近日,一位身形特殊的“交警”在邯郸高铁站广场正式上任,引发不少市民的好奇围观。
据悉,新“交警”的主要职责在于:监控车站广场机动车道长时间停车等交通违法行为。在巡逻期间,这位“交警”循环播报着诸如“欢迎来到邯郸东站,车辆限时停靠三分钟”等提示信息中国机械网okmao.com。同时,新“交警”还可以弥补固定监控视频存在盲区的缺陷,及时准确地识别和抓拍违法车辆信息,并实时上传至相关指挥平台。
实际上,这位新“交警”并不是一般意义上的执法者,而是具备抓拍和语音驱离等多项功能的机器人。
据了解,机器人交警是邯郸打造智慧交通管理体系的一次创新尝试。借助人工智能、云计算、大数据、多传感器融合等前沿技术,机器人交警具备自主感知、自主行走、自主识别等能力,是能够实现全天候不下岗的“智能化交警”。
机器人交警因何“上任”?
2018年3月,时任邯郸市公安局党委委员、交警支队党委书记、支队长贾志光在广州学习考察期间,偶遇一款“巡逻机器人”时,从而萌生了开发机器人交警的想法。
经过多次实地调研和反复论证,邯郸市公安局交警支队与高新兴机器人有限公司正式达成合作,并开始着手将机器人交警的想法变为现实。经过各方一年多的努力,具有自主知识产权的邯郸机器人交警目前已在高铁站等部分场所测试“上任”。
总的来看,机器人交警是以机器人为核心,整合了人工智能、云计算、大数据、物联网、多传感器融合、激光导航定位等技术,可谓是高新技术的“集合体”。
同时,机器人还集成了环境感知、动态决策、行为控制和报警装置,具备自主感知、自主行走、自主保护、自主识别等能力,能够实现全天候、全方位、全自主智能运行,从而有效协助交警工作,服务群众需求。
实际上,机器人交警的诞生和上任与我国城市道路的现实情况,以及交通管理部门的实际需要密不可分。
从我国道路交通的发展来看,随着我国社会经济快速发展、人民消费水平不断提高,全国汽车保有量一路飙涨。根据公安部统计数据,2019年上半年全国汽车保有量达2.5亿辆。其中,66个城市的汽车保有量超过100万辆,道路压力不可谓不大。
但与此同时,一系列道路秩序问题也早已浮出水面:停车乱象、交通拥堵、事故多发等情况日益凸显,不仅不利于城市可持续发展,也成为了我国全面迈向汽车社会的掣肘因素。
为此,各地交警部门不得不投入大量警力、资金和装备来疏堵保畅。尽管高强度、超负荷的工作已成为许多城市交警的日常,但是在某些时段和特殊场所,相对于市民对于交通出行巨大需求,交管部门仅仅依靠传统意义上的警力资源却依然不够。
而机器人交警的出现,则可以协助交通管理部门完成车辆违停抓拍、停靠超时抓拍、行人闯红灯抓拍、假牌假证识别预警、交通指挥、证件核验、信息播报等工作。特别是在火车站、机场、体育馆等容易产生交通阻塞的场所,机器人能够有效在降低交警劳动强度,提升交通疏导效率,优化城市道路交通秩序。
人工智能助力智慧交管
从一期研发的产品来看,邯郸机器人交警共分为三类,包括道路巡逻机器人交警、车管咨询机器人交警、事故警戒机器人交警。三类产品分别对应三种不同的交通管理需求。
道路巡逻机器人交警,可以通过一套自动导航系统,自主识别车辆违法行为,并进行抓拍和驱离。主要功能包括:宣传提示、自动巡逻、车牌识别、人脸识别、警示驱离、人机联动、语言交互、语音对讲、自主巡逻、自主值守、自动充电、远程控制等功能。该款机器人部署在交通岗可与智能信号机进行联动,具有人脸识别、语言提示能功能,还可对闯红灯的非机动和行人进行提醒和抓拍,协助维护交通秩序。
车管咨询机器人交警,运行在车管业务大厅中,回答市民的车管方面相关咨询,并能够指引办理窗口位置,减少车管所服务办压力。主要功能包括:巡宾交互,办事群众站在机器人身前的时候,机器人自动进行人脸识别,并主动问好,询问办事群众是否需要帮助;业务咨询,办事群众询问具体办理的业务内容后,机器人回答对应的办理业务所需要的准备资料,并替办事群众预约办理窗口,或者指导办事群众去自助区办理业务,减少群众等待时间。巡逻播报,机器人可在等待区域巡逻播报提醒,办事群众注意身边贵重财物,以免丢失的提醒信息,同时检测车管所内有无黑名单人员。安全巡逻,机器人在夜晚进行安全巡逻,实时监测所内有无异常人体,发现人体进行报警。行对比,告警信息发送到平台处理。
