Jiadu Technology Zhang Jinfei: Dijital ikizler konseptine dayalı bir ekolojik akıllı şehirler zinciri inşa etmek
27 Ekim'de Leifeng.com AI Nuggets'ın ev sahipliği yaptığı "Global AI Chip · City Intelligence Summit", Sheraton Shenzhen Greater China Hotel'de düzenlendi.
Leifeng.com'un sürekli yüksek standartlarını ve popülaritesini sürdüren, "Kentsel Görsel Hesaplamanın Yeniden Evrimi" temalı "Küresel Yapay Zeka Çipi Kentsel Zeka Zirvesi", kentsel vizyon ve kentsel bilgi işlem gücü alanına odaklanıyor. "Hash Power" tarafından başlatılan büyük ölçekli bir akıllı şehir forumu.
Zirve, sektörün temsilcisi olan 14 tanınmış endüstri uzmanını, dünyanın en iyi yapay zeka bilimcileri, çip girişimcileri, endüstri devlerinin baş teknoloji yöneticileri ve ünlü yatırımcıları, sektördeki kıdemli uygulayıcılar için ileriye dönük teknik araştırmaları paylaşmak üzere bir araya getirmeye davet etti. Ve iş modeli metodolojisi.
Bu konferansta, Jiadu Technology Akıllı Şehir İş Grubu başkan yardımcısı Zhang Jinfei, "Veri Akıllı İkiz Şehirler-Dijital İkizlere Dayalı Kentsel Yönetim Kapasitesinin Geliştirilmesi" üzerine bir açılış konuşması yaptı.
Zhang Jinfei konuşmasında Çin'in kentleşmesinin çok hızlı geliştiğini ancak bu hızın şehre birçok sorunu da getirdiğini söyledi. İkili toplum üçlü bir toplum haline geldi - vatandaşlar, çiftçiler ve göçmenler (yüzen nüfus) ve kentsel nüfus yönetimi bir sorun haline geldi. Ek olarak, trafik kazaları ve kamu güvenliği gibi kentsel hastalıklar, kentsel gelişim için yeni zorluklar ortaya çıkarmaktadır.
Bu nedenle Zhang Jinfei, Jiadu Technology'nin "dijital ikizi" konseptini paylaştı: Gerçek dünyanın daha verimli holografik tasviri, derin kavrayışı ve güçlendirilmesi. "İş senaryolarının holografik algısına ve dinamik olayların dinamik izlenmesinin uygulanmasına dayanarak, bu temelde, gerçek zamanlı iş yargıları yapılır ve doğru tahminler yapmak için geçmiş veriler kullanılır. Teknolojinin gelişmesiyle birlikte AI çiplerinin olgunlaşmaya devam ettiğine inanıyorum. , Hesaplama gücü artmaya devam ediyor, bu yapılabilir. "
Bu konsept altında, Jiadu Technology onu şehir içi ulaşım alanına uyguladı. Altta yatan verileri açarak, birleşik bir veri kaynağı havuzu oluşturulur ve altta yatan veriler, yeni nesil akıllı ulaşım sistemlerini etkin bir şekilde destekleyen çeşitli iş sistemleri arasında veri birlikte çalışabilirliği ve iş bağlantısı sağlamak için derinlemesine entegre edilir ve çıkarılır.
Zhang Jinfei dedi , Gelecekte, Jiadunun video büyük veri platformu, AI orta istasyon yeteneklerini ve model oluşturma yeteneklerini açacak ve genel senaryolarda kamu güvenlik uygulamaları, yönetim uygulamaları ve komut uygulamaları oluşturacak.
Aynı zamanda, tüm platformun sadece temel işletme ve bakım için değil, daha da önemlisi herkesin bir veri platformu açması için olduğunu da sözlerine ekledi. "Donanım üreticileri, algoritma üreticileri ve endüstri uzmanlarıyla işbirliği yapmaya hazırız. Orta istasyonlar sağlıyoruz ve siz, akıllı şehirlerden oluşan ekolojik bir zincir oluşturmak için daha yenilikçi uygulamalar sağlıyoruz."
