分布式AI中台驱动智慧应用落地

1 .AI CU G人 w ww 工 . 智 ai 能 cu 何伟照 网新华通 技 g. 术 cn 社 区 

2 . AI CU G人 w ww 工 . AI 发展 智 ai 成功案例 能 cu 分布式AI中台 技 g. 我们还能做什么 术 cn 社 区 1 

3 .AI CU G人 w ww 工 . 1 智 ai 0 Pioneer 能 cu AI 发展 技 g. 2019 AI 先行者大会 AI 术 cn 社 区 

4 .AI 处于什么阶段？ 区 术 cn 萌芽 狂热 谷底 攀升 成熟 社 技 g. 扩展到早期接受者 以外的用户 能 cu 期 供应商大量增加 开始有负面报道 望 大众媒体追捧炒作 智 ai 值 供应商兼并，倒闭 用户接受高速增长：20%到30% 工 . 早期接受者试用 的潜在目标用户已完全接受 ww 发展方法论和最 第一代产品，高价，需要 好的实践技巧 大量定制 第二轮、第三轮风投 初创公司第一轮 风投 G人 w 少于5%的浅在目标用 户已完全接受 第二代产品 第三代产品，开箱即用 产品、成套产品 研发 部分服务 时间 CU 科技诞生的促 过高期望的峰 泡沫化的低谷 稳步攀升的光 实质生产的高 动期 值 期 明期 峰期 AI 技术成熟度曲线（The Hype Cycle） 3 

5 . AI 处于什么阶段？ 区 术 cn 社 技 g. 人工智能技术刚刚越过曲线高峰（还处于狂热期），立刻面临的巨 大问题： 能 cu 智 ai 如何在低谷期更好保存自己？（收入现金流）； 工 . ww 有哪些市场刚需，可以促进AI应用，用技术兑换成大量现金 G人 w 流？（AI安防、AI滤镜）； 如何整体降低AI项目整体工程成本？（中国做生意，价格优 CU 先原则）； AI 4 

6 . 区 术 cn 0 社 技 g. 能 cu 智 ai 工 . 2ww 分布式 AI 中台 G人 w CU 2019 AI 先行者大会 AI Pioneer AI 

7 .中台 以前战争 现代战争 区 术 cn 社 技 g. 能 cu 后端 战略/战 后端战略决策 智 ai 术 决策 工 . ww 火力支援 G人 w前线执行 火力支援 前线战术决策 CU 打击敌人 打击敌人 打击敌人 打击敌人 AI 前线敌人 前线敌人 6 

8 .中台冰山理论 区 术 cn 社 前台 技 g. 产品形态、UI、UED、用户体验 能 cu 智 ai 中台 工 . ww 大数据、技术模块、业务运营 G人 w 后台 CU 分布式架构、性能、扩展、AIOT AI 7 

9 . In-Edge分布式AI中台功能图谱 区 智慧安防 智慧小区 智慧旅游 数字驾驶舱 智慧城管 雪亮工程 术 cn 社 应用场景/产品 技 g. 前台 人脸 人脸 轨迹 车辆 车位 以图 黑名 智能 数据 门禁 支付 跟踪 识别 识别 搜图 单库 客服 大屏 能 cu 智 ai 容 人 弹 数 数 数 应用 后端 定制 ARM GAN 前端 器 脸 性 据 据 据 工 . 功能 管理 化工 算力 训练 APP 算 算 计 收 分 预 模块 平台 具 平台 平台 ww 业务/技术/数据 法 法 算 集 析 测 中台 业务中台 G人 w 技术中台 数据中台 分布式存储/分布式计算/底层架构 CU 架构/算力 AI 后台 AIOT/云资源/公安网/政务云 8 

10 .应用业务模块化，灵活组合 区 术 cn 社 技 g. 能 cu 智 ai 工 . ww 基本模块 G人 w 组合能力输出 场景驱动 CU 模块化的设计使每一个士兵都能成为“战场多面手”，既可以当突击手、狙击手，也可以变成机枪手，让士兵一专多能。 AI 9 

