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2017年11月17日，在国家工信部电子信息司、深圳市经济贸易和信息化委员会、深圳市科技创新委员会的指导下，由中国商用显示系统产业联盟、深圳市商用显示系统产业促进会主办，深圳市商用显示系统产业促进会承办的商用显示行业年度盛会——第九届中国（国际）商用显示系统产业领袖峰会在深圳市凯宾斯基酒店盛大召开。
峰会上，海康威视市场总监吴立普发表了主题演讲：《智能领航·显示未来》，演讲中，吴立普梳理了人工智能、大数据以及海康自身的发展，并展望了在人工智能、大数据等加持下的智慧安防的发展前景。
海康威视吴立普正在演讲
以下是吴立普演讲实录： 文末附完整PPT
各位促进会的朋友，各位领导，大家下午好，今天我的主题可能比新零售的范围更广一点，是以显示为基础的，跟智能去做衔接。
今天我的演讲有两个部分，一个是智能发展，一个是智能应用，我们怎么结合去应用。
第一个智能篇。
「这是一个最好的时代，也是一个最坏的时代」——英国文学家狄更斯描述工业革命发生后的世界。我们智能的发展，促进了第四次工业革命，大家更加关注智能的发展，称之为第四次工业革命。
从2014年，我们看到了一些跟智能划边的产品，扫地机器人，然后客服机器人，再是阿尔法狗、无人驾驶、包括人脸识别，到最后语音识别。
第四次智能的发展，我们认为它有三个阶段：第一个是计算智能，第二个是感知智能，第三个是认知智能。
其实现在很多智能算法的厂家都致力于把计算智能提高硬件的智能能力，同时增加智能感知的能力，甚至向行业的深度去应用，最终更高的解决认知这块。像人一样计算，像人一样看懂、听懂，做出判断。
如可以识别人脸信息，能听懂语言的搜索机器人。像人一样会思考，主动来采取行动，如自主行动机器人、无人驾驶等。这个可能实现，可能不实现，这个我们大概是猜想。
AI的发展经过了三次高潮，两次低谷。开始 1957年的时候，罗森布拉特，发明第一款神经网络Perceptron。1986年，BP算法出现。2014年的第三次浪潮，深度算法相对成熟，真正把智能推到商用的层次。低谷就不说了。大数据是人工智能的基础，这是很多大企业的优势所在。
海康威视，我们人工智能的发展布局是从2006年的开始，海康从视频的音节码算法开始，已经接近20年的积累。2006年的时候组建了算法团队，那时候我们没有产品，更多的是向用户去增加一个亮点。到了2013年的时候，海康集团重视深度学习的技术布局和沉淀。到2015年的时候真正产品化，而且一经产品化，带来了十几二十倍的收入。到2016年的时候，深度产品亮相。2017年的时候发布AI云。海康在国外的一些比赛中取得了不错的成绩，我们这块的投入还会继续加大。
Hinton提出「深度智能」神经网络使得人工智能获得深度发展，深度学习在语音和视频的识别上取得了大的突破，到了95%，能够在一些行业应用。进入感知智能的一个时代，我们称之为可能从大家的想法到真正逐步进行落地。
现在我们的AI云框架大这样的情况：端、云和应用三个层次。
端的话，具有智能边缘性能力的，可以说放在前端的采集设备。我罗列出来了我们的警务包括交通的产品，包括手持设备，还有移动终端、无人机、传感类的东西，包括家用的，都逐渐拥抱AI。
第二个层次是云，云边融合，就是前端的和中心的云交互实际上涉及到了很多数据的结构化和二次别包括数据提取。再到行业应用，基于各类云的服务，智能服务、数据服务提供各类行业的应用。我们在行业这块其实分了七个大的行业，包括一个综合类的，从警务应用、交通、能源、司法、应用等等。我们说新零售，在其他的企业或者企业的楼宇用得比较多。
