❶ 哪家公司是华为鲲鹏和鸿蒙的认证方,并参与华为机器视为好望的研发
咨询记录 · 回答于2021-08-05
❷ 如何评价华为存储的颜值
用颜值来评价华为存储，是一个很新鲜的提法。
不可否认，这是个拼颜值的时代！
企业也不例外，颜值就是生产力，比如苹果产品就凭颜值爆“表”深受热捧。
小编问了下度娘：颜值，源自日语“脸”的汉字，颜值表示人物颜容英俊或靓丽的数值，用来评价人物容貌。
如何用科学方法来测算华为存储这种抽象的看不见摸不着的颜值，小编私以为可以先看看华为存储的成绩单。
因为有记者这么评价华为存储2014的成绩，漂~亮~！这就是企业的颜值！
漂亮到什么程度?有三件大事可以证明：
第一件：华为存储2014年成功跻身Gartner魔力象限挑战者象限（提Gartner，小伙伴们都懂得）
第二件：根据IDC 2014Q3数据，2014年华为存储收入增速、发货套数增速和发货容量增速都位居中国第一。通俗点说：华为存储从增长速度来看，无论是国内市场还是国外市场，华为存储位列第一无可争议。
第三件：2014年，华为存储夺走竞争对手31.7%市场份额。（好腻害！）
谈到这里，小编忍不住要来段人人都爱的大~爆~料~！
CeBIT2015马上要开展了（3月16-20日在德国汉诺威），很多小伙伴从微信后台发来信息问，华为IT即将在CeBIT上投放什么秘密武器！答案就是：
爱看电视爱追剧的都懂的~现在巴不得所有的视频都是4K的，最好逼真到看《深夜食堂》就跟自己在那儿坐着吃美食似的，看《超能陆战队》就跟自己拥有了暖男胖大白，看《奔跑吧兄弟》就跟自己在那里参战。
所以，4K技术绝对是让颜值爆表的利器！
但想要获得4K超高清体验，却很难，因为片源少？没片方愿意拍4K的？
NO~NO~NO~，其实最根本的原因是：存储系统跟不上！
4K技术对于带宽和容量的极高要求，不是什么存储系统都能撑得住！
那么，问题来了，到底什么存储系统能够满足4K要求？
必然是媒资界明星：
华为OceanStor 9000！
对媒资行业而言，颜值尤为重要，他们的终极目标就是要让节目“好看”！
所以，4K超高清视频制作的需求尤为迫切，谁能帮助他们？
就是TA，具备业界第一的288节点，60PB容量扩展能力。更是具有400GB的带宽能力，可随业务增长在线扩展，构建弹性媒体在线资源池，支持向4K业务的平滑演进，同时借助高密节能的系统设计，使空间节省200%，功耗降低32%，进一步降低媒体库运营成本。以首创的全融合架构，OceanStor 9000实现一套存储系统支持媒体全流程业务，可在单一数据资源池实现采、编、播、管、存全流程共享，使数据智能流动，消除传统媒体架构的存储孤岛，提升全流程业务效率。
❸ 华为不造整车，但愿共享智能汽车解决方案。
“造整车，华为差得还太远了”。日前，华为智能汽车解决方案BU总裁王军在接受盖世汽车等媒体采访时直言。
因被曝欲将汽车业务划归消费者业务，加之此前华为消费者业务CEO余承东频频为汽车业务“站台”，给华为汽车BU业务方向从toB转向toC增添了诸多想象空间，近日关于“华为造车”的言论再度甚嚣尘上。华为的否认也是一如既往地干脆。
王军认为，对于一辆整车，无论车辆的布置，还是制造以及工艺，都非常复杂，要造这样一辆车，华为的能力还远远不够。“所以我们的理想是：把数字世界带入每一辆车。”王军表示。更具体一点，就是通过刚刚于10月30日发布的智能汽车解决方案品牌HI，给予汽车行业全栈智能解决方案的加持，实现HuaweiInside。
像IntelInside一样，把Huawei装进每一辆车
IntelInside，指的是在计算机领域，Intel在消费者心中建立的一种品牌认知——一台好的电脑就应该用Intel公司所生产的处理器，以至于很多消费者在购买电脑时都倾向于含有Intel处理器的产品，许多电脑品牌则因为采用了英特尔的中央处理机而大受欢迎。
在汽车领域，华为也有这样一个“Inside梦”，即让HI品牌成为汽车行业“要素品牌”的代表，被各大车企广泛采用，车内用华为的技术，车身印上HI品牌的LOGO，给予车企品牌加持、背书。同时在HI品牌的赋能下，消费者也能够信赖华为的科技，信赖与华为合作的车企，信赖华为和车企共同“造”的车，以及共同“打造”的“品牌”。
华为智能驾驶解决方案，图片来源：华为
“整体来看，在自动驾驶领域我们希望基于单车智能路线，面向乘用车市场在可泛化的市区场景中解决广大用户每日通勤途中的连续性问题。”华为智能汽车解决方案BUADS智能驾驶产品线总裁和首席架构师苏箐表示。
