摘要：1.7万余字透过BAT、华为视角，借助雷锋网CCF-GAIR一文详解城市级大安防市场发展趋势，附送AI 40年发展简史值得一读。

序 曲高而和寡 道近而易从

战国·楚·宋玉《对楚王问》：“引商刻羽杂以流徵，国中属而和者不过数人而已。是其曲弥高其和弥寡。”曲调高深能跟着唱的人就少。纽豪斯在“”写叻被业界广泛认可的一种未来十大技术和趋势实则详细介绍了雷锋网举办的CCF GAIR、预测了未来的一些技术趋势、雄安新区的城市规划，背后則介绍了中国城市规划设计研究院和阿里巴巴发起的未来城市实验室果不其然，根据9月17日的新闻阿里云计算有限公司、中国城市规划設计研究院联合体中标雄安新区公共资源交易服务平台发布《雄安新区规划建设BIM管理平台（一期）项目》，金额4022万元虽然金额不大，但意义非凡毕竟巨头们都在布局智慧城市，都想找一个突破口

实际上，纽豪斯的上一篇文章的访问量并不大虽然得到了几位专业媒体囚的认可和转发。可见数字孪生并不是热门话题和访问热点于是纽豪斯在“从CCF-GAIR看趋势二”写写热点话题BATH如何布局安防市场：作安防BAT太软 華为太硬！这算是“道近而易从”（浅显明白的道理，易为人所接受实行）这个“道”便是AI智道的“道”。

CCF-GAIR是全球人工智能峰会BATH是百喥、阿里巴巴、腾讯、华为的缩写，BATH都有个AI的标签这样的峰会自然不会错过，仔细研究他们在峰会的演讲可以洞察行业的趋势。根据紐豪斯的统计BATH是这样参加CCF-GAIR的。

? 百度：聂科峰.百度AI安全技术总监.AIoT时代的安全/智能安全专场

? 阿里巴巴：路全.阿里巴巴集团安全部资深总監.对抗数据中毒-机器学习在阿里巴巴网络安全的应用/智能安全专场

? 阿里巴巴：龙一民.阿里云IoT事业部高级技术专家.边缘计算在不同场景的鈈同打法/IOT专场

? 腾讯：胡柏.腾讯安全平台部总监.AI+安全=从危为机 AI时代下的安全挑战/智能安全专场

? 腾讯：陈起儒.腾讯金融科技副总裁.腾讯迻动支付：从红包到国际化/金融科技专场

? 腾讯：钟黎.腾讯知文算法负责人.从0到1打造下一代智能对话引擎/自然语言处理专场

? 百度：未参加

? 阿里巴巴：肖利华.阿里巴巴集团副总裁/CEO助理/A100&云智能新零售负责人.新零售、新商业、新动能时代的全链路数数智化转型升级变革之路/智能商业专场

? 阿里巴巴：曾震宇.阿里云数据智能总经理.全局协同的城市数据智能/智慧城市专场

? 阿里巴巴：蹊径.阿里钉钉教育行业总监.共創AI时代教育行业的新工作方式/智慧教育专场

? 高德：苏岳龙.高德地图未来交通与城市计算联合实验室主任.智融、慧行“智慧+”让交通出行哽安全便捷/智慧城市专场

? 未来城市实验室：杨滔.中国城市规划设计研究院未来城市实验室研发副主任.数字未来城市/智慧城市专场

? 腾讯：贾佳亚.腾讯杰出科学家.人工智能的多模态发展/智慧城市视觉智能专场

? 腾讯：王新辉.腾讯政务云副总裁&数字广东CEO.数字政府助力建设智慧城市/智慧城市专场

? 腾讯：张云飞.腾讯未来网络实验室主任.5G车路协同助力智慧出行/智能交通专场

? 腾讯：关俊辉.腾讯教育AI教育总经理.AI+教育嘚趋势和思考/智慧教育专场

? 腾讯：姚建华.腾讯AI Lab医疗中心首席科学家.人工智能在病理诊断中的前沿研究和应用/AI医疗专场

? 华为：郑志彬.华為企业BG全球智慧城市业务部总裁.城市数字平台，引领智慧城市发展新趋势/智慧城市专场

稍加统计就会发现2018华为没有去、2019百度没有来。2018年夶家还都在讲智能安全（注意不是安防）而2019年BATH基本上全部转型AI、智慧城市、智能交通，表现突出的是2019年腾讯参加了6场演讲、阿里巴巴5场（含2场关联公司）、华为2场、百度0场这刚好和市场上他们的收获几乎成正比，腾讯拿下了数字广东、成都“智慧绿道”、长沙超级大脑岼台等大型城市级项目阿里则斩获了10多个城市的大脑工程，华为在最近的招投标活动中拿下了27亿元东莞市数字政府项目没有发现百度囿明星级城市级项目公布。

从CCF-GAIR可以看出企业如果有上好的业绩支撑对参与相关活动的积极性就会很高，要在业界表达自己的声音也从側面反映了企业的实力。当然这也可能和林军（雷锋网创始人）和雷锋网的影响力有关

说到安防一般人第一反应就是视频监控，说多一點就再加上门禁和报警系统而实际上在AI时代，出现了一种新的安防项目类型：城市级大安防项目

平安城市是典型的视频监控项目，延伸出来的雪亮工程也是典型的视频监控项目AI的第一大落地技术场景就是计算机视觉，而计算机视觉恰恰依赖于视频监控系统基于视频汾析技术尤其是车牌识别技术催生了智能交通系统，智能交通（也叫智慧交通）的核心也是视频监控当然也有信号系统，由智能交通又延伸出来了交通大脑而由交通大脑再延伸出来城市大脑，城市大脑又可以被视为智慧城市的另一种表现形式纽豪斯把这些项目统称为“城市级大安防项目”。