Zhang Jinfei'nin konferanstaki konuşmasının içeriği aşağıdadır. Leifeng.com, orijinal niyetini değiştirmeden sıralama ve düzenlemeyi yaptı:
Zhang Jinfei: Son yıllarda, AI teknolojisinin gelişimi akıllı şehirlerin inşası, kamu güvenliği ve güvenlik endüstrisine büyük değişiklikler getirdi. Bu nedenle, bugün bahsettiğim konu "Dijital İkizlere Dayalı Kentsel Güvenlik Yönetişim Yeteneklerinin Geliştirilmesi". İkiz bağlantılı teknoloji uygulamaları, kamu güvenliği alanını nispeten basit uygulamalardan karmaşık veri odaklı yeniliklere dönüştürmüştür.
Öncelikle neden bu kadar önemli bir konu hakkında düşündüğümüzden ve önceden plan yaptığımızdan bahsedeyim.
Aslında ülkemizin kentleşmesinin çok hızlı geliştiğini de gördük. 2017'de kentleşme oranımız% 56'ya ulaştı. Bunu derinden hissediyorum. Birkaç gün önce memleketimde görece uzak olan küçük ilçeye döndüm. Çin'in küçük kırsal alanlarındaki çiftçiler, ellerinde bir miktar parayla, ilçeye bir ev almak için gittiler. Herkes bu eğilimi yakaladı ve bir şehir sakini olmak istedi. Bu da kentleşmenin bir tezahürü. Herkes yavaş yavaş göreceli olarak gelişmiş bölgelerde toplanmaya başladı. .
Kamu güvenliği sektöründeki bizler için kentleşme daha fazla sorunu beraberinde getirdi. Birincisi, giderek daha fazla yüzen nüfus var, ikincisi, ekonomik gelişme nedeniyle şehirler arasındaki hareketliliğimiz çok sık hale gelecek.Kamu güvenliği açısından yönetim çok zor. Kalıcı nüfus bu yerde yaşadığı için her türlü bilginin anlaşılmasının kolay olduğunu herkes bilir. Ancak göçmen nüfus için, bilgilerini zamanında takip etmeliyiz, burada ne yapıyor, kimle geldi, nasıl geldi ve kimlerle buluştu Önleme ve kontrole odaklanmamız gerekip gerekmediğini belirlemek için birçok kanunda ustalaşmamız gerekiyor. Nesne.
Örnek olarak Shenzhen'i ele alalım, çoğu göçmen. Şenzen'deki araç sayısı artık sınırlı. Araba fiyatları düştükçe ve ekonomik seviyemiz yükseldikçe, bazı ailelerin iki veya üç arabası olabilir. Sonuç olarak, şehir trafiğinin gelişimi, araçların büyüme hızına yetişemiyor, bu da şehir içi trafik güvenliğine büyük sorunlar getiriyor. Karşılaştığımız kentsel hastalıklara dayanarak Jiadu Technology, on yıldan fazla bir süredir kamu güvenliği ve şehir içi ulaşım alanlarında çalışıyor.
Bahsettiğiniz kentsel zeka alanındaki yapay zeka çiplerinin uygulamaları ile birleştiğinde, büyük veri çağında iş inovasyonu yaparken ilgili yapay zeka teknolojilerini nasıl daha kolay uygulayabileceğimizi ve devasa ön uç cihazlarla nasıl etkileşime gireceğimizi düşünüyoruz.
Bu yüzden üç olasılığı da araştırdık:
Birincisi, 5G'nin tanıtımı ve Nesnelerin İnterneti teknolojisinin sürekli olgunlaşmasıyla birlikte, temel olarak satın almadaki darboğazı çözdük ve 5G, ara iletim sorununu çözdü ve Nesnelerin İnterneti, ön uçta her yerde bulunan algı sorununu çözdü.
İkincisi, AI yongası ve aradaki çeşitli GPU işlemcilerinin veri bilişindeki darboğazı çözmesidir.
Üçüncüsü, şehir düzeyinde bir model oluşturmamızı sağlayan arka uç aktarım kabiliyetidir.Bu noktalara dayanarak, dijital ikiz şehirlerin sorun olmadığına inanıyoruz.