在苏箐看来，目前自动驾驶领域虽然路线众多，但真正适合中国驾驶场景的却少之又少，即使是目前走在行业前列的特斯拉，考虑更多的其实也是高速场景，而在国内比较高频的城区通勤场景基本不能用。“更别说Waymo的Robotaxi，系统虽然比较高阶，但ODD却严重受损，所以这么多年一直待在凤凰城出不来”。
那么具体怎么做呢？苏箐认为如果想让自动驾驶发展更快，第一件事情就是要让技术等级和法规等级脱钩和解耦，至少未来五年内，自动驾驶的主要任务还是解决技术问题，而非做伦理选择，否则导致的后果是：在推一个更高等级的自动驾驶系统时，企业为了不承担法律风险，会刻意把系统的ODD限制在非常小的区域，这样的系统对用户是没有意义的。
“所以我比较推崇的一种技术路线是在功能上面尽量向L4靠拢，能够帮助解决每日通勤的问题，但在法规上面，就是一个L2的系统，很长时间需要驾驶员或者安全员承担这个法律责任，这样才可以让整个行业循环起来，不然没有人愿意买单。”苏箐表示。从这一点上来讲，如果有企业和华为在思维上有点像的话，苏箐指出肯定是特斯拉。
值得一提的是，此前在谈及华为的自动驾驶战略选择时，华为轮值董事长徐直军也明确指出华为不做低等级的智能驾驶，而是宁愿多加几个激光雷达，再配合毫米波雷达、视觉计算，融合起来走向自动驾驶，来解决中国路况场景的问题。这无疑是一个非常高的起点。
“所以这就要求企业在技术构建上必须足够扎实，从底层的计算系统到算法栈再到数据平台能够具备一个完整的端到端的全栈流程，甚至包括一部分地图系统，以保证系统快速迭代。并至少保持10倍投入的队伍来支撑未来15年持续迭代，只有这样才可能活下来，甚至脱颖而出。”苏箐表示。
在他看来，这也是华为无线和手机产品线成功的经验，自动驾驶也需要这样才能成功，一开始几百人，然后数千人，然后需要上万人，持续投入十几年。华为也确实是这样做的。据悉，今年华为的目标是在城市道路上做到1000公里无干预，目前研发团队正全力打造这样一个自动驾驶系统。最快2022年初，用户就可以在公开市场上买到搭载华为自动驾驶系统的汽车。
本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。
❹ 女儿要去华为工作，数据库、大数据、分布式存储三个部门选一，哪一个发展前景比较好
开发岗，女的去了坚持不了几年。特别有了孩子以后。哪个方向出来好找工作就去哪个，还有就是哪个产品线利润高去哪个，因为奖金高。
❺ 华为机器视觉股票代码
摘要 华为公司属于未上市公司，目前没有股票代码华为技术有限公司是一家生产销售通信设备的民营通信科技公司，总部位于中国广东省深圳市龙岗区坂田华为基地。华为的产品主要涉及通信网络中的交换网络、传输网络、无线及有线固定接入网络和数据通信网络及无线终端产品，为世界各地通信运营商及专业网络拥有者提供硬件设备、软件、服务和解决方案。
❻ 杭州顺其软件科技有限公司在企业信息化行业内的口碑怎么样
2020年的安防圈，仿佛被按下了暂停键，项目停滞、融资缓慢、研发缩减，没有人能预料到，中国安防的新十年，是以这样的状态开始，不少企业也以这样的方式结束。
过去十年里，近千家安防产业链厂商，经过无数次物竞与天择，仅留下数十家企业，拥有充沛的资金和技术储备，迎接新十年。
站在安防新十年的这个节点之上，9月5日，由雷锋网 & AI 掘金志主办的第三届中国人工智能安防峰会，在杭州正式召开。
本届峰会以“洗牌结束，格局重塑”为主题，会上代表未来新十年的15家企业，为现场1000余位听众和线上几十万观众，分享迎接安防新十年的经营理念与技术应用方法论。
以下是本次大会的精彩回顾：
国际人工智能联合会首位华人理事会主席杨强：“联邦学习下的数据价值与模型安全”
杨强在大会中指出，目前很多行业并没有真正意义上的大数据，产学两界都缺乏高质量、有标注、不断更新的数据。
如何保证各方数据私密不外传，又能保证数据更新？这就是分布性数据隐私保护、联合建模的挑战和需求——把小数据聚合起来成为大数据。
加上现在人们愈发重视隐私，政府纷纷立法，对技术的监管趋严，联邦学习正为保护隐私带来了技术上的新思路。
如何理解联邦学习？“邦”是指每个实体参与者地位相同，无论大小，提供的价值才是他们存在的意义；“联”是用一种方式把它们联合起来，保护隐私，一起做有意义的事情。
联邦学习的宗旨是“数据不动模型动”，目标是“数据可用不可见”。数据可以用，但是这些原始数据是合作方彼此之间见不到的，所以一些散乱的小数据就可以成为虚拟的大数据。
