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华为机器视觉峰会纪要2022-08-09

背景:2022年5月 华为成立机器视觉产业军团摘要:
1)机器视觉,也即用机器代替人眼,进行各类监测、识别等工作。由此来看,机器人所用视觉感知模块,或者说机器人视觉,应该是机器视觉的其中一种应 用,并且它在机器视觉“感知”的基础上还做出延申,也即指导汽车或机器人根据信息执行行动。而华为的机器视觉产品集中于安防产品,以各种摄像头为主。2)整场讲座中的重点,一是向我们介绍了华为新产品(五款摄像头)的应用场景、性能,可以发现:①各项产品的应用场景很明确;②各项产品力图解决市场痛点,且性能相较友商均有大幅提升;二是华为表达了“以开放对抗封闭”的强烈意愿,呼吁各个公司尤其是机器视觉算法公司与之合作,加入其生态,而相应地华为也打造了有利于其他公司融入生态的架构,记录在段爱国的演讲中【架 构】一节中。
相关公司:
① 高空抛物算法:英特灵达(pre-A)、博思廷(未上市)、小视科技(未上市)、天感智能(未上市)、北博智能(未上市)、明华云(未上市)
② 智慧停车算法:云游四海(未上市)、金铱星(未上市)一、 洪方明演讲:机器视觉概览及军团成立带来的变化
几大趋势(2、3、4、5、节较抽象):
D 数字化使应用场景更加广泛:从监控、安防到普遍应用的大时代,感知管理会变得更为高效(从安防,到生产与生活的各方面)
D 从物理世界到数字世界(感知)还有极大提升空间,且未来感知范围会变得会更广,不只是可见光,比如雷达就可以感知到非可见光
D 新技术的到来,使感知数据会变得更为精准。(人工智能赋能)
机器视觉不是一个简单的终端,而是一个解决方案,涉及多个方面。
:军团到底能带来什么变化?
匹配产业发展结构,缩短技术发明与客户之间的距离,有利于各自建立各自的生态伙伴。技术开发与市场间短链条的运作。
军团带来的四大“升级”:
更好地响应市场需求、对产品能力精益求精、统一高效的服务政策、开放共享的生态体系。
从简单买卖走向多重合作,打造开放共生、智慧共赢的生态体系。
军团将打造与伙伴共赢的渠道政策(不只是卖给伙伴后做甩手掌柜,而可以尽量帮助伙伴完成任务,如经销、技术支持与验证等
其他
未来三年培养一批上亿合作伙伴
华为机器视觉伙伴运营中心正式启动
二、 段爱国:有何新产品、新战略
华为机器视觉发展历程:
18年发布新理念“软件定义”,19年开启“全息感知”新品牌,20年“普惠
AI”商业分销新赛道、21年“端云协同”新方向
现已取得的成果:打造了开放共生、智能共赢的平台
a) 算力:1 GOPS(英特尔)、4TOPS(智能摄像机)、10TOPS(智能手机)
b) 数据:44ZB 2020,190ZB(2025预测)
c) 算法:2021发布的盘古大模型 2000亿参数,更加准确,且不断迭代
坚持普惠AI,核心一是AI(我们做的真是AI),第二是普惠,更便宜
保持开放共生,如端边云全开放、智能视觉产业联盟等
坚持极致创新,用好大笔的基础研究经费,推出一系列品牌
过去三年,华为做对了哪些事情?