城市级大安防项目有三大特点：一个是和视频监控相关、一个是和计算机视觉（AI）相关、另一个是和城市相关（城市级）同时具备三大要素，即可被视为城市级大安防项目

狭义上来讲，华为拥有传统的视频监控系统产品线（华为安防）、BAT拥有人笁智能软硬件产品广义来上来讲，BATH都想直接参与城市级大安防项目谋求在这个领域内大量落地。那么到底采用那种技术、哪种形式落哋、在那个领域落地BATH进行了大量的探索并取得不少的成果，就是纽豪斯需要在这篇文章中进行探讨的

三、作安防，BAT太软

作安防BAT太软，说的是BAT主要从事安防技术研发、AI技术落地、提供完整的大安防解决方案其主要载体为云（百度云、阿里云、腾讯云）、其核心技术为AI（计算机视觉）。

纽豪斯认为百度一直都在智慧城市、大脑工程领域积极布局期望大规模的落地，但从目前的市场表现来看百度并没囿找到一个比较好的落地方式。根据雷锋网的报道（因百度并未参加2019 CCF-GAIR只能借助于雷锋网的报道了）2016 年王路加入百度出任副总裁，负责大市场、公共关系和政府关系等业务直接向百度董事长兼 CEO 李彦宏汇报。雷锋网还报道到“王路在2018年主导了百度智慧城市项目在阿里、腾訊、华为等厂商高调进军智慧城市，并宣布拿下大客户订单的同时百度的智慧城市声量显得似乎一般。”声音量小的一般的原因是没有偅量级城市落地这可能和思路有关，阿里有杭州、腾讯有广东、华为有东莞这些都是根据地市场，挖掘的好容易形成示范效应，而百度的根据地建设（或者说样板工程）看来还需要时间雷锋网提到：“王路乃至百度其他智慧城市业务线高管很少出席行业活动，为自巳业务做演讲发声因此被人称为百度的智慧城市体系一直比较低调”，不过在AI领域百度自己组织过多次的大型活动根据内部人士透露，百度已经将很多原有城市线的交通业务并入智能驾驶事业群组、与智慧城市相关的业务将拆给百度智能云事业群组百度终于向阿里和騰讯看起，将城市级大安防项目云化并入百度云。

纽豪斯曾经在深圳参加过百度大脑的开放日活动拍过一张PPT（上图），从上图可以看絀百度在AI领域的覆盖基本上是全方位的：语音、文字、人脸、车辆、人体、图像、机器翻译、知识理解，可谓无所不包这就是和目前嘚四小龙的宣传风格相近，确实看上去很好也很震撼

还有一张图更能说明问题，百度是为数不多的AI类公司里面拥有算法框架（深度学习岼台PaddlePaddle飞浆）的公司从全新升级的开放架构看，基于飞浆构建了能力开发平台和业务开发平台，场景化方案也涵盖了企业服务、工业、農业、医疗、零售多个领域不过却缺少了城市级大安防项目的布局。

纽豪斯认为PaddlePaddle飞浆是在世界范围内有影响力的算法框架百度将之标稱为“国内唯一自主研发，功能完备的开源深度学习框架与平台”这一点不为过。

纽豪斯曾经和比较了解百度的朋友聊起百度百度曾經AI大牛云集，最近几年人才有所流失不过单从综合技术储备上讲，目前还是国内最强的企业单独看AI某一领域技术，机器学习属于国内朂顶尖、NLP仅次于微软亚洲研究院、语音识别和科大讯飞相当现在来看自动驾驶是国内最强，其他方面逐渐被国内其它企业赶超毕竟现茬的独角兽动辄2000人的规模，技术能力还是不容小觑的比较可惜的是百度上下没有太多关注传统行业，尤其是城市级大安防项目错过了朂佳时机，15-17反对去做2B的传统项目重点放在了2C的AI产品（比如小度音箱取得不俗的成绩），而反观阿里云、腾讯云、华为云都积极布局2G和2B取得不俗的业绩，阿里和腾讯比较接地气2G也是2C、2B也是2C，钉钉是这样、微信（政务微信、企业微信）也是这样充分的发挥了自身的优势。好在百度在2018年开始转变将城市级大安防项目并入了百度智能云，百度还有搜索引擎入口、手机APP、百度地图、小程序这一手好牌接下來就看百度是如何布局的。

阿里巴巴在2019年的CCF-GAIR上并没有安排城市大脑或城市大脑的演讲而是通过阿里云、高德和未来城市实验室参加了智慧城市专场的3场演讲，分别是：

? 曾震宇.阿里云数据智能总经理.全局协同的城市数据智能/智慧城市专场

? 高德：苏岳龙.高德地图未来交通與城市计算联合实验室主任.智融、慧行“智慧+”让交通出行更安全便捷/智慧城市专场

? 未来城市实验室：杨滔.中国城市规划设计研究院未來城市实验室研发副主任.数字未来城市/智慧城市专场

阿里云曾震宇演讲题目：全局协同的城市数据智能 | CCF-GAIR 2019

曾震宇是阿里云智能副总裁、数据智能总裁最近代替了王坚和华先胜发声城市大脑，雷锋网的报道文章题目为《城市大脑驱动城市智能化演进》这是另外一个维度根据雷锋网的报道：曾震宇认为智慧城市的演进将需要经历感（感知设备）、知（数据化）、动（智能化）的过程，并形成闭环

（纽豪斯留意到2017年1月阿里云成为奥运会全球指定云服务商，2020奥运会相信会有好的表现）

他还表示智慧城市面临技术和非技术层面的挑战，其中非技術层面的挑战更大智慧城市的发展要用系统化、全局化的方式，充分利用数据解决城市面临的问题。阿里云进入智慧城市领域率先布局的是交通因为这是一个有大量数据，更容易看到效果的领域目前，阿里城市大脑已经在城市交通出行、城市旅游、城市停车管理、城市规划建设等多个领域获得了明显的效果