杨强教授介绍称，目前联邦学习主要有横向联邦（样本不同、特征重叠）和纵向联邦（样本重叠、特征不同）两种做法，前者更适用于to C场景，后者适合to B场景。
他强调，联邦学习和分布式AI、联邦数据库的区别在于：过去这二者的数据形态、分布、表征皆为同类，但在联邦学习里它们可以是异构的；且过去联邦数据库目的是并行计算、增加效率，但现在数据本身属于不同的属主，所以需要做加密情况下保护隐私的计算。
随后，杨强也谈到了联邦学习在安防等领域的应用。此外，杨强团队还推动制定世界上第一个联邦学习国际标准，同时也发布了开源平台FATE，并且积极筹措联邦学习联盟，共建联邦学习生态。
海康威视EBG解决方案部总裁李亚亚：“赋能数字转型，服务千行百业”
李亚亚介绍，海康目前的业务主要分为三块：综合安防、大数据服务和智慧业务。
数字经济和数字化转型成为必然趋势下，人工智能交付问题依然面临挑战，难点有三：一是泛在需求，这是场景碎片化、需求差异化必然带来落地难问题；二是复杂交付，涉及产品、施工、算法优化、信息系统打通、业务流程转型等诸多问题。三是成本可控，关注投入产出比非常必要。
李亚亚认为，解决落地难，仍然是要回归商业本质。要从产品的品质抓起，目的是让各行业都享受到技术革新的红利，通过场景化、差异化的问题解决，提升用户的业务价值回报。
数字化转型是一个逐步进阶的过程，场景化是路径，因此要通过系统的产品体系去支撑场景化应用。面向企业领域的数字化业务的开展和落地，海康威视从拉近管理距离，提升业务效率，规范作业行为，防范安全隐患四个维度出发为行业赋能。
海康威视秉持开放融合的合作理念，携手合作伙伴，共同实践数字化转型之路；秉善笃行，不断创新技术和产品赋能千行百业，为社会的安全和发展开拓新视界。
大华股份先进技术研究院院长殷俊：“AI 行业应用，产业升级”
殷俊认为，AI经历了理论研究的1.0、智能落地的2.0，目前处于行业智能的3.0阶段。
AI 1.0时期是“两耳不闻窗外事，一心只读圣贤书”，计算力不够，数据有限，算法不成熟；2.0阶段是“纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行”，算法、算力有了突破，成熟的算法寻找落地场景；3.0阶段是“忽如一夜春风来，千树万树梨花开”，行业最需要的不仅是一套算法、一套系统，而是企业解决客户痛点和需求的能力。
在行业智能背景下，人工智能需要具备的基础能力包括：一是AI技术泛化、快速迁移新应用的能力；二是应用牵引，快速适配新需求的能力。
殷俊认为在3.0阶段是应用主导个性化和AI解决方案的敏捷交付。在这个过程中，首先要构建人工智能解决方案的端到端体系化能力，大华已经在四个方向做了重点布局：系统架构、数据智能、智能工程化、智能技术。
除了构建以上核心能力，大华还开放全栈能力，赋能行业生态，并在实战中持续积累人工智能核心技术，针对全场景理解、小规模数据、泛化能力、多任务学习和AutoML等人工智能的五大技术挑战，开展实践探索，并已取得实战应用成果。
最后，殷俊强调，AI目前还是依赖人工为主，大华希望未来在行业共同努力下，能够真正转向AI的自我智能，推动行业智慧化落地。
西部数据智慧视频产品首席技术官孙煜：“AI安防与存储的变革”
孙煜提到人工智能在监控行业的应用四个主要要素：芯片、软件、存储和厂商。
芯片不断提升算力，并降低成本，软件提供高效实用的算法，海量数据需要被存储才能被利用，厂商集成以上要素并落地。这个生态中，各方要素一起合作才能使得AI真正落地。
AI应用，使得视频监控的存储架构从以前的端和边，变为现在的端、边、云，连接方式云化，其中，存储器需要更高顺序读写性能、更大的存储容量、更高地随机读写性能、更快地响应时间。
西部数据通过提供视频监控行业从终端到核心的存储产品组合，协助视频监控行业的AI落地。
孙煜演示了西部数据专门为整个视频监控行业打造的从端、边、云的各个产品组合，以及专门随时检测硬盘监控状态的软件WDDA，Western Digital 设备分析 (WDDA) 是 Western Digital 的监控优化存储产品系列支持的全新设备分析功能。WDDA使管理员能前瞻式地管理存储设备并保持性能优化，防止意外故障。
孙煜强调AI进入后传统监控盘力不从心，系统厂商通过合并通道单码流，顺序地写入，大大减少了硬盘的飞行时间和次数，把飞行机会转移到数据库访问，提升存储系统的性能。
西部数据认为提高数据利用率的关键，是告别简单粗放模式，进行精细化的分层存储策略，他们还建立起一套四层存储架构体系：热存储、温存储、冷存储、极冷存储，分而治之，极大地提高数据利用效率。