智能应用，海康威视有这样一个在安防行业深耕16年的先天优势，也很幸运进入了，踩着点，我们也抓住了显示机会，数字化、智能化和网络化的机会。
我们其实是在金融、楼宇、商业、文教卫、司法等行业里面基于视频为核心的互联网引用，我们做的是相对持续性比较强的，这也是我们比较引以为自豪的一点。AI的应用非常广，智慧城市、智慧安防只是非常窄的一面。
智能机器人、智能终端、智能家居、智能车载、智能礼品，跟我们零售一样，实际上很多厂家在谋求跟海康垂直领域上的合作，我们也以开放的心态希望跟大家在算法产品层面，前端、后端的一些交互和合作。两个大的一个是计算，一个是大数据、云计算，一个是算法，一个大数据，两个内容。
我们更多还是在安防行业的延伸上面，在安防行业做思考，这相对来说市场空间还是比较大的。
大数据是人工智能的基石，分三个层次，感、知和用。
数据采集就是前端的传感，这是我们跟商显这块有关系，更多厂家有专业智能而且有很强的整体能力，也做了很多尝试，看到下面的厂家做了前端集成、算法集成，非常棒。
可以看出来，我们在传感和感知这块将来会抢占入口的机会点，大家都在争取有效的集成，类似于前端的采集，多样化的一些信息采集，当然是真实有效的。另外是数据的挖掘，另外是数据的应用，主要是在垂直领域上的一些软硬件的解决方法。
多维感知、可视感知、立体感知，包括一些理念上的分类，可视化市场非常大，立体感知通过互联让单独的视觉产生价值，单独的视觉联合起来产生价值。
多维感知的信息提取，我们相对做的比较多的是道路交通伤，包括人体、行为动作包括车辆信息的提取，包括行为的分析。这是一个比较典型的应用，所有物体我都会把它提取出来把有用的信息做结构化，这就是具有边缘学习能力的，像有没有打手机、车牌号码有没有遮挡，包括车身上的颜色、衣服的颜色，从这个上已经帮助公安破了很多案子，提供了很多线索。
结构化的场景是非常广泛的，全程结构化将成为趋势，提取分析、海量大数据的应用，这个大家都在做。
知，这块不多说了，只是畅想。
用，主要是做数据研判、视频服务和业务决策。
从前端的端，就是计算能力的一些设备，再到云中心的视频云存储、视频云分析、大数据服务，其实都是一些算法、灵活性的一些设备，中心+分散的。再到整个应用，我们基于整个智慧城市的理念做安全、治理，包括生态建设、民生的改变，还有经济。大数据应用比较难，这也是我们接下来积极谋求的发展道路。
抛砖引玉，举一个小例子，我们也在考虑在安防需求外延上做一些简单的产品，像后厨直播，包括数字餐牌、社交网络互动，它们是起来到前端采集的作用。我们将来5G，视频的应用一定会促成很多的商机。
精准视频的信息发布包括广告投放，客户的困扰是收视率有多少，广告投放在那里，观看的人多不多。包括承建单位的困扰，用户在那儿，我怎么说服客户投放广告？这块我们也做了很多实例，通过对经过的有效人群进行人脸分析，识别出他的年龄、他的消费甚至做人脸识别和地方常住人口户进行绑定。
它可以精准搜索到底这个客户前期在淘宝或者天猫里搜索的东西，他住院的记录甚至行车的统计、他的车辆行驶，我们可以给他精准的推荐品牌。主要的功能有客流分析、年龄分析、热力图显示、云端管理存储等，智能分析+大数据布局能够带来新的市场。
还有一些人脸签到，我们刚刚也有人脸签到的设备，这是很受青睐，他觉得很炫、很酷，可以做一些签到或者白名单、黑名单的管理。
这个斑马线，实线虚线斑马线，行人非法闯红灯，直接把你的信息投到大屏上了，这是要注意的。如果做得好，跟征信挂钩。这是智能路灯的应用。
我们秉承开放、合作、共赢，共同探索一些增量的显示市场。我们现在已经摸拳擦掌，真正的智能时代已经到来了。
我的演讲到这里，谢谢！
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