在人工智能赋能传统产业数字化转型的趋势下，许多传统行业都在积极推动人工智能、物联网等数字技术的应用，以提高生产效率和管理效能。
AI对于一些简单、重复性高的操作具有最好的可替代性，可以有效解放人力，大大提高传统模式的生产效率。 但在工地、化工厂等安全隐患较大的行业，他们使用AI很大一部分是出于安全监管的需要。
长期以来，安全监管一直是众多传统行业的痛点。 以建筑工地、化工厂为例，单靠人力是无法做到综合管理的，还会存在很多安全隐患。 人工智能技术的应用也为传统行业的安全监管带来了新的管理方式和思路。
如何用AI优化传统行业的安全监管流程？ 这个过程中有哪些值得注意的问题？
国内领先的AI安全情报公司中科智能云高级副总裁李源博士近期围绕“如何用AI赋能传统行业安全智能？”这一主题进行了聚焦。 进行了详细的分析和解释。 现场采访的QA如下。 编辑在不改变受访者意愿的情况下做了这样的安排。
Q：a&s执行主编 王沁丽
A：智云高级副总裁李源博士
Q：您如何看待数字化转型的趋势？ 从智能云业务出发，您认为近两年市场最显着的变化是什么？
A：数字化转型是当前明显的趋势，数字化转型已经从锦上添花发展到必须要做的阶段。 随着数字化转型的深入推进，行业市场发生了一些重大变化。 其中之一是客户对数字化解决方案有更深层次的需求和理解，并愿意积极投入推广。
特别是在安全监管方面，化工厂、工地等企业在数字化赋能下，安全管理已经从被动免责转变为保障安全生产、提高生产效率的重要举措。 这种需求变化为人工智能在行业中的应用提供了更好的市场环境，但如何抓住这些市场机遇呢？ 帮助用户解决实际问题是智能云未来发展的重点，专注于人工智能安全治理领域。
因此，在这方面，智云一直在做积累和准备。 深耕行业多年。 公司推出了主流产品数字治理AIoT平台“X-Brain”，能够很好地结合不同行业的场景和痛点。 通过这种以问题为导向的解决方案提供AI应用能力。
例如，在工业生产中，既要实现设备的安全管理，又要实现人员的安全管理。 借助AI视觉技术解决方案，帮助运维人员及早发现安全隐患，避免安全事故的发生。 过去，人工智能技术主要用于检测和预防违规行为，但现在更全面地从环境、人员和设备三个方面应对工厂或建筑企业的安全监管挑战。
Q：在您提到的上述变化中，您认为哪些是机遇，哪些是挑战？
A：机会主要来自于客户认知的改变。 安全治理从豁免作用转变为助力安全生产的有效手段，可以在很大程度上拓宽人工智能安全治理的应用机会。
主要挑战在于如何让客户更好地了解我们的AI安全治理方案，以及如何针对用户的特定需求开发出一些真正能够解决实际问题的AI解决方案。
目前，要推动人工智能技术与应用场景的紧密结合，难度仍然很大。 需要有相应的解决方案和相应的技术来解决如何与场景结合的问题。 这也是我们在技术上面临的主要挑战。
针对这些技术挑战，智云愿意通过多年的行业经验和积累，分享一些解决这些难点和技术问题的方法。
单一人脸识别检测一套AI解决方案的时代已经结束。 我们要切实深入行业，解决整个安全生产各个环节可能面临的安全问题。
例如，在工业生产中使用皮带轮来输送原材料，如何保证皮带轮在运行过程中的安全，防止出现皮带撕裂等异常问题？ 如何避免进料口堵塞导致设备停机的问题？ 以及如何准确识别和管理危害等。
或者在化工行业，如何利用AI技术实现物品的分类和摆放？ 如何实现安全高效的测距工作？ 这些是具体的、微观的需求，也是保障安全生产的关键环节。 如何通过AI技术解决这类问题，同时需要考虑投入产出比，这些都是我们现在需要面对的一些挑战。
Q：针对这些实际问题和挑战，智云目前有哪些突破性的方法来解决这些问题？
A：智云基于多年AI应用落地的积累，其核心是智云全新领先的小样本计算框架，通过小样本技术可以很好地解决这个问题. 解决方案定制化与需求碎片化的矛盾。
目前，人工智能普遍基于深度学习和监督学习技术框架。 它的优点是网络参数非常丰富，所以准确率非常高，但是参数多意味着需要的样本也多。 在工业生产领域，滑轮撕裂等事件发生的概率其实很小，所以能够采集到的撕裂样本很少。 在这种情况下，“小样本”技术就显得十分必要。
