12月26日，以“數智新時代·安防新動力”為主題的第十八屆國際社會公共安全博覽會(CPSE安博會)在深圳福田會展中心正式舉行，本屆展會吸引了來自全球超過150多個國家和地區的安防領域專業人士共同關注。偌大舞臺，觀眾只在意主角。在AI時代，廣州英碼信息科技有限公司戰安防，有自己的“獨有”與不同，從主攻邊緣側，在生態位的中間端“向前”做硬件豐滿，“向后”做生態加法，形成全系智能硬件，算法定制移植、AI場景落地、賦能產業升級的閉環。這是記者第二次與英碼的深入交流，接受采訪的是市場總監李甘來。英碼人慣有的低調務實與智慧兼具的談風，是記者的固有印象。于是，話匣子也在輕松中一一展開。

從數智，到未來！

數智變革如一場技術風暴，引得“千樹萬樹梨花開”，千行百業由此開啟了新征程與新探索。之于安防行業，之于行業下的千萬場景，在數智時代下，又是一場技術洗禮與行業再造。要看“數智”下的安防，其維度太多，視角也各不一樣，尤其是基于眾多場景，都是一次全新的重構之旅。

戰安防，英碼的“生態位”，承上啟下

第一次公開亮相安博會，第一次的安防大舞臺，英碼如何戰安防和帶來哪些新品與新技術，成了我們采訪的第一個話題。李甘來說，雖是第一次亮相，但厚積而薄發，蓄勢已久。在這時代，英碼要做的是引領AI應用場景創新，共建AI應用開放生態。任何行業都存在競爭，英碼戰安防需要有獨特“基因”，英碼在AI十字路口當下，以邊緣側為主攻，深耕之后發現行業的很多場景AI有需求，有建設方向，不管是在公安、交通或者小的商業場景。之前都是云端發力，而在云邊端架構下，衍生出邊緣計算的“澎湃需求”。那英碼以邊緣之力的打法是把軟硬件調優能力發揮至最佳，可以說是賦能。除了硬件外還給予用戶服務，這個服務就是把算法在硬件里完美融入，這是很多純硬件公司的不擅長，但卻是英碼的擅長，除了純硬件團隊，英碼的應用團隊、算法團隊、市場團隊都是一個高效的“組合拳”。其次，在定制能力方面，英碼掌握了行業邏輯和市場經驗后，更好服務于算法公司。李甘來做了個舉例，比如：友商設備提供16T算力大小的芯片，需要集成多種算法，同行可能只能做6-8路產品，英碼通過調優找到最佳技術路徑可以提供8-10路的輸出，這就是英碼“裁縫手”的優化調配。英碼不是一家算法公司，而是對于軟硬智能一體的理解能力，高于同行，所做的是為算法公司不斷賦能，增添友好度，在軟件集成方面做到極致。而相對于純軟件公司英碼在“硬實力”又具有競爭力，“承上啟下”優勢互補，這就是“生態位”英碼的優勢所在。

談到新品，李甘來說英碼帶來了全新的AI服務器，滿足超高算力的智能計算需求，據了解該款產品榮獲2021安博會產品最高榮譽“金鼎獎”稱號。記者在現場了解到，該服務器作為一款2U 雙路機架式加速計算服務器，采用 Intel C621 高性能芯片組，支持Xeon(R) Silver 4216 CPU @ 2.10GHz。該機型擁有 4 根 32G DDR4，支持 8 塊 2.5 英寸熱插拔SAS 2.4T硬盤，一塊1T的NVMe 固態硬盤。在智能能力方面，基于深度學習視圖行為智能分析技術與人臉物體智能識別分析技術，該服務器可輕松實現對圖片、視頻中的人臉、人體、車輛以及目標行為特征與行為進行智能分析，提取結構化屬性信息，為出入口、園區、城管治安等應用場景提供高效、便捷、專業的解決方案。

場景為王、廣而復制：云邊端架構的場景抉擇

如何衡量AI場景方案優與劣，維度很多，其中一項是能夠解決客戶問題，同時能夠廣復制的高價值解決方案。畢竟在AI時代要普惠AI，要形成持續可運營的商業模式就必須如此。目前處在從單點落地到規模化應用階段，這是征程，面臨算法成本高、場景碎片化，算法需求多樣，研發周期長，人才缺口大，產研轉化率低等困境。

此屆安博會英碼帶來五大場景方案，分別來看：

智慧社區：支持外賣工服、異常徘徊、停車占道、電動車入樓、電子圍欄、高空拋物等多種社區Al算法。

智慧工地：支持安全帽佩戴識別、反光衣(工服)識別、周界(電子圍欄識別)和人面識別等多種工地AI算法。

智慧交通：支持車輛結構化，包括車牌識別、車型識別、顏色識別，以及占道、違停等多種交通場景AI算法。

智慧城管：支持路面破損、積水、垃圾堆放、橫幅、垃圾滿溢、廣告、出店經營識別等多種城管治理場景Al算法。

智慧電房：支持配電房指示燈開關狀態、儀表儀器讀數、柜門開關、煙火、鼠患、浸水等多種機房場景Al算法。

李甘來說AI時代場景越發細分，細分了之后會有很多場景方案的需求。在小場景方案中，邊端云架構極具優勢，最適合承載AI時代所需。

為什么安防需要 “端邊云”，這是一個AI時代性的問題，說穿了也是時代產物，并帶有明顯智能安防屬性。

其一，智能安防技術的不斷發展，視頻圖像可以承載越來越多的信息，但仍需要更多的與前端多維感知設備之間進行數據的交互，提升決策準確率，并盡量在前端決策，減少后端處理壓力；其二，傳統方式下，我們可能需要堆疊大量的GPU服務器來實現這些智能化應用，而現在，我們可以逐步的將例如人臉的檢測、抓拍、識別，視頻的結構化、車輛的檢測與識別放到前端攝像頭去實現；其三，多樣化的應用場景，要求更加靈活的視頻智能部署和應用能力，這就需要云邊端架構的高效協同。前端攝像機、邊緣、中心都具備軟件定義能力，支持動態加載智能算法，從而可以動態按需的在前端、邊緣、中心部署相應的智能算法和應用。

一個小時的專訪在不知不覺中結束，總結2021，展望2022，李甘來說英碼一直走在了正確的路上，也將堅定之前的方案繼續前行。對于2022，持續深耕場景，深挖用戶需求，加大研發創新，并在生態位依然做對行業有推動意義的事兒，加速AI時代全場景的落地為王。