智東西（公眾號：zhidxcom）
文 | 心緣
很(hen)多人第一次看到深瞐（mò）科技，會誤(wu)將其看成“深晶（jing）”。“瞐”這個字雖不常(chang)見，卻有著特別的含義，取自“美麗深邃的眼睛(jing)”之義，三個“目(mu)”字組合(he)(he)又(you)與被喻為“第三只眼”的安防(fang)領域相契合(he)(he)。
深瞐科技(ji)正如其名，早(zao)早(zao)扎根安防(fang)行業做算法，是國內最早(zao)提出車臉(lian)識別(bie)和專注于視頻(pin)結構化算法的(de)安防(fang)公(gong)司(si)之一。
在中關村國際創新(xin)大廈(sha)，智東西與深(shen)瞐(mao)科技CTO王建輝進行(xing)了一場深(shen)度對話(hua)，看(kan)這(zhe)家由北大學子創辦的公司如何在安防行(xing)業早早抓住AI時代的浪潮，成(cheng)為視(shi)頻結構化領域的種子級(ji)選手。
▲深瞐科技(ji)CTO王建輝
一、20年安防老手+CV/ML學術精英，產學界玩家攜手創業
深(shen)瞐科技的創(chuang)始人兼(jian)CEO陳(chen)瑞軍是1987級北京大學經(jing)管(guan)系學生，畢業(ye)后曾(ceng)在大唐電信(xin)做(zuo)過銷售(shou)。2001年，他在北京創(chuang)辦專注(zhu)于視(shi)頻光通(tong)信(xin)領(ling)域的蛙(wa)視(shi)通(tong)信(xin)公司，用光通(tong)信(xin)經(jing)驗解決(jue)數據(ju)傳(chuan)輸(shu)問題，在安防行業(ye)積累了(le)深(shen)厚的工作經(jing)驗和行業(ye)理解。2011年，陳(chen)瑞軍離開了(le)蛙(wa)視(shi)通(tong)信(xin)。
后來，陳瑞軍通過朋友認識了知名CV/ML學(xue)者美國加州大學(xue)圣地亞哥分校（UCSD）的(de)(de)屠(tu)卓(zhuo)文教授(shou)(shou)和(he)華(hua)中(zhong)科技大學(xue)電子與信(xin)息工程系教授(shou)(shou)白翔。在屠(tu)教授(shou)(shou)的(de)(de)建議下，他們于2012年成(cheng)立了華(hua)富睿智公司，也就是如(ru)今的(de)(de)深瞐科技。
漸(jian)(jian)漸(jian)(jian)地，團(tuan)隊里的(de)(de)年輕人們開(kai)始(shi)(shi)“嫌棄(qi)”華富睿智這(zhe)個名字(zi)有點(dian)土。到(dao)了2015年，深度學習(xi)開(kai)始(shi)(shi)席卷全(quan)世(shi)界(jie)，于是(shi)乎他(ta)(ta)們的(de)(de)團(tuan)隊想以(yi)“深”字(zi)為名，而作為一(yi)家(jia)以(yi)計算機(ji)視覺(jue)起家(jia)的(de)(de)公司，他(ta)(ta)們又希望取和(he)眼(yan)睛相關的(de)(de)字(zi)眼(yan)，在“瞳”、“視”等字(zi)被很多(duo)其(qi)他(ta)(ta)公司使用后，“瞐”這(zhe)個特別的(de)(de)字(zi)走進了他(ta)(ta)們的(de)(de)視線(xian)。
“瞐(mao)”字由(you)三個“目”字組(zu)成，寓意美麗深(shen)邃(sui)的(de)眼睛，又可代指(zhi)“第三只眼”的(de)安(an)防(fang)領(ling)域。于是，在2015年，這家公司(si)正式更名為“深(shen)瞐(mao)科技”。
王建(jian)輝(hui)的(de)本(ben)科、碩(shuo)士、博士均就(jiu)讀于華中科技大學(xue)，在(zai)博士期(qi)間(jian)主(zhu)要研(yan)究(jiu)的(de)是(shi)算法的(de)硬件加(jia)速(su)。王建(jian)輝(hui)不(bu)僅和深瞐科技的(de)首席科學(xue)家王興剛是(shi)本(ben)科同學(xue)，而且在(zai)博士畢業前(qian)就(jiu)認識(shi)了陳瑞軍，并(bing)收到了陳瑞軍的(de)邀請。
2016年，畢業一年有(you)余的王建輝加入深瞐科技擔任CTO，負責總體的技術(shu)。