小样本计算框架只需要传统模型不到10%的样本就可以在同等精度下改进算法，算法所需的训练时间也缩短为传统模型的10%。 这可以在很大程度上解决由于样本量小导致算法不准确的问题，也可以快速响应此类小众、碎片化应用场景的AI算法需求。
目前，智云“X-Brain”平台已广泛应用于工业、建筑、交通等不同领域。 Flat and fast”来解决我们面临的安全挑战。
Q：目前业内很多厂商都在推广自己的AI开放平台，也主张可以降低AI的应用门槛。 但我们知道，对于这样的AI平台，算力、算法训练等能力的实现，需要强大的技术和资源来支撑。 每一项AI能力都是难以突破的技术难点。 为什么可以做到？
答：冰冻三尺非一朝一夕。 这些技术的实现，主要是通过我们在行业中的不断探索和积累。 公司自成立以来，就瞄准了人工智能技术的应用。 我们没有赶上早期的人脸识别浪潮。 从一开始，我们就选择深入行业应用、楼宇等对AI有实际应用需求的一线场景。
“X-Brain”平台的推出，是公司多年行业应用经验的转化。 中科智云一直非常重视技术研发。 我们与包括牛津大学在内的多所大学和前沿研究机构有着非常密切的合作。 对于上述小样本、异常检测等AI技术，公司其实很早就开始投入研发。
与其他厂商不同，我们不相信一个算法可以跨行业使用，所以我们很早就开始研究如何解决跨行业碎片化场景的算法结合问题。 现在所有的技术突破都来自于我们不断的积累。
如“小样本”技术研究。 现阶段，行业围绕人工智能应用展开。 总体思路是先收集模型样本，进行AI算法训练。 样本越丰富，算法就越准确。 智云从一开始就投入通用模型的研究，探索如何用“度量学习”解决AI模型在少样本或无样本的算法训练问题。
当然，我们并不期望一个训练好的模型能够适应所有的应用场景。 我们的做法是在AI训练平台上做一个功能性的应用（类似APP）能耗管理系统解决的痛点，独立添加一些现场样本。 成为满足特定细分场景的AI算法模型。 通过这样的功能应用，甚至不需要专业的算法人员来操作。 只需要现场实施人员用手机拍几张照片，就能快速训练出一套适用的算法。
目前，业内已有多家厂商推出了自己的AI开放平台。 以BATJ等互联网公司为首的AI开放平台，具有云计算平台的优势。 为这类互联网公司提供开发框架的目的，更多的是盘活其云计算资产。 比如用他们的GPU进行训练，实现他们云存储产品的销售。
BATJ等企业主打开放，其AI开放平台面向算法工程师等具有一定技术基础和研发能力的用户。 中科智云专注于AI解决方案的真正落地，目标用户为工业和化工领域的一线工程师。 我们提供的不是编程语言，更多的是一个训练平台，让你即使没有神经网络的技术知识和编程基础，也能通过AI获得开箱即用的AI技术应用体验中科智云提供的平台工具，结合一线工程师对行业应用需求的深刻理解，共同解决工业、建筑等安防领域AI应用落地难题。 这也是我们与其他厂家最大的不同。
Q：推动AI商业化一直是AI企业探索的重点和目标，那么在AI商业化方面有哪些见解和经验可以与智云分享？
A：我们始终认为，要将行业做深，需要最大程度地推动AI技术与行业实际应用需求的有效结合。
因此，中科智云在推动AI+行业应用解决方案落地方面主要实行项目制。 通过与行业领先的系统集成商和独立软件开发商的深入合作，我们不仅提供平台工具，还对他们进行培训。 帮助这些合作伙伴解决技术在实际场景应用中遇到的一些具体问题。 对于我们来说，这也是一个非常重要的事情，可以提升我们的平台对于不同行业的平台业务的实践能力。 这是我们的商业化路径之一。
另一种方式是我们将上述积累的技术和经验固化到“X-Brain”平台上，对外销售。
第三部分是有针对性地提供满足不同行业需求的SaaS服务。 在这方面，我们的行业合作伙伴主要会做二次开发，因为他们对这个行业的需求有更深的了解。
此外，我们还可以提供单点应用的AI工具，如带轮检测仪器软硬件一体，用户即用即用； 或石油行业的专业监控设备，以防止对天然气管道的非法破坏。 类似这种实用的AI设备，可以很好的帮助一线工作人员进行安全监管工作。
通过“项目+平台+终端产品”实现AI技术的变现。
Q：AI算法的需求高度分散。 业界很多公司都提出了“软件定义硬件”的方法。 您如何看待这个概念？
