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猿人行走陈立胜:边缘计算助力长尾场景跑出新赛道|寻找硬科技系列

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创头条 2021-12-31 13:55 抢发第一评

作者 | 李雪曼

英特尔与Science/AAAS联合出品的科技题材纪录片系列《物联新时代 致敬破局者》第二集《与时偕行》中提到,视觉承担着人类80% 的信息感知,是工业安全生产中极其重要的因素。

如今,基于AI的机器视觉技术也被广泛应用于工业自动化生产领域,视频数据体量越大,蕴含的价值也更高。

但在工业领域中一直存在事故频发的痛点。

“按照传统监控方式,由于缺少智慧化的预警手段,往往都是事后出现问题才能回溯。而采用中心服务器的视觉分析模式,数据量太大,分析成本高且时效性低,无法做到实时分析、实时预警。”北京海航中软科技有限公司(猿人行走)创始人陈立胜对创头条记者说。

如何发挥边缘计算优势,如何将边缘计算和AI技术结合起来,从各类工业安全生产中的长尾应用切入,解决场景痛点,并大规模推广到工业互联网中,是猿人行走深入研究并重点实现落地的领域。

微信图片_20211231133827.jpg北京海航中软科技有限公司(猿人行走)创始人   陈立胜

“万物智联”时代边缘计算兴起

现在的我们正从“万物互联”迈向“万物智联”时代,智能家居、智慧城市等终端设备数量不断增多,这些终端设备无时无刻不在产生着大量的数据,这些数据如果全部交给云中心来处理,将会导致巨大的网络负担。

在此背景下,有着低延时、高效率、高安全性、缓解流量压力等特点的边缘计算兴起。

什么是边缘计算?它和云计算有什么区别?

陈立胜告诉创头条,边缘计算的概念是建立在云计算的基础上的。云计算把握整体,边缘计算则更专注于局部。

他用章鱼来比喻云计算和边缘计算,“云计算就像章鱼的大脑,而边缘计算则类似于章鱼的那些小爪子,一个爪子就是一个小型的机房,靠近具体的实物。所以,边缘计算更靠近设备端,更靠近用户。”

以工业生产为例,在工业生产环境中,边缘计算设备可在生成和使用数据的传感器和执行器附近分析与存储数据,而无需将数据传到数据中心进行分析,如此可以实现更快的响应速度、更低的成本、更安全的数据保护。

猿人行走致力于提升边缘计算能力与人工智能工程的研究及应用,聚焦工业安全生产各种长尾场景,开发出了一款基于边缘计算与视频流打造的视觉分析系统——“猿人行走”边缘智能分析盒,它既可以取代人员监控模式,也可以取代中心服务器视觉模式,更高效、更经济的自动识别各种违规或异常行为,为安全生产保驾护航。

陈立胜介绍,“猿人行走”边缘智能分析盒以视频智能分析系统将AI分析、边缘计算、5G等先进技术和安全生产管理有机结合,通过AI算法,利用图像识别技术对视频进行高效、快速的分析处理,它可以广泛应用于AI态势感知、行为分析等各个领域。

例如,针对企业安全和隐患的风险特点,“猿人行走”边缘智能分析盒可与生产运营对接,精准解决安全生产风险实时监控和科学化决策等最具挑战的安全管理难题,帮助企业解决安全生产中的难题和困惑。

长期以来,无论是工厂车间还是仓库,安全生产都是第一要务。但到现在,不管科技手段多么先进,安全还是依靠人的主观能动性,以预防为主。

然而,完全依赖人的警惕性来保障生产安全并非万全之策,因为人可能受到生理、心理以及社会等诸多因素的干扰而出现失误。还有一些事故属于人的智力和能力难以感知和有效抑制的范畴。

陈立胜告诉创头条,纵观近年来发生的多起重大事故,虽然在调查事故原因时主要归咎于违章、渎职等人为责任,但进行深入分析会发现,也与缺乏先进、可靠、全方位的安全监控预警技术设施不无关系。

“猿人行走”视频智能分析系统可根据工厂、仓库的各个场景,针对在场人员、物资等,制定智能监控方案:例如,对现场摄像头进行实时监控,发现违规情况即进行告警,并通过平台信息系统和移动端设备通知给相关管理人员。