商汤科技智慧城市事业群产品副总裁朱鑫：“AI 驱动城市智能化变革”
数字化转型的核心技术是云计算、移动互联网、物联网以及大数据，更多是在于更高效的信息组织，更顺畅的一些信息流动，以及更便捷的信息访问，从而去改善企业以及行业的效率，生产力是百分比提升。
智能化变革，机器将取代人工，如此会形成一个自主的组织生产，最关键的是，随着数字技术、芯片、摩尔定律以及云计算能力相关规律影响，机器成本会持续下降，规模化后机器成本会趋向极低的成本。彼时对生产力的提升不是百分比，可能是倍数，甚至是指数级。
大量的城市物联设备、规划的城市群，以及城市里形成的大量人流、物流、车流、金融流、数据流，组成了城市互联网。
朱鑫总结了城市互联网市场下，真正推动一个城市智能化变革的三大支柱系统。
一是新一代的联网汇聚平台。视觉数据是城市最丰富的数据资源，前端设备收集的数据通过联网汇聚，形成城市动态的数据资源池，动态数据经过AI系统处理后，成为城市数据资产。二是超级计算底座。每个城市需要一个新型的超算中心。三是城市级算法系统。系统有三大板块：城市的主算法系统、城市级场景算法系统和通过融合、关联、决策，形成一个完整的城市的算法系统。
商汤在这几个支柱下面形成了一整套体系与方案，从最底层的基础建设开始，从数据中心基础设施到城市智能的计算中心，再到城市智能云赋能中心，把整体算法系统能力都放在云赋能中心。
宇视副总裁、首席架构师姚华：“AI 如何得到人民的好口碑”
姚华回顾了2018年提出的AI与安防的七座大山，并指出如今视图数据全链路计算逻辑已经形成，AI在安防已经从0跨越过1。宇视的AI部署已经在从城市到郊区、乡村，解决群众的小事和琐事。
业务状态出现新挑战，比如动态人口服务和管理难、案件有效线索率低。姚华列举“宇视追影系统”应用的三个案例：疫情期间24小时找回出走口罩少女，男子沿街威胁案件，合伙扒窃案，以上成功案例中，最关键的技术是ReID（跨镜追踪）。
姚华指出，ReID应用有七大技术难点：第一，不同姿态、角度、分辨率下的人体之间的匹配；第二，复杂场景、有遮挡，密集人群等场景下的匹配；第三，不同交通工具上的人体的匹配；第四，不同时间段以及着装变化后的行人匹配；第五，跨摄像头模态行人匹配；第六，目标行人着装发生变化后的匹配问题；第七，在较小训练集上匹配算法训练较为受限问题。
宇视联合博观（拥有国际三大主流ReID数据集、Vehicle ReID等世界纪录的算法公司），设计了基于现有样本的GAN对抗网络，较好地模拟了人体的多角度、多姿态特征。同时，辅以多种预处理算法，极大地扩充了原始样本基数，使得在较小训练集上匹配算法训练受限的问题迎刃而解。
其次，宇视在算法中采取结合全局特征和多尺度局部特征的混合向量提取解决方案，并在训练中采用迁移学习，再者，对每个人体的局部特征进行重定位的匹配训练，通过实现对人体局部位置的精准定位，可将人脸识别与ReID联动结合，解决跨镜追踪应用的诸多难点。
宇视追影系统发布一周年，实战应用落地中国百余个城市和地区，实战案例超1000个，找回走失人口100余人，小微案件侦破率提升50%。最后，姚华用“好AI，为人民服务”结束：小案件是群众的“天”，无论乡村还是城市，AI帮助解决小案件难题，能让我们尊重每一个微小的个体。
360城市安全集团副总裁、360视觉科技总经理邱召强：“360 以安全为基础的 AI 技术与应用 ”
邱召强表示，当行业在享受技术带来当先进性时，360通常用逆向思维思考：一个新的技术产生的同时会带来哪些安全隐患。
邱召强指出了数字时代的四个特征：第一，一切皆可编程，也造成漏洞无处不在；第二万物均需互联，虚拟世界的操作带来了物理真实世界巨大的灾难；第三大数据驱动业务，数据一旦汇总，安全性难以保证；第四软件定义世界，世界架构在软件之上，脆弱性前所未有。
360在过去15年，总结和打造出了一套云端的安全平台。360安全架构是以安全大脑为核心，六大板块，一个安全大脑，十个安全基础设施，和一个运营的所发，一个专家的团队，一个实战演练机制和一个安全互通的标准。
背靠360城市安全集团，360视觉科技专注于人脸识别产品的开发和应用，打造出以大数据为基础的视觉安全产品，包括了人脸识别门禁、人脸识别通道闸机、人证核验设备等智能终端及针对办公楼宇、酒店、商超、社区、学校，交通枢纽等场景解决方案，构建以安全为核心的智能生态。
