摘要:宇视认为2016年成为拐点，以深度学习为逻辑的算法演进，以及硬件技术的升级换代，将迎来机器...
摘要:宇视认为2016年成为拐点，以深度学习为逻辑的算法演进，以及硬件技术的升级换代，将迎来机器视觉的时代。宇视将构建安防机器视觉的四位一体的战略。围绕着芯片，算法，架构，和产品进行布局。发布了基于Movidius Myriad2芯片的高端摄像机，英伟达tx1后端智能服务器。宇视以开放的态度构建智能算法生态圈，实现百亿级样本数据库和大规模自学习GPU集群的共享，满足了安防行业各种应用需求
接到通知的第一反应是，宇视也要进军机器视觉领域了?第二反应是，几乎从不跟风的宇视这是要做什么?
在这次发布会的现场，宇视科技副总裁闫夏卿几乎用了全部的时间，向我们讲述了安防跟人工智能到底有什么关系，这个关系点在哪儿，解决什么样的问题，通过怎样的技术去解决?
宇视认为2016年成为拐点，以深度学习为逻辑的算法演进，以及硬件技术的升级换代，将迎来机器视觉的时代。宇视将构建安防机器视觉的四位一体的战略。围绕着芯片，算法，架构，以及产品做布局。发布了基于Movidius Myriad2芯片的高端摄像机，英伟达tx1后端智能服务器。宇视以开放的态度构建智能算法生态圈，实现百亿级样本数据库和大规模自学习GPU集群的共享，满足了安防行业各种应用需求。
2006年，宇视推出针对视频联网监控的IP全交换架构，解决城域联网监控的业界难题。2016年，宇视推出智能链计算架构，用“高速全媒体总线”，打通智能监控任督二脉，实现“纵横双向”资源链接与协同，大幅度的提高识别准确性、资源利用率和系统性能，再一次用架构变革迎接大规模智能监控实战需求的挑战。作为这套架构的设计领导者，宇视研发副总裁谢会斌指出：“云计算、雾计算对安防行业智能计算有很多借鉴之处，但视频的智能分析，有自己独特的地方。宇视历时三年探索制定了智能链计算架构，将把算法依据各自不同芯片所长，分别分布到IPC芯片、CPU芯片、GPU芯片上，然后通过高速全媒体总线，打通算法和大数据之间的高速公路，提升算法准确度，我们叫做纵向链。另外构建横向链，屏蔽硬件资源对算法的差异，对智能算法统一提供计算资源并提供横向集群能力，实现同类计算资源的集合，解决纯后端方案性能和效率低的问题。
全球首发，Movidius+NVIDIA组成前后端芯片，实现硬件架构飞跃
在前端芯片方面，宇视与Movidius展开了深入合作，率先发布基于Myriad 2芯片的全系中高端摄像机、卡口抓拍机与智慧棒产品，Myriad 2是目前基于深度学习算法最优秀的低功耗芯片，可用于前端人脸识别与视频特性行为的深度结构化; 图4.算法与芯片的突破，加速实现视频深度结构化，推动安防业务与机器视觉的融合与发展后端方面，宇视与NVIDIA展开了深入合作，基于TX1芯片推出了业界最高密度、最强处理性能的智能分析服务器，TX1是目前性能最为强大的芯片。在算法方面，宇视联合国内外多家专业研究机构和顶级的高校实验室，在人脸识别、视频结构化、车辆结构化、人数统计等多个领域都取得了重大突破与积累。以人脸识别为例，采用深度学习算法后，识别率较传统方法提升25个百分点。
算法与芯片的突破，加速实现视频深度结构化，推动安防业务与机器视觉的融合与发展
新IMOS inside合作计划，积极打造智能算法生态圈，支持业界优秀算法自由整合到宇视智能链计算架构中。宇视副总裁闫夏卿介绍并向业界发出邀请：“进行产品的交付时，算法就像插件，形象说类似手机上的app，能够装载、卸载和使用，总系统的核心回归到更好的硬件平台、更好的数据资源，这是面向未来的基本逻辑。在细分的领域需要细分的逻辑，将算法高效集成在产品中，共同面向客户提供最佳体验。”
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