據王建輝介紹，深瞐科技曾在(zai)2017年(nian)(nian)獲(huo)得(de)考(kao)拉基(ji)金投資(zi)的數(shu)(shu)千萬元A輪(lun)融資(zi)，在(zai)2015年(nian)(nian)底獲(huo)得(de)東方(fang)君盛(sheng)數(shu)(shu)百(bai)萬的天使(shi)輪(lun)投資(zi)。目(mu)前其(qi)團隊(dui)有220人(ren)左右，其(qi)中研(yan)發人(ren)員約占總(zong)人(ren)數(shu)(shu)的二分之(zhi)一(yi)，年(nian)(nian)輕人(ren)占了(le)團隊(dui)的絕大多數(shu)(shu)。
二、最早推出車臉識別 ，做視頻結構化的排頭兵
和多數(shu)一創立就踏(ta)入(ru)人臉(lian)識別(bie)領域的CV公司不同，深瞐科技最早將AI技術布局在車臉(lian)識別(bie)領域。
王(wang)建(jian)輝告訴智(zhi)東(dong)西，之所以(yi)早期(qi)不做人臉識別，是因為(wei)從(cong)國家建(jian)設的角度來講，當時所有攝(she)像(xiang)頭建(jian)設的高度均不低(di)于3.5m，這個高度的攝(she)像(xiang)頭看(kan)不清楚人臉，并不適合做人臉識別。
現在一(yi)些(xie)攝像頭的(de)高度可降(jiang)到(dao)2.5m，再加(jia)上攝像頭發(fa)展越(yue)來(lai)越(yue)高清，可以清晰的(de)攝入一(yi)些(xie)人臉數據來(lai)，所以深瞐后來(lai)才開(kai)始做人臉識別。
在陳瑞軍等人的(de)帶領下，早(zao)(zao)期的(de)深(shen)瞐科(ke)技使(shi)用的(de)是傳(chuan)統計算機視覺(jue)算法(fa)，精度(du)偏低。在2012年底(di)，他(ta)們最早(zao)(zao)提出(chu)“車臉識別”的(de)概念(nian)并完成產品開發，那時(shi)候，深(shen)度(du)學習還(huan)主(zhu)要(yao)活躍(yue)在學術(shu)界。
到(dao)了2014年，他(ta)們開始轉做深(shen)度(du)學(xue)習算法(fa)，成(cheng)為第(di)一(yi)(yi)批(pi)將“深(shen)度(du)學(xue)習”技術應用(yong)于“車臉(lian)(lian)識(shi)(shi)別(bie)”的公司之一(yi)(yi)，并推出了一(yi)(yi)系列車臉(lian)(lian)識(shi)(shi)別(bie)產品，包括車輛(liang)(liang)特(te)征識(shi)(shi)別(bie)算法(fa)SDK和(he)車輛(liang)(liang)綜合平臺(tai)等。其車輛(liang)(liang)綜合平臺(tai)在桐鄉、西安、新鄉等多(duo)地落地應用(yong)，協助警方(fang)破(po)獲多(duo)起案件。
不過在(zai)安防(fang)領(ling)域，除了(le)車(che)輛(liang)之外，對人(ren)的(de)(de)檢測、識別和(he)分析也(ye)是一項重頭戲。在(zai)車(che)臉識別的(de)(de)基礎(chu)上，陳瑞軍(jun)等人(ren)從2015年開始帶(dai)領(ling)團隊做(zuo)視頻(pin)結構(gou)化算(suan)法(fa)。
視頻(pin)結(jie)構(gou)化(hua)是解決安防(fang)體(ti)系整(zheng)體(ti)智能(neng)化(hua)的重(zhong)要(yao)途徑，可以自動(dong)識別不同視角、不同光照下的車輛特(te)征(zheng)和人臉(lian)、人體(ti)特(te)征(zheng)，便于后期快速檢索。
目前中國有1.76億監控攝像(xiang)頭，每(mei)秒(miao)產(chan)生非結構化(hua)監控視(shi)頻數據(ju)約66TB，基(ji)于深度(du)學習(xi)的車輛、行人識別算法，比傳(chuan)統方法更(geng)加(jia)高效和準(zhun)確。
據王建輝介紹，深瞐的(de)視(shi)頻結構化平(ping)臺(tai)能分(fen)別識別20多種車的(de)屬(shu)性和(he)20多種人的(de)屬(shu)性，其精度和(he)效率均(jun)達到業界領先。