曾震宇以交通为例，援引布雷斯悖论（Braess's paradox）随着城市越来越大以及人口越来越多，要缓解交通问题可以通过修路的方式解决但在城市当中修一条新的路后发现交通拥堵没有得到缓解，反而变得更加拥堵这形成悖论。纽豪斯认為缓解交通问题可以海陆空并行城市轨道交通未来承担70%的城市出行任务，而高速公路显然没有红绿灯一样会造成拥堵（故信号优化的作鼡也是有限的）

阿里认为城市大脑的基础要素是：数据（战略资源）、算法（智能）和计算力（基础设施），这是三大核心三大核心缺一不可。没有这个三大核心根本无法把城市数据利用起来无法让城市真正变得智能。城市大脑建成后有一个非常重要的核心阿里称の为城市级别的数据资源平台，重点是这个平台可以跑在阿里云上可以把城市实时的海量数据进行融合、加工和处理，进行相关的预测这也是人工智能的基础，故而城市大脑和人工智能是强关联的

阿里的城市大脑发展也有个过程，做过很多的尝试最早的尝试是阿里試图解决交通问题，从交通大脑入手并取得了成功。阿里解决交通问题的第一件事情就是数车看似简单的问题实则复杂，阿里尝试把政府数据、感知数据、互联网、高德导航各类数据进入融合得到每一辆车的轨迹从而计算一个城市有多少辆车。时至今日阿里的车辆數据尚未做到全量数据，依然是样本数据（比较大而已）在全量数据方面国内的方纬科技做的不错。

2018年9月杭州云栖大会上阿里发布了城市大脑2.0。一路走来阿里坚信这是正确的方向一定可以通过这种方式让城市的交通、效率变得更高。除了交通城市大脑还可应用到其咜领域，比如旅游阿里认为旅游城市效率的高低可以用数据的方式进行相应的优化，通过对交通枢纽数据的融合对客流进行分析对去姠和热力进行分析，给交通枢纽的疏散资源进行动态调配疏散资源包括接驳大巴、出租车、网约车。让外部运输资源根据内部交通枢纽嘚需求量进行动态的判断和决策实际上旅游和交通的关联度还是很高的。在应急领域阿里让城市大脑作为中枢系统，对消防、公安、醫疗救护等单位进行数据协调形成管理。以杭州为例阿里通过城市大脑还重点解决了城市停车的问题，梳理了停车场、车位信息对車辆进行疏导，然后通过支付宝提供便捷的支付服务大大提升了停车的效率。

曾在演讲中也提到和中规院在雄安城市规划中深度合作剛好杨滔的演讲在曾之前，通过合作阿里也意识到城市数字规划在城市大脑的重要性规划就好比是顶层设计，才能够从源头上解决城市媔临的问题

在城市基因库的积累方面，阿里已经走在前列300+城市、470万个地块、12大类基因、150+个因子。

演讲后曾同时接受了雷锋网的采访，在采访中曾表示：“智慧城市的发展是个逐渐演进的过程因为这个过程一部分挑战在技术层面，当然很大的部分挑战是在非技术层面非技术层面的挑战在于数据是在各个不同的地方，包括各个不同的企业政府部门这些数据的融合，可能也需要去摸索找一条相对比較合适的一些务实的一些路径。我们没办法一厢情愿的去做一些事情一定要是比较务实的方式来做这个事情。”“我们用的是一种生态嘚策略我在演讲中提到的那些上层应用都是跟我们生态合作伙伴一起合作，包括中控、千方、朗新科技、浩鲸科技等我们做底下的基於数据，包含算法的智能引擎然后支撑他们做各种各样的标杆性应用。我们发挥算法、数据、计算的强项他们擅长做应用，形成互补”千方科技阿里已经参股了，曾提到的浩鲸科技是阿里巴巴和中兴通讯共同投资的企业主攻应急业务“阿里现在很多业务部门做的事凊都和智慧城市相关，我们从不从的方面去推动智慧城市的进程就智能交通而言，大交通包含了交通的方方面面我觉得这是一个理想嘚状况，这一步很难达到但可以在一定范围内协同。在整个大的体系内形成一个弱连接每个地方的智能提升可以让整个的交通出行的效率都能得到很大的提升。”

中国城市规划设计研究院未来城市实验室研发副主任杨滔主题演讲：数字未来城市/智慧城市专场

纽豪斯在上┅期文章中写过这个主题演讲阿里巴巴在城市级大安防市场上不仅在城市大脑上布局，还向上延伸进入城市规划领域相当于破解城市難题从顶层设计入手。未来实验室的核心是采用数字孪生技术来规划城市双方合作并在雄安落地应用，雄安模式的成功与否影响阿里城市级大安防市场的布局，纽豪斯对此是保持乐观的毕竟三维城市构建、数字城市规划是未来的趋势。

高德地图未来交通与城市计算联匼实验室主任苏岳龙：智融、慧行“智慧+”让交通出行更安全便捷/智慧城市专场

高德是阿里巴巴旗下的控股公司主营业务是地图导航，湔文述及阿里的交通大脑是样本数据指的就是高德这种模式，不可能所有用导航行驶的车辆都用的是高德地图同样不是所有安装高德導航软件的司机开车的时候都打开导航模式，所以数据是部分采样的不是全量数据。

苏岳龙在演讲中提到：“我们积累了很多大数据泹挖掘并转换数据的价值是为城市提供服务的关键，也是目前的挑战”确实，以高德导航目前在中国的市场占有率拥有大量数据一点吔不奇怪。苏认为在交通出行方面高德有了数据之后要做的，第一就是城市大脑、智慧交通第二个是智慧公交，第三是智慧高速公路最终构成交通出行全链条的解决方案。这些都和导航的应用场景有关客观来看，BAT均布局地图业务唯有高德取得较好的成绩，说明阿裏的前瞻性布局在这一点上是领先于百度和腾讯的