Bu nedenle, dijital ikiz şehirler konseptimizi de önerdik: ilki, iş senaryolarına dayalı holografik algı, ikincisi dinamik olayların dinamik olarak izlenmesi ve ardından işe dayalı gerçek zamanlı teşhis ve geçmiş verilere dayalı doğru tahmin. . Bu bizim güzel vizyonumuz. Teknolojinin gelişmesiyle, yapay zeka çipleri olgunlaşmaya devam ettikçe ve bilgi işlem gücü artmaya devam ettikçe, bunun başarılabileceğini düşünüyorum.
Dijital ikizin Jiadu'su, her şeyden önce, geleneksel video gözetimi ve IoT algısı yoluyla bir şehri tasvir etmek için belirli bir yol kullanmayı umduğumuzu düşünüyor. İkincisi, veri içgörü sorununu çözmek. Karakterizasyondan sonra, nesnelere ve nesnelere odaklanabiliriz. Nesnelerdeki değişikliklere ilişkin derinlemesine içgörüler sağlayın ve ardından verilerimizi daha doğru bir şekilde güçlendirin.
Ayrıca platformumuzun bir görüntüleme veya izleme platformundan daha fazlası olmasını umuyoruz.Ayrıca bu platformun devlet daireleri ve kullanıcılar için yetenekler sağladığını umuyoruz. Örneğin sağdaki resme bakarsak, üç boyutlu bir simülasyon parkıdır.Tüm varlıklarının özellikleri vardır, örneğin binamız, üst katta yaşayanlar, bu insanların hangi meslek ve yaş olduğu vb. , Onu işaretleyebilir ve diğer bilgilerle ilişkilendirebiliriz.
Elbette çevremiz de dahil olmak üzere etrafındaki trafik koşulları, çevremizdeki insanlar da var (iklim, basınç, PM2.5 vb.) Bunu belirli bir şekilde görselleştirmek ve onu holografik bir ekran haline getirmek için elimizden geleni yapabiliriz. Canlandırın. Kamu güvenliği, yangından korunma, ulaşım, çevre koruma vb. Bakış açılarından iş gereksinimlerimize dayanarak, iş içgörüleri yürüteceğiz. Son olarak, veri erişim platformumuzun çeşitli üreticilere açık olabileceğini ve çeşitli IoT'lerin ön ucuna erişilebileceğini umuyoruz.
Şu anda uç hesaplama gibi birçok şeyden bahsettik, önce erişim seviyesi sorununu çözdük.
İkinci bölüm, veri işleme ve iş modeli oluşturma açısından iş düzeyinde sorunları çözmek için bir veri merkezimiz ve bir iş merkezimiz var.
Son olarak, üst düzey uygulama geliştirme açısından, uygulama katmanını desteklemek için bir dizi ilgili ortak modül de sağlayabiliriz. AI Zhongtai'nin yerine, AI düzeyindeki yetkilendirmeyi çözmek için birçok endüstri üreticisi (Megvii, Yuncong, SenseTime) ile işbirliği yapacağız.
Özellikle, birinci seviye problemin nasıl çözüleceği: holografik karakterizasyon.
Şimdi üç yetenek sunuyoruz: Birincisi hızlı uzamsal veri modellemedir.Müşterilerin modelleme hizmetleri sağlamasına yardımcı olmak için eksiksiz bir çözüm seti sunuyoruz. İkincisi, insansız hava araçları gibi büyük ölçekli fotoğraf modellemelerinin kullanılması ve üçüncüsü, bu binadaki her odaya rafine edilebilen binaların rafine modellemesidir. Bu şekilde, ilk olarak en temel şehir simülasyonunun temel bir modeline sahip oluruz. Bir bina inşa edebilirsem, bir park yapabilirim. Bir park inşa edebilirim. Bir şehir inşa etmek için yol ağını ekleyin. Burası birinci kat. , Sahne yapımı problemini çözmek.
