未來城市，需要一場“數字視網膜”安裝手術

哺乳動物的視網膜，可稱得上一件造物主的奇瑰之作。

視網膜的一個特性，是它隱藏在大腦和雙眼之間，沉默著充當人類智慧與世間萬物的翻譯。我們的視網膜，其實并沒有傳遞給大腦真實的畫面和色彩，而是對這些“數據”進行了優(yōu)化，讓我們的大腦直接處理可感可理解的視覺信息。

在高文院士看來，今天城市大腦與萬千攝像頭之間，需要加裝的就是這樣一層“數字視網膜”。

當然，數字視網膜并非真的要做一種仿生視網膜的硬件，而是希望能夠改變目前攝像頭只能看或者單一鏈路識別的功能。讓攝像頭本身擁有一定的AI處理能力，能夠對識別到的車、人、場景進行主動特征提取。

從而讓攝像頭上傳到云端的視頻數據，一路通過高效編碼作為數據存儲；另一路經過特征提取直接作為智能大腦的“可讀物”。

這樣既把識別和推理等智能計算保留在了云端，又讓端側完成了初步的智能化解析，平衡了兩側的成本與效率關系。而云大腦與攝像頭的智慧結合，就是給城市安裝了一層新的“數字視網膜”。

這個技術設想，是希望從計算和視頻編碼的可行性上，將城市的“大腦”和無數“眼睛”結合為一體。而設想想要變成現實，需要建立在端側設備具有優(yōu)化的視頻編碼能力，以及AI領域高強度的視頻特征抽取能力。從而創(chuàng)造一個功能集成，能集編碼和特征編碼為一體的視頻和圖象感知系統。

換言之，軟件層的創(chuàng)新將帶給城市硬件系統更好的成本比值以及更優(yōu)化的效率。與目前大多數產業(yè)方案相比，這套系統的特點在于平衡了理想目標和現實中的可執(zhí)行性：攝像頭完成特征抽取，云端只負責識別和推理。云計算和終端各負擔一部分計算任務，合理分配算力。用更優(yōu)化的視頻解碼技術，以及AI帶來的視頻特征抽取能力，讓整套體系能夠在有限算力與帶寬條件下執(zhí)行。

即便如此，給城市做一場“安裝數字視網膜”的手術也并不容易。

挑戰(zhàn)、路徑與產業(yè)機遇：數字視網膜的未來棋路

想要在新興的城市大腦技術，與中國技術龐大、種類繁雜的城市攝像頭體系之間做出“智慧融合”。雖然具有強烈的必要性，以及技術可行性，但現實中還是要應對眾多挑戰(zhàn)。

比如說，數字視網膜的創(chuàng)新邏輯在于，用視頻編碼標準與編碼技術，換取硬件門檻的降低。而這就要求在視頻編碼技術和機器視覺技術上達成一系列新的突破，讓數字視網膜真正“以內功贏人”。

更重要的挑戰(zhàn)在于，數字視網膜體系，需要端側攝像頭具備相對通用化的視頻處理能力，尤其是AI相關的視頻特征提取能力。根據行業(yè)目前的普遍理解，這需要建立在專用芯片給攝像頭提供更有針對性的AI算力基礎上。這就需要一個從基礎硬件到算法層，再到產業(yè)層的整體配合。

其次，必須正視的一點，是數字視網膜體系不可能朝夕功成。全國龐大的城市攝像頭技術，必須逐步替換。這需要優(yōu)先在現實場景中建立更多邊緣技術節(jié)點，通過邊緣計算來滿足端側AI算力的需求，逐漸向完全的數字視網膜體系過度。并且，如何針對已經存儲的視頻數據進行重新的特征抽取與識別也是個問題，這可能需要具備更優(yōu)能力的視頻編碼軟件來執(zhí)行。

總而言之，我們可以看到“數字視網膜”這場城市大腦的新升級，將牽動硬件、軟件與產業(yè)層的多條線索。而走到現實當中，這為今天的智慧城市、城市大腦等項目提出的第一個挑戰(zhàn)，就是城市大腦類項目整合者、AI算法公司、智能攝像頭廠商，包括芯片廠商和云計算廠商的通力合作，構筑基于數字視網膜目標的新興產業(yè)鏈。

在這個命題中，今天可以看到，計算基礎設施與解決方案供應商、安防硬件廠商、城市大腦項目執(zhí)行者，比如阿里、騰訊、京東等互聯網巨頭，包括機器視覺相關的AI算法公司，都將獲得新的產業(yè)機遇。

同時，如果我們將數字視網膜規(guī)劃的未來城市，看作是智能城市產業(yè)的下一步，那么這個未來變化同樣將為創(chuàng)業(yè)者打開機遇。因為其必然需要建立新的機器視覺任務開發(fā)生態(tài)，并且產業(yè)鏈粘合過程中，需要大量的新的企業(yè)級服務公司。

由此可見，醫(yī)治城市大腦的眼疾，也是一場城市智能產業(yè)升級的開始。據了解，目前數字視網膜體系已經在多個地區(qū)與產業(yè)端口中開始了應用。從學術創(chuàng)新到產業(yè)突破，“智能＋”時代正在構筑越來越多這樣的產業(yè)升級軌跡。

讓城市之眼看到未來的同時，身處城市中的我們，也應該看到未來的腳印。（作者：腦極體）