事故警戒机器人交警,主要用于道路交通事故的处理,在交警到达现场时候,机器人可以前往事故前方进行警示提醒过往车辆注意前方交通事故,以便提前减速慢行。主要功能和特点在于:小巧轻便,可折叠,便于车载和人工装卸;机动灵活,交警到达事故现场后,可通过遥控迅速做好远程部署,将机器人行驶到指定位置进行警戒提示预警;同时,该款机器人还具备光电提示预警、语音提醒告知、文字标识告知等多重提示功能。
从查处违法和超时停放车辆来看,一般来说,最传统的违章抓拍方式,是当视频监控发现有违章情况时,由执法人员手动控制云台摄像机拉近、拍摄,并人工识别车辆号牌,完成抓拍过程后需手动恢复摄像机预置位。但是这种方式太过复杂繁琐,人工成本又很高,往往导致管理低效。
而机器人交警则是基于一套自动导航行进系统,可以根据预设的巡逻路线进行巡逻,如果遇到障碍物,会自动进行避障。一旦遇到车辆违法停放情况,则可以在预设的巡逻点位上进行360度查看、拍照和语音播报等,同时对相关车辆信息进行及时取证和上报。
也就是说,从发现、驱离到上报、处置,机器人交警在短时间内就可以自主完成一整套执法流程。
不仅是车辆,行人违法行为也逃不过机器人的“法眼”。机器人系统可以选择采用前端检测、跟踪、优化、拍照、云端识别的方式,锁定目标人物,并与路征信系统对接,从而放大违法成本,起到强有力的监管作用。
众所周知,随着新一轮科技革命席卷全球,产业变革不断深入,以人工智能为代表的高精尖技术,已经开始深度介入生产制造、医疗卫生等领域,并在某些环节替代了人力,为提高劳动生产率带去了“智能红利”。
机器人交警在邯郸的测试上岗则充分说明,人工智能技术在改善公共服务和加强城市管理方面也大有可为。
在某种程度上,将人工智能深度应用于交通管理将是未来大势所趋。邯郸“机器人交警”的诞生,不仅将邯郸智慧交管提升到了初级人工智能的高度,也为城市未来交通提供了新的想象空间。
一片小小的人工智能视觉芯片能做什么？无人驾驶汽车主动识别并避让行人、摄像头实时甄别在逃犯……这些影视作品中的情节，或许不久将可通过基于嵌入式人工智能视觉芯片的“解决方案”成为现实。
人工智能芯片被视为未来人工智能时代的战略制高点。在视觉感知领域，人工智能视觉芯片正逐步应用于智能手机、安防监控、自动驾驶、医疗成像和智能制造等领域。
可根据AI需求成像
纵观信息产业发展历程，从个人电脑时代到移动互联网时代，承载高性能计算的芯片决定新型计算平台的基础架构和发展生态，并掌握着产业链最核心的话语权。
中国科学院院士张钹指出，传统硬件架构难以满足人工智能时代深度学习的要求，新的算法需要新的硬件来支撑。同时，芯片的结构将越来越像“大脑”，类脑芯片、智能芯片等将是人工智能的发展方向。
“所谓视觉芯片，实际上是一种具有高速图像采集和实时图像处理功能的片上集成系统芯片。”中国科学院半导体研究所半导体超晶格国家重点实验室研究员吴南健介绍说，在日前举办的国家自然科学基金优秀成果北京对接会上，吴南健带领研究团队展示的新型视觉芯片（Vision Chip）科研成果很是引人注目。
据介绍，这种视觉芯片集成高速图像传感器和大规模并行图像处理电路，能够模仿人类视觉系统视觉信息并行处理机制，解决现有视觉图像系统中数据串行传输和串行处理的速度限制瓶颈问题。
吴南健解释说，人工视觉的架构分两部分，类似于人的眼睛和大脑。人的眼睛是一个典型的图像传感器，能够摄取图像并且进行一些噪音去除等初级图像处理；人的大脑神经元网络是一个视觉图像处理系统，具有非常强的对所摄取的视觉信息进行并行处理的能力。
AI视觉芯片与摄像头的关系是——芯片做的是大脑，摄像头做的是眼睛。这里就存在一个问题：大脑该如何控制眼睛？远望智库人工智能事业部部长、图灵机器人首席战略官谭茗洲解释道，传统的技术方法是定义一个通信控制接口，但在视觉应用中这种做法会非常复杂。人眼的成像是非常聚焦的，只看到关注的东西。当AI算法解决了“要看什么”的问题后，前端成像就有了目标，可以把所有的资源都调配到关注的对象上，做到“指哪打哪”，也就是取出噪音的处理过程，可以更高效智能地处理视觉信息。这种根据AI的需求来成像，能解决很多以前解决不了的问题。