CBS ve BIM modelleri temelinde, gerçek videoyu 3D simülasyon modelleriyle birleştireceğiz. Gelecekte, video gözetimine baktığınızda, artık dokuz karelik bir ızgara olmayacak. Sürüklenip panlanabilen tam bir büyük ekran olacak.Fiziksel sahne ile üç boyutlu modeli birleştirebilir. Fiziksel ortam dijitalleşme ile ikiz bir şehir haline gelecektir. . Bu, video sahneleri ile harita sahnelerinin sorunsuz entegrasyonunu çözmek için ikinci parçadır.
Üçüncü parçada, şehirdeki evler, yol tesisleri, rögar kapakları, sokak lambaları vb. Gibi temel bileşenleri dijitalleştirebiliriz ve ilgilendiğimiz şehir bileşenleri sayısallaştırılabilir ve modelimize yerleştirilebilir, böylece her birine dikkat edebiliriz. Binadaki insanlar, bu yoldaki insan ve araçların akışı, kaç tanesi daimi ikamet eden, kaç tanesi yabancı, kaç tanesi ayda iki kere ve kaç tanesi ara sıra ziyaret ediyor, biz onun derinliklerine ineceğiz. Analiz.
Çeşitli Nesnelerin İnterneti erişim yöntemleriyle daha fazla kaynağın görsel yollarla birleşik bir arayüzde görüntülenebileceğini umuyoruz. Gelecekte, dijital ikiz şehre dayalı fiziksel şehrimizin etkileşimli kontrol senaryosunu gerçekten gerçekleştirebilmemiz için çok sayıda etkileşimli terminal sağlayacağız. Daha moda olan kelime "akıllı alan" veya "akıllı alan" dır, bu da fiziksel bir şehri manipüle etmek için dijital bir ikiz şehir kullandığımız anlamına gelir.
Gelecekte, geleneksel video gözetimi, geleneksel erişim kontrolü ve içe aktarma ve dışa aktarma kontrolü yaptığımızda, bunun bir yapay zeka ve sanal gerçeklik sahnesinde olabileceğini hayal edebiliyoruz. Kapıyı açmak için düğmeye basın. Video izlemekle aynı şey. Haritayı görmek istediğim yere sürüklemem yeterli. Herhangi bir kameraya tıklamanıza gerek yok, çünkü on milyonlarca kameranız olduğunda her kameranın nerede olduğunu hatırlayamazsınız. nın-nin.
Buna ek olarak, ikiz şehrin temelini oluşturduktan sonra, bilgileri nasıl daha da iyileştirebilir ve içgörü sağlayabilir ve verileri buna göre analiz edebiliriz.
Bunu yapmak için strateji nedir? İlk önce AI orta istasyonumuzu kuracağız. Zhongtai kavramı 2019'da çok popüler. Önde yatan teknolojiyi oluşturduğumuzda, Jiadunun kendi 3D harita motoru, çeşitli kaynakların ve çeşitli öğelerin üst üste binmesini çözmek için kullanılacak.
İkinci olarak, şu anda temel düzeyde, ilişkisel veri erişimi ve İnternet veri erişimi dahil olmak üzere birden çok heterojen veri kaynağına erişimi çözmek için bir orta istasyon, yani veri orta istasyon kurduk Bu alanda, ilk sorunu çözmeliyiz. Bir problem yapay zeka orta menzili, çünkü pek çok üretici farklı algoritmalar ve çipler yapıyor ve teknoloji sürekli gelişiyor. Moore Yasası artık mümkün değil. Ayrıca çeşitli algoritmalar da var. Bu algoritmayı bugün, yarın kullanın Bir algoritmayı değiştirmek istiyorsanız ne yapmalısınız? Çeşitli ortak yüz yakalama, araç tanıma ve diğer sorunları içeren farklı algoritmalar arasındaki yakınsama sorununu çözmek için bir orta istasyon kurmamız gerekiyor.
Ayrıca orta ofiste iş yapmamız ve modeli inşa etmemiz gerekiyor. Soldaki resim kentsel beynimizin uygulamalarından biridir.Bu şehirdeki her bir trafik kavşağını sayısallaştıracağız, bir hesaplanabilir oluşturmak için kavşak taşıma kapasitesini, kavşak trafik akışını vb. Modelleyeceğiz. Karayolu ağı.