该系统让人感觉很nice的是,它无需进行耗时、耗力的人工现场巡检,仅在一个平台就解决了监控、预警、告警、记录、数据分析等,节省了人力、物力,提高了管理效率。

此外,“猿人行走”边缘智能分析系统还使安全检查更智能、全面、精确,使各类大规模工业化场景,朝着现代化、科学化、制度化、专业化的方向发展。

长尾场景商业价值催生新赛道

陈立胜从事信息安全领域工作多年,市场出身的他,对市场机会有着敏锐的感知能力。与此同时,常年奔波于市场一线的他,对于客户的想法,客户的痛点也最清楚。

比如,当前越来越多的工业长尾应用场景需求的出现。

“例如,使用人工智能来监测车辆违章停放、共享单车跌倒、垃圾抛洒等问题,从原先被动需要人力维护,变成主动进行智慧管理。”

陈立胜还指出,在我们所生活的城市和工业生产中,仅有百分之二十的头部需求得以满足,还有百分之八十的长尾应用场景未被覆盖,而这些长尾场景中却蕴藏着巨大的商业价值。

以工厂安全监控为例,为了加强安全生产工作,防止和减少生产安全事故,一个规模工厂可能安装了上千个摄像头,这些摄像头每天要产生很多视频数据,这些视频数据传输到后台,如果单靠人力监测分析,将会是一个很庞大的人力成本,并且如此多数据仅靠人力难以实现理想效果。

如何对这些数据进行实时监控分析,并对出现的安全风险做出预警,是当前管理者最为头疼的问题之一。但这类问题就像被遗忘了似的,至今未有很好地解决方案。

“业务场景是技术创新的沃土,客户的痛点就是我们的创新点。”陈立胜和他的团队以客户在各类长尾应用场景中的需求为创业方向,深耕工业安全生产环节的各类长尾场景。

陈立胜告诉创头条,长尾场景具有范围广、差异大、频次低等特点,它需要借助边缘计算和人工智能方法来解决。

猿人行走团队研发出来的边缘智能分析盒,通过软硬件深度融合,实现了工具化、模块化的软件算法和架构模型,可以解决各种长尾应用场景的痛点,真正实现了降本增效的目的,具备极强的复制性与成长性。

猿人行走“让万物皆可触景深析”

“‘猿人行走’取‘边缘计算’和‘人工智能’中的‘缘人’谐音,表明我们致力于提升边缘计算能力与人工智能工程的研究及应用,同时也寓意物联网的进化演变之路。”

陈立胜说,猿人直立行走在人类进化史上有决定性的意义,映射与人工智能深度学习一样,都是通过不断学习进化的过程。其中“行”也体现了我们的技术优势行为识别。

目前,猿人行走在北京和深圳分别设立了运营中心和研发中心,超过70%的员工专注于技术研发领域。

 “猿人行走”产品服务涵盖智慧交通、智慧工厂、智慧城市、智慧能源、智能校园等智能终端领域。

在工业领域,“猿人行走”边缘智能分析盒可以实现对工人的着装识别加强安全生产管理监督,电子围界、作业规范识别规避意外事件发生等,助力企业进一步转型升级。

能源领域,可以实现“巡检无人化、采集智能化、管控自动化”的智慧能源新模式。

例如,通过猿人行走——边缘智能分析盒可以对烟火预警识别,液体泄漏识别,气体气味识别,消除和预防重大事故隐患。

森林面积大,安全隐患不容易发现,猿人行走可以借助烟雾烟火预警识别,做好各项应急处置森林火灾的工作,实现“早发现、准预警、快部署”的智能化新模式。

此外,猿人行走还可以对军工、能源、制造等领域的安全生产、入侵预警、案件危险、表情、违规操作等几十项场景进行识别,深度赋能多个工业安全生产的高价值场景,为客户创造极致效能。

“猿人行走”的目标以“让万物皆可触景深析”为愿景,将边缘计算赋能人工智能,打通物联网应用之路的最后一公里。

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所属栏目: 人工智能 物联网
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