如果说今年的安博会上，有什么惊喜，那么旷视发布的城市级操作系统绝对算一个。

　　自2015年进入城市管理领域以来，旷视已经在城市安全管理、楼宇园区智能化等场景都有了长足发展。

　　而随着在城市场景下的不断深耕，其业务地图也从单点布局扩展到城市全景生态，这意味着旷视已经从原来的单一解决方案提供商，升级为全栈解决方案打造者。

　　在2019深圳安博会上，旷视在其能力大成之时，也向业界呈现了其城市级全栈解决方案的全貌，并重磅推出了集全局管理能力为一体的城市物联网操作系统。

　　全场景连接，数据挖掘的最大化

　　全新升级的旷视城市级全栈解决方案，无疑是现今国内少有以AI为基础的城市物联网解决方案之一。

　　此次升级的重点在于，旷视面向城市管理核心应用场景，推出的“城市物联网操作系统(CityIoT OS)”。

　　在实际应用中，城市中各个终端传感设备的数据难以连通，以及业务环节难以打通始终是应用的难题。

　　而作为“物理世界的Windows”，旷视的操作系统想做的就是，接入不同厂商的各类物联网终端，并统一分发后台，以作为管理城市运行的数据基础。

　　比如，该系统可以对城市中的人流情况进行监控，如果人流量超过一定范围，就会对相关部门弹出;在车流方面，可以对整个车道的每条车流信息进行分析，查看是否有故障信息，还能对常年拥堵路段进行潮汐刻画。

　　那么如何将各类数据打通呢?以车路协同为例。

　　渣土车是由城管部门管理，但在路上行车、违章，又属于交管部门。城管的摄像机，一般又不如交管的丰富。旷视通过车牌、车型的结构化信息，以及摄像机联动刻画车的轨迹，再根据其历史痕迹和大数据分析，进行整体预判。并将结果交由城管和交管部门，就能在路段上有效进行布控和拦截。

　　除了接入物联应用平台，旷视城市物联网操作系统也联通了智能图像平台，处理实时产生并全局流转的各类数据，通过信息存储、跨网传输、上下级联，发挥产品连接协同、资源优化整合的作用，为上层应用平台提供低耦合、高效能的资源中枢。

　　例如当交管或城管部门，需要调取回放违章或肇事记录，可通过智能图像平台从海量数据中快速、准确提取。

　　Brain++支撑，算法能力固定到算法仓平台

　　另外，要实现城市级的AI技术应用，最需要解决的，是行业中算法学习与训练成本高部署难的问题。因此，旷视构建城市物联网操作系统的思路，就是“将现成的算法能力固定到算法仓平台”。

　　对此，旷视基于自研的人工智能算法平台Brain++，汇集了一系列先进的算法模型，并注入到城市物联网操作系统算法仓，以便结合特定场景需求快速打磨输出具有竞争力的工程化产品。

　　算法仓的快速工程化能力，为城市物联网场景的AI落地铺平了道路，也使算法价值得到有力彰显。

　　例如，本次在安博会中“算法区”呈现的“事件预警”，就是旷视针对“跌倒”这一特定危险动作，进行的识别算法训练。

　　未来应用中，这类算法可以直接灌入操作系统，在如敬老社区的重点场所，用于老人在无人看护下发生跌倒的识别，防范意外发生。

　　软件解决方案，满足各场景需求

　　人工智能与产业融合，应该说离不开以下几个核心要素。

　　首先是算法，需要基于深度学习框架进行训练和部署，是产业大脑;其次是大数据，包括物理世界和数字世界的数据获取与存储，是产业生产要素;第三是算力，为应用提供计算资源支持，是产业生产力;四是业务场景，通常是由碎片化需求构成的市场，是产业生产环境。

　　旷视的城市物联网操作系统，也正是落地到了各个场景中。

　　旷视目前推出了一系列创新性专用算法，结合城市中的具体场景需求，在系统中开发出“公共安全”、“智慧交管”、“城市管理”和“智慧园区”等几大解决方案，可实现对城市的人车密度、事故/违章、设备状态的综合态势感知和数字化。

　　以智慧交管为例，前端IoT物联设备的接入和专用算法的结合，使系统能够对全城路网实现数字化模拟，通过对各类前端设备回传数据的二次分析实时呈现拥堵状况、记录违章抓拍，以及实施边界管理，全面的认知和分析才能提高交通管理效率。

　　在应用中，通过系统在边界路段或微卡口可对重型卡车、限号车辆、违章车辆进行特定目标检测和识别预警，向交管部门进行实时通报，有望能够解决超载上桥、违章限行、肇事逃逸问题。

　　为什么要做城市级平台?

　　值得注意的是，在AIoT的大背景下，城市级平台的打造已经成为大势所趋。各个厂商都在结合各自的优势，做横向的拓展和纵向的打穿。

　　而旷视的差异化，主要有三个方面。

　　第一方面是，旷视具有自研的人工智能算法平台Brain++，这个平台集成了行业领先的自动机器学习(AutoML)技术，可以基于不同场景数据，实现针对性算法训练和模型部署的高效流程化。

　　第二方面是，云、边、端协同的优势。基于Brain++，旷视创新性的打造了一些列适用于云、边、端的尖端神经网络(DorefaNet、ShuffleNet及ResNet)，并基于此构筑起了边缘计算产品MegBox、智能传感器MegEye等一整套人工智能赋能的物联网产品体系。

　　第三方面，是场景能力。旷视能根据不同场景，将数据提纯、打包，并量身定制符合特定场景需求的解决方案，提供用户真正感兴趣的能力，帮助用户实现商业价值。

　　全线拉通从算法驱动、到感知前置、到云边协同最后到场景落地的完整价值链闭环，是旷视原创算法能力、物联网产品化能力、软硬件一体化能力到生态成长能力的集中体现。

　　写在最后：数字孪生城市的新探索

　　如果从高纬度俯瞰旷视对城市运行模式与管理模式的创新，可以看到旷视首先通过改变前端物联网接入的方式以打破数据壁垒，接着通过专用系统刻画出精准对应实现物理场景的数字孪生城市，进而为城市规划者提供决策参考意见，辅助精细化管理，改善真实世界的城市运行。

　　人类花了上千年的时间，才对城市的本质和演变过程有了一个局部的认识，也许还要花更长的时间才能完全弄清楚那些尚未被认识的潜在特性。

　　旷视城市物联网操作系统建设，正是人工智能技术下沉与产业结合的良好范本之一，也是对城市运行规律的一次有益探索。

　　未来旷视，还将继续以核心的AI能力为驱动，挖掘更多AI在不同领域的应用。

　　责任编辑：张华