準(zhǔn)入閘口的互動上。通過對車輛數(shù)據(jù)的識別和判斷,進(jìn)而用城市大腦進(jìn)行交通指揮,被廣泛相信是治理城市擁堵的有效方式。

這些技術(shù)邏輯近兩年被反復(fù)討論,加之科技巨頭的不斷加注與宣傳,很可能讓大眾覺得城市大腦已經(jīng)非常完善,可以真正承擔(dān)一座城市的“AI交通指揮官”。然而事實上并非如此,從一種產(chǎn)業(yè)構(gòu)思到實際落地,城市大腦,或者稱作智慧城市系統(tǒng),還面臨著非常多物理世界中客觀存在的困難與障礙。尤其是城市攝像頭體系本身,與后加入的AI大腦,二者其實存在著無法忽視的“代溝”。

這個問題應(yīng)該如何解決,近兩年也有相當(dāng)多的學(xué)術(shù)討論。比如中國工程院院士、中國計算機學(xué)會理事長,北京大學(xué)教授、博導(dǎo)高文提出的“數(shù)字視網(wǎng)膜”理念,就廣為產(chǎn)學(xué)各界重視。在這一問題中構(gòu)成了一種代表性的解題方案。

我們似乎可以從數(shù)字視網(wǎng)膜應(yīng)運而生的現(xiàn)實問題,以及其發(fā)展思路中,共同探討這樣兩個問題:城市的智能,距離我們究竟有多遠(yuǎn)?而如果希望拉進(jìn)這個距離,目前有哪些急需開展的工作?

從這個角度思考,我們或許會發(fā)現(xiàn)數(shù)字視網(wǎng)膜既是一種學(xué)術(shù)創(chuàng)新,也是一個新的產(chǎn)業(yè)機遇。

“眼疾”未愈,城市大腦依舊幼稚

城市大腦概念,在現(xiàn)實執(zhí)行中面臨的第一個問題,也可能是根源的問題之一,就是原本并不用于智能計算的城市攝像頭,如何與AI帶來的識別,甚至智能分析能力連接在一起?

這個問題涉及一個基本矛盾,就是智能發(fā)生在哪里。

今天一般的城市大腦與智慧城市項目,主要是將攝像頭收集來的視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲,從而在云端用算法就行識別和分析。

而這里就有很多矛盾滋生了出來,比如傳統(tǒng)攝像頭收集的視頻數(shù)據(jù)過于龐大,清晰度也欠佳,AI算法很難識別。

即使攝像頭能夠提供高清數(shù)據(jù),但由于拍攝的視頻沒有進(jìn)行特征提取,于是從提取到識別、檢索,再到推理的全鏈計算都必須發(fā)生在云端。這帶來的數(shù)據(jù)量非常龐大,云端將承受難以負(fù)載的數(shù)據(jù)壓力,從而影響識別精度與數(shù)據(jù)處理準(zhǔn)確度。同時,把基礎(chǔ)視頻數(shù)據(jù)堆積到云端,客觀上也會造成過大的延遲,很難滿足交通場景里實時反應(yīng)的剛性需求。

同時,城市綜合體每天產(chǎn)生的視頻數(shù)據(jù),其本質(zhì)上堪稱一個“數(shù)據(jù)包袱”。這些數(shù)據(jù)存在哪?存多久?誰來看?如何檢索?在海量數(shù)據(jù)面前,這些問題一一成為了城市數(shù)據(jù)管理體系的重?fù)?dān)。

那么如果讓攝像頭自己具備識別能力呢?這是如今智慧城市的主要解決方案,但是由于此前的原版攝像頭不便拆卸,想要加入新的識別能力就要加裝一個新的攝像頭。于是我們看到了拍照攝像頭、人臉識別攝像頭、車牌識別攝像頭、車輛識別攝像頭等等;在路口抬頭一看,簡直能激發(fā)密集恐懼癥。

這些“智能攝像頭”識別出的數(shù)據(jù),本質(zhì)上無法做到匯融與底層打通,而是只能各自為政。后端的AI也就只能偏聽偏信,無法進(jìn)行完整的交通場景分析,給出真正的“智能建議”。

那么如果讓識別和推理的全套AI能力都發(fā)生在攝像頭里呢?這帶來的問題就是端側(cè)算力不夠充沛,無法支撐復(fù)雜的計算。如果在每個攝像頭都加載大量AI算力和專用硬件模組,那將是一筆無法負(fù)擔(dān)的成本。而且想要讓AI全局化理解城市,各攝像頭也必須進(jìn)行全局匯總。

這樣左右為難的問題,就是今天城市智能從理想到現(xiàn)實的差距。高文院士將之總結(jié)成“存儲難,檢索難,識別難和功能多樣化”四個問題,并且形象地比喻為城市的“自閉癥”和“弱視”。

那么如何破解城市的種種“眼疾”呢?如果也用仿生學(xué)來比喻,那就是今天城市有了云計算和AI作為大腦,也有了攝像頭作為眼睛,但是二者之間缺少一樣?xùn)|西:視網(wǎng)膜。

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