HiLens，一盞普惠AI的許願神燈

“在城市生活的人們，什麼時候最不開心?”

如果做一下調查的話，相信得票率最高的答案裡，停車一定可以擁有姓名。

日常找不到停車位;路邊找到停車位要搶一下，還可能吵幾句;小停車場找不到管理員能把人急死。凡此種種，讓我們想到往往回憶裡“停車”全是槽點。

既然今天AI這麼強大，號稱跟各行各業都能結合，難道就不能順手把停車的事情也解決一下?

我們能想到的最好的方式，是讓AI來識別車牌;用路邊停車資訊採集裝置，直接收集車輛資訊;再根據智慧識別出的資訊，聯動車輛管理雲平臺與車主手機APP，從而對車主而言實現無感停車、無感支付。

實際上，已經有人將這個想法變成了現實。

知易行難的智慧停車

關注我們的朋友，可能已經聽說過華為雲HiLens。不久前，華為雲HiLens宣佈全面進入商用階段，同時開售具備AI推理能力的多模態AI開發套件HiLens Kit。

在HiLens的早期使用者中，就有一個案例與停車息息相關。從中，我們可以追溯AI究竟如何改變停車場景裡那些讓人不開心的痛點，AI技術和HiLens又在停車中扮演了哪些角色。

為此，我們與和昌未來科技智慧事業部總經理魯繼勇聊了聊，在和昌未來與華為雲HiLens聯手打造的“智易停”AI停車管理系統背後，我們不僅能看到機器視覺技術與城市交通的種種融合，更可以看到AI如何進入生活裡的無數個角落，實現真正的開發者與產業普惠。

當HiLens把機器視覺開發與應用的門檻降到足夠低，一盞名為AI的阿拉丁神燈，就慢慢落入了凡間。

AI識別車牌這件事在實驗室中很簡單，在現實場景裡卻並不容易。根據魯繼勇介紹，AI識別車牌最大難點在於視訊裝置並非無處不在，對於角度比較刁鑽的車牌而言，AI識別率很難提升到商業水準。而且現實中會出現夜晚、雨雪、霧霾等種種天氣，如何做到全天候識別也是個大問題。

為此，和昌未來曾經做過很多探索，後來發現，問題往往出現在攝像頭端側的AI識別算力不足。於是他們接觸到華為雲，希望能夠在雲側實現車牌的全天候、多角度識別。

通過與華為雲HiLens合作，目前，智易停的刁鑽角度車牌識別率，已經由50%提升到了90% ，自動入庫率達到了70%。在華為雲HiLens提供的端雲協同車牌識別技術基礎上，還大大降低了人工運營維護成本，人工稽核降低50%，投訴率降低30%。

整個流程下來，我們可以發現在HiLens的幫助下，讓企業節約了研發成本、節省了研發週期，並且產品提升了核心競爭力，降低了人工維護成本。眾多個這樣的案例結合在一起，城市裡大大小小的問題或許都可以被AI在不同程度得以解決。

華為雲HiLens正在讓科幻電影裡的鏡頭，在大街小巷裡變成現實。

打破端雲次元壁的AI許願燈

從智慧停車的案例中，我們可以再重新認識一下進入商用階段的HiLens，為什麼能夠快速實現其他開發工具難以實現的智慧效果。

我們覺得，關鍵問題在於HiLens提供的整合能力與融合效果。作為一個端雲協同AI應用開發平臺，HiLens在雲側，為AI開發者提供一站式技能開發、裝置部署與管理、資料管理、技能市場等服務，可以幫助開發者快速將演算法模型部署到端側裝置。

它的核心優勢在於，首先整合了華為雲對晶片、雲技術、聯接能力、IoT裝置的大量理解，讓開發者不再需要從頭瞭解和學習每一個領域的海量技術;另一方面，它打通了不同平臺與工具間的界限，節省了開發者無窮無盡的相容與遷移難題，可以快速實現機器視覺演算法的開發和部署。具體來說，HiLens的價值在於它打破了三層次元壁：

一、端雲的協同

雲側開發模型，與終端側的晶片系統之間要經歷複雜的相容開發工作，某種程度上已經成為了開發者的常識。但是HiLens的價值在於，它不僅實現了端雲之間的相容打通，同時還能夠實現端雲協同，讓算力演算法根據場景來實現適配，達到最好的應用效果。

比如說，海雀AI全景攝像頭，就是華為雲HiLens為家庭AI產品提供支撐的典型案例。通過打通雲端界限，實現演算法自適應，海雀AI攝像頭可以精準將需要識別的任務放在端、雲兩側進行識別。這樣既不浪費端側的算力成本，又不浪費家庭寬頻，達到了高精準實時性的識別能力。通過HiLens，海雀AI攝像頭不僅能夠準確識別家庭成員，還能夠識別嬰兒哭聲等重要場景。並且基於雲端分工的邏輯，實現了攝像頭成本的大幅下降，真正做到了體驗上揚價格降低。

端雲協同的背後，是華為在AI領域構築的全棧能力。用HiLens平臺，開發者可以天然實現雲端界限的突破，甚至巧妙利用雲端共存的價值。

二、開發平臺的交匯

HiLens的另一個特點，是它與華為雲提供的一站式AI開發平臺ModelArts相輔相成。這樣開發者可以在ModelArts上極簡地完成資料處理與模型訓練，再一鍵匯入HiLens進行推理部署。二者之間不僅不浪費任何技術成本，還能夠實現超高速同步，達成真正的急速開發。