目前(qian)(qian)該(gai)平(ping)臺能(neng)識別5500多(duo)種車頭品牌(pai)(pai)型號(hao)和3500多(duo)種車尾品牌(pai)(pai)型號(hao)，基本上涵(han)蓋了目前(qian)(qian)中國路面(mian)上所有行(xing)駛(shi)的車輛。
除了識別(bie)車(che)身特征(zheng)(zheng)和(he)車(che)牌外，該(gai)平臺還能識別(bie)車(che)輛(liang)更特征(zheng)(zheng)化的屬性(xing)，比(bi)如說年檢標、遮陽板(ban)、紙巾盒、天窗、備胎等(deng)各種車(che)內外物體的屬性(xing)。
針對駕駛人(ren)、乘客(ke)，該平臺不僅可以提取性別、年齡、發(fa)型和(he)胡須、衣服顏色及款式(shi)等(deng)特(te)征(zheng)，而(er)且(qie)可以分析車(che)內人(ren)物的行(xing)為(wei)，包括是否存(cun)在(zai)未系安(an)全帶、開車(che)打電(dian)話等(deng)違法行(xing)為(wei)。
圍繞著車輛識別和(he)視頻結(jie)構(gou)化，在實(shi)際業務需求的推動下，深瞐科(ke)技陸續推出了更為完整(zheng)的產品布(bu)局，包(bao)括結(jie)構(gou)化網絡攝像機、嵌入式視頻分(fen)(fen)析(xi)器(qi)、智能存儲和(he)集(ji)中式分(fen)(fen)析(xi)服務器(qi)，從邊緣到云(yun)全面發力。
三、兩大優勢：高效率算法和海量行業數據
如今安防領域做人、車、物整體解決方(fang)案(an)的(de)玩家越來越多(duo)，面對日(ri)趨激(ji)烈的(de)競爭(zheng)，王建輝認為，深瞐(mao)科技主(zhu)要有兩大優勢：一個是其視頻結構化算法(fa)的(de)精度和效率在業界(jie)領先，另一個是因為早(zao)早(zao)入(ru)局而積(ji)累的(de)許多(duo)客戶和來自實際應用的(de)龐大數據集。
從(cong)傳統計算(suan)機視(shi)覺到轉(zhuan)向用(yong)AI算(suan)法解決問題(ti)(ti)，陳瑞軍帶領的深瞐團隊曾面臨來(lai)自算(suan)力的挑戰。在(zai)2014年(nian)到2015年(nian)期間，他們開(kai)始用(yong)深度學習解決問題(ti)(ti)。
那(nei)個時候， GPU服(fu)務器尚未普及(ji)，公(gong)安使(shi)用的(de)云計(ji)算(suan)服(fu)務器的(de)建設基本上都是CPU服(fu)務器，很(hen)少用到GPU。面對計(ji)算(suan)資源嚴重不足的(de)問題，當時他們為(wei)此做(zuo)了對算(suan)法很(hen)多優化，使(shi)之可(ke)以在CPU跑完計(ji)算(suan)任務。
隨后算(suan)力(li)的爆發(fa)為安防市場帶來(lai)新的生機，他們繼續(xu)保持自己(ji)的節奏(zou)，專(zhuan)注于算(suan)法精度和效率的提升。
由于視頻結構化(hua)的運算量非常龐(pang)大，為(wei)了(le)提(ti)高對視頻數據(ju)進行(xing)實時處理的運算效率，在陳瑞軍、王建輝(hui)等人的帶領下，深瞐科技還(huan)曾在去(qu)年(nian)聯合硬(ying)件生產廠商推出基(ji)于FPGA神(shen)經網絡算法硬(ying)件加(jia)速芯(xin)片，目標(biao)是相較CPU功耗比提(ti)升4-8倍。因為(wei)市場表現(xian)不如(ru)預期，該芯(xin)片產品持續迭代到今年(nian)2月。
目前(qian)深(shen)瞐科技在邊緣計算方(fang)面主要使(shi)用(yong)的神經(jing)網絡加速器是華為海思HI3559A，服(fu)務(wu)器方(fang)面使(shi)用(yong)的芯(xin)片有比特大陸、英偉達、華為昇騰310等。
不過芯片(pian)業務并不是(shi)深瞐的主線，王建輝告訴智東西，深瞐的核(he)(he)心業務在(zai)(zai)于(yu)視頻結構(gou)化算(suan)(suan)法，其核(he)(he)心競爭力在(zai)(zai)算(suan)(suan)法的精度和效率，在(zai)(zai)多家(jia)客戶(hu)的測(ce)試，他(ta)們的視頻結構(gou)化算(suan)(suan)法的表現(xian)都是(shi)行業第一(yi)。
