人工智能就像电力，NVIDIA开始为智能安防行业“供电”

▲ NVIDIA全球副总裁、Tegra事业部总经理Deepu Talla

老大哥正在注视着你！

街头巷尾，数以亿计的摄像头正在注视着你的一举一动。数据显示，到2020年，摄像头的数量将达到10亿。这些摄像头在一周7天的时间里，每天24小时不间断工作，持续产生海量数据。

以往，当你成为警察的猎物，他们还要通宵拖着监控视频进度条来找到你一掠而过的身影；现在，他们将不费吹灰之力在万人之中精准识别你，无论是你的性别、着装还是年龄……

曾专注于游戏、显卡等领域的NVIDIA正在武装这些摄像头，同时运用深度学习与人工智能大数据处理来减轻警察们的工作量。

“人工智能就像未来的一种新形式的电力，每个行业都要用到相关技术”，NVIDIA全球副总裁、Tegra事业部总经理Deepu Talla对此深信不疑。

在人工智能和深度学习应用到智能视频分析之前，都是人工在做这样的事情，无论是在准确率还是运行速度上，表现都非常落后。

以往传统的计算机编程以一种二元的思维进行工作，准确率最高只能做到60%到80%，这还是世界上领先的企业，花了20年时间才做到的。而现在，使用人工智能与深度学习后，只需花一年时间，就可做到比以往任何时候都高的准确率。

▲ 传统识别技术准确率（灰色柱状）与人工智能识别准确率（绿色柱状）的对比

相应地，因为深度学习、GPU技术的高速发展，识别与分析的速率也将大幅提升。这将有赖于NVIDIA强大的深度学习与数据处理的计算平台。此前，他们推出了“装进机箱里的数据中心”——超级计算机DGX-1，完全可以胜任。

那么NVIDIA到底要怎么做？

▲ NVIDIA端到端的深度学习计算平台

主要用的是DGX-1；之后将训练好的数据存入到云和数据中心，这方面主要使用的是TeslaP4&P40；当然，也可以将这些数据部署到录像机和摄像头之中，这里主要使用的是Jetson TX1计算平台。

JetsonTX1是NVIDIA的一款嵌入式视觉计算系统，今年3月份正式在中国市场上市，该系统基于NVIDIA的Tegra处理器打造。在训练、识别以及分析方面表现非常优秀。

步骤如下：

2、数据训练；

3、将数据上传到数据中心和云中，还可以将数据部署到录像机和摄像头之中；

4、识别：简单来讲，就是把监控摄像头采集到的视频信息输入系统，系统会自动分离出所有人（包括人脸、衣着甚至背影）和所有汽车（包括车牌、颜色、年款）。

目前NVIDIA在国内的安防硬件合作厂商，很多都是使用这款Jetson TX1进行硬件的打造。比如宇视科技的结构化只能分析服务器就这基于这一平台打造。

NVIDIA的另一合作伙伴海康威视年初推出了一款“刀锋服务器”，它基于16个JetsonTX1处理器，相比于配置了21块CPU的同等性能服务器来说，刀锋需要占用的空间仅为其1/20，所消耗的功率也仅有其1/10。

在DeepuTalla的构想中，在IVA市场，NVIDIA希望在IVA市场缔结更多的伙伴关系，同时希望能够让现有的合作伙伴的合作关系更为深入，比如说跟海康威视与NVIDIA的合作就非常地深入，比如训练服务器以及摄像头这方面。

目前，NVIDIA已经与国内9家智能安防硬件供应商展开合作，安博会上，他们的服务器与摄像头产品都有展出。

NVIDIA的GPU正在让深度学习的进程不断加快，同时，在国内的安防行业，NVIDIA也在积极发展合作伙伴，希望在这个行业占据支配地位。

无疑，老大哥也越来越具备人工智能了。