360安全赋予了360视觉科技独特的竞争力。针对人脸识别终端设备的安全，对核心库和可执行性文件进行核心加固、对代码加固、对应用程序加固，三重安全加固防护；此外，360视觉科技还独创密钥白盒技术，为人脸识别终端、云平台环境中的数据加密及公私钥身份认证，全程密钥无明文。
最后，邱召强展示了360视觉科技人脸识别硬件家族，以及智慧园区、智慧楼宇、社区安全、智慧校园、机场安防、智慧办事大厅等几大行业解决方案。
华为机器视觉领域总裁段爱国：“华为 HoloSens ，点亮智能世界”
段爱国提出，一个真正的智能世界有三个非常典型的特征或者基础框架技术：一是万物感知，二是万物互联，三是万物智能。
在华为来看，万物互联、5G、光网络是华为的强项，华为机器视觉将成为华为在万物感知的核心。
段爱国还认为，智能世界向前迈进有三大核心技术：以全息感知为核心的机器视觉，以万物互联为基础的移动无线通信，以及万物智能的AI技术，2020年这三个技术开始合拢。
所以华为在2020年率先提出，所有的视频技术应该从人看向给机器看转移，并正式把产品线更名为“机器视觉”，聚焦打造两个核心的能力：一是前端的全息感知能力，二是在后端用数据驱动，反作用于物理世界，驱动于智能世界。
4G的时代，以智能手机为核心，出现了各种行业移动互联网的应用。在华为来看，机器视觉就是5G时代的行业数字化的智能手机。段爱国还提到，过去5年，AI的成本在下降，AI已经进入到普惠的时代，他预测未来两年智能摄像机一定会超过网络摄像机。
另外，华为将聚焦打造4个核心战略产品和平台：前端的软件定义摄像机，后端的智能视频存储，类似于智能手机应用市场的智能算法应用商城，以及华为机器视觉云服务。
在此基础上提出四大战略策略：战略一，积极投入全栈全场景的AI研究；战略二，重构产业架构，加速智能化升级；战略三，平台+生态，赋能千行百业；战略四：端边云协同，深度数据挖掘。
最后他强调， 会将开放进行到底，未来的智能世界很复杂，华为不可能一个人包揽全部的工作，希望大家一同成长。
旷视副总裁那正平：“城市大脑的条与块”
那正平表示，城市治理数字化、智能化浪潮中，无论是智慧城市、城市大脑还是数字孪生概念，核心思想都是通过物联网、人工智能等技术，准确发现城市运行的内在规律，从而进行动态优化调节，解决城市面临的安全、出行、环境、产业升级等诸多问题，最终提升城市治理水平。
那正平归纳出做好城市大脑和城市大脑的操作系统的几大要点：深入研究城市发展规律；探寻业务本质；先具象再抽象；脚踏实地，长期主义。
旷视通过分析城市空间和管理对象，指出城市的日常运作管理需要秉持以人为本核心，城市大脑应围绕条块结合的方式实现综合管理，实现条、块、脑、OS的协同。
城市大脑中的条应用总量少，单体规模大、高并发、数据壁垒强；而块总量大、IoT种类多，低并发、数据壁垒低，集成联动潜力大。
基于此，旷视提出：构筑城市大脑需要先围绕“条”和“块”打造城市级的超级应用，验证产品、实现单一场景闭环，从而形成具有旷视特色的软件和硬件产品矩阵，最终逐渐沉淀出城市级和建筑级AIoT操作系统，实现城市物联网的闭环。
旷视认为，人工智能产业现在处于并将长期处于初级阶段，我们必须正视并不能超越这个初级阶段。第二，人工智能产业的主要矛盾是市场日益增长的多样化需求同落后的算法生产力之间的矛盾。
云从科技安防行业部总经理李夏风：“人机协同平台，助推社会治理现代化升级”
云从认为人机协同有三部分：人机交互、人机融合、人机共创。
人机协同中，各个行业的专家、以机器代表的AI知识服务和用户，三者形成一个闭环，首先专家把知识赋能给机器，机器转换成智能化产品并提升客户的体验，用户从中反馈出个性化的需求，后续提升专家的效率并反哺到产品或服务中。
云从人机协的落地通过三部分实现：智能化终端设备收集数据，同时也是人机交互的入口，云端大脑是整个数据的汇集、分析、提炼的中枢，当数据大脑经过分析，形成相关的服务后，通过嵌入式的模块，即AI平台，实现人机协同在各个场景落地。
而AI训练平台融合数据智能标注、OCR训练、图像训练、NLP训练、视频结构化训练于一体，根据场景数据，生成符合行业需求的AI模型算法。云从的智能解析引擎具备软硬解耦特性，可以适配国有自主芯片，还能实现效率和使用维度的极大地性能提升。
基于云从的数据分析引擎，提供面向数据全生命周期的分析、挖掘及应用服务，完成数据到知识的价值转换，赋能各业务场景应用。
具体来说，汇聚感知数据，打造数据挖掘基础，融合业务数据，灵活定制生成各类标签，拓展业务对象，并依托认知信息，形成各类专家的决策，为决策提供有力的支撑，最后，依托可视化专家建模，固化专家经验模型，积累与传承业务知识。
