AI视觉和5G结合的挑战和机遇是什么？

gaosmile

7月21日，中国三大运营商发布了2020年6月份运营数据报告。报告显示，运营商的5G用户已经破亿。运营商能在一年多的时间就完成从“0”到“100000”的突破，这一成就可以说是值得铭记的里程碑式事件。

当然，我们看到5G在手机端的快速上量，那么对于5G发挥最大的行业应用端，通用AI技术正在加速和5G融合，在5G R16标准确定后，其融合发展的落地走向越发受到人们的关注。

未来10年科技风口是什么？在4G向5G演进的过程中，5G网络有哪些优势？AI视觉带动的智能摄像头呈现了哪些发展趋势？在智慧城市、智慧安防、汽车和消费类四大热点应用中，AI视觉和5G结合的挑战和机遇是什么？来自华为5G产业发展总监梅万龙，ARM视觉方向市场经理李黎明、深圳智慧路灯协会创始会长杨成敏和安森美半导体大中华区智能感知部工业市场营销经理颜凯带来了前沿的市场观察和应用热点和技术走向的精辟分析。

华为：AI视觉和5G首先引爆移动视频、车载和警务需求
行业专家预测，未来10年是智能时代蓬勃发展的黄金十年。近两年，华为在5G行业应用中做了大量探索工作，华为5G产业发展总监梅万龙对媒体表示，两年多来，华为将5G和摄像头，5G和视频结合的应用点进行了系统梳理。

梅万龙指出，在固定监控和虚拟网络中，5G发挥作用较小，但是在移动监控和广域的监控，5G的刚需非常迫切。比如大区域的巡检，广域的应急指挥，5G应用需求广泛。随着5G R16标准和未来R17标准的落地，会要求5G基站和网络以更大速率来支持视频上下行传输，达到4K和8K的传输规格。5G移动视频与固定视频呈现互补趋势，深化行业数字化。

车载类和应急类的需求是5G和AI摄像头结合应用的一个方向。新冠疫情当中，武汉方舱医院建设当中，华为搭建小站来探索使用，WIFI一般是100-150Mbps传输速率，小站覆盖整个场馆，在应急中发挥一定的作用。

在梅万龙看来，摄像头发展历经三个阶段：第一阶段，普通摄像头，主要是本地存储，远程按需查阅；第二阶段，摄像头AI化，可以实时抓取人脸和其他图像，根据AI规则进行推理，端侧智能具备实时的智能性，离线状态时要做数据的优化，准确度稍低，网络带宽小；第三阶段，摄像头端云协同，识别过程中采用5G网络，实时性和准确度提高。5G接入将是合适的成本选择和效果选择。5G和AI结合，可以完善数字化体系。

5G通信网络是主流管道，如何与AI、云和大数据做结合呢？如何在信息流上做采集、传输和推理，快速流转，结合应用终端去催化行业应用？梅万龙分析表示，5G行业应用中50%以上孵化的是AI+机器视觉，语音部分占比不大。比如在智慧教育、指挥安防、智能电网、智能物流、远程机械等领域，需要现场画面传递到控制中心，都需要AI视觉+5G网络来推进客户需求的落地，我们预计未来1-3年会产生商业应用价值。

在自动驾驶、智慧工业、远程手术、机器人等行业应用中，对可靠性要求特别高，5G R16标准刚刚在6月冻结，未来R17版本还要有段时间，华为认为行业应用的周期会长些。

在5G AI和警务应用案例中，梅万龙认为需求已经多元化和多层次，随着警务的信息化和人们要求的提高，警务向预测、预防和预警方向转变。比如5G智慧眼镜，可以实时告警，网络带宽和时延要求低一些；5G无人机远程警戒和取证，AI机器人完成全天候巡逻，实时识别，这些应用对5G网络上下行传输要求高，而且要求迫切。

华为表示其在实现大带宽、低时延、广连接的路上走，3-6个月能开发出网络版本。摄像头的AI识别，普通摄像头用4G就够了，高空摄像头就要用5G，可以智能识别违法行为和异常事件，及时报警，还有5G端云协同在公交应急管理上应用，已经展现优势。华为还为我们展示了经过千万级发货验证、支持中国PKI认证系统的5G模组——MH5000。

ARM：四大领域对5G+AI视觉需求旺盛，智能摄像头的关键来自芯片设计
ARM视觉方向市场经理李黎明对电子发烧友记者表示，实现AI视觉，芯片是关键部件。在智能手机、安防、汽车和消费类电子，智能摄像头的需求都在大幅度提升。

