中年|高文院士：城市大脑的「痛点」与「突破」丨CCF-GAIR 2020
2020 年 8 月 7 日 ， 第五届全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR 2020）于深圳正式拉开帷幕 。
CCF-GAIR 2020 峰会由中国计算机学会（CCF）主办 ， 香港中文大学（深圳）、雷锋网联合承办 ， 鹏城实验室、深圳市人工智能与机器人研究院协办 。
从 2016 年的学产结合 ， 2017 年的产业落地 ， 2018 年的垂直细分 ， 2019 年的人工智能 40 周年 ， 峰会一直致力于打造国内人工智能和机器人领域规模最大、规格最高、跨界最广的学术、工业和投资平台 。
本次峰会之上 ， 中国工程院院士、鹏城实验室主任高文教授在线上为与会者们带来了一场精彩纷呈的开场报告 。
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高文教授介绍 ， 城市大脑1.0是一个以云计算为核心的系统 ， 由于系统各部分之间没有很好的分工协调机制 ， 使得系统成本高、响应速度慢、数据的可利用性低 。
在他看来 ， 城市大脑2.0是一个端边云分工协调的混合系统架构 ， 可以有效解决城市大脑1.0的大部分问题 。
城市大脑2.0的核心在于数字视网膜及其标准化 ， 它相较城市大脑1.0具备四大方面的性能提升：
1、它有先进视频编码技术：节省存储和带宽50%以上；
2、它可以定制ASIC边缘计算：节省云计算资源90%以上；
3、它能在原始图像上特征提取：低延时和高精度；
4、它还可以做标准化特征的提取 ， 存储和复用：显著提升信息密度和价值 。
以下是高文院士线上演讲的精彩内容 ， 雷锋网作了不改变原意的整理与编辑：
今天我与大家分享的演讲主题叫做“城市大脑2.0 ， 边端云合理分工的人工智能赋能系统” 。
先谈谈第一个话题：城市大脑1.0 。
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城市大脑是现有智慧城市中的一个核心系统 ， 它将算力及数据汇聚到一起 ， 加上算法就可能产生出非常好的结果 。
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譬如 ， 基于互联网的数据、政务的数据、社会的数据 ， 把它们集中到一起 ， 提供一个云计算服务 ， 就可以提升政府效率、加速企业创新 。
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智慧城市系统之中 ， 汇集了各类各样的数据 ， 其中有90%左右的数据都与图像、视频相关联 ， 如何处理好图像和视频数据 ， 在城市大脑系统中是非常关键的要素 。
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现有的系统中 ， 数据基本以图像与视频两种形式进入:
第一种模式：摄像头就是一个简单的传感器 ， 捕捉到图像或者视频以后 ， 进行一个编码压缩 ， 传送给云端 ， 云端将它存储起来 。
也可能将它解码之后进行分析 ， 识别出人脸、车辆 ， 或者进行交通数据的分析等等 ， 这是一种信息或者数据感知的模式 。
另一种模式叫做智能终端 ， 在摄像头这一端就把人脸或者车牌等信息识别出来 ， 识别出来的信息被传送到云端 ， 直接可以进行分析使用 。
这两种模式是目前城市大脑中数据使用的主要模式 ， 当然这两种模式都多多少少存在一些问题 。
如果仅仅作为一个感知终端 ， 后面如果需要调用 ， 除了解码以外 ， 还要进行特征提取等工作 ， 需要大量的计算程序 ， 这些计算非常耗费云计算算力资源 。 另外 ， 智能终端还无法识别出未被指定的人或物 。
所以 ， 我们我们需要一个更好的系统 ， 这个系统不仅云上算力资源需求不多且可以完成一些未经规定的动作 。
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