A：“软件定义硬件”某种程度上就是“新瓶装旧酒”。 其实就是边缘计算，边缘计算只是我们的一种部署方式。
简单的计算一下，比如一个边缘计算设备可以支持多少种算法，扣除成本后，就知道每个通道的成本了。 与服务器端的部署成本相比，很容易算出哪种方式更划算。 我们支持云端和边缘，端有多种部署方式，主要看用户喜欢哪种方式。
同时，我们也会和一些厂商合作，将智云的AI算法部署到他们的设备上。 从成本控制和高效响应的角度来看，软件定义是目前解决AI应用碎片化问题的有效途径。
Q：您认为一个数字化解决方案，比如化工厂这样的场景，从方案设计到实施，最具挑战性的部分是什么？
A：最具挑战性的部分是对用户需求的理解，其次是算法对场景的适应性，以及算法的泛化能力。
但是算法缺乏泛化能力有一个大前提，就是希望用一套算法来适应多种场景，这显然是行不通的。
但通过专业的算法训练平台，不需要事先训练固定的算法模型，而是在部署过程中需要时结合实际场景完成算法训练，从而保证算法的严密性以及最大程度的场景。 结合度提高了算法在特定场景下的准确率，以短平快的方式解决了算法泛化能力不足的问题。
Q：我们也了解到智云已经做了一些AI+体育赛事的项目。 这与化工厂、建筑工地完全不同。 体育赛事行业的安全治理需求主要体现在哪些方面？
A：有些大型体育赛事没有固定场地举办，比如马拉松、越野、滑雪等。 这些事件的范围很大。 如何保障这么大的活动场地在活动运行过程中的安全，需要使用快速，快速适配活动场地的安全监管设备。
通过“X-Brain”平台，可以快速部署并提供专业的软硬件一体化的安全监管设备和管理平台。 例如，在张家口密园云顶乐园（北京2022年冬奥会和冬残奥会场馆之一），中科智云与风云科技联合研发的智能哨兵机器人，依托于中科智云自主研发的X技术。 - Brian平台核心自学习框架算法，该机器人在日常监控中可自动准确判断入侵者类型，并将监控到的情况或入侵者行踪上传至后台指挥中心，有效提高效率安保人员，确保冬奥会场馆安全。 其最低耐低温超过-40度，通过用AI代替人力，也降低了现场安保人员身体受伤的几率。
Q：不同的垂直行业有非常不同的应用场景。 贵公司在垂直行业市场的扩张逻辑是什么？ 你会选择先拓展哪些行业？
A：我们主要考虑市场环境、政策、行业应用需求。
比如在材料生产、化工等行业，近两年原材料的上涨带动了行业的数字化转型升级，也带来了更多的商机； 在碳中和和碳达峰的双重碳目标背景下，许多行业将面临低碳环保生产监管，帮助企业完成数字化转型，优化能耗管理，提质增效也是我们的方向探索。
Q：您认为AI+安全治理市场未来的发展趋势是什么？
A：人工智能技术的应用主要分为三个阶段：第一个是初步尝试阶段，比如前几年人脸识别的热潮； 第二阶段进入AI应用定制化阶段，即针对不同应用场景量身定制高度匹配的AI算法和软件应用平台，但由于需求场景高度碎片化，带来了高等一系列问题成本投入和需求响应效率低下，加速第三阶段人工智能应用平台阶段的到来。
工业、建筑、化工等领域的安全治理，逐渐从原来单一的人员管理、车辆管理，扩展到人、设备、环境安全的管理模式。 随着人力成本的上升和行业数字化带来的效率提升，安全管理将逐渐从传统的人防+技防方式转向更多依赖技防手段，甚至达到无人化管理阶段。 这就是这个行业市场的未来。 发展趋势。
智慧云专注于AI+安全治理，始终致力于为行业提供专业、易用的AI应用平台，通过“X脑”平台能力，帮助系统集成商和独立软件开发商行业更好地推动人工智能在安全治理领域的应用。
- 结尾 -
随着智能时代和智能社会的到来，“智能化运营”将是未来环境发展的必然趋势。 面对智能数字化的高度发展，大数据和人工智能如何应用于房地产行业？
2018年下半年，正基信息重磅上线，面向楼宇业主和物业管理者——智能楼宇管理解决方案的使用，助力楼宇资产管理和市场增值。
资管迭代升级、科技创新与房地产未来发展
所谓资产管理就是价值管理，无论是通过操作系统的标准化来降低成本，还是利用智能系统的独特功能，创造建筑物的稀缺性，进而掌握定价权。 整合多种服务内容和资源，赋予楼宇管理物业更多附加值。
以新加坡共和大厦为例，正基为整栋楼提供智能交通系统、访客管理系统、智能停车系统、物业反馈系统等一整套智能楼宇解决方案，全面提升楼宇品质和服务，助力城市发展集团打造新加坡顶级智能服务大楼。
