强大市场实力的背后无疑是核心技术的支撑，除了上文所说的 ICDAR，海康威视在以 ImageNet 竞赛为代表的国际技术竞赛中一直都有亮眼的成绩，是中国人工智能技术界和产业界都关注的玩家。

　　3 月 27 日举行的新智元开源·生态AI技术峰会邀请到了海康威视首席专家、研究院院长浦世亮作为嘉宾，介绍海康在智慧城市安防行业的智能+现状。

　　浦世亮是法国国家科学研究院（CNRS）博士，浙江大学理学博士，负责海康威视在人工智能及大数据领域的技术研究。浦世亮带领研究院研发的Smart 265编码技术、目标结构化算法、车牌识别算法、人脸识别算法、视频检索引擎、多传感器融合等技术，被广泛应用于公共安全、金融、交通、司法、零售、智慧城市等多个领域。

　　在新智元“327”技术峰会上，浦世亮发表题为《安防大数据驱动下的智慧生活》的演讲，介绍了智能设备的挑战以及海康威视的应对之道。

　　以下为浦世亮博士的演讲。

　　浦世亮：谢谢杨静，谢谢新智元，今天非常荣幸有机会与大家分享海康威视在人工智能领域的一些观点。我演讲的题目是《安防大数据驱动下的智慧生活》。下面我会与大家分享我们在应用安防大数据上所做的努力，以及在智慧生活方面所做的探索。演讲的副标题是“From Real World To Real World”。现在，人工智能设备是被数据驱动的，我们也思考了我们拥有的数据，安防摄像机有真实性也具有实时性。

　　视觉传感器无处不在，包括摄像机、无人机、汽车电子、还有机器人。在很多智能硬件中，视觉传感器是最重要的感知手段。当智能硬件每天开机之后，需要面对一个纷扰复杂的世界。如何让视觉传感器更好地感知我们的世界，更好地服务我们的智慧生活，是海康威视的研究的重要命题。

　　智能应用关键：找到数据量小的大数据入口

　　刚才阿里巴巴的华先胜博士也提到，全球摄像机的出货量非常大，具体有多少？跟大家分享一组市场调研报告，直播，根据 IHS 关于全球安防摄像机出货量的报告及预测，今年全球安防摄像机的出货量将达到1.3亿台，而且在未来几年还将持续高速增长，预计到2020年，全球出货量将达到将近2亿台。安防摄像机的装机量越来越大，使得安防系统成为一个非常好的视频数据入口。除了视频数据以外，我们的安防系统也会接入许多其它种类繁多的传感器，例如门禁、烟感、雷达等。这些接入安防系统的大数据形成肥沃的土壤，可以生长出很多智慧生活的应用。

　　数据质量对现在的人工智能技术非常重要，因为现阶段的深度学习依旧被数据所驱动。我们也做了很多实验来考察数据对于人工智能最终应用的性能会有怎样的影响。我们列出两个测试结果，一是在人脸检测上的测试结果，另外一个是在行人检索上的结果。人脸检测就是对视频图像中的人脸进行检测和定位，而行人检索是对跨摄像机的行为进行多视频的关联检索。一方面我们在互联网上采集海量数据进行训练，另一方面我们也用安防数据进行训练。

　　可以看到，在算法一致的情况下，实验的结果显示，当数据样本非常少的时候，算法的性能可以获得极大的优化。我们认为在智慧生活中各种应用的尝试最重要的是找到数据量比较小的大数据入口。

　　应对安防大数据三大挑战，海康威视有独门秘籍

　　同时，安防摄像机所拍摄的数据具有真实性和实时性两大优点。因此，安防大数据可以很好驱动智慧生活的应用。然而在实际的应用中我们会面临很多的挑战，主要有以下三个：第一，海量数据与数据标记成本之间的矛盾；第二，复杂场景和有限的感知能力之间的矛盾；第三，神经网络和巨大的实施成本（有限的计算资源）之间的矛盾。接下来对这三点进行详细的介绍，并且介绍我们的应对措施。

　　挖掘无标签数据中的隐藏信息做额外反馈，化解标记数据成本高的问题