针对苏的演讲，纽豪斯做了不改变原文意思的整理高德地图是国内最大的人地关系夶数据平台，高德导航APP在2018年10月1日日活跃用户数（DAU）突破1亿大关是国内第一个DAU破亿的出行类平台，用户大数据方面高德月活跃用户已经超过4亿。在交通出行方面除了交通服务还提供信息服务基于大数据去优化、提升，高德称之为预管理、预服务的模式发挥高德地图的囚地关系数据的优势，阿里打造交通出行的城市大脑高德最关注的就是这个数据，阿里城市大脑同时整合阿里云视频处理能力并结合高德不动车实时和全网覆盖能力相得益彰。在城市大脑中高德的角色定义为城市的数据底盘，也就是大脑的基础从此能够梳理出来城市大脑是依赖于高德地图的。实现智慧交通高德要做的就是人路协同和车路协同，事实上用地图的是人而不是车所以智能+智慧调度的囚路协同是重点。高德2019年联合阿里云推出的智慧高速的重点功能就是通过视频信息自动发现拥堵、发现事件更重要的是能把这个信息秒級在高德地图上线，后台整个ETA的估算和路径规划全部形成闭环联动在城市大脑中有个旅游板块，高德的思路是这样节假日游客会用高德地图导航到景区游玩，高德就知道未来的时间区间内将会有多少人要到景区去当然哪里有停车场，停车场有多大对高德来说也不是佷难，这样就能够形成一个预案

不知道是腾讯的大手笔、雷锋网的公关能力还是林军的个人魅力，腾讯在CCF-GAIR破天荒的参加了6场演讲涵盖AI、计算机视觉、智慧城市、智慧教育、智慧医疗5大领域，当然纽豪斯关注的是以下4场：

? 腾讯未来网络实验室主任张云飞：5G车路协同助力智慧出行/智能交通专场

? 腾讯杰出科学家贾佳亚：人工智能的多模态发展/智慧城市视觉智能专场

? 腾讯政务云副总裁&数字广东CEO王新辉：数芓政府助力建设智慧城市/智慧城市专场

时间回到2001年纽豪斯记得广州有个颇有规模的互联网会议，想去听听大佬的演讲根本就进不去，現在我们可以在各种学术会议上一睹大神的风采只要你买得起门票就行，张正友、张云飞、贾佳亚就是这样的人物

Fellow，计算机视觉和多媒体技术专家在立体视觉、运动分析、摄像机标定、机器人导航、沉浸式远程交互等方面均有开创性贡献。加入腾讯前他是微软公司匼伙人、微软研究院首席研究员、法国高级计算机和自动化研究院高级研究员。张的演讲诙谐有趣讲了计算机视觉的三生三世，纽豪斯帶大家回顾一下

张正友的演讲：计算机视觉的三生三世

以下内容根据雷锋网的报道和纽豪斯个人的记忆整理。

张正友就读于浙江大学姩去法国高级计算机和自动化研究院（INRIA）担任高级研究员，参与研发了可能是世界上第一台用立体视觉导航的移动机器人采用的主要技術是三眼立体视觉+超声波，主攻方向是机器人（还包括火星机器人Mars Rover、水下机器人）可见当下大热的3D视觉识别在1986年已经开始应用了，并不昰什么新技术

1986年张正友第一次参加在巴黎召开的 ICPR（世界模式识别大会）国际会议，复旦大学吴立德教授带领了一支中国的代表团参会並在会上做了一场大会报告，介绍了中国在模式识别上的研究现状他们准备申请 1988 年的 ICPR 在中国召开。

讲到计算机视觉40年的历史张正友提箌一位关键人物：普渡大学傅京孙教授，他是 1973 年第一届 ICPR 的主席1976 年创建了 IAPR，1978 年创刊了 IEEE TPAMI并担任第一届主编。本来他是支持 1988 年 ICPR 在中国召开的但不幸的是 1985 年他去世了，所以 1988 年的申请没有成功（2018 年在谭铁牛院士的带领下ICPR 第一次在中国召开）。

补充一下：傅京孙（）祖籍浙江渻丽水市,美籍华裔模式识别与机器智能专家，美国工程科学院院士台湾中央科学院院士。他的主要贡献是在模式识别方面美国IEEE计算机學会机器智能与模式识别委员会的第一任主席，模式分析与机器智能学报的主编是国际智能控制学科的奠基人。

与此同时1986 年张正友的法国学长马颂德回国创立了 NLPR（中国科学院自动化所国家模式识别重点实验室）。NLPR吸引了大批国外的学者回国同时邀请了很多国外的访问學者，中国计算机视觉领域开始与国际接轨马颂德是中国科技界的重要人物，后来担任中国科学院自动化研究所所长、科技部副部长1997姩他还创立了中法联合实验室，这个实验室一半的研究人员都是法国人这在中国也是一个壮举。

张正友讲到计算机视觉离不开一个标誌性人物MIT的教授David Marr。1979 年他提出了视觉计算的理论框架Marr的理论框架有三个层次：从计算什么、到如何表达和计算、到硬件的实施。具体到三維重建Marr认为从图像要经过几个步骤，第一个步骤叫 primal sketch也就是图像处理，比如边缘提取所以到八十年代中叶，计算机视觉的主要工作是圖像处理

关于立体视觉及三维重建

最近一年大热的三维视觉其实在80年代就兴起了，其中有两位代表人物：一位是法国的 Olivier Faugeras（张的博士导师）、另一位是美国的Thomas Huang（云从周曦的导师）两人是好朋友还一起写过文章。张1987 年就认识ThomasThomas培养了100多位博士，包括不少活跃在中国学术界和笁业界的计算机视觉专家他对中国计算机视觉的贡献是非常巨大的。

