会上，大华股份研发中心副总裁兼先进技术研究院院长殷俊发表《AI行业应用，产业升级》主题演讲，分享深耕行业多年的前沿AI创新技术与应用，共享AI如何赋能行业应用，助力产业升级转型的经验。
AI从1.0到现在的3.0阶段。从最早的算法基础研究到现在的算法商业化应用落地，大华在实现数字安防智慧化转型时，更多的是在考虑如何从技术到商业化落地。面向行业应用，大华2017年提出“全感知、全智能、全计算、全生态”的“四全”能力，我们坚定认为未来的人工智能不仅是单一算法问题，而是以全链路的数据为基础，强调的是通过数据智能与人机协同，用贴合业务的人工智能解决方案满足智慧化的需求，这对在线系统的全网设备与计算能力管控与调度，人工智能的加载，多维度感知技术等提出了更高的要求。在这个阶段，大华坚持创新，践行行业实战落地，在数字安防向智慧化转型的过程中不断引领行业发展。
现阶段，大量行业应用驱动人工智能需求的快速加载，为匹配智慧化的服务要求，两大能力最为关键。第一，AI要能够泛化，不同行业会有很大的差异，但基础的AI能力能够快速迁移到新应用，比如大华以前做车牌识别做交通管控的应用，在民生服务领域，大华将这个技术快速迁移，应用到智慧停车场及绿色停车位等领域。第二，面向一个新型、突发性的应用需求，能够有快速适配的能力。正是因为具备这样的能力，在今年疫情之初，大华在短短的7天时间实现研发并量产超高精度的测温系统。因此无论是面向政府、企业或者消费者业务，都要具备快速迁移、快速应用，实现面向用户真正的智慧化业务要求。
大华现已具备人工智能端到端研发的全链路能力，实现AI从基础能力到算法研发到产业化应用落地，构建了围绕视图智能、3D智能、多维智能、控制智能等核心算法体系，实现了在各业务领域的人工智能算法、产品和解决方案的全面覆盖，赋能千行百业。
3.0阶段是应用主导个性化AI解决方案的敏捷交付。在这个过程中大华认为，首先要构建人工智能解决方案端到端的体系化能力，重点构建了系统架构、数据智能、智能工程化、智能技术四大基础能力，保证我们做实智慧化的应用服务。不仅仅要聚焦人工智能本身，更重要的是通过物联网与人工智能的融合，积极、高效响应各行业的应用需求。
一套完整的技术体系架构，基于丰富的硬件与软件资源，大华已实现了以业务导向的快速定制体系，解决了AI加载、算力与资源调配、安全等实际问题，从而保证技术快速落地，实现高质量、高可靠性、弹性的稳定交付。
一套完整的数据智能闭环，在数据智能上，除了解决智能化本身问题，还需要建立数据从“数据获取、数据治理、数据管理到数据分析”的完整的数据链路闭环，大华利用长期积累的大量行业经验、实践经验、数据经验，建立了一整套从感知到智能到数据环境的数据智能的闭环。
一套完整的工程体系，大华已建立面向人工智能快速部署的完整工程体系，加快从技术到产品到商业落地的转化效率。此外，在整体系统运行上，大华在端、边、云的数据统一、系统调度和数据链路做了大量的工作，实现真正的端、边、云数据协同，从而保证系统最优
▲ AI依赖人工转向AI自我智能，大规模的业务应用让大华的算法更高效精准，实现用户数字化、智能化转型
除了构建以上核心能力，大华还开放全栈能力，赋能行业生态，并在实战中持续积累人工智能核心技术，针对全场景理解、小规模数据、泛化能力、多任务学习和AutoML等人工智能的技术挑战，开展实践探索，并已取得实战应用成果。
在技术资源整合上，基于大华巨灵人工智能开发平台，为客户建立人工智能“生产线”，简化整个行业智能算法的开发和部署的能力，帮助用户赋能和成长；利用人工智能全链路开发的可持续能力，提供算法研究和应用保障，提升人工智能研发效率，助力用户构建智能业务应用，加速端到端的人工智能产业化。
同时，结合行业发展和用户多元化的需求，大华聚焦在智能交通、智慧出行、行为分析、物品分析、导航定位、多维感知、智能编解码等AI技术领域，加速面向应用场景的算法开拓和升级迭代，快速实现全系智能产品和解决方案的商用化覆盖，赋能客户业务创新，广泛应用于城市治理、数字企业、公共民生等领域，帮助用户实现数字化、智能化转型。
基于AI目前还是依赖人工为主的现状与挑战，大华希望未来在与行业伙伴共同努力下，能够真正转向AI的自我智能，推动行业智慧化落地。
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