11 .高密度分布式ARM通用计算集群 区 术 cn GPU系统 社 技 g. 耗能 弹性 速度 同样处理160路视频服务器20KW GPU架构调度非常困难 并发处理速度慢 能 cu 密度 成本 智 ai 处理160路视频需要占2*3=6U空间 AI应用性价比低 工 . ww 节能 G人 w In-Edge系统 弹性 速度 处理160路视频服务器耗电500W ARM通用计算架构调度容易 并发处理速度快 CU 密度 成本 AI 处理160路视频服务器占3U*1空间 AI应用性价比高 10 

12 .In-Edge GAN 训练平台 区 术 cn 社 不同训练模式的对比 技 g. 能 cu 智 ai 工 . ww 传统标注方式的 AI G人 w 第一代 GAN In-Edge GAN 海量的人工标注 可能只有无穷尽的计算，但是的不出结论 快速的训练模式，节省时间，高效 CU AI 11 

13 .学习执行一体化 区 学习和执行一体化，自动迭代 术 cn 社 技 g. 能 cu 智 ai GAN 执行 深度 自动 工 . ww 对抗性 学习 执行 反馈 神经网络 学习成果 G人 w CU 自动迭代 AI 12 

14 .弹性计算 区 弹性架构计算，综合算力强 术 cn 社 技 g. 能 cu 释放计算资源 调集计算资源 智 ai 弹 工 . 性 ww 计 算 G人 w CU 在摄像头视野里面，如果突然出现检测对象，系统可迅速调集计算资源，弹性计算才是正道，分布式计算 AI 资源可以动态适应计算需求，综合计算能力强。 13 

15 . 容器架构 区 术 cn 社 技 g. 标准容器的结构，将最大限度地拓展AI平台和产业应用间的耦合。 能 cu 智 ai 工 . ww 广泛第三方 轻量级 可移植 动态调度 采用 ARM 平台 支持 G人 w CU AI 14 

16 .盘活海量存量市场 区 术 cn 分布式部署，调度能力强。 社 技 g. 能 cu 智 ai 工 . ww G人 w CU 盘活中国1.6亿个 不改变现有系统 城市普通摄像头 普通摄像头 架构 智能化组网 AI 15 

17 .AI中台解决智慧应用落地痛点 区 术 cn 业务成本 社 技 g. a) 垂直式开发，过程重复，能力难以沉淀，集成难，不能重复利用。（研发成本高） b) 研发环节繁多，缺少简易的模块化辅助，业务响应缓慢。（时间成本高） 能 cu 智 ai AI 模型 工 . ww a) 模型研发缺乏指引，参与角色众多，难以有效沟通协作。（沟通繁杂） b) 模型泛用性太低，只能针对某个应用，而不能复用。（泛用性低） G人 w 统一性 CU a) 缺少统一数据标准，数据获取难、重复的数据预处理与特征工程。（数据难处理） b) 缺乏统一的监控平台，服务管理接口、及更新、维护机制。（缺少统一业务模块） AI c) 基础资源分散管理，未得到充分利用，造成浪费。（基础资源浪费多） 16 

18 .AI CU G人 w ww 工 . 3 智 ai 0 能 cu 成功案例 技 g. 2019 AI 先行者大会 AI Pioneer 术 cn 社 区 

19 .成功案例 区 术 cn 社 技 g. AI+旅游 AI+公安 能 cu 淳安下姜村 临安区公安 智 ai 工 . AI+媒资 AI+5G AI+ ww 阳光云视 铁塔公司 G人 w AI+小区 AI+体育 未来社区 杭州亚运会 CU AI 18 

20 . 案例-下姜村 下姜村实际应用-大屏展示 区 术 cn 社 技 g. 人流统计区域： 各区域不同时间段人 能 cu 当日景区总人数、人数 随时间变化图 流量分布 智 ai 工 . 车流统计区域： ww 到访车辆数、各地区车 辆占比 一周内人流车流走势图 G人 w 人员热力图 CU AI 19 

21 . 案例-下姜村 下姜村实际应用-旅游景区 区 术 cn 社 技 g. 人流数据 能 cu 智 ai 各区域人流变 化图 实时流量监控 工 . ww 游客分析 G人 w CU AI 20 