例如今年8月初(chu)在無(wu)錫(xi)的(de)(de)一個視頻結構化(hua)測(ce)試中，當算(suan)(suan)法(fa)的(de)(de)精度(du)都很(hen)高的(de)(de)情況下(xia)，深瞐科技的(de)(de)算(suan)(suan)法(fa)效(xiao)率可(ke)達到競爭對手的(de)(de)2到3倍。
長期的(de)行業數(shu)(shu)據(ju)積(ji)累亦是提升競爭力的(de)關鍵，王建輝(hui)表(biao)示，車輛相關識別在(zai)數(shu)(shu)據(ju)采集和標(biao)注過(guo)程均存在(zai)難點。
首先，通常人(ren)臉人(ren)體(ti)的(de)(de)相關數據(ju)經過一(yi)次(ci)標注后(hou)基(ji)本上就(jiu)可(ke)以一(yi)直(zhi)用，不需要做(zuo)反復的(de)(de)更新(xin)。但與人(ren)臉、人(ren)體(ti)不同(tong)的(de)(de)是，每(mei)年(nian)都有400多種(zhong)新(xin)的(de)(de)車型(xing)數據(ju)，因而車輛相關識別需要不斷的(de)(de)去打磨(mo)算法和(he)累積數據(ju)。
其次(ci)，很多人(ren)臉識別與(yu)環境(jing)比(bi)較搭配(pei)，可(ke)以(yi)請一(yi)些公(gong)(gong)司去(qu)商場等制定位置做數據采(cai)集(ji)工(gong)作，然(ran)而車輛數據并不好(hao)采(cai)集(ji)，獲取路(lu)面上視頻監控數據的(de)唯(wei)一(yi)渠(qu)道只(zhi)有公(gong)(gong)安。
此(ci)外，車輛相關識(shi)別的(de)算(suan)法(fa)還(huan)需要很強的(de)場景(jing)適應性(xing)，這(zhe)個算(suan)法(fa)不僅在(zai)(zai)北京(jing)路(lu)面可以用(yong)(yong)，在(zai)(zai)其他城(cheng)市的(de)路(lu)面上也要能用(yong)(yong)。而收集的(de)不同地區的(de)數(shu)據(ju)越(yue)多(duo)，精度就會越(yue)高，再加上對算(suan)法(fa)最有用(yong)(yong)的(de)是小概率(lv)事(shi)件(jian)，常規事(shi)件(jian)對算(suan)法(fa)精度提升相對來說有限，因此(ci)這(zhe)些都要靠持續積累數(shu)據(ju)。
通過長期和(he)客戶的(de)(de)合(he)作(zuo)，深(shen)瞐科技既拿(na)到更多(duo)來自應(ying)用場景的(de)(de)有效數據，又獲得更多(duo)關于算法問題(ti)的(de)(de)反饋，從而(er)促進算法的(de)(de)不斷迭代和(he)提升，建立(li)起自己的(de)(de)競爭壁壘。王建輝(hui)說：“車(che)輛領(ling)域足以匹(pi)敵的(de)(de)競爭對手(shou)越(yue)(yue)來越(yue)(yue)少(shao)。”
結語：智能化是安防行業的必然趨勢
2019年(nian)(nian)注定是動蕩的(de)一年(nian)(nian)，在安防(fang)的(de)賽道上(shang)，前(qian)有海康、大華等(deng)老(lao)牌玩(wan)家鎮守(shou)，后有商湯、曠視等(deng)明(ming)星新秀殺入，甚至BAT、華為等(deng)科技(ji)巨頭都開始涉足安防(fang)，AI+安防(fang)領域的(de)競爭將進一步加劇，市場會面臨洗牌。
在(zai)這(zhe)沒(mei)有(you)硝煙的(de)安防(fang)戰(zhan)場上(shang)，王建輝(hui)認為，越來(lai)越多的(de)傳統安防(fang)廠商需要(yao)和有(you)深度學(xue)習能力的(de)企業(ye)合(he)作，聯合(he)打造一些(xie)解決(jue)方案，將來(lai)智能化會是這(zhe)個行(xing)業(ye)的(de)必然趨勢。
