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浙大网新发布IN-Edge分布式AI系统 AI产业化部署大幕开启

发布时间:2019-06-11 18:27 来源:未知 编辑:admin

  5月15日,浙大网新及其子公司网新华通在杭州西轩酒店发布了分布式AI系统——“IN-Edge”。

  浙大网新IN-Edge分布式AI系统启动仪式。(从左至右依次为)浙江大学计算机系教授肖俊、网新华通云数据首席战略官何沛中、浙大网新科技股份有限公司总裁沈越、浙大网新科技股份有限公司董事长史烈、浙江省经信厅软件与集成电路处处长胡蓓姿、网新华通云数据总裁郑晓林、北京阳光云视科技有限公司视频云事业部总经理曹飞

  以浙江东部城市某城区为例,目前该辖区内已经运行3.5万个摄像头。要建设以人脸识别为支撑的智能城市管理系统,由于新的人工智能系统无法兼容存量摄像头,所以必须增设3500个AI摄像头,每个站点建设成本超过3万元,每月要新增30万的运营费用。由于无法利用存量投资,所以大规模部署智能设备以实现全覆盖的智能城市网这种模式,投资大,资源消耗高,显然不够经济。因此浙大网新重磅推出了分布式AI系统 “IN-Edge” ,采用高密度分布式ARM通用计算集群作为硬件平台,采用基于边缘计算的系统架构软件平台,构建分布式人工智能系统,通过数据和任务的协调和分发机制让AI更节能、更快速、更灵活、更高效。

  在硬件上,网新选用高密度分布式ARM通用计算集群,采用容器架构,使得计算任务在容器间调度比较容易。同时,这种架构非常节能,处理同样并发数能耗下降10倍以上,可以支持不同规模的灵活接入和部署。

  在软件上,网新通过基于边缘计算的处理系统,能同步并发处理海量任务,广泛支持各种算法,与各类型系统无缝对接。

  何沛中介绍,这样的硬软件架构可以有效增强整个系统的鲁棒性,在低成本低能耗的同时做到最大程度的有效利用。

  自动机器学习:整套系统采用GAN对抗性神经网络来训练AI,让其进行自动对抗的深度学习。对比传统人工打标签的监督学习AI训练模式,可以节省海量的训练时间,减少大量人力物力的投入。以人脸识别为例, GAN网络将逆光摄像机下的人脸辩识率从传统AI训练的46%进化到91.2%只需要不到10小时的训练时间。

  弹性计算:以摄像头为例,在摄像头视野里面,如果突然出现检测对象,系统可迅速调集计算资源以动态适应计算需求,实现弹性计算,极大增强系统综合计算能力。

  学习执行一体化:系统将机器自动学习的成果自动执行并不断将成果反馈给机器加以修正,不断优化成果输出。

  分布式部署增强调度能力:存量摄像头和监控设备都可以接入分布式Ai系统,可以盘活全国目前智慧城市建设已投资的1.6亿个摄像头。分布式智能平台给摄像头赋能,让每一个摄像头化身为智能的城市综合传感器,让普通摄像头也能执行人脸/人形识别、车辆识别等任务。同时小区、社区、派出所、企业等原来汇聚视频信号的位置可以方便地安装分布式AI系统,不改变已有监控网络的架构,不架设新的监控支撑网络,在原来视频服务器上挂接分布式AI集群,处理人工智能计算。这一点对实现AI产业化部署至关重要。

  并行计算,多功能应用:IN-Edge可以实现多种AI应用并行计算,可同时接入上千路视频的计算处理,实现跨行业、跨应用,在同一系统平台中同时处理运行。

  低能耗,可持续绿色运营:IN-Edge分布式AI系统由于采用ARM架构,能极大降低系统能耗;利用分布式系统,可节省中心端资源投资;多应用在同一平台并行运行,不用重复构建其他系统平台,从而降低能耗。

  发布会现场,何沛中还向观众展示了另一项“黑科技”——人脸人形识别。与传统人脸识别技术依靠比对数据库里人脸信息相似度模式不同,网新人脸聚类技术可以识别陌生人,可以将不同摄像头抓到的同一个陌生人自动聚类在一个系统分配的标签下,实现陌生人的识别,并能通过人物的姿态、步态、人脸、骨架等多维度特征认出人形,像人眼和人脑一样“认出”暴露在摄像头中的人的形象,通过与陌生人脸识别结果的绑定,最终实现6米、8米杆采集的视频信号的身份标注和追踪功能,能让AI知道暴露在摄像头中的人物身份,让AI拥有追踪轨迹的能力。

  通过IN-Edge,可以实现陌生人轨迹管理、快递外卖人员监督、车位车辆监控、城市雪亮工程等应用,让城市安防变得更加智能。

  他在演讲中表示,基于网新与浙大合作的人工智能技术的发展进阶,再叠加网新在嵌入式系统、软件开发方面的多年积累与华通云数据中心优势,使得网新做分布式AI系统水到渠成。未来网新将基于”AI Driven”战略,在平台层不断更新和迭代分布式人工智能云平台,在业务层继续深耕大交通、大金融、大健康行业,全面利用分布式AI技术赋能智慧城市的各行各业,让AI部署更灵活自如,让民众享受到随时随处的AI服务,全面提升智慧城市效能。

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