會上，大華股份研發中心副總裁兼先進技術研究院院長殷俊發表《AI行業應用，產業升級》主題演講，分享深耕行業多年的前沿AI創新技術與應用，共享AI如何賦能行業應用，助力產業升級轉型的經驗。 

      AI從1.0到現在的3.0階段。從最早的算法基礎研究到現在的算法商業化應用落地，大華在實現數字安防智慧化轉型時，更多的是在考慮如何從技術到商業化落地。面向行業應用，大華2017年提出“全感知、全智能、全計算、全生態”的“四全”能力，我們堅定認為未來的人工智能不僅是單一算法問題，而是以全鏈路的數據為基礎，強調的是通過數據智能與人機協同，用貼合業務的人工智能解決方案滿足智慧化的需求，這對在線系統的全網設備與計算能力管控與調度，人工智能的加載，多維度感知技術等提出了更高的要求。在這個階段，大華堅持創新，踐行行業實戰落地，在數字安防向智慧化轉型的過程中不斷引領行業發展。

現階段，大量行業應用驅動人工智能需求的快速加載，為匹配智慧化的服務要求，兩大能力最為關鍵。第一，AI要能夠泛化，不同行業會有很大的差異，但基礎的AI能力能夠快速遷移到新應用，比如大華以前做車牌識別做交通管控的應用，在民生服務領域，大華將這個技術快速遷移，應用到智慧停車場及綠色停車位等領域。第二，面向一個新型、突發性的應用需求，能夠有快速適配的能力。正是因為具備這樣的能力，在今年疫情之初，大華在短短的7天時間實現研發并量產超高精度的測溫系統。因此無論是面向政府、企業或者消費者業務，都要具備快速遷移、快速應用，實現面向用戶真正的智慧化業務要求。 

大華現已具備人工智能端到端研發的全鏈路能力，實現AI從基礎能力到算法研發到產業化應用落地，構建了圍繞視圖智能、3D智能、多維智能、控制智能等核心算法體系，實現了在各業務領域的人工智能算法、產品和解決方案的全面覆蓋，賦能千行百業。 

3.0階段是應用主導個性化AI解決方案的敏捷交付。在這個過程中大華認為，首先要構建人工智能解決方案端到端的體系化能力，重點構建了系統架構、數據智能、智能工程化、智能技術四大基礎能力，保證我們做實智慧化的應用服務。不僅僅要聚焦人工智能本身，更重要的是通過物聯網與人工智能的融合，積極、高效響應各行業的應用需求。

一套完整的技術體系架構，基于豐富的硬件與軟件資源，大華已實現了以業務導向的快速定制體系，解決了AI加載、算力與資源調配、安全等實際問題，從而保證技術快速落地，實現高質量、高可靠性、彈性的穩定交付。

一套完整的數據智能閉環，在數據智能上，除了解決智能化本身問題，還需要建立數據從“數據獲取、數據治理、數據管理到數據分析”的完整的數據鏈路閉環，大華利用長期積累的大量行業經驗、實踐經驗、數據經驗，建立了一整套從感知到智能到數據環境的數據智能的閉環。

一套完整的工程體系，大華已建立面向人工智能快速部署的完整工程體系，加快從技術到產品到商業落地的轉化效率。此外，在整體系統運行上，大華在端、邊、云的數據統一、系統調度和數據鏈路做了大量的工作，實現真正的端、邊、云數據協同，從而保證系統最優地運行效率和用戶體驗。

▲ AI依賴人工轉向AI自我智能，大規模的業務應用讓大華的算法更高效精準，實現用戶數字化、智能化轉型

除了構建以上核心能力，大華還開放全棧能力，賦能行業生態，并在實戰中持續積累人工智能核心技術，針對全場景理解、小規模數據、泛化能力、多任務學習和AutoML等人工智能的技術挑戰，開展實踐探索，并已取得實戰應用成果。

      在技術資源整合上，基于大華巨靈人工智能開發平臺，為客戶建立人工智能“生產線”，簡化整個行業智能算法的開發和部署的能力，幫助用戶賦能和成長；利用人工智能全鏈路開發的可持續能力，提供算法研究和應用保障，提升人工智能研發效率，助力用戶構建智能業務應用，加速端到端的人工智能產業化。

       同時，結合行業發展和用戶多元化的需求，大華聚焦在智能交通、智慧出行、行為分析、物品分析、導航定位、多維感知、智能編解碼等AI技術領域，加速面向應用場景的算法開拓和升級迭代，快速實現全系智能產品和解決方案的商用化覆蓋，賦能客戶業務創新，廣泛應用于城市治理、數字企業、公共民生等領域，幫助用戶實現數字化、智能化轉型。

基于AI目前還是依賴人工為主的現狀與挑戰，大華希望未來在與行業伙伴共同努力下，能夠真正轉向AI的自我智能，推動行業智慧化落地。