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觀察者網(wǎng)訊（文/周昊 編輯/周遠(yuǎn)方）

近日，日籍紀(jì)錄片導(dǎo)演竹內(nèi)亮拍攝的紀(jì)錄片《華為的100張面孔》正在B站熱播。

在這部本該講述技術(shù)話題的紀(jì)錄片的第二集，東北虎強(qiáng)勢(shì)“搶戲”。

在這一集里，竹內(nèi)亮親身來到中國(guó)東北，與常年守候在此的北京師范大學(xué)教授馮利民一起追蹤冰天雪地里的動(dòng)物們。

在森林里覆蓋的4G、5G網(wǎng)絡(luò)和遍布整個(gè)森林的紅外相機(jī)成為他們的利器。

一旦有動(dòng)物進(jìn)入感應(yīng)器的感知范圍，設(shè)備就會(huì)自動(dòng)開始錄像，然后機(jī)器通過高速通信系統(tǒng)，把錄像連同拍攝場(chǎng)所、時(shí)間等信息一起實(shí)時(shí)回傳到數(shù)據(jù)中心。

人工智能還能自動(dòng)識(shí)別被拍攝的動(dòng)物，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類歸檔。通過這套系統(tǒng)，馮利民教授1年獲得了300多萬段動(dòng)物視頻。

如果沒有高速通訊信號(hào)的覆蓋，傳統(tǒng)的動(dòng)保人員需要徒步到森林中的每一臺(tái)相機(jī)去取數(shù)據(jù)，可能兩三個(gè)月才能取一次，然后人工翻看視頻記錄。那樣不但效率低下，而且得到的都是陳舊的信息，也無法預(yù)警和監(jiān)控可能出現(xiàn)的森林破壞、動(dòng)物盜獵活動(dòng)。

這正是華為機(jī)器視覺的一個(gè)應(yīng)用。

3月29日，華為在珠海以“創(chuàng)視紀(jì)Ⅱ?智見不凡，定義圖像未來”為主題召開新品發(fā)布會(huì)。會(huì)上，華為機(jī)器視覺總裁段愛國(guó)再次提到自己在3月初引起熱議的那條微博。

他“澄清”，華為并不是真的要養(yǎng)豬，而是開發(fā)了“智慧養(yǎng)豬方案”：養(yǎng)殖業(yè)的發(fā)展方向是數(shù)字化、智能化和無人化，而華為機(jī)器視覺要用AI賦能養(yǎng)豬產(chǎn)業(yè)進(jìn)行智能升級(jí)。從當(dāng)時(shí)的相關(guān)資料來看，這一整套養(yǎng)豬系統(tǒng)包括儀表盤監(jiān)控、大數(shù)據(jù)分析、數(shù)字化管理，支持AI識(shí)別、AI學(xué)習(xí)、AI預(yù)測(cè)、AI決策等功能，還通過標(biāo)準(zhǔn)化和程序化實(shí)現(xiàn)全感知監(jiān)控、機(jī)器人巡檢和自動(dòng)/遠(yuǎn)程控制。也即是說，華為要用機(jī)器和AI替代人力，對(duì)豬進(jìn)行生長(zhǎng)過程的“監(jiān)管”。

發(fā)布會(huì)上，華為還公布了“好（hào）望”新一代攝像機(jī)等七大新品以及Super Color、Super Coding、AI Turbo三大根技術(shù)。

段愛國(guó)提出，從智能安防到機(jī)器視覺，時(shí)下行業(yè)的需求已經(jīng)呈現(xiàn)出“視頻監(jiān)控—智能安防—智慧管理—智慧運(yùn)營(yíng)”四步走的態(tài)勢(shì)，而未來的圖像技術(shù)也將從“給人看”進(jìn)步到“給機(jī)器看”。

“好望”品牌發(fā)布現(xiàn)場(chǎng) 圖片來源：華為

機(jī)器視覺是什么？

2017年以來，人工智能技術(shù)飛速發(fā)展，為攝像機(jī)賦予“智慧”逐漸成為可能；到了2020年，隨著語音以及大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，政企客戶對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的需求也日益迫切，行業(yè)對(duì)智慧管理有了新的要求。

比如前文提到的“智慧養(yǎng)豬方案”。養(yǎng)豬企業(yè)需要通過傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控設(shè)備直觀的感知到存欄有多少頭豬、哪只豬是不是要產(chǎn)仔、是不是餓了、是不是要增加喂食等……當(dāng)整個(gè)企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)管理過程需要涉及到數(shù)字化的時(shí)候，視覺AI就不僅僅局限于智慧管理，而是真正進(jìn)入到企業(yè)的生產(chǎn)流程，即智慧運(yùn)營(yíng)階段。

另一個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景是智慧水務(wù)。

目前我國(guó)水利行業(yè)監(jiān)測(cè)感知覆蓋不全、密度低，據(jù)統(tǒng)計(jì)我國(guó)基本水文站網(wǎng)平均密度3202km2/站，雨量站平均密度約500km2/站，蒸發(fā)站平均密度5800km2/站，約50%中小河流沒有水文監(jiān)測(cè)，90%以上小型水庫(kù)和幾乎所有堤防沒有安全監(jiān)測(cè)。

比如，深圳有4000個(gè)水庫(kù)需要管理，其實(shí)大部分都是無人值守的，在汛期我們不可能每個(gè)水庫(kù)都派兩個(gè)人去看著這個(gè)水尺，而且即使派人監(jiān)測(cè)，獲得的也并非實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。在這樣的情況下，即使后端的算力再?gòu)?qiáng)，也無法及時(shí)給出正確方案。

而結(jié)合機(jī)器視覺的解決方案，就可以24小時(shí)實(shí)時(shí)讀取水尺，實(shí)時(shí)回傳數(shù)據(jù)。此外，基于機(jī)器視覺技術(shù)還能對(duì)水位之外的其他信息，比如流量、排水口、水面漂浮物等進(jìn)行識(shí)別。