从场景中来，到场景中去︱AI时代英码的「边缘法则」

12月26日，以“数智新时代·安防新动力”为主题的第十八届国际社会公共安全博览会(CPSE安博会)在深圳福田会展中心正式举行，本届展会吸引了来自全球超过150多个国家和地区的安防领域专业人士共同关注。偌大舞台，观众只在意主角。在AI时代，广州英码信息科技有限公司战安防，有自己的“独有”与不同，从主攻边缘侧，在生态位的中间端“向前”做硬件丰满，“向后”做生态加法，形成全系智能硬件，算法定制移植、AI场景落地、赋能产业升级的闭环。这是记者第二次与英码的深入交流，接受采访的是市场总监李甘来。英码人惯有的低调务实与智慧兼具的谈风，是记者的固有印象。于是，话匣子也在轻松中一一展开。

从数智，到未来！

数智变革如一场技术风暴，引得“千树万树梨花开”，千行百业由此开启了新征程与新探索。之于安防行业，之于行业下的千万场景，在数智时代下，又是一场技术洗礼与行业再造。要看“数智”下的安防，其维度太多，视角也各不一样，尤其是基于众多场景，都是一次全新的重构之旅。

战安防，英码的“生态位”，承上启下

第一次公开亮相安博会，第一次的安防大舞台，英码如何战安防和带来哪些新品与新技术，成了我们采访的第一个话题。李甘来说，虽是第一次亮相，但厚积而薄发，蓄势已久。在这时代，英码要做的是引领AI应用场景创新，共建AI应用开放生态。任何行业都存在竞争，英码战安防需要有独特“基因”，英码在AI十字路口当下，以边缘侧为主攻，深耕之后发现行业的很多场景AI有需求，有建设方向，不管是在公安、交通或者小的商业场景。之前都是云端发力，而在云边端架构下，衍生出边缘计算的“澎湃需求”。那英码以边缘之力的打法是把软硬件调优能力发挥至最佳，可以说是赋能。除了硬件外还给予用户服务，这个服务就是把算法在硬件里完美融入，这是很多纯硬件公司的不擅长，但却是英码的擅长，除了纯硬件团队，英码的应用团队、算法团队、市场团队都是一个高效的“组合拳”。其次，在定制能力方面，英码掌握了行业逻辑和市场经验后，更好服务于算法公司。李甘来做了个举例，比如：友商设备提供16T算力大小的芯片，需要集成多种算法，同行可能只能做6-8路产品，英码通过调优找到最佳技术路径可以提供8-10路的输出，这就是英码“裁缝手”的优化调配。英码不是一家算法公司，而是对于软硬智能一体的理解能力，高于同行，所做的是为算法公司不断赋能，增添友好度，在软件集成方面做到极致。而相对于纯软件公司英码在“硬实力”又具有竞争力，“承上启下”优势互补，这就是“生态位”英码的优势所在。

谈到新品，李甘来说英码带来了全新的AI服务器，满足超高算力的智能计算需求，据了解该款产品荣获2021安博会产品最高荣誉“金鼎奖”称号。记者在现场了解到，该服务器作为一款2U 双路机架式加速计算服务器，采用 Intel C621 高性能芯片组，支持Xeon(R) Silver 4216 CPU @ 2.10GHz。该机型拥有 4 根 32G DDR4，支持 8 块 2.5 英寸热插拔SAS 2.4T硬盘，一块1T的NVMe 固态硬盘。在智能能力方面，基于深度学习视图行为智能分析技术与人脸物体智能识别分析技术，该服务器可轻松实现对图片、视频中的人脸、人体、车辆以及目标行为特征与行为进行智能分析，提取结构化属性信息，为出入口、园区、城管治安等应用场景提供高效、便捷、专业的解决方案。

场景为王、广而复制：云边端架构的场景抉择

如何衡量AI场景方案优与劣，维度很多，其中一项是能够解决客户问题，同时能够广复制的高价值解决方案。毕竟在AI时代要普惠AI，要形成持续可运营的商业模式就必须如此。目前处在从单点落地到规模化应用阶段，这是征程，面临算法成本高、场景碎片化，算法需求多样，研发周期长，人才缺口大，产研转化率低等困境。

此届安博会英码带来五大场景方案，分别来看：

智慧社区：支持外卖工服、异常徘徊、停车占道、电动车入楼、电子围栏、高空抛物等多种社区Al算法。

智慧工地：支持安全帽佩戴识别、反光衣(工服)识别、周界(电子围栏识别)和人面识别等多种工地AI算法。

智慧交通：支持车辆结构化，包括车牌识别、车型识别、颜色识别，以及占道、违停等多种交通场景AI算法。

智慧城管：支持路面破损、积水、垃圾堆放、横幅、垃圾满溢、广告、出店经营识别等多种城管治理场景Al算法。

智慧电房：支持配电房指示灯开关状态、仪表仪器读数、柜门开关、烟火、鼠患、浸水等多种机房场景Al算法。

李甘来说AI时代场景越发细分，细分了之后会有很多场景方案的需求。在小场景方案中，边端云架构极具优势，最适合承载AI时代所需。

为什么安防需要 “端边云”，这是一个AI时代性的问题，说穿了也是时代产物，并带有明显智能安防属性。

其一，智能安防技术的不断发展，视频图像可以承载越来越多的信息，但仍需要更多的与前端多维感知设备之间进行数据的交互，提升决策准确率，并尽量在前端决策，减少后端处理压力；其二，传统方式下，我们可能需要堆叠大量的GPU服务器来实现这些智能化应用，而现在，我们可以逐步的将例如人脸的检测、抓拍、识别，视频的结构化、车辆的检测与识别放到前端摄像头去实现；其三，多样化的应用场景，要求更加灵活的视频智能部署和应用能力，这就需要云边端架构的高效协同。前端摄像机、边缘、中心都具备软件定义能力，支持动态加载智能算法，从而可以动态按需的在前端、边缘、中心部署相应的智能算法和应用。

一个小时的专访在不知不觉中结束，总结2021，展望2022，李甘来说英码一直走在了正确的路上，也将坚定之前的方案继续前行。对于2022，持续深耕场景，深挖用户需求，加大研发创新，并在生态位依然做对行业有推动意义的事儿，加速AI时代全场景的落地为王。