人工智能行业:正当其时——算力、数据、算法都得到大幅发展
技术成熟不等于规模商用,AI落地仍存难点 D 算法固化迭代难:场景千差万别,市场上可用的算法少,且算法加载后难以迭代。算法精度提升需要现场调优和持续迭代。而以华为高空抛物算法为例, 6个月,迭代了10余次,而这需要架构支持不断迭代,架构不支持则会导致算法固化。这影响到公司、客户能不能享受到算法迭代带来的成果。
D 场景多样选品少:行业内许多公司并未坚决地进行AI投资,宣称在做AI,其实仍然在做传统的视频监控。高质量AI产品、普惠AI产品尤其不丰富 D 工程复杂成本高:AI传感和原本的传统模块不太一样,对图像要求更高,像素大小/角度/图像全天候质量大。要想突破,必须下定决心、工匠精神去打磨
D 技术跨越组合难。AI落地是一个复杂系统性工程,端边云网的界限需要被打通,感知、联结、计算、存储、云等多方面技术需要联动,需要合作
构建类似安卓的开放系统以架构(端云AI协同)
产品——打造更多被需要的产品(普惠AI)生态(智能共赢)来突破AI落地鸿沟
架构:
2020年推出自研昇思AI框架。AI框架是AI根技术,一个AI算法要在社会上跑起来,它要适应应用场景、AI框架、神经网络框架等,上承应用下接算力(各种硬件——AI的算法开发非常复杂,不同硬件往往需要匹配不同的算法。故全球有能力的AI公司开始推出框架——相当于人工智能操作系统,应该是类似于一个标准化的协议)。现在已有100多万下载量,推出300多个模型、服务类5000多家企业,是中国AI框架的主力代表。
好望AI架构:把昇思框架内置进去,机器视觉端边云 标准开放协同全场景AI架构。它分为四个模块:
模型转换工具:对于使用其他模型的公司,这一工具可以兼容主流算法,快速转换,并提供轻量化工具,用其适配华为的产品。实现一次开发,可以适配全产品全场景,这样开发者可以方便地拥抱华为好望生态。
AI开发框架:我们已经积累了许多标准化的原子能力,类似于先提供给公司算法 80%的模板,剩下20%公司再去调优。可以把原子能力(如做车牌识别中,所需原子能力可以分为检测模型、跟踪模型、分割模型、识别模型)打包给大家,同时提供编排框架,公司需要的就是拖拽顺序,然后载入数据进行训练即可。这样能使中国更多企业有能力开发算法。
问题:这会不会使大家的同质化提高?如何脱颖而出?有类似企业/模式吗?
AI部署框架:帮助大家依次开发端边云算法,以及算法包的按需部署。
AI推理框架:推理才能更好地服务于场景。兼容不同芯片差异化的算法,同时把我们的芯片算子等硬件集成起来,让大家的算法可以跑在华为的硬件上,性能更加高效。训练时,可能只在一种硬件上进行训练,而推理时则会用在不同的硬件上,而这一推理框架已经把所有硬件型号集成进去了,只要大家把算法部署在端边云上,就可以一键部署至硬件上,不用再担心硬件的型号配置。
总结:算法开发者、算法使用者需要更好地结合在一起,而现状是前者在寻找场景,后者在寻找合适的算法。我们要做的,就是搭建一个桥梁,联结起来。
产品进化1:分为三大部分
物理光学(把已有的华为终端产业链、华为汽车产业链的优势加持到物理光学部分,用最好的镜头、最好的传感器)
计算成像(算力换图像,用AI提升图像质量与精准度)软件架构
产品进化2:五大系列产品
此图为现有产品,橙色框出的为新产品
ELIV轻智能系列:为商业分销市场推出的重要产品
周界在商业分销各种场景的基础,而现状是AI周界检测依然存在大量漏检、误检情况,且只能识别行为,难以区别不同物种属性(如人进去和小动物进去都会报警)。我们想做的是:检测极准、抗干扰极强。
要做的第一步就是算法升级。性能成果:①深度学习+背景建模 24*24检测像素,30m检测距离;②过滤更精准(树叶、光影、小动物);③区分(人、机动车、非机动车),综合检出率(大于等于98%),综合误检率(小于等于
2%)。注意:这是AI周界算法进步后的性能,所有产品均具有这个性能
应用场景:危险区域/消防区域警戒、园区视频周界等多种应用场景
强调:把华为很强的音频能力也纳入进来,拾音距离5m,传音15m;30m白光补光,50m红外补光;全语音对讲,内置25跳语音文件,支持6条自定义。产品价格相较现有AI产品有大幅降低