İnsanların% 80'inden fazlasının temelde her gün işe gidip gelme rotalarının sabit olduğunu ve gelme ve dönme zamanlarının benzer olduğunu hayal edebilirsiniz. Bu bireylere her gün ne zaman çıkacaklarına ve hangi kavşağa geleceklerine dikkat edebilirsem, bu kişinin trafiğini optimize edebilirim.Bu kavşakta kaç araç sola dönecek ve kaç araç düz gitmek zorunda. Sıra uzunluğunu görmek için video gözetlemeye ve eskisi gibi sıkışıklığın derecesini belirlemek için radara güvenmek yerine, çeşitli IoT veri koleksiyonları aracılığıyla araştırma ve yargılarda bulunabilir ve bu kavşaktan belirli bir süre içinde kaç aracın geçtiğini analiz edebiliriz. Seyahatin optimizasyonu trafik beyninde yaptığımız şeydir.
Sağdaki ekran görüntüsü ve video sosyal güvenliğe dayalıdır. Sosyal güvenlik alanında, kamu güvenliği ortamımız değişiyor Geçmişte, güvenlik polisimiz yakın zamanda yargı alanımızdaki hangi göçmenlerin geçtiğini görmek için binayı taramak için eve gitmekten başka bir şey değildi. Cep telefonları, wifi ve diğer yöntemler dahil olmak üzere yüz yakalama, yetki alanıma kimlerin geldiğini kolayca yakalayabilir, ancak bu kişinin yaptığı şey, internetteki, internet kafelerdeki davranışına dayalı olmalıyız. Fiziksel mağazalarda kart kaydırma davranışı ve video yakalama davranışı açısından, bu kişinin davranışını tanımlamak için modelimizi kullanıyoruz. Farklı iş senaryolarına uyum sağlamak için bir iş modeli ve diğer inşaat platformları oluşturduk.
Önceki AI orta istasyonu, yetersiz algoritma ve verimlilik sorununu çözdü ve sonraki iş orta istasyonu, farklı iş senaryolarında inşa etme ve genişletilebilir iş mantığı sorununu çözdü.
Az önce bahsettiğimiz iş orta aşaması mantıklı bir bakış açısıyla iş uygulaması açısından soldaki bizim güvenlik kapısındaki uygulamamız. Gördüğünüz gibi gece süngü aracının anlık görüntüsüdür. Şimdi Keda süper düşük ışıktan bahsetti , Ultra mikro ışığın süngü yakalama için daha fazla ipucu sağlayabileceğini ve araçtaki sürücü ve yardımcı pilotu yakalayıp tanıyabileceğini umuyoruz.
Gelecekte, büyük video veri platformumuza dayanarak, AI orta istasyon yeteneklerini ve model oluşturma yeteneklerini açacağız ve genel senaryolarda kamu güvenliği uygulamaları, yönetim uygulamaları ve komut uygulamaları oluşturacağız. Sağdaki komut senaryosunun uygulanmasıdır. İnsanların akışı, trafik ve kimlik bilgileri de dahil olmak üzere kilit yönetim ve kontrol yerlerinin tüm insanları, nesneleri, olayları ve organizasyonlarına dayalı tam bir senaryo oluşturmak için her seviyedeki kamu güvenliği departmanlarının komuta merkezlerini hedefleyeceğiz. Temel uygulamaları sağlamak için anahtar kontrollü nesneler, anahtar kontrollü yerler ve anahtar kontrollü gruplara odaklanır.
Elbette tüm platformumuz sadece temel bir işletme ve bakım değil, daha da önemlisi herkese bir veri platformu açıyoruz. Donanım üreticileri ile işbirliği yapmaya hazırız. Daha zengin IoT toplama ekipmanı sağlıyor ve bize bağlanıyorsunuz. Gelecekteki kardeş şehirlerimizi zenginleştirmek için. Ayrıca, fiziksel dünya anlayışımızı çözmek için en iyi algoritmalarınızı sağlamak için algoritma üreticileriyle işbirliği yapmaya hazırız.
