美国有个以解乱线团为乐的网络社区，世界各地的成员们甚至会专门从网络上购买乱线团，然后想尽办法让纠结在一起的毛线变得有序，当然，不能动剪刀。
听起来有些无厘头，但现实中，人们反而总会有意无意地将自己置于各种乱线团的“麻烦”当中。
就拿大家都司空见惯的智能摄像机来说，随着各种算法模型、解决方案、软硬件产品的不断增加和迭代，对AI充满期待的行业管理者们也面临越来越复杂的选择，很容易陷入一种慌乱、茫然的状态。
类似的案例俯拾皆是。疫情期间，绝大多数公共区域和产业园区都引入智能识别系统来进行体温检测，提高出行效率。但同时，也出现不少地方发现部署的摄像机没法采集到决策所需要的数据，亦或是在公共垃圾桶等区域过度部署，居民体验不佳转身一个投诉……这些AI应用中的“乱线团”，就像是老弄堂里纠缠在天际的电线一样，各种矛盾、情境交织在一起，让AI落地变得混乱难解，甚至可能变成无用功。
随着产业的逐步深化，这些“乱线团”已经有了不少解法。归根结底，是寻找到解开矛盾症结的那根“线头”，理顺AI落地背后的规律与顺序，进而将现实中的复杂问题一一化解。
华为好望秋季品鉴会，就通过一个个关于AI落地的真实案例，分享了大量从业者的实践与思考。将能够不断打开“乱线团”的关键“线头”，交付到产业手中。
第一个线头：产业呼唤的全栈能力
请大家想象一下，当你拿到一个“剪不断理还乱”的线团，会怎么去解开它？盲目上手只会让线团变得更加混乱。正常情况下，第一步我们都会选择将它展开得蓬松一点，在千头万绪之中找到解决问题的线头。
同理，AI落地过程中，能否让整个工作保持在一个具有足够扩展空间的选择范围内，十分重要。然而在现实中，AI项目却总是会处处碰壁。
就拿高校食堂来说，开学之后，不少学校都出现了外卖小哥和学生们隔着围栏“地下交易”，食堂保安们尝试阻止的新闻，为校园日常管理平添了许多烦恼。原因就是常规管理模式在防控措施面前翻车了。
学校既需要控制每个食堂的就餐人数，可就餐高峰期学生也不知道食堂有多少人，食堂也不知道该配多少餐，结果往往是学生下课赶过去却发现没饭了，只能急忙奔赴下一个“战场”。
学校也考虑过智慧食堂来提高服务水平，可了解了一圈发现，不是硬件有限制，传统垂直双目摄像机架设在门口容易被空调等设备挡住，玻璃门也会增加安装风险；要么就是算法达不到，有些摄像机的算法会将在食堂门口徘徊的人也算进流量中去，无法给备餐工作提供决策支撑。有的就是简简单单的“太贵了”，动辄占地百亩的新校区，学生和教职工食堂加起来就有十几个，需要部署的点位也多，如果都采用价格昂贵的摄像机，改造成本就太高了，而且数据规模及存储、算力等要求也会直线上升。
这些复杂因素交织在一起，就形成了一个越缠越紧的“线团”，将AI项目困在其中。
要解开其症结，关键在于找到一个在硬件、算法、方案等都能提供多元化选择的“全能型”支撑。
比如福建某大学，就在活动中分享了和华为好望及其ISV合作伙伴一起，让食堂脱离“管理泥潭”的案例。
简单来说，就是从三个角度提供了更多的选择空间，比如：
硬件上“因地制宜”：最终选择的华为好望D10系列定焦产品，在室内室外、30°到60°角度都能任意安装，较强的普适性可以大大减少改造时资源浪费的概率。
算法层“因人制宜”：基于深度学习检测的算法，D10设备头肩算法准确率达到95%以上，最小支持32*32像素的目标检测，并且将区域与划线相结合，减少徘徊人员误差。这下就能通过数据采集和算法分析，切实有效地支撑食堂管理和决策，学生也可以通过公众号了解到所有食堂所有目前就餐的人数以及就餐状态，合理安排就餐。
方案“因变制宜”：考虑到大学食堂智慧化建设的成本控制需求，华为及其福建的合作方，一起给学校量身打造出了最优方案，只用D10系列定焦产品就完成了客流统计兼顾视频监控的方案目标。也由于技术产品的成熟度和高性价比，获得了规模化复制的可能，最近已经开始在福建全省的高校进行推广。
可以看出，正是从技术、产品、方案、性价比等全链完成了“扩容”，才能让行业用户更加游刃有余地规划适合自身业务需求的AI项目，预期中的智能化价值才能被不断打开。
第二个线头：工程化基石上的AI价值
搞清楚了拆解“乱线团”的姿势，就等于找到了解决AI落地问题的捷径，无论琐碎混乱成什么样子，都能快速让各行各业的“线头人”抽丝剥茧，循着线头不断打开僵局。
一直以来，老旧小区以改造难度大、教育成本高，让许多看起来很美的智能解决方案，在落地时屡屡碰壁。
比如越来越多的小区在防疫期间安装了智能摄像机，但居民佩戴上口罩之后，普通的人像防控就很难发挥作用了，机场、高铁站等场所中采用的专业人像识别方案，又因为小区部署的并发路数少，导致平均使用成本增高。