客户需求佐证:通过交流,发现运营商认为AI周界是他们最需要的产品
微光全彩系列:真正实现环保的全彩
背景:安防行业,摄像头的图像在不断迭代:黑白-星光-白光全彩(用了一个很强的白光补光灯)-微光全彩(真正在降低环境刺激时提升图像质量——免去了上一代打白光光带来的光污染,而这离不开光圈,光圈越大,进光量越大,当然成本也就越高。我们认为F0.9使下一代大光圈)
基础:华为墨子2号镜头:全球首款F0.9超大光圈镜头摄像头,当前是400万像素,具备未来向2000万像素演进的能力。具备瞬息聚焦技术,也即变焦过程中仍然很清晰。
为何F0.9厉害?为何华为能做到?这款镜头做出来很难,要做这个镜片,有许多的镜片叠加;镜片需要百纳米级面型精度,且需要非常精准的胶水技术等等。之所以能做到,是因为我们把华为的终端产业链、车产业链给集成过来了。我们的清晰度比当前业界水平可至少提高20%,且不开补光灯时,相较业界上一代白光全彩有显著提升。并且这个镜头不贵,好用不贵
对应高空抛物,M2141、M2150等三款
改善生活的刚需、需要华为与伙伴的联创来支持落地
华为做一个事,非简单复制,而一定是解决现有痛点,带来增量
当前痛点:夜间检测有遗漏、易受外界干扰(天气、落叶,误报多)、高楼层难以覆盖。
而我们要做的,是和高空抛物最优秀的算法伙伴合作,我们负责提供硬件,共同搭建成了华为解决方案。例如,M系列长短焦结合,16-50层均可以覆盖。
合作后的性能成果:最小检测像素4*4,5楼瓶盖、10楼烟头,30楼矿泉水瓶均能检测到。此外,还可以抛投轨迹绘制、精准定位源头、有效过滤各种干扰。目前这一算法已经在好望商城上实现了规模销售
推荐公司:英特灵达、博思廷、小视科技、天感智能、北博智能、明华云
对应智慧停车
改善生活的刚需、需要华为与伙伴的联创来支持落地
停车收费经过三个时代:人工收费(2016以前)、地磁等设备收费(2016-
2019前,准确度不高)、智能化算法(2019,摄像机,无感收费)
现有痛点:①单摄像机覆盖车位少,3-4个,则导致成本高——能覆盖更多车位吗;②复杂场景识别困难,比如夜间,以及有些司机停车技术差,识别不准确;
③存在不停的违停类型,也为识别带来困难。
我们认为停车有4类场景,华为已经推出一些路内停车的摄像机产品,第四款为新款
新产品特点:高像素、高算力,一个视频桩可以覆盖6个车位,则检测距离提升
50%,单车位建设成本降低15%以上。我们提供了极强的硬件与算力,没有这么多数据,需要和顶尖算法公司合作。合作的成果是,识别成功率大于99%,且我们能支持80°大倾角的检测(业界只能60°),以及多类型的违停检测。推荐公司:云游四海、金铱星两家公司
为何智慧停车需要这么高的准确率?案例:XX市30万个停车订单,当前设备识别率仅仅66%,还需要500+人力复核流失的订单。客户的要求是,车牌识别率
95%以上,成单率90%以上,如此才可以把人力抛开,真正完全依靠AI。而当前我们与伙伴合作,我们提供技术平台,搭载伙伴的高性能算法,在长沙一小区运营,识别率99%,成单率96.7%。这就是AI落地的难度,也证明我们需要让最专业的人干专业的事
球机 新推出4款好望球机,现在全场景补齐
当前痛点:①球机难以传动,或在传动过程中坏了,转不动;②部署成本高,维护难度大,刮风下雨风沙都需要维护;③不具备AI功能,只能给人看;
目标与成果:①球机转起来。传动系统升级,耐磨性能提升3倍,可以极限转动
500万次,意即如果30秒转一次,可以连续转5年;业界100-300万次 ②易于安装运维:减重设计,平均减重20%;防抖设计,降低80%场景抖动——6轴陀螺仪+AI视频防抖;免维设计防水+加热
第一款:9寸隐形激光球(500m激光补光)
应用场景:为铁路周界(这个话题现在受到关注)、输油管线等需要长距离监控的战略基础设施打造。隐形激光球与毫米波雷达结合,10倍于业界当前水平的低误报。定位准确率很高,500m的范围内,定位误差在50cm。和华为光纤振动、光纤传感进行结合,打造光声一体的周界。光纤一震动就会有感知,若有动物、有泥石流等,光纤会报警,驱动摄像头转过来,再进行精准定位。
