AI|智能安防的普惠密码，在华为好望手中的三根“线头”上
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 。 
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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 。 
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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” 。 
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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 。
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