比如說，此前我們報導過華為雲與上海交通大學攜手打造的無人車大賽。其中選手們就使用了ModelArts和HiLens進行協同開發。選手們甚至可以在上午比賽時，依舊使用HiLens進行資料採集並上傳至雲端，中午用ModelArts進行快速訓練，再一鍵式部署到HiLens來進行推理。

這樣的高速運轉下，選手們的無人車往往在下午比賽時會比上午賽場的更加“聰明”，這成為了比賽的一大看點。同時，大賽也向產業界展示出了對開發者來說開發工具是在整個開發過程中具備重要地位，ModelArts與HiLens協同的高速開發場景。如果我們可以讓身邊的AI變得更加聰明，那麼智慧真的可以無所不在。

三、華為技術的融合

HiLens還有一個重要價值，在於它已經將大量技術的適配與理解工作，封裝在了平臺本身。這些理解能力，來自於華為橫亙在通訊、晶片、AI與IoT裝置多領域的獨特技術特徵，從而讓華為的經驗變成開發者可以共享的基石，省去了大量不必要的底層探索複雜工程。

對於AI開發者來說，由於開發工具和目標部署的硬體往往來自於不同廠家，相互之間不具備適配性。所以需要浪費海量時間和技術能力，來探索軟硬體之間的具體效能與相容可能。而對於創業企業和行業開發者來說，摸透晶片層、IoT場景和裝置工程領域的技術是非常不現實的。而HiLens提供了一個貫通橋樑，讓開發者們不需要探索海底通道如何挖掘，從而可以真正聚焦到場景和商業創新。

魯繼勇認為，有三種特性的廠商，特別適合與HiLens合作：

首先是深入IoT場景、圖形影象演算法、專注於低功耗市場的企業，他們可以在HiLens提供的軟硬協同條件下，得到很多支援;

其次是，有原始資料，但缺乏資料應用、研發能力，以及AI人才儲備的企業。他們可以和HiLens合作，讓資料花費最少代價產生出演算法成果;

再者，傾向於行業、場景化應用的企業，可以與HiLens合作，從而讓自己集中精力在行業創新，快速實現商業價值。

歸根結底，對於希望能夠站在高山上去探索未來的AI開發者和企業來說，HiLens非常犀利地消除了門檻，實現了AI開發的普惠性。

一盞可以實現AI開發者願望的神燈，就此達成。

加上HiLens Kit，普惠AI不再是魔法

最後，我們有必要聊一下在HiLens商用中扮演非常重要角色的多模態AI開發套件HiLens Kit。

雲廠商出攝像機，似乎是一個令人驚訝的事兒。但現實情況是，雲端協同是目前AI產業，尤其是機器視覺應用中的主要趨勢。開發者往往會面臨有云端算力與工具，也有終端攝像頭，但二者不相結合的困境。長此以往，高效AI開發和AI技術快速應用都將成為問題。

於是，HiLens Kit準時出現。

作為與雲端HiLens無縫對接的端側載體，HiLens Kit提供業界同類產品中的最強AI算力。基於昇騰310晶片，能夠實現16TOPS算力，16路1080P視訊分析，支援工業級、行業級複雜AI演算法實時推理。

並且作為開發平臺的延展，HiLens Kit預置了完善的AI開發環境，比如搭載開發框架，封裝多媒體庫、運算元庫、模型管理庫，提供音視訊管理、外部介面管理、資料自動採集等能力;相容TensorFlow、Caffe等主流深度學習框架。

基於HiLens Kit，應用者和開發者可以實現一次開發和端邊雲全部署，讓上文所述的HiLens優勢直接準確地投入端側場景應用。

與市面上大多所謂的智慧攝像頭不同，HiLens Kit在強大AI算力和雲側開發平臺的接入下，在應用場景中具備幾個不同之處。比如其AI能力可以實現攝像頭的1拖N。即將自身變為一個攝像頭矩陣的邊緣計算中樞，實現一個攝像頭把全屋、全店改造成智慧化場景。另外，HiLens Kit整合了演算法市場能力，使用者可以直接在演算法市場上選擇自己想要的演算法，一鍵部署到HiLens Kit上，不想要了也可以一鍵解除安裝。這種演算法重新定義攝像機能力的模式，讓使用者可以隨時更新和切換攝像頭能力，做到一攝萬用的獨特體驗。

這些特點，讓HiLens Kit非常適合小型廠商、門店、工業質檢的快捷智慧化改造。比如一臺攝像頭就可以帶動全店的智慧化升級，在演算法市場上可以隨時根據需求來調整識別目標和識別能力，不用換裝置就能實現智慧化升級等等。

而對於開發者來說，HiLens Kit的出現讓他們擁有了可以直接測試和部署自己開發演算法模型的端側裝置，不用再為去哪找裝置而發愁。而演算法市場的不斷成熟，也成為了開發者全新的商業市場，讓AI開發最快實現商業變現。

從雲端開發平臺，到整合了攝像頭裝置、開發平臺、演算法市場的整體架構，HiLens的商用，實質上是打通了機器視覺技術在商業價值、開發價值、技術成長的融合點。

無論你是個人開發者、學生黨、小廠商、門店主，每個人都有使用AI的權利，都獲得了基於HiLens實現自己智慧目標的可能。

普惠AI，在一件件開發和應用的趁手利器到來之後，將再也不是一場想象。

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