紫光华智万森林：AI视觉新时代
随着AIoT技术创新与应用的不断成熟，由数据驱动代替经验驱动已成为产业数智化转型的共识，如何牢牢把握数智时代机遇，破解数智升级难题，应对数智转型挑战，首先需正视当前的挑战：
一方面数据利用率低下，大量数据处于沉睡状态，另一方面用户需求不断升级，碎片化程度持续加剧，供需矛盾难以平衡等是行业面临的共同挑战。但这同时也蕴藏着无限机遇，一场覆盖百行百业、万千场景的数智化转型浪潮正向我们席卷而来。
AI、大数据、云计算（ABC）等底层技术在产业的应用，越来越深入，越来越多维。ABC应用在智慧视觉领域处于复苏期阶段，正向高峰继续爬坡，AI应用在安防的泡沫期已经度过，目前正呈现出术成熟度与商业普及双旋上升，赋能百行百业智能化升级、降本增效的态势。
百行百业数字化转型，说起来容易，但不同行业的具体需求与痛点必然是不一样的。不同的甲方与客户，其职责、数据、系统、目标都存在差异：
（1）机场：旅客误机频繁、非航收入水平低、快速寻人、精准营销；
（2）教育：车多人杂、突发事件多、管理难度高、学生安全、食品安全；
（3）企业：5A系统烟囱林立、联动方式落后、高效运营、辅助生产；
（4）高速：路段事故频发、路段监测难度大、智慧监测、态势感知；
（5）金融：工行为难管理、服务质量难提高、合规控制、防控风险、精准营销；
（6）医疗：病人通行效率低管控难、追溯难高效通行、快速追溯；
（7）工地：施工安全事故频发预防难、管理难、安全管理、事故预防。
因此在百行百业的数字化转型过程中，AI必然存在供与需的矛盾，而且在具体的项目中，处于供不应求的状态。紫光华智认为，算法不仅仅是单纯的“算法”问题，而应是系统的问题。在业内，早有企业提出AI工程化的观点，在许多项目中智能应用的落地需要考虑众多因素，如识别物体需要多少像素的摄像机，识别场景的天气如何、计算是前端处理还是后端处理等，这些问题的存在意味着AI必然是工程化及系统的问题。
为充分赋能行业数智化升级，紫光华智以A、B、C（AI、大数据、云计算）三大技术为核心，基于全面云化、应用驱动、软件定义、开放生态四大技术战略，全新升级以「两纵三擎 云智原生」为核心的AI视觉中枢技术架构。以数据融合平台、业务赋能平台、AI开放平台为三大引擎，结合数据安全与数据运维两翼，以云边端全栈式能力，基于视频云超算能力集中资源办大事，从智能检测深入到智慧自治、从中心泛化到边端，端侧以AI开放平台为基础，以算法与硬件双轮驱动，从底层基础设施到上层智慧应用进行全面重构，点亮万千场景，赋能百行百业。
在AI方面，紫光华智提供业界兼容最多的算法仓库，具备全场景解析能力，198种算法覆盖18类场景，同时提供AI开放平台，从安全防范到生产运营，根据不同的细分场景量身定做个性化算法；大数据方面，以数据治理、数据融合、数据可视化为三大核心引擎，在数据碰撞中催生出新的模型，充分挖掘海量数据背后价值，实现规律认知，趋势预知。云计算方面，紫光华智提供万倍速解析、高密超算、新一代超算架构等产品技术，1000小时视频6分钟即可解析完毕，远超业界35倍。
和数智同行，与时代同频。数字化、智能化时代下，紫光华智将持续加码视觉AI技术创新与普惠应用，为赋能百行百业数智化转型打磨更多创新产品方案，贡献更多力量，创造更高价值。
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