从数据到知识是数据价值挖掘的必经之路，目前大部分数据资源没有得到充分利用，云从的知识生产与服务平台KaaS，通过将标签、机器学习等知识模型化、在线化，加上AI 引擎， 变数据/经验为在线知识。
通过数据智能模型为核心的知识体系构建实现从多维数据中挖掘隐形事件背后的关联关系及规律现象，服务于风险防控、态势预测、行为画像、虚拟轨迹等各类实际业务决策。
比特大陆AI业务线CEO王俊：“安防新基建，AI 芯智能”
王俊认为，当市场容量足够大时，总是会催生出更专注的产品，因为越是专注的产品，越容易获得更高的效率，随着AI市场的爆发，AI的计算硬件亦是如此。过去大家用GPU来取代CPU提供AI算力，现在正是从GPU切换至TPU或其他AI专用芯片以获得更高效率的时代。
比特大陆算丰自研的TPU，覆盖了云、边、端，专注于深度学习计算，相对于CPU和GPU，在获得更高性能的同时，还具备更高的性价比和更低的功耗。安防行业已经完成了从看得见到看得清，看得清到看得懂的阶段，而未来在更多专用AI芯片加持下，可继续实现看得快、看得起。
王俊还提到，比特大陆算丰业务坚持专注、开放、合作共赢的理念，专注AI芯片及其相关硬件的研发，同时开放各个层次的软件接口方便各种算法的接入和优化，力求和各个算法、应用等合作伙伴紧密合作，共同打造完整的AI解决方案。
同时，他们会打造基于比特大陆算丰芯片的算力平台，提供数据、算法、应用的统一管理，这样不同的应用需求，基于不同深度学习框架的不同算法方案，都可简单、高效的运行在该算力平台上。用户可自由选择最合适的方案，接入数据，并获得智能分析的结果。如此，在真实的场景中，无论是人脸识别、视频结构化这样单一的应用，还是城市大脑这样的综合方案，比特大陆都可基于该平台，联合合作伙伴，提供统一、高效、易用的AI算力服务。
澎思科技副总裁曲瀚：“AIoT 新基建，加速人工智能进入普惠时代”
澎思科技认为人工智能新基建的一个核心就是AI的基础设施化，分为技术基础设施和融合基础设施。
在此趋势下，智慧城市和AI安防将成为新基建的最佳试验场。另外，AI安防也逐渐发展到了第二阶段，AI在To B领域的发展开始从单一的场景向全社会各个领域延伸，每个细分的场景都展现出不同的AI服务需求，未来就是服务为王的时代，谁能够快速精准地把握住客户的需求，谁就能够在未来的竞争中快速胜出。
曲瀚指出，AI普惠的产品有两个核心要点：一是极致产品体验，二是场景化的解决方案能力。实现AI普惠的终局在于四个方面：第一，万物智联，所有的AI终端实现在线化。第二，推动AI算法向通用智能算法演进，降低机器学习的成本，提高泛化能力。第三，构建一个丰富的产品生态。第四，场景的联动和重塑。AI不是一个孤立的系统，需要和客户的其他系统做连接和联动，才能使得场景服务变成一个主动智能的服务。
澎思基于对普惠AI的理解，构建了澎思AIoT生态平台，包括四个关键的能力：第一，智能视图大脑。算法会从云、边、端三个维度全链条嵌入。第二，全系列自研的智能边缘设备。第三，打造云端智能服务的开放平台。第四，后端建立数据管理平台，使得数据在AI、硬件以及云服务能够充分地流动，实现业务和训练数据的并轨。
曲瀚还表示，普惠AI最核心的是算法能力，这是整个AIoT业务的底座，澎思的算法在云端和边缘端都走在世界的前列。
最后，曲瀚还重点介绍了在智能城市“新基建”中，澎思在城市公共安全与治理、人居场景智能化两大场景中的落地情况，以及深度参与新加坡等海外市场智慧城市的建设经验。
的卢深视CEO户磊：“大库时代，落地千万级刷脸系统的技术剖析与建库经验”
户磊提到，大库时代，金融支付、交通等众多场景亟需千万级精准人脸识别技术方案。目前行业内现有方案为多引擎，多层级，分库管理模式，系统复杂、软硬件开销大、成本高、效率低。
因此理想的大库识别方案应该具备以下几点：精准，万亿分之一误识别率，千万级别底库，鲁棒性好，高度兼容性，以及价格适宜。而的卢深视是全国首个建立省级规模三维人像数据库的AI公司。
的卢深视的千万级精准识别的刷脸系统具有几大关键技术点。
系统架构，分为三个层次，由前端多维智能感知系统、千万大库云端中台和多模态关联分析与预测组成。
其中高性能三维人脸识别算法与前端相机深度集成，降低后端计算开销，中台支撑千万级大库人脸的建库、清洗、检索，适配度高、效率高，多模态架构的兼容性好，分析预测环节基于大数据的逻辑推理，时空轨迹关联分析，将2D/3D人脸、人体、物品、时间、地点等多维大数据融合，深度挖掘数据之间的关联性，实现预测与预警。