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正基信息—智慧楼宇管理解决方案
“智能楼宇管理解决方案”主要围绕三个层面：交通管理解决方案、物业管理系统、整体能源管理。
1.通道管理解决方案
针对写字楼、园区，实现智慧停车、智慧门禁、智慧人行道闸机、智慧访客管理、智慧电梯控制等多维度系统联动。
通过“一码+一脸”人脸识别技术的实际应用，打通各个系统软件层面，提高通行效率，产生效益价值，实现智慧交通的理念。 并提取楼宇交通数据沉淀，作为后期分析利用，将交通数据与企业效能相结合，形成企业业务发展的参考报告，从侧面指导企业效能管理。
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2.物业管理系统
在物业管理系统方面，传统写字楼物业管理面临的痛点有：收租难、空置率上升、租金下降、人员成本、监督管理、数据安全、业主需求增加等。
正集智慧物业管理系统就是帮助物业管理解决当下的痛点。 具体来说，在业务销售、订单、合同管理、招商管理、房屋管理、资产管理等方面，充分围绕物业公司和开发商的管理需求和使用场景，实现楼宇管理数字化、智能化。
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在安全监管方面，结合出行系统的“非感知人脸采集分析系统”，通过国际顶尖的人脸识别算法和技术，对通行人员进行非接触抓拍、识别和监控，实现自动黑名单/白名单预警。
此外，在物联网基础设施较低的楼宇、园区，通过非感知人脸采集分析，在保护用户隐私的同时，可以获得相对准确的人像数据。
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3、综合能耗管理
在整体能耗管理层面，采用“IOT物联网设备采集分析系统”，对楼宇设备进行智能采集，对传感设备数据进行管理和分析。
通过控制智能空调系统，监测能源使用情况，采集温湿度、二氧化碳浓度、PM2.5、水能、电能、空调、新风机等设备，集成智能仪表，采集大数据，实施优化方案，最终实现建筑高效化，使楼宇管理自动化、智能化、非侵入式。
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并根据定期或实时收集的数据，给出相对优化的能源建议和报告。 以实际情况为例：系统通过“IOT物联网设备”进行控制，同时对设备进行监控分析。 假设空调设备存在一些问题，建议上报优化空调方案，并通知物业完善细节。
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地产科技正引领资管进入衰退期，地产科创产业必将成为结合地产、科技、投资三大产业的桥梁。
在智慧城市的趋势下，未来正基信息将打造一体化的整体解决方案，结合线上线下软硬件，真正实现企业一站式智慧办公。 办公行业带来启迪，为企业和个人带来更好的智能化管理和人文体验服务，引领全球“智慧新办公”的未来，推动智慧城市的快速发展。
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正基信息成立于2017年，以人工智能为核心，以大数据算法为基础，提供包括智能空间、智能交通、智能硬件、智能环境、智能效率、智能能耗在内的精准智慧办公解决方案。 一直致力于为企业办公空间及设施提供全方位的线上线下整体解决方案，提升办公效率上海能耗管理系统开发价位，满足企业智能化管理需求。
业务分布于新加坡、上海、北京、杭州、深圳等一线城市，是智能办公领域唯一入选50家最具代表性人工智能企业之一2018年在上海的商家名单！
正基是智慧新办公领导品牌-伴伴全资控股公司，定位为“中高端智慧办公领导品牌”，在空间一站式定制、空间运营等方面积累了丰富的经验管理、智能技术系统建设经验。 办公伙伴专注于打造“智慧新办公”模式，为上班族提供一体化的分布式智慧新办公解决方案，包括智慧办公空间租赁、智慧办公系统研发、一站式空间定制和企业增值服务。
