近日，由雷锋网 & AI掘金志主办的「第二届中国人工智能安防峰会」在杭州召开。
峰会现场，触景无限联合创始人兼CEO肖洪波发表了演讲《智能安防的精益之道》，肖洪波提出LEAN AI的概念，认为现在的人工智能模型非常重、非常复杂，有很多冗余的参数。触景无限希望通过为模型减肥，在实际的应用场景中更好地进行技术落地。
肖洪波谈到，一个中型城市大约有35万个摄像头，如果让每一个摄像头都实现智能化，会对带宽和功耗提出巨大挑战，对后端计算平台也会提出巨大的算力要求。因此，后台中心化的路线很难实现高密度的摄像头节点覆盖，无法完成摄像机分析以及结构化的处理，而少数关键卡口的智能化并不能实现真正的智能。
肖洪波表示，目前需要的是更易用、更轻量级，更有弹性，更加健壮的人工智能系统。“更易用是让不懂AI的人也可以马上上手；更有弹性是可以面对不同场景灵活调整系统结构；低成本则是在建设成本之外充分地考虑客户的运营成本。”
肖洪波引用了华罗庚先生的一句话——“神奇化易是坦途，易化神奇不足提”。他表示，原先搞图像研究时更倾向于构建复杂的网络去解决一些问题。但是真正在落地的时候，需要思考如何化繁为简，最简单地去帮助客户解决问题，把人工智能真正地嵌入到客户的场景里。
以下是肖洪波的现场演讲内容，雷锋网作了不改变原意的修改及编辑：
各位来宾大家下午好！今天很多专家讲了算法相关的工作，我想分享一下在我们实践的过程中的一些自己的想法。我们提出了一个新的理念，叫LEAN AI，也就是精益AI。
首先简单介绍一下触景无限公司，我们专注在前端的智能感知层面。传统的智能安防是通过前端进行视频采集，传输到后端服务器上进行处理。我们不一样，我们的很多工作是在前端完成的。我们在这方面的努力获得了很多认可，包括一些国际上的权威报告，其中2018年Gartner报告在中国仅选出了三家能实现软硬件一体解决方案的供应商，我们就是其一。
LEAN这个概念，其实最早来自于丰田。丰田曾经提出了一个概念叫做精益制造，去除在汽车生产环节中很多无用、冗余的过程。我们在做人工智能的过程中，也有这个问题。
我们现在做了很多非常重、非常复杂的模型，有很多参数是冗余的。那么怎样能够给我们现在做的深度学习模型，或者人工智能系统做一个减肥，能够让它在真正的场景中得到应用，是我们希望解决的问题。所以我们提出了一个概念叫做LEAN AI，也叫做精益智能，遵循这个概念，人工智能可以在真实的场景中得到更好的应用。
人工智能技术已经出现很多年，深度学习2012年开始进入大家的视野。在安防领域，人工智能技术真正的影响在于把安防系统从“记录”变成了“智能”。
传统安防系统的作用只是做记录。前端采集，后端存储，中间有个传输，没有特别大的信息价值。因为它只是做了一些记录，是给人看的，需要回放，需要公安干警自己用肉眼去看。
但是人工智能的出现改变了整个局面。我们可以对信息进行结构化处理，从中提取出非常有用的信息。所以我想，对于传统的安防企业来讲，这里存在一个非常大的挑战，因为会有很多跨界的公司进入这一领域，就像华为这样传统的做信息技术的公司，很可能会进入到安防领域当中来。
这里我给大家分享一个数据，来自Gartner的报告，关于2017年到2025年的人工智能行业的价值预测。报告提到，到2020年，将有95%的的视频或图像将不会由人眼看，而是由机器看。
大家想一下我们现在做的传统IT系统，我们会去看它的数据库吗？不会，我们不会去看数据库里的原始记录。我相信这些在传统的结构化领域内发生的事情，都会在非结构化领域内发生，我们以后将不再需要用肉眼看这个世界。这样的话所有的视频数据，都会被结构化。我相信未来几年，视频的结构化，将会是一个非常大的市场。
这样一来，市场对我们提出了一个非常大的挑战，我给大家举一个例子讲一下我们在这方面的看法。
对一个中型城市来讲，可能有多少摄像头？大概有5万个天网摄像头，比如武汉这种省会城市可能有大概10万个天网摄像头。二类监控点的摄像头大概是一类监控点的6-7倍的样子，大概还有30万个摄像头，一共有35万个摄像头。
这35万个摄像头，假设清晰度为1080P，当然还有清晰度低一些的，也有4K的更高分辨率的摄像头。那这样计算一下，上行带宽的需求是多大？1400个GB/s。我们普通家庭用的宽带是100兆，当然这里面有运营商的换算方式在里面，要除以8，上传下载带宽往往还是不对等的。大家算一下这个数字，安防行业对中型城市的带宽需求是多大呢？应该是1000多个Tb/s的带宽，这是非常巨大的数字。虽然在设计的时候，会有一些复杂的网络结构来解决这个问题，但是依然能够体现出，安防本身对于我们城市的网络是有非常大的需求和挑战的。
