智东西（公众号：zhidxcom）
文| 李水青

智东西4月23日报道，2020年初，一场疫情让许多城市和各行各业的运转按下暂停键，而与此同时中央多次提出的新基建政策将5G网络、数据中心、人工智能等技术推向新的高度，各地近3000亿新基建投资公布，令市场精神一振。

在这个背景下，城市视觉中枢能起到什么作用？紫光华智产品行销中心总监苏佳认为：“深度融合视觉能力与物联感知能力的城市视觉中枢，将成为数字城市的重要基础设施之一。”

苏佳分享了城市视觉中枢在疫情期间的实践经验，他指出，基于城市视觉中枢建立的立体管控圈，可实现10分钟从发现感染人员到分析出行轨迹，1小时发现密切接触者和疑似感染人群，2小时分析城市疫情态势，实现疫情突发事件下的快速反应。

在疫情稳定之后，城市视觉中枢在各行各业的复工复产中又充当什么角色？来自城市治理、企业园区、交通管理等几个不同领域的专家对此进行了解读。

2003年，“数字城管”的说法刚刚出现，当时普遍采取的还是数字报表的形式进行城市管理，十几年过去了，人们开始利用视频识别算法进行城市管理。

据统计，城市管理类事项可达100多项，但是其中大约只有十几项为高频事件，可占案卷总量的75%以上。按照传统的城管数据采集方式，需要投入大量人力物力，且及时性不高。但通过城市视觉中枢的视觉识别能力进行数据采集，覆盖范围、发现类型都会有质的提升。

城云科技（中国）有限公司产品中心副总经理陈刚说，目前市面上的城市治理视觉算法存在一些问题，首当其冲的是“算法不准”。陈刚认为，其实也不是算法本身的问题，而是算法和行业规则无法匹配，比如：推车慢走会被识别流动商贩，就会引起新的投诉。因此，视频算法不能仅凭几个画面、几帧图像断定，还需要考虑时间、天气、地点等众多因素。

陈刚举了几个案例来阐述观点。首先是工程车抛洒渣土问题，其中的一大难点拿不到是过境车等车辆数据。有一种方案是拍车尾巴后面的脏东西，但因为样本少且不规则，导致训练算法质量不高。于是，其它因素比如惯性作用就被考虑进来了。通过构建车辆的惯性模型识别汽车在哪些路口拐弯处容易抛洒，结合车上的物联网，拿到类似于“空载满载”等信息，综合获取信息而不是执着于抛洒行为这一动作，识别管理的效果将大大提高。

还有一个比较典型的是共享单车乱停放问题，单车乱停放使一些地铁口、路口拥堵严重。相关部门一开始的举措是向单车商要数据，但是中间辗转耗时良久。通过城市视觉中枢系统，则能够快速生成共享单车热力图趋势，从而指导停放管理。当下，共享单车停放痛点已经成为过去式，但类似的新事物还会出现，其中展现的对新事物的接纳能力也十分重要。

将视野转移到园区安防领域，紫光华智泛安防行业产品总监万森林认为，目前园区安防大多形成了门禁报警、电子巡灯等多个子系统，痛点在于，许多子系统之间并没有打通，就像一个个烟囱。万森林说，紫光华智的视觉中枢体系首先就是把不同子系统数据打通，不仅涉及安保，还致力于辅助生产。

在安保层面，要将整个园区无死角覆盖，实现全要素全时空安防。而紫光华智推出的算法与硬件解耦理念，能使算法算法按需配置，提供技术支撑。

▲企业视觉中枢总体框架

▲进入园区的用户“无感”安保体验

在生产辅助层面，涉及生产检测、生产管理、生产标记、生产追踪等多个流程，如何做到高效运营？万森林认为，首先要让管理者的日常运营做到“润物细无声”，然后在重大突发事故后，能快速应急指挥。

以吉林建龙钢铁视觉中枢为例，先前其视频监控存在系统老旧、点位松散、智能功能少、不同子系统不协调等众多问题。而园区面积大、业务多、人员车辆物资多，建设任务比较繁重。“建龙视觉中枢”则通过门禁系统、出入口管理系统、人员车辆轨迹检测等系统保障园区全面安全，联动黑白名单管理系统和全景巡查系统实现高效运维，并通过打通安全生产可视化平台、智能周边系统辅助生产。

万森林说，对于客户来说，最终呈现的还是一个可视化平台。紫光华智与建龙客户联合开发的可视化平台综合安防、视频云、视频智能分析三大核心组件，集成了各个生产业务系统。下一步，紫光华智还将进一步为该客户定制算法训练平台，实现APS检测、吊钩检测、推焦门靠目测等算法的定制。

最后，谈到交通领域，保持道路“安全”与“通畅”是两大基本目标。紫光华智交通解决方案资深专家孙祥祥认为，基于这两大目标，交通视觉中枢可以基本分为智能执法、安全管理、指挥调度、交通态势分析研判、智慧路口和信号优化控制六大细分系统。

以其在重庆花博会会中的落地情况来看，AI预审可节省人力60%以上，遗漏降低20%以上；智能警情管理平均每天监测到突发交通事故3起，突发拥堵10起；交通态势研判使得车辆平均速度白天提升13%，晚高峰缩短20%。

从几位专家的解答中，我们能看到城市管理视觉中枢的三大趋势，包括AI模型更多地考虑场景多重综合多维度数据，促进数据及系统间的壁垒打通，以及视觉中枢应用开始从安防切入到生产领域。算法、算力和数据是AI落地安防和产业的三架马车，但在这三架马车背后拉缰绳的人的智慧更加重要。

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