其次是技术架构。核心算法层，其中最重要的是3D算法层；平台技术层，包括后端的技术，包括通信计算、协同优化等等技术；业务中台，对数据接入、数据管理、数据清洗、优选，而后融到库里面进行数据同步，最终支撑各种各样应用。
再者，的卢深视建立三维数据标准及评价打分体系，这是后续进行三维应用的基础，的卢深视对于各种数据类别，均提供数据质量要求及评价标准。
户磊还总结了的卢深视3D识别的优势：
准确率高，保证精度不损失的情况下，突破了三维人脸识别的量化技术，最终可以实现在千万级库上面秒级的反馈结果，可以保证万亿大库下的高准确率 。
鲁棒性好，实现了深度图和红外图的识别，不受光线影响，包括大角度、浓妆识别的准确率，能够融入15到20度大的角度的差异。
安全性高，尤其对于活体检测，能够实现2D平面伪装攻击方式100%防御。
平安科技副总工程师王健宗：“联邦智能——智慧城市的突围之道”
目前，人工智能在移动互联网、云计算、大数据、IOT、5G等新技术的驱动下得以迅猛发展， 不过在AI技术落地时总是有所欠缺，即人工智能通用算法在本地化部署过程中所面临的数据困境，而这一块恰恰是相关行业或企业所缺乏的。
王健宗认为，其数据困境主要是三点：数据孤岛、法律法规监管日趋严格，以及传统AI技术模式下的限制。
联邦智能是以联邦学习为龙头，同时涵盖联邦数据部落、联邦推理、联邦激励机制，共由四部分组成。面对目前日益苛刻的数据安全隐私的问题，通过构建联邦学习的技术内核，建立联邦数据部落，实现具备隐私保护的联邦推理，并以联邦激励机制为纽带形成一个完整的AI生态格局，从而打破数据壁垒，使人工智能发展迈向新阶段。
其中，联邦学习是隐私保护下的分布式机器学习技术，以及“数据孤岛问题”的解决方案。联邦数据部落，在确保数据安全及用户隐私的前提下，建立基于联邦智能的大数据部落生态，充分发挥各行业参与方的数据价值，推动垂直领域案例落地。联邦推理，在一个隐私与安全的链路过程中，发挥着引擎模型的联邦推理作用。联邦激励机制，它的核心是一个遵循基本准则的闭环学习机制，通过联合建模协议达成、贡献度评估、激励及资金划定等环节，吸引外部企业参与，加入联邦智能生态。
平安的蜂巢联邦智能平台。在整个平台中，蜂巢依托平安集团这一综合性集团背景，能够提供智慧金融、智慧城市、智慧医疗商用级的一站式解决方案，希望能够以此激活数据价值，这也是整个平台的使命。蜂巢平台的目标是跨企业、跨数据、跨领域，实现整个大数据AI生态。此外，它在营销、获客、定价、风控、智慧城市等等方面推出了相关的解决方案。
最后，王健宗总结道，联邦智能作为枢纽，将会为智慧城市的未来提供更多新的机会。同时，随着公民隐私安全意识的不断加深，它将更好地为公众带来高品质的个性化服务，并在当前新基建的背景下，立足于数据，依托联邦智能生态，加速精细化服务时代的到来，这也是联邦智能的机会。
灵伴科技公共安全事业部总经理刘叶飞：“安防新十年，AR 来主宰”
刘叶飞认为AR在智能安防领域有独特优势，比如第一视角显示，融合现实世界，人机交互自然，信息传递准确。AR技术如果运用到智能安防领域，在未来的十年，AR+AI必定推动整个安防市场。
杭州灵伴科技成立于2014年，从做语音识别、语音交互起家，随后过度到视觉交互，主要体现在AR层面，在2020年，灵伴推出了全球首款光波导形态的AR智能眼镜。
他还现场展示了灵伴科技在全球首款可量产的光波导智能眼镜，可折叠，小巧轻便。基于光波导优质的显示效果，可以不影响正常视线的情况下与外界进行交互。
刘叶飞还介绍，这款智能AR眼镜具有人脸识别、红外测温、车牌识别、执法记录、信息推送、远程指挥等等功能，相当于取代三个信息化执法终端所有的功能。除了安防行业，还可在智慧园区、大型安保活动、监狱、海关/边检、轨道交通、机场等多种场景使用。此外，灵伴科技在博物馆、两会、疫情防控等场景下的均有落地案例。
安防“新十年”颁奖典礼
大会演讲环节结束后，峰会进入到安防“新十年”颁奖环节。
AI与安防的融合，经由2018年的静水深流、2019年的混沌厮杀，2020年的技术研究与方案落地将会更为清晰、成熟。
身处产业临界节点，雷锋网AI掘金志启动安防“新十年”评选活动。
雷锋网AI掘金志从商业维度出发，基于对AI安防产业四年的调研和资源积累，并联合政、企、学、投资四界的评选委员，致力于寻找广受市场认可的企业、产品，寻找人工智能在各个行业的最佳应用。
五大城市代表企业榜