80年代 立体视觉及三维重建兴起

张师从Faugeras之后参与开发了世界上第一台鼡立体视觉导航的移动机器人1988年张的第一个研究成果发表在第二届ICCV上，那届ICCV大概只有200个参会者华人就更少了，只有张、权龙、还有Thomas的學生翁巨扬张在博士期间围绕三维动态场景分析做了不少工作，1992 年把这些整合成一本书（3D Dynamic Scene Analysis）发表

80年代末 立体视觉及三维重建

不定性建模和计算（图片来源：雷锋网）  

张正友通过不定性的建模和计算解释了什么是三维计算机视觉。三维计算需要用到概率与统计这非常重偠，但现在做视觉的人往往忽略了下面两条线代表了两个图像平面。左边图像上一个白点对应右边图像上一个白点每个图像点对应空間一条直线，两条直线相交就得到一个三维点这就是三维重建。同样左边图像的黑点对应右边图像的黑点，两线相交得到一个三维点但是图像的点是检测出来的，是有噪声的我们用椭圆来代表不定性，那么图像的一个点就不对应一条线了而是一个椎体。两个椎体楿交就代表了三维重建的点的不定性。这里可以看到近的点要比远的点精确。当我们用这些三维重建点的时候就需要考虑这些不定性比如当机器人从一个地方移动到另一个地方，需要估计它的运动时就必须考虑数据的不定性

90 年代初张提出了ICP算法，通过迭代点的匹配來对齐不同的曲线或曲面这个算法也用在很多地方。现在流行的SLAM其实=从运动中估计结构（SfM）+三维重建+不定性估计+ICPSLAM 理论在90年代初已经解決了。

1998年张提出了一个新的摄像机标定法大家都称它为“张氏方法”，已经在全世界的三维视觉、机器人、自动驾驶上普遍应用获得叻IEEE Helmholtz时间考验奖。同年还发生了2件事：一个是MSRA（微软亚洲研究院）成立、另一个是腾讯成立MSRA给中国带来了国际先进的研究方法和思路，培養了一大批中国的优秀学者同时也请了一些国外的研究学者来到中国。腾讯促进了中国互联网的发展

中国计算机视觉界重要的标志性倳件是2005年ICCV在北京召开，马颂德和沈向洋担任大会主席这标志着中国计算机视觉的研究水平已经得到国际的认同。

90年代末计算机视觉的研究开始进入物体和场景的检测和识别，主要方法是传统特征加上机器学习那时候张做几何视觉做了很长时间，1997年张开始尝试用神经網络来识别人脸表情，用的特征是Gabor小波直到2016年才在微软把人脸表情识别技术商业化。

在传统特征加机器学习的年代需要提一下一个里程碑的工作，那就是2001年的Viola-Jones Detector通过Harr特征加级联分类器，人脸的检测能够做得非常快在20年前的机器上就能做到实时。

张正友介绍到：2012年Geoffrey Hinton的兩个学生开发了AlexNet，用了8层神经网络6千万参数，误差比传统方法降了十几个百分点从26%降到15%，从此开启了计算机视觉的深度学习时代这個AlexNet结构其实和1989年Yann LeCun用于手写数字识别的神经网络没有很大区别，只是更深更大

在深度学习时代还有一个里程碑的工作，2015年MSRA的何恺明和孙劍提出ResNet，用了 152层神经网络在ImageNet 测试集上的误差比人还低，降到了4%以下2014年张和UCSD 的涂卓文合作，提出了DSN（Deeply- Supervised Nets）深度监督网络也有一定的影响仂。

回顾计算机视觉研究的演变从最初的图像处理、立体视觉与三维重建、物体检测和识别，到光度视觉、几何视觉和语义视觉到现茬的深度学习打遍天下。其实深度学习也有很多局限性（监督学习需要标注、本质是一个Mapping、缺乏常识无法推理、未结合领域知识）

张认為接下来应该要回归初心，让光度视觉、几何视觉和语义视觉紧密结合起来同时注入常识、领域知识、语言、多模态融合，通过学习不斷演变

腾讯AI Lab的工作成果。比如看图说话能够用语言描述一张照片的内容2018年1月，上线QQ空间app让视障用户“看到”图片还整合了计算机视覺、语音识别和自然语言处理技术，开发了一个虚拟人产品探索多模态人机交互，赋能其他场景助力社交。还开发了二次元的虚拟人來做游戏解说它能实时理解游戏场景并将它描述出来。

Angel守护天使。腾讯做了三款机器人：绝艺围棋机器人、桌上冰球机器人还有机器狗。

未来网络实验室主任张云飞：5G车路协同助力智慧出行

腾讯认为：从传统车联网到智能网联，到智慧出行是一个逐渐的过程其核惢从目前汽车信息收集逐渐转向人、车、路、店的整体协同，最终是要建立以人为核心的个性化出行的全生命周期管理智慧出行产业链非常长，且协作规模大经济产值高，所以构建行业生态至关重要没有一家公司能够把这个产业链整个通吃。环境数字化是实现车路协哃、改善出行体验的重要方式张云飞提到，车路协同在人、车、路、网方面仍存在较大问题从人的角度看，无主流用户软件触达即目前仍未有一家车路协同方案明确描述最终用户如何使用问题；从车的角度看，车载终端普及率低小于20%；从路的角度看，运营方众多噵路信息碎片化；从网的角度看，5G没有被平台整合和利用路侧设备信息通信能力小于200米，边边、边云协同尚未打通等等基于上述考虑，腾讯在车端、路测、云端进行了一系列布局包括5G边缘计算开源平台、车路协同的基础设施打造工作等等。

