科技領(lǐng)域近年來有這樣一個(gè)趨勢(shì)：移動(dòng)互聯(lián)紅利正在消退，而數(shù)據(jù)紅利才剛剛開始。據(jù)預(yù)測(cè)：“數(shù)據(jù)”+“人工智能”將成為未來5-10年的科技投資主線，在過去的十年中，全球每年產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量以50%以上的CARG增長(zhǎng)，2015年全球產(chǎn)生數(shù)據(jù)8ZB(1ZB = 1012GB)。
據(jù)IDC預(yù)測(cè)，2020年全球產(chǎn)生數(shù)據(jù)量將超過40ZB，相當(dāng)于地球上每個(gè)人產(chǎn)生5200GB的數(shù)據(jù)。基于海量數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí)的人工智能第三次浪潮可能走的更遠(yuǎn)。
一些領(lǐng)域數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量非常大，例如視頻、安全、情報(bào)等。據(jù)說世界上每生產(chǎn)兩塊硬盤，就有一塊用于存儲(chǔ)安防監(jiān)控的視頻數(shù)據(jù)。例如在北京，用于安全監(jiān)控的攝像頭數(shù)量超過了200萬個(gè)，每一個(gè)攝像頭24小時(shí)不停地錄制圖像。這就意味著，每一天這些攝像頭都會(huì)錄制兩百多萬天的圖像，折合起來，總時(shí)長(zhǎng)將超過五千年。
這樣龐大的數(shù)據(jù)量，需要耗費(fèi)巨大的存儲(chǔ)成本。因此，一般情況下，每隔30天（或者更短時(shí)間），就需要將之前存儲(chǔ)的視頻循環(huán)覆蓋。這樣做的結(jié)果就是，不僅白白浪費(fèi)了存儲(chǔ)資源，而且還會(huì)丟失大量的有效線索。
如何從海量數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的數(shù)據(jù)并轉(zhuǎn)化成有意義的情報(bào)呢？專注于安防行業(yè)的AI企業(yè)格靈深瞳創(chuàng)始人趙勇認(rèn)為單純依靠大數(shù)據(jù)做安防行業(yè)的情報(bào)挖掘工作效率非常低，而結(jié)合AI將大大提升海量數(shù)據(jù)向有意義的情報(bào)的轉(zhuǎn)化率。
趙勇認(rèn)為實(shí)現(xiàn)這一轉(zhuǎn)化率的提高主要在于三個(gè)方面：第一是人臉識(shí)別、第二是汽車的識(shí)別與跟蹤、第三是機(jī)器識(shí)別結(jié)果與地理信息的融合。
首先通過高清攝像頭采集到路面車輛、行人等數(shù)據(jù)，通過人臉識(shí)別技術(shù)識(shí)別人物，并保留人物屬性信息存入公安系統(tǒng)。那么假設(shè)一個(gè)人被綁架后，標(biāo)準(zhǔn)流程是先查看過去一個(gè)受害人的車輛軌跡，需找跟蹤他的車輛，他們的活動(dòng)范圍等活動(dòng)特性，以此快速聚焦嫌疑人的生活或者經(jīng)?；顒?dòng)的地點(diǎn)，判斷可能把受害人藏到什么地方。
以前警方要去做非常多的人力工作，而通過AI ，將所有的原始數(shù)據(jù)變成結(jié)構(gòu)化的信息，把這些信息放在一個(gè)功能很全的平臺(tái)里面去，用戶只要通過一個(gè)網(wǎng)頁(yè)，就可以完成這個(gè)過程。
在整個(gè)數(shù)據(jù)挖掘過程，要做到全面、深度、多模態(tài)的挖掘工作。所謂全面是要實(shí)現(xiàn)對(duì)每個(gè)看到的人進(jìn)行挖掘而不僅僅是嫌疑人，所謂深度是對(duì)每一個(gè)被觀察物體的各種信息進(jìn)行挖掘，而不簡(jiǎn)單是人與物的對(duì)比，所謂多模態(tài)是要綜合一個(gè)人的各項(xiàng)信息挖掘他的行為特點(diǎn)，例如消費(fèi)記錄、車輛的信息、社保的資料等等。
對(duì)于安防行業(yè)現(xiàn)狀，趙勇認(rèn)為，目前公安領(lǐng)域?qū)τ贏I已經(jīng)是剛需，而現(xiàn)在的瓶頸在于AI企業(yè)本身能否將這一的系統(tǒng)快速落地，如何實(shí)現(xiàn)快速建立穩(wěn)定、可靠小型的數(shù)據(jù)中心。
利用AI將海量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成有意義的情報(bào)
發(fā)布時(shí)間：2017.04.01