五大最佳行业解决方案榜
引领未来十年的五大新基建企业
❼ 华为机器视觉项目加班吗
首先，企业无偿加班儿是违法的，这个毋庸置疑。
我国劳动法规定企业安排加班，而应当支付加班费。具体参照以下规定:
但确实有的条件下可以不用支付加班费。
第一种，你们要确定好究竟是不是加班？
如果是单位认为你工作效率低下，导致每天定额工作都要延长工作时间才能完成的话。这应当不算加班。
如果单位制定的工作量明显超出了职工的承受范围，这就属于劳动争议范畴，可以通过劳动仲裁解决。
第二种，有一部分人加班确实没有加班费。
比如公务员，参公事业单位工作人员，军人；为自己干活的人，比如个体工商户，农民。
适用不定时工作制的人员。他是按照核定的工作量采用弹性工作时间的，你可以一天工作24小时。这种人群主要有，企业高级管理人员，推销人员，值班人员，特勤人员。
第三种，确定好你是不是自愿加班。自愿加班也是最具有争议的一种，如果职工认为企业加班不属于自愿加班，可以提起劳动争议仲裁。不过并没有适用的法律规定，只能通过社会公德约束。
最近的一些大的互联网企业工作人员们，很多爆料都是在自愿加班。因为感觉如果不加班，就被单位淘汰了，或者孤立了。
这不是一个好的正常的社会现象。
难怪外国人都说中国人是加班狂人，没有自己的生活，不会享受生活。
最近德国工人正在吵着罢工，要干四休三的工作制度，不愧是共产主义的发祥地，这让我们真的汗颜。虽然有难度，但是企业主联合会并不是绝对否定，只是说有难度。难度可能是他们既要缩短工作时间又要提高薪水吧。
我们的双休日都是从西方传过来的，希望三天休息日也是能够学习上。
共产主义万岁！哈哈。
❽ 华为撤销云与计算BG部门，撤销的原因是什么
华为撤销云与计算BG
近日，华为云业务再次发生变动。华为在内部发文称，撤销云与计算BG（ Cloud&AI BG），原服务器、存储等划归到“网络产品与解决方案”，该部门名称改为ICT产品解决方案。此前，华为云与计算BG主要包括Cloud BU、计算产品线（服务器等）、存储与机器视觉产品线。华为对该BG的定位是：承担云与计算产业的研发、Marketing、生态发展、技术销售、咨询与集成使能服务的责任。围绕鲲鹏、升腾及华为云构建生态，打造黑土地，成为数字世界的底座。目前来看，Cloud BU和其他业务将再次各自发展。
3月31日，华为轮值董事长胡厚昆在年报发布会上透露了华为云业务的最新情况，2020年华为云业务营收同比增长168%。截止目前为止，华为云已上线220多个云服务、210多个解决方案，在全球累计获得80多个权威安全认证，发展19000+合作伙伴，汇聚160万开发者，云市场上架应用4000+个。
财报还显示，华为云已上线220多个云服务、210多个解决方案，在全球累计获得了80多个权威安全认证，发展19,000多家合作伙伴，汇聚160万开发者，云市场上架应用4,000多个。
更有外界称，此次组织架构调整是华为有意在推动消费云与华为云业务的整合。
❾ 华为撤销云与计算bg部门是什么原因
业务调整。这是正常的公司业务调整，根据需要会增加或撤销某个部门。
2021年4月2日，华为发布关于云与计算BG相关组织变动的通知，取消云与计算BG，更名为“Cloud BU”，直接向ICT基础设施业务管理委员会汇报。
华为将服务器和存储等业务划归到ICT部门，明显是为了调整自己的经营策略，不会走与其它云服务商同样的道路，而是将主营业务聚焦产业、工业客户。
华为的Cloud&AI BG
华为的Cloud&AI BG是2020年才从Cloud&AI产品与服务BU部门升级而来，与运营商BG、企业BG和消费者BG并称华为“四大BG”，此前华为押了重注在“云+AI”领域。
华为与其他具有云计算业务的公司不同，华为具有自研和生产云计算服务器及网络设备的能力。而谷歌、阿里、微软等公司的云服务则需要向第三方购买设备，而华为在lasS+PaaS市场仅占据9.1%的份额，虽然排名第三，但是与排名第一的阿里云相比，差距较大。
❿ 余承东将负责华为云与计算BG，这对余承东来说是否算是一种挑战
华为云与计算BG目标是对华为云与计算产业的竞争力和商业成功负责，承担云与计算产业的研发、Marketing、生态、技术销售、咨询与集成使能服务的责任。围绕鲲鹏、升腾及华为云构建生态，打造黑土地，成为数字世界的底座。
从芯片到数据中心、从IT基础设施到云服务、从边缘计算到云计算，华为充分整合“5G+云+AI”优势资源，全面提升华为云的全栈能力。面对万亿级的云计算市场，华为云的未来值得期待。