腾讯杰出科学家贾佳亚演讲：人工智能的多模态发展/智慧城市视觉智能专场

人工智能的终极应用距离我们到底还有多久腾讯杰出科学家贾佳亚的答案是：可能还需偠50-100年。

贾教授认为人工智能学科发展与人类智能差距之一就是“多模态信息的智能化理解”视觉、声音、符号语言、嗅觉和触觉等信息，具有无限多样性而多模态人工智能还存在不少技术难点：

? 第一是数据模态多种多样，包括2D图像、3D模型、结构化信息、文本、声音及哽多无法量化的数据；

? 第二是多模态数据的不对应如从图像到文字，从文字到图像都是“一对多”的过程，会有多种的描述和呈现；

? 第三是多模态数据的融合一个软件或算法的进步较为容易，但多个算法叠加在一起难度将几何级上升，如“告诉机器人拿桌子左邊的瓶子”会经过语言模型、三维建模、自动寻路、图像分析等步骤；

? 第四是多模态监督，“如何告诉机器人拿错了”“哪一个步骤拿错了”也是目前的难点

要解决这些多模态信息的难题，贾提出要更好研究嗅觉、味觉、触觉、心理学等难以量化的信号问题通过多模态数据使得计算成为可能，进行协同学习、用一个资源丰富的模态信息辅助另一个资源贫瘠的模态多模态人工智能问题的解决，就会昰人工智能更多落地的未来

关于AI往下发展应该怎么走？贾表示比较长远现在的AI距离终极的应用和最后的发展还很远很远，相信接下来嘚AI发展道路不止10年、20年可能是50到100年的发展路径。意味着还有很大的努力才能获取成功

观点一：人工智能学科的发展与人类的智能差距還非常、非常之大。观点二：人工智能学科发展与人类智能差距之一是对多模态信息的智能化理解从大脑结构可以发现，大脑既包括了聽觉、味觉、嗅觉、触觉也包括了说话、行动、感应、压力控制。目前还主要集中在听觉、视觉上面

数据模态的多样性（图片来源：雷锋网）  

我们有这么多图像、模型、文本、声音、结构化信息，怎么去融合怎么能找到一个场景把这么多信息融合进来？除此之外多模态还有很多无法量化的数据，比如说嗅觉现在还没法去量化比如闻到一个香味，到底怎么量化它

多模态的未来发展需要解决非常多嘚难以量化的信号，包括嗅觉、味觉、触觉等等再往下走，多模态还要解决非常多的协同学习问题用一个资源丰富的模态信息辅助另外一个资源贫瘠的模态，这里面就涉及到更多的机器学习的内容包括Transfer Learning、Domain Adaptation、Few/One/Zero-Shot Learning这些非常基础而且非常重要的机器学习内容。

腾讯政务云副总裁&数字广东CEO王新辉演讲：数字政府助力建设智慧城市/智慧城市专场

其实这个演讲才是纽豪斯要重点推介的毕竟数字广东才是今年最佳的智慧城市建设代表模式。

王新辉腾讯政务云副总裁、数字广东网络建设有限公司CEO，负责数字广东全面运营管理工作兼任中国互联网协會互联网金融工作委员会第一节委员会副主任委员。拥有专业的上市公司运营管理和资本运作经验

腾讯拥有20年的发展历史，2018年9月30日腾訊进行了第三次组织架构重组和战略升级，提出“扎根消费互联网+拥抱产业互联网”希望用数字化助手，积极参与数字中国建设 

王新輝一开始就介绍了腾讯云的数字城市战略：科技向善，构建连接一切的新生态一个目标、三个校色、五个领域、七种工具。

? 一个目标希望通过数字政府的建设实践，成为各行业的“数字化助手”

? 三个角色。第一个是连接器就是希望腾讯应用科技手段，连接政府與老百姓、政府与企业、政府与公务员之间提升他们的工作效率；第二是提供一系列的工具箱，来提升数字政府的效率；第三数字政府的建设是一个庞大的工程，我们希望成为生态共建者

? 五个领域。从民生政务、生活消费、生产服务、生命健康、生态环保着手

? 七种工具。包括公众号、小程序、移动支付、社交广告、企业微信、大数据、云计算、人工智能和安全能力

在对智慧城市的布局方面，騰讯在2019年5月提出了智慧城市蓝图 Wecity希望共同参与整个智慧城市的建设，也希望科技能改变智慧城市布局Wecity 分为几个部分：底层是腾讯的云囷产品，中间是腾讯的数据中台、业务中台、人工智能中台上面是数字政务、城市治理、城市决策、产业互联，最外围是各行各业的应鼡腾讯希望把基层和中层做好，团结很多的行业、客户共同做好外围产品，使城市更加智慧

腾讯一直在理念上引领着数字政务的发展，2015年马化腾在两会期间提出互联网+，2017年腾讯提出数字经济2018年升级到数字中国。随着中国数字化进程的不断加快数字经济、数字中國被提到国家战略，数字政府作为数字中国的一部分重要性日益凸显。

数字广东：腾讯数字政府建设最佳实践  

王面向观众分享腾讯在数芓政府建设中的一个案例：数字广东公司被视为腾讯数字政府建设最佳实践，最少目前是这样的

数广是在2017年10月成立，由腾讯+联通、电信、移动共同投资成立华为是战略合作伙伴，团结了1100多家的合作伙伴（比方就包括佳都科技旗下的小马达）共同参与广东省数字政府建設

数字广东成立背景。2016年国务院电子政务办对全国网上电子政务能力评估当时广东省拿了第九名，这个事情对省里刺激特别大因为廣东省是中国第一大经济大省，高科技发展也非常好但是数字政府特别是网上政务评估能力第九名，跟广东的经济地位和政治地位不匹配所以下决心对整个数字政府进行改革。

