當攝像機無(wú)處不在的今天，海量圖像海量存儲成為常態(tài)后，帶來(lái)的問(wèn)題是巨大的存儲空間需求和大量的人力浪費。隨著(zhù)需求的不斷成熟，越來(lái)越多的人意識到算法才是視頻的核心，如何盤(pán)活海量視頻資源，讓其被動(dòng)采集轉為主動(dòng)識別，從單一采集成像單元變成具備分析處理能力的感知單元，這是AI智能企業(yè)的使命。

從傳統視頻向AI視頻的過(guò)渡升級，一大批廠(chǎng)商樂(lè )此不疲，前赴后繼。從龍頭大商到各類(lèi)大小廠(chǎng)商，大家瞄準這一賽道投入研發(fā)，不斷突破技術(shù)瓶頸，給這個(gè)行業(yè)奠定了牢固的底座。但在行業(yè)應用方面，不菲的算法成本、巨大的算力需求、差強人意的準確率成了阻隔AI應用落地的三座大山。另一方面對算法企業(yè)來(lái)講，數據來(lái)源有限，算力芯片和算力卡的成本居高不下，算法訓練枯燥復雜等等，也著(zhù)實(shí)讓這個(gè)外表看來(lái)“高大上”的行業(yè)變成了一項苦活累活。

華安泰就是在這樣的背景下，開(kāi)啟了AI視頻算法應用的征程，為了讓行業(yè)用戶(hù)真正用得起AI算法，我們是認真的。2019年伊始，我們開(kāi)始雙線(xiàn)并舉，在國外和國內兩大算力硬件體系上進(jìn)行算法開(kāi)發(fā)，在算力消耗這一關(guān)健指標上持續發(fā)力，沒(méi)辦法主導硬件廠(chǎng)商的價(jià)格我們就最大程度發(fā)掘硬件本身的能力，將算力能力發(fā)揮到極致從而攤薄算力成本。可喜的是，在各路工程師嘔心瀝血般的努力下，我們單卡運算能力從最初的幾路視頻到十幾路，再到幾十路，終于到現在的一百幾十路。這是行業(yè)的進(jìn)步！

AI人工智能當下還處在起步階段，光鮮的背后隱藏著(zhù)艱辛的汗水和執著(zhù)。一個(gè)識別準確率的問(wèn)題又不知難倒多少行業(yè)大佬、英雄好漢，誤報頻發(fā)、漏報不斷讓少則上萬(wàn)，多則幾十萬(wàn)的系統變成擺設。如何解決這一問(wèn)題，還是要從源頭開(kāi)始。

從數據采集→處理→訓練→推理，這是一個(gè)冗長(cháng)的過(guò)程，類(lèi)似一條流水線(xiàn)，從品質(zhì)控制的角度來(lái)講，生產(chǎn)線(xiàn)上任何一點(diǎn)出現缺陷，最后都將導致輸出不良品，這條生產(chǎn)線(xiàn)越長(cháng)，不良品造成返工帶來(lái)的損失就越大。如果說(shuō)人臉算法是大批量生產(chǎn)，那么大量細分應用場(chǎng)景的算法就是專(zhuān)業(yè)化定制，兩者情形不同，生產(chǎn)流程自然不同。華安泰與華為最新的測試報告，算法準確率達到95%以上（超過(guò)達標線(xiàn)86%，整整9個(gè)百分點(diǎn)），誤報率5%以下，漏報率2.5%。這一結果證實(shí)了我們小場(chǎng)景定制訓練的方法是高效和高質(zhì)的。

結語(yǔ)：AI智能不該高高在上遙不可及，更不該曲高和寡孤芳自賞，而應走入尋常百姓家，為更多人服務(wù)普惠眾生。風(fēng)起于青萍之末，浪成于微瀾之間，任它云卷云舒，最后還是要落地為王。