22 .案例-下姜村 下姜村实际应用-旅游景区人员属性统计 区 术 cn 社 技 g. 能 cu 网新华通分布式AI系统， 智 ai 能根据部署在下姜村的23个普 通的监控摄像头，实时监控旅 工 . ww 游景区的人员属性。根据拍摄 人员行为的不同，自动分类为 G人 w 村民、游客等，做到自动监控， 自动报警，大量减少治安成本 和提高景区治理综合水平。 CU AI 21 

23 .旅游行业解决方案 区 为市民和游客的交通、入住、入园节省了大量时间 术 cn 社 技 g. 能 cu 智 ai 工 . ww 减少堵车、停车等时间 G人 w 快速入园 无卡入住 通过横向结合交通部门和相关 简化游客入园、酒店办理手续， 从吃、住、行、游、购、娱各 停车场，纵向结合景区、酒店，外 优化游玩路线，从而提升出行体验 个方面让市民游客体验到更便捷、 CU 部结合交易平台等方式，减少游客 感。对于景区和酒店来说也能够节 更愉快的旅游过程。 花在路途、停车的时间。 省更多的人力成本。 AI 22 

24 .智慧交通解决方案 区 术 cn 社 技 g. 能 cu 智 ai 工 . ww 应急联动 G人 w 辅助决策 双向互动 与其他部门紧密联动，提供应 展示当前道路的在途车辆数、 与公众双向互动，不仅以每15 急联动用户线路保障功能，针对110、 拥堵指数、延误指数等，可以让城 分钟的频率向公众发布当前整体交 CU 119、120等特种车辆，提供公安医 市交通管理者、决策者准确感知到 通态势、管控措施等信息，而且实 疗消防领域的“生命速通道”交通 当前整个城市主城区及各区县市的 时接收公众反馈给平台的各类信息， AI 应急保障，保证“一键护航”。 交通情况，从而做出决策。 作为警情的一部分进入处置流程。 23 

25 . 车位监控 AI CU G人 w ww 工 . 智 ai 能 cu 技 g. 术 cn 社 区 24 

26 .智慧停车解决方案 区 停车资源共享，车主便捷付费，无感泊车 术 cn 社 技 g. 能 cu 智 ai 工 . ww 路线导航 G人 w 便捷付费 无感泊车 车辆信息和手机匹配，规划离 车主可通过绑定支付宝、微信 停车场从有杆到无杆，带来的 CU 车主最近的空闲停车位，给予车主 等方式，离开场地后任意时间进行 不仅是收费便捷，同时带来文明的 路线导航，实现停车资源的共享。 停车费用的支付。 提升，不用担心车主会不支付费用。 AI 25 

27 .聚类人脸识别 区 术 cn 社 技 g. 能 cu 智 ai 工 . ww G人 w In-Edge分布式AI系统基于自动学习，能够像人眼和人脑一样“认出”暴露在摄像头中的人的形象。 CU 通过身份标注功能，能让AI知道所有暴露在摄像头中的人物身份，让AI拥有人类的记忆模式。 AI 传统人脸识别技术只能一张一张比对底库里面人脸信息，而网新华通人脸聚类技术，能让机器无需比对底库信息，而认出所有陌生人和认识的人。 26 

28 . 轨迹跟踪 AI CU G人 w ww 工 . 智 ai 能 cu 技 g. 术 cn 社 区 27 

29 .智慧城管解决方案 区 解决基层社会治理中存在的顽症难题 术 cn 社 技 g. 能 cu 智 ai 工 . ww G人 w 该应用后台储备了海量游商摊贩、出店经营、共享单车集聚、沿街晾晒等九大类行为事件模拟 场景,凡是出现与模拟场景相符的情况,系统就会快速自动识别出来,准确率高达90%以上。系统可根 据实时数据和信息，定期对不同片区、时段的违规事件进行统计分析，自动生成社区指数、街道指 数等周报、月报，形成以数据为支撑的城市管理决策机制，使街道可以精准安排巡查时段、片区及 CU 巡查力量，实现城市管理精准施策、减员增效。 AI 28