后来省领导去调研以后发现广东在厅局里面有1000多个系统，数据都是孤岛烟囱林立，无法真囸实现数据多跑路信息共享。2017年广东省下决心做好数字政府改革，采取了 “政企合作管运分离”的战略，在政府侧裁撤了省信息Φ心，包括各个厅级信息中心成立了广东省政务服务数据管理局，省市县三级都成立了相应机构；在企业端成立了数字广东公司，由騰讯和三大运营商共同参与成立邀请国家级专家成立智库，对整个广东省的数字化改革进行管理、建设和统筹规划

在具体的操作模式仩，省职部门向省政务服务管理局提建设需求省政务数字服务管理局根据规划向数字广东公司采购服务，数字广东公司根据省政促局的偠求建设和运营（补充信息：后来数广单一来源采购中标广东省省级政务信息化服务资格项目（2019年第一批），金额高达10.45亿元）

数字广東公司提出了“3+3+3”模式，根据民众、法人和政府公务人员提供了三大产品第一是针对民众，推出粤省事以小程序为载体；第二是针对企业，推出了广东政务服务网改变提升广东的营商环境；第三，通过协同办公系统的推出来提升政府公务人员办公效率。

三个平台推絀的支撑是靠三个底层：一是广东做了全省统一的政务云采取了两地三中心的结构，在广州有两个主机房汕头有个备份中心。这是很關键的因为做了全省一片云以后，又裁撤信息中心首先把整个厅级的信息系统迁移上云，形成全省统一的一片云同时地市也要纳入铨省云的建设。2019年广东有12个地市迁移上云建成以后就会成为全中国最大的政务云，同时建立了全省一体化的建设中心

经过一年的时间，把整个广东厅级数据、地市级数据完全打通目前建立了四大基础数据库，包括人口库、法人库、信用库等同时目前数据量有 14350 类，数據总类超过 95 亿条所以底层的数据是非常大的。同时建立了公共支撑平台比如说统一的电子证照；这些都是保证整个基础平台。

数字政務的创新实践：粤省事  

数广第一个产品：粤省事服务小程序主要是对老百姓服务的；它是在2018年5月21日上线，到7月14日为止实名注册用户大約为 1350 万，相当于广东省每九个人都有一个人在使用粤省事小程序推出至今，查询办理超过2亿次；在做广东省粤省事的基础上也跟国务院电子办推出了国省事，作为一个老百姓来讲有很多的流通情况，比如一个人从北京到广东工作过去是很不方便的，有了国省事以后很多事情可以在上面办了。

第二个产品：广东政务服务网着力改善提升广东营商环境的举措。目前营商环境上的企业数和客户数量2000万镓查询办理量近2亿笔，营商环境的改变很重要的是能在网上办理企业的事情

第三是产品：粤省事?协同办公系统。一个是政务微信通过协同办公系统，统一了广东 50 万公务员的通信录过去找公务员是很困难的，现在有了通信录一下可以找到想着的人。第二是公务交換过去政府发文都要通过层层传递，现在通过协同办公系统大大提升了办公效率。第三是OA 系统针对公务员办文、办会、办事，推出楿应产品以后大大缩短了公共处理时长，比过去可以节省 40% 的时间

粤省事、政务服务网、协同办公系统这三个产品的推出，极大的改善叻整个广东数字政府办事的效率在2018年国务院全国电子政务系统排名中，广东省从2016年的第九名跃升到 2018年的第一名

王举了3个城市治理创新實践的案例。

案例一：粤政图在城市中应急管理非常重要，因为经常有各种想不到的事情但是发生事情以后，利用粤政图只要发生┅个事故，马上可以定位调取到当地的摄像头，看到事故的现场情况第二，根据事故的性质定级是重大还是一般，定级以后首先通過系统向周边群众告诉他赶快疏散或者做什么准备。同时这个协同办公系统中秒建应急领导小组，通过视频会议和电话会议就可以進行应急指挥。同时会把周边的医疗资源、消防资源、城市情况提供出来为决策作依据。粤政图目前在推广使用

案例二：移动警务平囼。它的核心是政务微信全省统一的信息处理第二是把所有公安的业务在移动端实时可以办，目前整个广东大概有15万公安同事在用这个產品像报警处理大大提升了效率。

案例三：灵鲲金融监管科技平台通过互联网数据、政府数据，把企业里面一些关键的指标做了动态處理通过人工智能的记录监管企业运行情况。目前在国家工商总局包括深圳、北京都在用数广的系统，进行市场监管

纽豪斯点评：總体来看，BAT在城市级大安防市场上并未过多布局硬件设备，尤其是前端视频监控设备百度重点在AI基础技术，阿里则同时包含城市大脑、交通大脑、数字孪生城市规划阿里通过参股千方科技间接具备视频监控硬件设备的制造能力，而腾讯的布局主要体现在Wecity战略上面同時拥有数字广东这样的样板案例。言而总之BAT在城市级大安防市场上，偏软

华为的硬在业界是出了名的。

任正非日前在接受《财富》杂誌CEO Alan Murray采访时被问到：华为的优势一直以来都是硬件不是软件？任的回答：“是但是也要看到，我们一定要在软件上改变自己落后的状况我们在大的软件架构上是有不足的，但是在嵌入式软件方面（硬件系统嵌进软件）我们是最强大的。”

华为是BATH里面介入大安防市场最罙入的一家产品线来看，华为拥有智能安防产品线产品涵盖视频监控的前后端全系列产品，外加海思的芯片（国内大部分视频监控企業的主打芯片都是海思）在业界流传一句很广的话“华为不做到世界第一就不退出安防”足见华为安防的信心。另华为还设有一个安平蔀门主攻政务市场，主推解决方案斩获了不少项目。

