“AI是個筐，什么都往里裝。”

近些年AI無疑十分火熱，互聯網公司首當其中，安防行業緊隨其后，其他各行各業也你追我趕，恐怕錯過這個風頭。AI的作用是毋庸置疑的，它讓我們的工作生活更加智能化、效率化和便捷化。但同時我們也注意到，AI火熱的背后也伴隨著一些泡沫。一些公司或機構打著AI之名，行得卻是與AI關聯不大的事情。

“AI是個筐，什么都往里裝。” 對于近年來AI發生的現象，廣東魅視科技股份有限公司副總經理曾慶文這樣形容。不過同時他也認為，如今AI正在回歸理性和實用。

“AI不管描述的如何美好，總得落地，跟行業結合起來。有些人總是講未來AI能夠做成什么樣，聽起來很炫很激動人心，這些未來也有可能實現；但當下能做什么？做成什么樣子？對用戶有什么用？這才是最重要的。”

廣東魅視科技股份有限公司副總經理曾慶文

顯控做AI是錦上添花嗎？

在剛剛結束的北京InfoComm China 2021上，我們看到不少專業視聽廠商展示了AI方面的研發與應用。然而具體到顯控這個細分領域，卻發現雖然參展商不少，但真正舉起AI大旗的，只有魅視科技一家。

這是怎么回事，難道顯控不需要AI？還是顯控廠商后知后覺？

對此，有業內人士表示，顯控主要應用在指揮調度這些重要場景，穩定性、安全性是第一位的，這是顯控廠商發力的重點。而其他一些所謂AI，如人臉識別登錄、手勢指揮操控等都是錦上添花，甚至可以說是噱頭，對用戶沒有多大幫助。有時用了所謂AI，反而不如使用原來熟悉的方式效率高。

這位人士的看法代表了相當數量顯控廠商的想法。那么AI對于顯控到底有沒有用？是否是錦上添花？看看當事人——魅視怎么說。

AI是偽需求嗎？

“公司是靠銷售產品獲得收入而生存的，而這個產品要想銷售出去，必須滿足用戶需求、得用戶認可。魅視這些年之所以能夠獲得快速發展和廣大用戶認可，最重要的原因就是——推出的產品一定是來源于用戶需求的產物。” 曾慶文表示。

“自己憑空想象做出的產品，往往是偽需求，是落不了地的，也就是說是賣不出去，這對于公司來說意味著很大的風險和損失。魅視做AI，是因為用戶有真實需求，他們有痛點需要去解決。比如：手勢指揮并不是噱頭，而是在項目中，用戶提出的真實想法。”

了解顯控系統的人都知道，在項目安裝完成后，還有一個環節是必不可少的，就是——人員培訓，培訓操作人員如何操作顯控系統。

雖然做了培訓，但在后期實際應用中，時常會出現領導來了想要調用顯控數據，但經過培訓的操作人員不在的情況，其他人員因為不會使用，所以只能等待。

“面對這種情況，用戶就提出能否操控更簡單，不用培訓每個人都能輕易上手使用，AI是不是可以解決這個問題。”

還有一些指揮中心具有展現不同場景的需要，以往只能通過專業人員在操控臺完成，不方便。有些指揮中心還經常有人參觀，不少參觀者希望親身操控感受一下，但復雜的操作和界面，使得這種體驗并不太好。

“于是就有用戶提出，能否使用手勢識別，手一揮就可以實現場景切換，手一抓就能調取出信息數據，此外還可以實現放大、縮小和移動等操作。”

這是用戶提出的實實在在的需求、是應用中存在的的痛點。這些反饋讓魅視堅定了做AI的信心。

目前AI做到哪一步？

對于魅視科技來說，今年已經是連續第三年在北京InfoComm China上展示AI應用了。

前年的北京InfoComm China 2019上，魅視科技發布了具備“AI識別引導”功能的坐席協作系統，開創了AI技術在顯控領域應用的先河。

去年的北京InfoComm China 2010，魅視科技又展示了獨創的“AI體感控制調度技術”，讓用戶無需借助任何控制設備或穿戴任何輔助設備，即可實現對信號上屏、切換、縮放等操作。

今年北京InfoComm China 2021上，魅視科技更進一步，直接以“AI賦能新時代指揮中心”為主題，展示了“AI體感控制調度系統”和“AI大數據可視化平臺”兩大場景應用。

與去年相比，升級后的“AI體感控制調度系統”，綜合了圖像校正、三維空間變換、身體關鍵點識別、人臉識別、手識別以及手勢分類和控制行為推理等技術，可對大屏做出更加精細、嚴格的互動工作操作。如手勢圖像抓取、切換；揮手即可進行大屏切換、模式調用；手指代替鼠標，實現KVM控制功能。這有效地提升了大屏控制效率，幫住用戶實現了業務流程簡潔化、業務處理高效化。