Aynı zamanda bir iş platformu sağlıyoruz.Burada bulunan çeşitli endüstri uzmanlarının, ister kamu güvenliği uzmanı ister diğer uzmanlar olsun, bizimle bağlantı kurup deneyimlerinizi modelimize dönüştüreceklerini ve daha fazla kişiyle paylaşabileceklerini umuyoruz. Kullanıcıların deneyiminizi paylaşın. Yetkilendirmenin son parçası üst düzeydedir, çünkü platformumuz aynı zamanda ikincil geliştirme API'leri için bir arayüz sağlar. Ayrıca daha fazla uygulama geliştiricisinin iş ortağının bizimle ekolojik bir zincir oluşturabileceğini umuyoruz. Çeşitli orta istasyonlar sağlayabiliriz. Daha yenilikçi uygulamalar sağlıyorsunuz.
Şu anda ağırlıklı olarak yapay zeka hakkında konuştuk ve ardından akıllı ulaşım alanı hakkında konuştuk. Urban Traffic Brain adında bir çözümümüz var. Fikri, her yerde bulunan algılama, verilerin kavranması ve az önce bahsettiğimiz yapay zeka ve hesaplama yeteneklerine dayalı kişiselleştirilmiş hizmetler sunmaktır.
Geleneksel trafik yönetimi, yolun bu kısmının çok sıkışık olduğunu görürseniz, gelecek yıl burada genişletin veya trafik yönlendirmesi yapın. Sırayla başka bir sorunu düşünelim. Bu resim bizim iki modelimiz olduğunu gösteriyor. Birincisi kimlik tespitine dayalı bir trafik sistemi modeli. İki bölümden oluşuyor. Birincisi ulaşım tesisleri veya araçlar, ikincisi ise Yolcumuz olarak, kendiniz sürüyorsanız, seyahatinizin kurallarına ve sürenin uzunluğuna hakim olabilirsiniz, eğer bir birim taşıyıcıysanız, kurallarınıza da hakim olabilirsiniz. Trafik kimliği tespiti modeline dayalı olarak ulaşım tesislerinin yönetimi ve kontrolüyle birleştiğinde, kişiselleştirilmiş trafik hizmetleri elde edebiliriz.
Her şeridin taşıma kapasitesini ve trafik kapasitesini bu resimde görebilirsiniz.Gerçek zamanlı tespit yapacağız.İş modeline göre yeşil dalga bandını bir noktadan diğerine tanımlayabiliriz.Bazı filolar için yapabiliriz Özel dönüşüm ve trafik optimizasyonu. Teknolojinin gelişmesiyle bu noktadan bir sonraki noktaya gitmenin ne kadar süreceğini, belki birkaç trafik lambasını ve belki ne kadar bekleyeceğimizi tahmin edebileceğimize inanıyorum.
Bundan bahsetmişken, herkes Baidu Maps ve Gaode Maps'in bu işleve sahip olduğunu düşünecek, aslında yolun bu bölümünün ortalama olarak ne kadar süreceğini grubun kalma süresine göre hesaplıyorlar, bizim algoritmamız onlardan farklı. Kişiselleştirilmiş rehberlik yapmak için yolların kapasitesine ve ulaşım tesislerimiz tarafından toplanan trafik akışına daha fazla güveniyoruz.
Geçmişteki büyük verilere dayanarak, özellikle kamu güvenliği alanında birçok tahmin yapabiliriz. Göçmenlerin akışını, kilit kontrol personelinin kalışını ve meydana gelme zamanını analiz edeceğiz. Ayrıca topluluğun durumunu da analiz edeceğiz. Yalnız yaşayan yaşlıların seyahatlerinde herhangi bir sorun olup olmadığı da dahil olmak üzere, insanların, geçici ikamet edenlerin, daimi ikamet edenlerin ve ziyaret akrabalarının akışını izleyeceğiz.Nüfus yönetimimiz için uygun yardımı sağlamak için çok boyutlu tahmin, analiz ve araştırma yapacağız. Sağ tarafta, site tabanlı kontrol görüyoruz.