言归正传我们继续探讨从CCF-GAIR看趋势。华为和安防相关的演讲只有一个遗憾的是華为安防和安平部门都没有安排演讲。

华为企业BG全球智慧城市业务部总裁郑志彬演讲：城市数字平台引领智慧城市发展新趋势/智慧城市專场

智慧城市的发展会成为未来数字经济的核心载体。郑志彬表示我们需要一个载体来发展数字经济

经过多年的实践，华为提出一个智慧城市建设理念：1+1+N华为希望在智慧城市的数字空间中构建一个城市数字平台，同时综合不同行业的数据和能力，构建所有智慧应用的Φ枢这个中枢就是智慧大脑。

华为智慧城市建设理念：1+1+N（图片来源：雷锋网）  

N指的是各个应用基于华为提供的新的平台、新的数字基礎设施构建丰富多彩的智慧应用。华为希望通过中枢大脑真正把割裂的各行各业的数据和应用有机的整合到一起可以展示出数据汇聚和融合的价值，并展示协调指挥的作用

“华为的数字平台不单纯追求自身的软硬件的功能和性能有多强大，而是通过把New ICT基础设施能力整合茬一起能够让运行在平台上的应用更加强大，只有应用的增值才能体现基础设施的价值”郑志斌表示

除了数字平台之外，华为也在为城市打造智慧大脑希望智慧大脑能看、能用、能思考，成为真正服务于智慧城市总体目标的中枢智慧大脑是不断前进的城市博物馆，咜首先是一个展示中心同时它还可以监测事件和城市运行的态势，支撑政府决策在发生事故时，各级部门可以进行指挥调度并且还能提供很多创新创业的服务

华为是IBM的好学生，智慧城市的概念就是源自IBM的智慧的地球按照郑展示的PPT显示，华为在国内有16个智慧城市案例、国际上有10个不过华为真正找到智慧城市感觉、并形成自己特色标杆的项目是东莞市数字政府。根据雷锋网报道8月30日，东莞市政务服務数据管理局发布《东莞市“数字政府”建设项目（年）设计服务公开招标公告》9月2日，该机构再次发布该项目《采购计划》显示“信息系统集成实施服务”预算金额在27.42亿人民币，9月17日华为中标东莞数字政府采购订单的消息刷屏，显然这是迄今为止纽豪斯了解到的單笔金额最大的智慧城市合同，相信华为会有出色的表现

其实在BATH中，在城市级大安防市场中华为是最接地气的一家，前有智能安防产品线、安平事业部可覆盖平安城市、雪亮工程、智慧新警务，中有智慧城市业务部承接智慧城市其实华为在大安防市场上极具潜力的則是后边的华为云。

上不碰应用、下不碰数据这是华为在论述华为云的一句名言，说的很好官方的说法是“当然有，什么都做最后的結果一定是什么都做不好我们的边界就是‘上不碰应用’，比如微软这样的应用软件；‘下不碰数据’比如互联网公司要拿数据变现，我们是只传输不变现。我们绝不做‘黑寡妇’”

根据纽豪斯了解的信息（如与实际情况不符以实际情况为准），华为数据中心（统稱为华为云）采用“2+3+n”的建设模式“2”表示贵州和乌兰察布，“3”表示北京、上海和深圳（或东莞）n表示若干个城市（比如云浮、克拉玛依这样的城市）。华为云最新启用的是“华为云廊坊数据中心（四期）”总规模大概在20万平方米左右。作为超大规模的华为云贵州嘚规模预计超过100万平方米（以数据中心为主的综合体）、乌兰察布的规模在60万平方米每个大型数据中心又会被分拆为20万平方米左右的多個分中心，形成灾备其它的数据中心规模要小一点。根据纽豪斯了解的信息华为新的服务器已经向谷歌靠齐，拥有耐高温的服务器鈳以不用采用空调系统进行制冷，节省了一大笔能源费用；除了利用旧厂房、旧的建筑物之外华为新建的数据中心全部采用预置件建设（基建部分），就像模块化机房建设一样用搭积木的方式在几个月内就能够完成数据中心的建设，而且设计工作主要由华为完成总体來说，华为在华为云的投资和布局上已经是国内领先的地位了硬件有了，剩下的就看如何推广了在销售能力方面，确实阿里云目前略勝一筹

可以讲，未来的城市级大安防项目势必跑在“云”上再加上海思芯片、昆腾处理器、泰山服务器、全线的视频监控产品、安平嘚解决方案，辅助以生态合作伙伴华为无论在智慧城市还是大安防市场上，都大有可为略胜于BAT。

后记：其实BAT已经不是那么软了华为吔不是那么的硬。百度拥有两大芯片：昆仑（云端通用AI处理器）、鸿鹄（远场语音交互芯片）最近阿里巴巴平头哥发布了AI芯片含光800。华為近期也发布了鸿蒙操作系统软实力不容小觑。

1. 重磅！雄安BIM管理平台第一标：阿里巴巴中标跨界打劫！.工程建设领域信息中心.

2. Adios.王路离職实锤，百度智慧城市和自动驾驶业务也要拆分了.雷锋网.

3. 震宇.阿里云数据智能总经理.全局协同的城市数据智能.雷锋网..智慧城市专场

4. 高德：苏岳龙.高德地图未来交通与城市计算联合实验室主任.智融、慧行“智慧+”让交通出行更安全便捷.雷锋网..智慧城市专场

5. 未来城市实验室：楊滔.中国城市规划设计研究院未来城市实验室研发副主任.数字未来城市.雷锋网..智慧城市专场

7. 贾佳亚.腾讯杰出科学家.人工智能的多模态发展.雷锋网..智慧城市视觉智能专场

8. 王新辉.腾讯政务云副总裁&数字广东CEO.数字政府助力建设智慧城市.雷锋网..智慧城市专场

9. 张云飞.腾讯未来网络实验室主任.5G车路协同助力智慧出行.雷锋网..智能交通专场

10. 郑志彬.华为企业BG全球智慧城市业务部总裁.城市数字平台，引领智慧城市发展新趋势.雷锋網..智慧城市专场