中國工程院院士高文

以下是演講實錄：

各位專家、各位同行，各位朋友，大家好！

智能交通之所以被稱為“智能”，是因為它可以通過一些技術手段來提高效率；比如，它可以知道哪條路上車多，哪條路上車少。雖然，以前的信號控制系統也做了很多類似工作，但那些系統大部分是通過地面的線圈，或是通過攝像頭采集到的信息來進行輸入。

今天我要和大家分享的，就是將最現代化的傳感器和計算系統合在一起，去把智能交通這件事做好。

首先，我們來了解一下什么叫數字視網膜。實際上，數字視網膜本現在已經形成了大規模的系統，這個系統要如何把視頻“看到”的東西很好地協調起來，需要解決三個問題，一個是為什么，一個是怎么做，一個是具體的概念是什么。

從整體來講，無論是數字視網膜，還是圖像處理或視頻處理，都經過了漫長的演化路徑。舉個例子，視頻處理技術剛出現的時候，模擬的是照相機，那時大概是在 19 世紀中前期；后來，從倫敦開始，人們慢慢將這些圖像以及其傳達的內容利用起來；一直到 19 世紀中葉計算機以后，人們開始把模擬圖像變成數字圖像，進行處理和傳輸；到了今天，圖像處理從衛星圖像到醫學圖像等領域不斷發展，甚至覆蓋了我們生活的各個方面。

以前人們在這一方面的處理能力不強，但現在，攝像頭和傳感器的發展越來越好，云計算也出現了。以前的攝像頭現在成了攝像機網絡，由幾千個幾萬個攝像頭聯系在一起；原先簡單的云存儲也變成了現在復雜的城市大腦，一個城市有一個總存儲中心和若干個分存儲中心。智能交通的決策分析都在總中心進行，而數據則從最末端的每個攝像頭傳輸到分存儲中心，再匯總到總中心。

那么，這些數據具體是怎么過來的？以前的模式就是，攝像頭把拍到的內容用編碼器壓縮后傳送回來，到了總中心再解壓，通過基于手工的系統來提取有用信息，并分析識別。隨著人工智能技術越來越成熟，上述手工完成的工作都交給了深度神經網絡來做，只要有足夠的算力就夠了。

但是，這樣一個系統，真的能提高效率嗎？如果效率不行，又是因為什么原因呢？剛剛說過，攝像頭拍到畫面后要進行壓縮，然后傳到總中心解碼，再進行特征提取、分析、識別；實際上，這個過程需要一定的時間，很難達到實時的效果。為了解決這個問題，人們不停地升級系統，還加了許多特殊的智能攝像頭來直接識別一些特征，不再經過編碼的過程，由此來節約時間。

這種解決方案真的好嗎？其實不然。因為，這樣做確實可以解決一些小問題，但是它帶來了更多的大問題。現在的攝像機網絡規模很大，所以它收集的數據也非常大，然而，數據大不等于大數據。這些攝像頭拍下來的東西，85%—90% 都是監控視頻的數據，很難對整個城市的管理和規劃改進有幫助；而且，它們存儲的時間最長也只有三個月，可能在兩個星期的時候就被覆蓋了或是廢棄了。

這樣的超大數據量僅有一個超低的價值密度，我們應該想辦法去轉換，讓它變得更有價值。問題其實出在架構上。按照原來的架構，幾乎 99% 的攝像頭只是用來拍攝，然后將內容編碼，即便它們傳輸的數據之后發揮了作用，攝像頭的貢獻也是極小的。所以，我們要想辦法讓攝像頭干更多的活兒，但又不是將其升級為簡單的智能攝像頭來識別人臉或車牌（原因上文已解釋）。

真正有用的方法是，讓攝像頭將有用的數據抽取出來，傳送到云，然后作為一個富有價值的大數據在云里處理并長期保存。這是從生物界受到的啟發。

無論人還是動物，我們都有眼睛，并且效率非常高。眼睛獲取光學信號是通過視網膜來獲取，視網膜里有兩種比較關鍵的細胞，感光細胞和錐狀細胞，這兩種細胞加起來有 1.26 億，而我們平時看到的東西，都是通過這些細胞來傳到大腦的。不過，在信息往后傳的時候，經過了若干層，每傳一層信息都會進行縮減，一直傳到腦神經的連接地方。

舉兩個例子，一個正常的孩子在學習的過程，實際是把神經的全連接網絡進行了增強和剪裁，有些連接變得越來越粗，有些連接慢慢就萎縮掉，最后他能有效率地辨別事物。相反，一個患有自閉癥的孩子末端神經和腦端神經一樣粗，而是沒有進行過裁剪的全連接，他的注意力很難集中。

這也就說明了信息縮減的重要性，但目前我們的攝像頭沒有信息縮減這個功能，相當于一個“自閉系統”。所以，我們的系統要像人的視覺系統一樣，把信息縮減了再往上送。

為了做這件事，去年我和一個北大的同志，還有一個阿里巴巴的同志，三個人一起在《中國科學》上發了一篇文章名為《數字視網膜智慧城市系統演進的關鍵環節》的文章。

如果用了所謂的數字視網膜，這件事就可以解決了，數字視網膜有八個最主要的特性，我匯總了三個最本質的特征：

第一個特征叫做全局統一的時空 ID，每個攝像頭要有一個全局統一的時空的 ID，地理位置是全局統一；每個攝像頭只要是送信息回來，馬上就知道這是全局統一幾點幾分的時間發生的事，發生的物理地點是在哪里。

第二個特征就是視網膜本身要有高效視頻編碼的能力，高效特征編碼的能力和聯合優化的能力。高效視頻編碼方面現在有很多標準，像 AVS 標準，MPEG4 等等；特征編碼現在的標準有 MPEG，CDVS 標準，CDVA 標準；如果在一個碼流里，同時要監控視頻編碼和特征編碼的話，要想辦法讓它們可以聯合優化。

第三個本質特征就是模型可更新，注意可調節，軟件可定義，這也是三個不同的要求。我們現在都是用神經網絡模型，隨著時間推移可能會有新的算法出來，所以，數字視網膜要是模型可更新的；換句話說，每個攝像頭上的算法都是可以升級的。注意可調節，主要是可以后臺控制它。同一個畫面里的東西，優先級在每個地方都是不一樣的，我們可以賦予它一個感興趣區域的功能，讓它有注意一些特別重要的區域，并保留這個區域的信息。

軟件可定義，可以通過軟件升級來實現軟件可定義。這種新的數字視網膜實際有三個流，不像傳統的攝像頭就是一個流，即一個視頻壓縮流或一個識別結果流。數字視網膜的三個流包括視頻編碼流，特征編碼流，模型編碼流。當然這三個流是有分工的，有的是在前端可以實時控制調節，有的是通過云端反饋出來進行調節和控制的。這就是數字視網膜。實際上，數字視網膜主要是通過腦眼合一的方式，將未來終端的信息，通過數字視網膜的處理，送到云端的。

現在，我們在深圳專門做數字交通，為了做這個事而進行大規模的訓練。其中，有一些開源的東西，包括建立開源生態，還有一些勢能的技術，里面視頻編碼標準是一塊重要的勢能技術?，F在，聯盟也在做一些基于剛才說的標準裝的大的應用標準，這些都在按部就班往前推進。

第一款數字視網膜芯片已經在路上，很快就會發布，這個芯片很小，就像一塊錢硬幣一樣，但卻把我剛才說的三個本質特征，八個功能全都包含在里面。將來，這種芯片可能會直接進入各種智能交通的系統里，會支撐數字視網膜的應用。