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下面介绍若何开端一个AI营业，这是一次比较科普的演讲，欲望经由过程计算机视觉的一些案例，能带给在座的各位EGO会员及各行业的老板一个关于AI和本身的营业浇忧⒛直不雅的熟悉。
这里我先简单介绍一下计算机视觉做的工作是什么，然后再给大年夜家引申一下，在一些营业里应用这些技巧的可能性。
另一方面，它的竞争敌手还包含ARM、FPGA、 Google的TPU芯片等这些日益成熟的专有枷⒚鹁片。如许的结不雅告诉我们，我们以前似乎做错了，我们建立了大年夜量的GPU集群，某个友商甚至应用它上一轮融资的切切美金建立了一个几千块GPU的私有计算集群。然则大年夜家往后看，这可能不是特别值得，我感到一两年内就会产生的是，起首GPU的价格会降低到异常亲平易近，专有枷⒚鹁片无论在办事器端照样在轻量级设备端都普及。
这个图是我今天早上临时加上的，我认为如许画应当更轻易懂得一些。计算机视觉的义务就是要对几种和视觉相干的媒体做一些信息处理，包含图片、视频以及深度视频。
经由过程这些媒体我们获得的对象包含人脸、人体、车以及其他，这里其他对象典范围比较广泛，比如说宠物、食物、通俗物体分类等等，然则它的应用范围应当远不如前三者。
获得了这些对象的图像信息之后，我们要做什么义务呢?总结一下，比较广泛应用的有两种义务，一是构造化，二是图搜。
构造化是指这个对象确切可描述的信息。比如一张人脸图片的构造化信息包含人的性别、年纪、神情类别，以及戴不戴眼镜、口罩、帽子等信息;人体的构造化包含人的上身下身的衣着特点等;车辆的构造化信息就比较多了，根本的有车牌、车型、年款、色彩等，别的有一些可以描述的特点信息，比如车窗内挂件、摆件，甚至是否有划痕等等，这些特点描述对于区分一些很像的车是异常有效的。
然后是图搜，图搜的信息基本是没有构造化描述的，计算获得的是一个特点。我们常谈到的人脸辨认就是典范的图搜应用，最典范的1:N人脸搜刮就是以一张脸搜图库里的脸，获得和它距离很近的一些脸。人体和车也是一样，只不过人体和车辆的特点维度相对于人脸来讲少一些，这决定了人脸搜刮可以在一个更大年夜的库中产生，人体和车辆只能在相对小的库中搜刮。
对于构造化和图搜这两种义务来讲，图搜具有更广泛的应用处景，为什么呢?获得构造化信息之后，平日是作为数据库索引进行搜刮，然则具体应用中很难纯真依附构造化信息获得想找的对象。比如要找一小我，很难经由过程具体描述这小我是长头发、有胡须、戴眼镜或者其他可描述的细节直接找到这小我，然则如不雅供给一张这小我的┞氛片，就可以在人脸库里很好地搜刮到。车也是一样，我们平日经由过程车牌来搜刮一个车，然则在真正的应用处景里，这是不必定生效的。比如一些犯法分子在办案时往往会把车牌隐蔽掉落，或者干脆用一个假车牌，这时刻就须要用车的特点来搜刮，如许的场景下技巧带来了真正可用的价值。
起首是云办事的应用，这在公安这类机密客户那边是远远落后于贸易及小我用户的。我们客岁经常做如许的工作，就是把一堆办事器搬到用户的机房里，比如警方或者交管局，我们留下专人运维这个机房里的办事器，我们连接客户的视频流，应用CPU和GPU去计算前面所所说的器械，然后把结不雅在它的客户端表现出来，或者是推送到客户的平台中。
但大年夜本年开端我们有一些新的器械受到潦攀老客户的青睐，对于类似于公安或交通如许的传统用户，他们竟然也或多或少的接收云端的筹划，这在以往是弗成想象的，因为他们的技巧和数据是异常机密的。然则如今一些云办事供给商针对公安、银行这些具体的营业做了大年夜量专用收集和安然上的优化工作，使得这个事可以产生。
另一方面就是越来越多地应用了EDGE端的计算，端到端(EDGE端到CLOUD端)已经不再是什么机密，一个很直接的结不雅就是降低了成本、进步了密度、以及广泛的智能化。举个例子，本来的IPC(收集摄像机)都是传视频到后端去处理，如今很多专门的车辆及人脸抓拍摄像机可以在终端设备上把我们存眷的对象抓拍成图片，再把图片传到后端去处理，一方面是节俭带宽，本来一个Gb的带宽只能传输几十路视频，如今只传输抓拍图片可以做到万路，更令人冲动的是，假如抓拍设备安排在通俗的超市、饭铺如许的街头小店里，应用异常便宜和通俗的家用带宽就可以知足请求。别的一个好处是后端办事器的计算成本极大年夜降低，可能降低两个数量级如许的程度。两个数量级大年夜家可以想象是什么样的情况，我们可以把一个应用做到异常便宜，可以大年夜本来2G的营业逐渐做到2B的营业，再逐渐做到2C的营业。今朝零售行业以及一些智能办公行业已经在测验测验如许的营业方法，总结一下，就是我经常在公司和客户那边说的三个词：低成本、高密度、智能化。这是大年夜营业上来分析计算机视觉的一些情况。
这里边有几个工作我须要解释一下。第一个是深度视频，深度视频相干的产品我们在四年前就开端做，我不否定它的科技范儿，以及在一些场景里它弗成替代的感化，然则到如今为止照样一个成本比较高的产品，所以它大年夜都应用在类似于银行加钞、金库、监牢等付出才能异常强的客户。深度视频的感化显而易见，经由过程深度数据，它很轻易可以或许计算进出的肢体行动、行动、人和情况关系等信息，而通俗二维数据很难做到。这个产品今朝还不具备广泛场景的扩大性，然则跟着传感器技巧的进步，事实上我们已经看到一些这方面的结不雅，它也会知足前边提到的低成本、高密度、智能化的原则。
另一个要解释的是视频，这就是刚才讲的，逐渐会把后端视频的处理转移为前端抓拍之后在后端对图片的处理，如许降低了两个数量级的成本之后，最大年夜范围地进行营业的推广。大年夜家可能很奇怪，之前GPU的势头很猛，NVidia的股价在一年时光里飙升了三倍不止。然则我想说的是 NVidia工业级其余显卡价格和CPU如许的市场比拟是小众和暴利的。CPU是个2C的市场，GPU也有2C的市场，然则工业级其余GPU显卡，它的市场价格是通俗显卡的几倍。之所以能保持高价，是因为之前少有替代品，然而我们今天看来它的优势越来越小。
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