“我是被卷入人工智能。”陳瑞軍坐在中關村國際創新大廈的公司研發中心，身后的三個屏幕中，滾動播放著深瞐科技的解決方案。不管高矮胖瘦，擎天柱還是大黃蜂，每輛車的輪廓都被人工智能車輛識別軟件勾勒得清清楚楚。

不為人工智能刷榜

時間回到2012年，深瞐科技成立。此時人工智能還停留在硬核科幻電影中，例如《變形金剛》、《少數派報告》、《鋼鐵俠》，已不乏車輛識別、人臉識別情節。“但現實世界，當時的攝像頭遠不能算美麗深邃，多只是不知疲倦。”陳瑞軍以產業需求視角，看待技術應用：“中國每年投資數千億元，用于安防基礎設施建設，但沉淀留存的海量視頻數據，并沒有得到有效利用。”

陳瑞軍，深瞐科技董事長，畢業于北京大學，在光通信、視頻安防領域，具有20余年產業經驗。

“人工智能不是‘刷榜’尋找存在感，必須與產業相結合，必須落地于行業應用場景。”深瞐科技不是先鎖定人工智能技術，再尋找應用場景，而是先關注到應用場景中用戶的需求，在尋求解決方案的過程中自然而然選擇了人工智能技術。

“將計算機視覺應用于安防領域，可讓機器理解所見。”陳瑞軍說：“機器學習是人工智能的分支之一，而且是廣泛不被學術界看好的方向。但在數據、算法、算力先后突破臨界點后，機器學習的商業價值開始被重視，并被應用于計算機視覺領域。”

“深瞐科技是全國早研究和使用深度學習算法技術的企業之一，也是全球早提出‘車輛特征識別’概念，并完成產品開發的企業。在此之前業內只關注車牌識別，而沒有公司聚焦研發車輛識別，更沒有企業采用機器學習技術。” 深瞐科技用了幾乎兩年時間，進行基礎算法的打磨。雖然強調應用場景，但深瞐并非通常意義的ISV或IT方案商，而是真正投入精力于底層技術沉淀。從傳統模式識別技術，到機器學習技術，改變技術軌道后的深瞐，將模型準確率從40%提升至99%以上。“以機器學習建立算法模型，一勞永逸，前期雖然要投入大量精力進行數據采集、數據標注，但只要數據量足夠大，機器就可取代人工，自動完成數學建模和模型優化，而且識別準確率會越來越高。”陳瑞軍說。

機器學習無捷徑

業內從事人臉識別的公司非常多，但專注車輛特征識別的企業很少。以人類智慧的“強大腦”，能準確識別50種車輛型號，已屬于發燒友級別，而目前，中國路面上行駛的車輛超過2.8萬種，合并同類項之后也達到8000種。

深瞐科技目前已經完成8000種以上車型的標注識別。舉例說明，2014款寶馬520i，與2015款寶馬520i外觀幾乎相同，要識別二者的區別，需要進行大量數據標注。深瞐科技還將車輛外觀識別，延伸至車輛人為特征，例如擺件、掛件、年檢標、行李架等。

“如今車輛識別底層技術已經越為開放，或者說門檻在逐漸降低。”陳瑞軍說：“但從另一角度，從打磨底層技術算法，到進行數據沉淀、優化算法模式、提升模型識別精度，再到打磨應用場景解決方案，其間并沒有捷徑。深瞐科技此前五年，一直在基于應用場景，打造自己的核心競爭力。”

目前深瞐科技已經形成平臺軟件、智能硬件、行業解決方案為一體的完整服務。其車輛識別核心算法，市場占有率已超過60%，主流的安防企業和人工智能公司，幾乎都是深瞐科技的客戶。同時，深瞐科技的核心解決方案，也從車輛特征識別，拓展到人體特征識別、人臉識別、車輛號牌識別等，應用領域也從公共安防，延伸到智慧交通、智慧制造、石油石化等。

先人工還是先智能？

當人類的一只腳，剛剛邁入智能世界時，難免會有疑問，甚至恐懼：人類該如何在智能世界自處？人工智能是否會取代或超越人類智能？

先行者必須擔負的使命是：代表人類與智能世界進行磨合，其中包括摸索人工智能帶來的新商業模式。

深圳市，每年產生數以千萬計的疑似交通違章圖片，以人工篩選，資源消耗巨大，也難免遺漏。深圳交管部門希望采用人工智能技術，降低識別差錯率。在此項目中，華為公司與深圳交警成立聯合技術創新中心，深瞐也參與其中，并與華為聯合開發解決方案。初期，用戶只希望在小范圍內應用人工智能，對人工篩查進行查漏補缺，項目組采用了“先人工后智能”的方式，大量問題無法解決；多輪討論、研究試錯后，逆向思維地提出了“先智能后人工”的解決方案，先以機器智能進行圖片篩選，再以傳統人工方式進行審核，局面豁然開朗。由此，可降低運營成本90%以上，每年節省人工支出千萬元以上。

陳瑞軍以辨正哲學的視角看待這個問題：“智能不可能取代人工，現階段更需要人工與智能協作配合。”

深瞐科技與華為的合作自2016年開始。此前，在安防行業或人工智能領域，并沒有所謂“平臺”和“生態”的概念。“華為進入智能安防市場，就打破了產業封閉、壟斷的格局。華為從芯片到平臺的開放技術架構，以及開放多元的生態合作模式，得到行業的認可，包括深瞐和其他一些伙伴，大家就和華為一起做。”陳瑞軍說。

目前，基于華為海思的芯片，深瞐科技開發了嵌入式視頻結構化分析器、電子警察攝像機、智能NVR（網絡硬盤錄像機）等一系列硬件設備；基于華為昇騰310人工智能芯片，深瞐科技開發了用于邊緣計算場景的“智能小站”。除了行業定制解決方案，深瞐也在開發和提供一些標準化的產品，適用于通用的服務模式和通用平臺。

“中國交通法規中，共界定了500余種違章行為，適合人工智能的應用場景超過180種。目前，深瞐科技已研發推出20余種應用場景解決方案，這個市場的空間還很大，”陳瑞軍說：“而通過共享華為的生態體系，雙方將首批重點推廣5類解決方案，幫助深瞐科技迅速覆蓋全國市場。”