“AI大數據可視化平臺”是今年推出了最新產品。該平臺是由魅視科技自主研發、基于分布式技術架構的海量數據處理平臺，以AI分布式節點為支撐、音視頻流數據為中心，兼具強大AI算力和編解碼能力。這個平臺內建多種計算模型和服務模式，具備大量音視頻流形式數據的批量處理能力，滿足廣泛的、非底層數據庫類型的數據分析應用需求。

解決什么問題？

說了半天，“AI大數據可視化平臺”可以解決什么問題呢？

解決的是指揮中心最為關心的問題。

如它可以實時抓取第三方界面內容并匯總、比對呈現（而無需做數據對接），視頻內容分析后數據化呈現；可以通過AI看監控，進行人員身份、表情、行為分析；通過AI監測數據，實現路口人流分析并規劃措施，給出建議；如屏幕監控畫面數據超限還會彈窗預警，提醒人員處理；利用AI強大的算力，還可以將以往長達幾小時甚至幾天的監控視頻，在幾分鐘內就分析完畢。通過AI節點， 對計算機屏幕信號進行抓取分析，取出屏幕信號中有效數據進行匯總呈現。

這些都是以往顯控系統很難實現、或者需要花費很長時間才能實現的功能。比如實時抓取第三方界面內容匯總對比呈現這個功能，說起來簡單，但實現起來很復雜。

現在中國建了很多城市應急指揮中心，為了更快更準確的了解信息做出決策，這個中心需要匯集水利、消防、氣象等10多個部門的數據信息。

以往這些數據怎么獲取呢？

應急指揮中心需要與這10多個部門一個一個的協調，協調好之后軟件開發人員做數據對接，進行駐場開發，這一開發就是兩三個月。10多個部門全部開發下來，一兩年就過去了。如果遇到不愿意對接數據的，時間會更長。此外，開發維護人員離職或系統老舊，也會造成數據對接中斷或不暢。

一方面是指揮中心需要數據，另一方面是種種原因造成數據難以對接。這在以往是一個需要花費很大時間、精力、財力，也不見得能解決好的矛盾。如今通過魅視的“AI大數據可視化平臺”，可以快速良好的實現，這是如何做到的呢？

曾慶文說，現在每個部門都有對外發布信息的窗口，如網站、APP、小程序、公眾號等。魅視所做的就是把這些公開的信息數據，通過AI自動抓取并呈現出來。因為不用對接對方的數據庫、抓取的也是公開的數據，所以不會涉及到對方部門關心的安全問題。最重要的是效率很高，以往需要幾個月甚至一兩年才能完成的事情，現在一個小時就可以實現了。而且是實時動態數據，沒有滯后。

對于AI來說，研發只是最后一步

我們通常認為，要想實現AI，研發是最重要的，要研發先行。但曾慶文認為，研發固然重要，但它只是最后一步，前面還有很多步要走。

• 第一步：公司管理層要重視，要把很多相關資源和重心向AI匯集；
• 第二步：公司銷售和現場工程師要重視。因為他們與用戶交流最多，需要通過他們把用戶的各種需求回饋給公司；
• 第三步：歸類分析需求。將收集的需求歸類分析，提煉最有用最迫切、能夠真正幫助用戶解決問題的需求和痛點。
• 第四步：也就是最后一步才是研發。因為一旦確定研發，就需要投入很多資金。所以前面需要做大量的收集、整理、分析工作。只有把需求明確了，才進入研發階段。

正是因為秉承了這種至上而下全員重視的AI思路，魅視的AI之路才走的更加扎實，才獲得了用戶的認可。

“目前魅視的AI系統已經在全國不少項目中落地完成， 而且很多客戶開始給我們提建議，說他們愿意配合我們做進一步提升AI效能的工作。”

未來會怎樣？

對于未來AI在顯控領域會發展成什么樣？曾慶文坦言：不好說。魅視所能做的就是但是不停地去嘗試、去做一些新的東西，把自己的優勢發揮出來。

“我們有研發的優勢、有收集信息的優勢，通過這些優勢，我們可以將AI的邊界不斷拓寬。我們認為顯控系統硬件已經進入到一個瓶頸階段，很難再有大的提升，這會限制行業的發展。所以我們希望通過軟件、通過AI，把顯控的蛋糕做大，把邊界往外拓展，這對于整個行業都是有好處的。”

AI的發展給予人類更多的期盼與驚喜。在顯控領域，AI讓操控變得更加智能、便捷與高效。我們可以預見，在未來，隨著AI、5G、虛擬現實、全息現實等技術在顯控行業的融合應用，AI對于人類的情境感知、意圖理解、語音和視覺識別等也將越趨精準。基于智能化人機交互，擺脫物理輔助設備，真正解放雙手的指揮調度終將會成為現實。人們與顯控系統設備的互動，會變得和物理世界人與人互動一樣自然流暢，極大提升指揮調度效率與效能。