Burası Qingdao Olimpik Yelken Merkezi. Donanma Günü boyunca, Olimpik Yelken Merkezi'ne dayalı tam ekran dijital ikiz kasa yaptık. Önemli tesislerin, tehlikeli kimyasalların, yanıcı ve patlayıcı maddelerin, kilit personelin ve güvenlik güçlerinin makro görünümünü sağlar. Ve mikro kontrol ve üç boyutlu güvenlikten çok ayrıntılı spesifik tesislere, belirli kişilere ve araçlara kadar kontrol uygulayabilir.
Aşağıda, önemli yerlerin güvenliğini kontrol etmek için kış bahar çiçek pazarı, önemli binalar, parklar vb. Gibi bazı önemli yerlerin yönetimi ve kontrolü yer almaktadır.
Bu, kilit bir alandaki yönetimimiz ve kontrolümüz ve çok sayıda yüzen nüfusa sahip şehir köylerinin yönetimi ve kontrolüdür.Bu tür bir yerdeki genel kamu güvenliği durumu nispeten zayıftır.Her binada ve her odada yaşayan göçmen nüfusu bilmemiz gerekir. Olası uyuşturucu kaçakçılığı, sahtecilik, fuhuş ve hırsızlık hakkında günlük seyahat kuralları da dahil olmak üzere kiminle birlikte olduğu kararları ve analizleri yapacağız.
Bu, Kanton Kulesi ve havaalanı için izleme modelimizdir.
Son parça, acil durumlarda uygulama olan geleneksel güvenlik ve kamu güvenliği alanlarının dışında yaptığımız bir şey.
Ülke bir acil durum yönetimi departmanı kurdu ve ayrıca tüm il genelinde tehlikeli kimyasalların izlenmesi üzerinde çalışıyoruz. Az önce bahsettiğimiz teknolojiye dayanarak, tesisteki tehlikeli kimyasalların durumu (sıcaklık, basınç vb.) Dahil olmak üzere tüm parktaki araçlar ve tesisler hakkında veri toplayabilir ve ardından acil durum planımızla birlikte acil durum tatbikatları yapabiliriz. Ayrıca gerçek bir sorun durumunda acil durum gönderimi için de kullanılabilir.Bu, dijital ikiz şehrimizle ilgili çekirdek teknolojiye dayanmaktadır.Daha önce yapılmamış bazı yenilikçi uygulamalara ulaşabilir ve tümüyle ilgili anlayışımızı geliştirebiliriz. Şehrin yönetişim yeteneği, veri istihbaratı aracılığıyla tüm şehrin ikiz şehrini tanıtmayı umarak bugün konuşmamın temasını oluşturuyor.
Küresel Yapay Zeka Çipi Hakkında · Şehir Zekası Zirvesi
"Global AI Chip · City Intelligence Summit", Leifeng.com ve AI Nuggets Güvenlik Ekibinin "Çin Yapay Zeka Güvenlik Zirvesi" ve "CCF-GAIR Görsel Zeka Forumu" sonrasında oluşturduğu bir diğer marka etkinliğidir.
Yukarıdaki üç forumda, organizasyon komitesi art arda Gao Wen, Demetri Terzopoulos, Quan Long, Hua Xiansheng, Jia Jiaya, Sun Jian, Yan Shuicheng, Tian Qi, Cheng Hao, Zhang Pengguo, Pu Shiliang, Yin Jun, Yu Hu, Li Ziqing, Shen Shengmei, Wang Xiaogang, Yang Fan, Chen Ning, Wen Hao, Chen Ruijun, Zhang Yongqian, Xiao Hongbo, Hu Dapeng ve sektörde ve akademide yüksek itibara sahip diğer yetkili uzmanlar.
Forumun içeriği, sektörün en eksiksiz akıllı şehir forum sistemini oluşturmayı amaçlayan AI güvenlik ürünleri, görüntü ve görsel zeka algoritmaları, video çip sunucuları, yatırım ve finansman ve iş modelleri gibi birçok boyuttan konuları kapsayan "kamera" medya portalı çevresinde düzenlenmiştir. .