李黎明分享了智能摄像头的市场增长趋势图，以为安防市场摄像头成长趋势为例，传统消费类安全摄像头和专业行业安全摄像头，智能摄像头正在迅速崛起，复合增长率达到29%，这个背景就是前端智能化的趋势。

在云端对数据进行训练，使摄像头智能化，但为了解决延迟、传输和存储等本地智能化的需求，摄像头变得越来越聪明，智能摄像头增长率可以达到29%。

智能摄像头的产业链非常清晰，上游包括传感器公司，索尼、安森美、SMARTSENS等公司，中间的芯片厂商，包括联发科、高通、海思、瑞芯微等公司，这些主要是的合作公司，第三类是成品公司，第四类是算法公司和云服务公司。

李黎明指出，智能摄像头首先需要图像传感器，当图像传感器安装后，如何控制和捕捉数据？ARM结构的CPU就会发挥作用，需要更一步的本地决策，就需要配置机器学习加速器GPU，在整个软件框架的支持下，实现整个智能摄像头的芯片设计。

李黎明表示，在CPU设计中，针对高性能和高效率有两条线，目前采用多的是Cortex-A73，Cortex-A72， ARM在中端主推Cortex-A75/A76。同时，ARM还提供设计组合。针对初创公司，ARM提供参考设计。

高端CPU芯片，ARM提供了从Cortex A73、Cortex A75、Cortex A76、Cortex A77到Cortex A78的广泛选择，性能越来越强，背后还有强大的生态系统支撑，提供了良好的开发环境和工具帮助工程师完成芯片设计。

智慧路灯、安防和工业应用，将是AI视觉和5G引爆的潜在应用

深圳智慧路灯协会创始会长杨成敏对记者表示，由于5G的到来，智慧城市加速推进，5G传输特点：短距离超高速度传输，基站平均距离只有300米左右，这意味着大量的5G基站要部署到路灯上，传统的路灯必须要转型。

作为引领全国的科技城市，深圳市在智慧城市发挥领导作用，2019年，深圳市完成了1.5万基站，截至到2020年8月份，完成4.5万基站，全国率先实现5G网络全覆盖。未来三年到五年，要完成24万灯杆改造。智慧灯杆优秀的点位、广泛的分布使其成为5G基站的良好载体，优化的5G网络是众多“5G+”创新应用的基础。杨成敏也指出了现在智慧路灯上智能摄像头安装成为潮流，但是最大的问题是数据的处理，视频监控是最大数据来源，如果全面传到云端，服务器无法负载，必须采用AI来计算，把各个部门需要的数据进行提取。

安森美半导体大中华区智能感知部工业市场营销经理颜凯对媒体表示，5G网络的商用为机器视觉带来革命性变化，对于机器视觉系统来说，原来孤立的数据，可以通过5G方便的和工厂的中央系统连接，实现数据的实时交互。

据悉，华为公司自2019年，经过两年多耕耘，5G和AI面向行业业务拓展的项目非常多，不仅是在国内，在西欧、在中东和东南亚，项目最大的痛点就是网络侧，华为在5G网络技术的能力在全球处于领先地位，最大的挑战来自将5G网络和应用结合起来，其中很大一块的应用是AI和机器视觉，设备如何和5G网络配合起来还是有困难的。

困难一、合作伙伴的设备能够适应5G产品，比如煤矿项目、钢铁项目、还有港口医疗，以煤矿项目为例，煤矿的工作环境中粉尘，光照度很差，还有震动，煤矿需要的摄像头都需要找第三方做改造，同时加上防爆的盒子。

困难二、设备本身的5G能力，现在来看大部分摄像头、摄像机、工业相机，它都是需要外接到一个5G装备，然后进行数据回传，华为期盼业界会出现本身就具备通讯能力的设备。

小结

2020年是5G真正的商用元年，AI从曾经的轻智能走向强智能。特别值得关注的是，视觉技术，当AI、5G、机器视觉三种技术在2020年交汇， 2020年将成为“超级视野”的元年。华为、安森美、ARM和众多5G+AI视觉上下游产业链的厂商，都在通过自身的技术和理念，推动智能摄像头的普及，助力其在智慧安防、智慧城市、智能制造和消费类应用的快速落地。

阅读全文