“通常以前处理的方式，是通过摄像头把信息摄录，传到服务器或云端后，利用服务器上的显卡进行运算，现在是将视觉芯片嵌入摄像头，让其本身可以处理信息，做成专用芯片，如果芯片大批量生产，在价格上会便宜非常多，极大降低成本。这就是目前这项技术突破的核心价值。”谭茗洲在接受科技日报记者采访时指出。
比人类视觉更具优势
在我们通常的印象中，一个视力正常的人可以迅速且毫不费力地感知世界，甚至可以详细生动地感知整个视觉场景；但其实这只是一个错觉。
“人类生理视觉有着天然的局限，只有投射到眼球中心视觉场景的中间部分，我们才能看清楚。比起人眼来，嵌入视觉芯片的机器将具备相当多的优势，因为可以传感更宽的频谱范围、更高的清晰度、更宽的视角，其视力远不止5.0，在夜间也可以看得很清楚。如同AlphaGo战胜‘围棋天才’一样，在某些应用场景，其视觉在准确性、客观性、稳定性等方面都要比人类视觉更具优势。”谭茗洲指出。
吴南健介绍说，目前，国内外在人工视觉芯片领域的研究主要是CMOS图像传感器芯片技术、并行图像处理技术和CMOS集成技术。在CMOS图像传感器领域，国际技术水平朝着高分辨率、宽动态范围、高帧率、高智能化、宽波长范围和三维成像的方向发展。人工视觉系统芯片能够完成图像获取和初级（图像滤波）、中级（特征提取）、高级（特征识别和不规则处理）3个图像处理步骤。
“视觉芯片关键要解决运行效率和处理3D影像这两个问题。以往视觉芯片处理信号面临的最大问题是因运算量太大导致处理信息速度低，以及摄取的照片是把三维世界‘压缩’成二维影像，在一张平面上已分不清物体距离远近、立体空间形状、空间位置等，而人眼可把这个还原。”谭茗洲表示。
记者了解到，新型人工智能视觉系统芯片，是将高速CMOS图像传感器、并行信号处理单元和输出电路集成于单一芯片内，实现实时视觉芯片系统。将不同功能的技术集成在一个芯片上有很多优势，实现图像获取和图像信息处理每秒一千帧的系统速度，可广泛应用于高速图像处理、快速图像识别解释、高速运动目标的实时追踪等领域。
谭茗洲指出：“目前，中科院设计的新型视觉系统芯片理念非常先进，仿照人类视网膜神经元机制设计，感光对信号的处理方式，拣取有用的信号进行处理，极大地减少了运算的体量。”
未来市场空间巨大
“以我个人的观点，视觉系统芯片会成为必然的趋势，就像手机和相机结合成就智能手机一样，目前在技术上已突破填充率低、分辨率低和信号干扰严重的难题，将科研成果转化并投放市场只不过是时间问题。”吴南健表示。
记者了解到，目前基于该技术的产成品已经试用于一些创新企业，比如在工业产品的自动化检测领域完全可以使用视觉系统芯片代替人工检测；在智能监控领域，过去需要将视觉处理芯片装在具有传感器技术的摄像头上，通过把数据结构化、再压缩送到数据中心的复杂方式完成数据传输和计算。
那么，视觉系统芯片如果在未来实现产业化，其市场空间有多大？据推算，2018年，图像传感器的市场规模在150亿美元左右，虽然其中120亿美元发生在智能手机领域，但未来发展比较快的4个领域是安防、国防、汽车、医疗，到2021年将会迎来40亿美元的市场空间，年增长率约10%—20%。
“视觉处理器的需求增长会更快，目前该市场的整体规模（包括硬件、软件、服务）在170亿美元至180亿美元，单从硬件来看也占到约30亿美元。如果视觉系统芯片可以覆盖70亿美元的市场规模，企业在这中间拿到1%的话，其盈利空间就已经很大了。”吴南健指出。
近年来，国内外一批新型人工智能企业，依托人工智能领域技术和算法优势向芯片行业渗透，加强人工智能芯片基础层研发。从市场格局来看，已经发展成为一个相对独立又相互依存的产业生态。在前端，索尼是图像传感器市场、生产和技术的领导者，紧随其后的三星和豪威科技也保持着不错的竞争力；在后端，Mobileye和英伟达（NVIDIA）是提供视觉处理芯片的主要厂商，在国内该领域的公司有地平线等。
然而，截至目前，尚未有企业实现“图像传感器+视觉处理器”集成式芯片的大规模量产。不管是现在的创业企业，还是已经在市场上占有一定份额的大企业，不是做图像传感器，就是做后端的视觉处理器。正如吴南健所言，这将给初创企业带来机会。