怎样在不增加居民困扰和成本压力的基础上，提升小区的幸福感和安全感？这时就需要具备工程化能力的团队，让成本可控、价值可感的AI，能够快速、稳定、可靠地下沉到这些相对贫瘠的数字土壤上。
成本可控，需要硬件、算力、运维等全面到位。华为就从复杂的线团中找到了解决问题的根技术：1T算力的普惠AI产品。
在老旧小区智慧化改造的案例中，华为的算力共享池就成为降本增效的神器。简单来说，就是D10-SIU+D10+NVR多个摄像机联动，“个体部署，全局智能”，一个智能摄像机作为算力源，就能带动多个普通摄像机拥有智能识别的能力，最高可以达到64T的算力，而同样的功能，传统分销方案可能要部署8台以上具备AI功能的设备才能达到。
价值可感，指的则是智慧改造方案能够对小区管理中的痛点“重拳出击”，切实有效地搔到居民的“痒处”。诸如前文提到的口罩下人脸识别难的问题，归根结底取决于算法的性能。华为好望摄像机就借助华为2012实验室的自研的“超级人像算法”，做到了佩戴口罩也能达到90%以上的识别准确率，大大提升了居民进出效率。
至于很多老旧小区屡见不鲜、屡禁不止的不文明行为，像是乱丢垃圾、违章乱停、电瓶车入户等，传统的社区视频监控只能在事发后查阅录像，发现一个查处一个，华为好望的解决方案则让不带智能功能的摄像机也能实时监测、及时制止。
技术的易得性、算法的准确度、方案的性价比，共同缔造了AI的工程化能力，也决定了智能普及速度。这也是为什么，华为好望的D10-SIU产品，开始被越来越多的安防业界人员称为老旧小区的改造利器。
第三个线头：小人物的长尾需求
从前两个案例中，不难看到机器视觉领域分销市场的一些特殊之处：
成本敏感度高，资金预算不高，需要多元化的产品和思路来满足，上游厂商的定位很可能会挤压落地服务商的价值空间，从而减缓AI普及的进程；
AI渗透率低，受认知、人才、管理等多方面原因，对于智能化价值不知道如何下手，对前沿技术产品和服务了解得不够；
长尾需求繁杂，校园、小区等都是人群密集、各类用户属性存在于同一空间内，衍生出许多个性化的长尾需求，这时候就不是几个通用算法能够搞定的了。可是单体规模又不够大，遇到眼高手低的厂商，其真正需求很可能得不到解决。
长尾需求的满足，是每一个普通人真实感知技术愉悦感的关键，同时也是“乱线团”最多最杂的地方。
举个例子，在小区很多隐蔽的角落里，都会出现意想不到的“致命风险”，那就是高空抛物。
这个城市空间管理的“老大难”问题，监控难、定责难、赔偿难，让物业们挠秃了头。
这时，普惠AI就展现出关键作用。先来说说华为好望的三板斧：高性价比的D10-SIU产品，搭载滤波卷积算法，一个小烟盒都能被立即发现；物理抛物线模型，实时绘制抛物轨迹，让各位“抛物达人”被快速定位，在北京的水木清华园小区中，该解决方案就在一分钟之内快速定位了数起高空抛物行为，便于追责；此外，算法还可以灵活切换，需要增加高空抛物检测功能时，小区可以直接到好望商城下载高空抛物合作生态算法，其他时间段可以更换成人流量统计等算法，一机多能，可以快速将技术转化为生产力。
面对这些独特场景下的繁杂需求，并没有一个放之四海而皆准的万能公式可供套用，能做的就是携手行业伙伴，山一程水一程地摸索实践。
智能安防的“引线人”，行走在万家灯火间
华为好望秋季品鉴会所展示的案例，其价值释放的直接对象都是“人”，庞大且具体的每一个“人”。这也是智能安防分销市场最重要的宝藏。
智能在千家万户中的井喷，将打开一个全新而庞大的市场，但大多数落地难度都可能远超我们的想象。要采撷这一宝库，还需要应对诸多复杂的挑战：
定制化的解决方案，需要能够读懂不同行业水土的“耕种者”；
缺乏数智沉淀的传统行业，需要保姆级的一揽子解决方案；
现实中的一个问题往往需要多模态技术的集成与融合来解决，需要一个共生共赢的生态协作体系。
而这些“乱线团”能够被一一解开，华为扮演了“穿针引线”的关键作用。而之所以理清智能安防分销市场的顺序和规律，找到解决落地难问题的“线头”，其实可以追溯到今年三月。
彼时，华为智能安防中文品牌“好望”问世，就源于对安防分销市场的洞察与思考，并将其注入到了自己的新定位上，那就是普惠AI的赋能者，智能安防生态的共建人。
“凡事预则立不预则废”，如今春去秋来，在华为好望秋季品鉴会的第二站，华为好望及其合作伙伴，也在产业实践中越来越得心应手，将一个个AI的乱线团变成了人们期待中的样子。用《时间之书》中的一句话来结尾或许再合适不过——
“年轻人，你的职责是平整土地，而非焦虑时光。你做三四月的事，在八九月自有答案。”