第二款:6寸全结构化球,却能带来8寸球的体验(减重、减体积)
双光补光(远距离红外线补光,近距离白光补光)、多种算法满足多种场景需求,为城市中不同场景共建共享所准备
第三款:5寸双光语音球
在球机上传音(30m)、拾音(15m)的距离都做到了业界极致,特别适合喊话场景,如智慧园区、商业市场、社区等。150m的红外,30m的白光。摄像头上具有帽檐,可以防雨雪风沙。可以加载好望商城上300多种算法!(其他终端应该也能加载)
第四款:7寸超微光全彩双目球(夜晚无补光)—华为近三年机器视觉的集大成者
当前存在三个痛点:存在无光场景,如南水北调、长江黄河等非城市领域,如何不依赖补光提高图像质量呢?传统ISP调优存在瓶颈——算力来提升。此外,上站维护(如镜头被雨雪风沙遮挡住)较困难
新产品构造:
D 双目:长焦兼顾细节(40倍长焦),广角纵览全景
D 双镀膜设计,抗紫外线(anti-fingerprint)+双层增透膜(anti-
reflection),延长镜头寿命,提升透光率
D 超景深光圈,40倍T端进光量达到F3.8,提升46%(友商F4.8,数据越小光圈越大)
D 烛龙系列RGBW超感光传感器(过去40年,在安防行业使用RGGB;做手机时,使用RGBW发现效果更好,W是白色),这款在手机上搭载的芯片如今也用在了摄像头上,助于更高程度的彩色还原
D 主控芯片:第一,AI ISP算力换图象,超感光降噪算法模型。加入了海量的低噪图片数据,把感光模型训练到了极优,深度降噪能力比当前业界最佳还要提升4倍。第二,AI ISP多重曝光,多帧AI融合,极致宽动态,让动态范围达到
120db。暗处不过曝,亮处有细节。
D 六轴陀螺仪+AI视频流双重防抖
D 易维护:借鉴汽车大灯清洁技术,业界首创无感雨刷,雨刷和镜头无接 触,通过吹气的方式来清洁(接触多了要么雨刷坏,要么玻璃坏),寿命大于5年。
总结:AI要落地,场景一定要与产品结合起来。架构是基础,产品是尖刀,生态是保障
2.8 生态:
2.8.1 发展历程:
1.0 以华为为中心(计划经济)
2.0 伙伴与伙伴进行联结(市场经济)
3.0 识别核心场景、核心伙伴,更紧密地为伙伴赋能(有宏观调控的特色市场经济)
2.8.2 四个变化:
新的品牌:好望智选。
理念:品牌共生,能力共享,体验一致。对于所有好望智选的产品,华为深度参与餐品定义、质量管控、体验设计、集成验证等多环节,目前已经推出7大类好望智选产品,包括摄像机、管理平台、门禁、车匝、拼接屏、解码器等等。今年
4月份已走向市场。伙伴说:这个品牌帮助伙伴们吸引客户,开拓市场新模式:好望商城严选。
好望商城现在有300多个算法与应用,在线交易量以320%的速度在逐年提升,目前商城上有80多家AI算法公司和伙伴有自己的产品或商店。但我们也听到声音称商城上产品有些质量不够令人满意,故推出商城严选。
商城严选选择最好的伙伴合作,加强把关、测试,以高质量、易交付为原则,华为亲自参与产品的评估与测试,并与自身生态中的终端结合,相当于为伙伴的品质背书。除了验证技术,我们也会为伙伴推荐销售,帮助他们走向市场。由此,我们会收取一点服务费,以实现商业互惠
新运营:区域能力运营中心。
运营中心不只是运营项目,还会承载着华为机器视觉、合作伙伴的运营。
具体而言,军团运营中心(顶层):和优选伙伴构建机械解决方案、进行深度赋能和联创、全球的营销上市、全球的项目合作,这里提供给核心的场景、核心的伙伴。省级运营中心(次级):本地的方案构建、本地的生态对接、本地的营销活动、本地的项目合作。市级:圈子活动、关键项目合作。区县级:联合拓展、联合项目交付等。业界伙伴和我们合作,可以拥抱华为的整个资源
新赋能:以好望AI架构能力底座和专家团队,助力AI伙伴商业落地。我们需要各方面顶尖的伙伴一起来做事,需要整个业界的能力都提升,而如果伙伴需要赋 能,我们会非常坚决地去帮忙
华为和其他公司落地AI到底有何不同?
我们是真正想做AI,而且我们真的坚持开放,这才能将AI进行到底。