注：赛特斯系天堂硅谷所投资企业 

近日，英特尔人工智能大会（AIDC）深圳站和2019全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR） 同期举行，英特尔基于硬件、软件以及生态合作等多维度全面展示了自身AI战略，详细介绍了英特尔专门针对深度学习应用推理场景开发的开源工具包OpenVINO，并在现场帮助开发者解答和操作AI实践难题，全力助推AI技术从实验室转向商用落地。作为英特尔人工智能构建者计划的重要成员之一，赛特斯分享了自己与英特尔合作推动AI落地的两项重要成果。

面对国内数字化转型浪潮，赛特斯及早布局人工智能领域，凭借着自身敏捷的多云混合架构以及更先进的数据治理方案，正在帮助越来越多的企业发掘自身的数据潜力，启迪更多智慧解决方案，为行业和企业客户开启AI业务创新之路。其中，在电网领域，赛特斯与某电网公司针对危害性较强的线下钓鱼触电隐患，研发了电网防钓鱼触电隐患监控系统；在交通领域，赛特斯与某国家海事局共同研发了海事智能船舶统计系统。

以上实践案例均采用了英特尔OpenVINO工具套件，不仅为赛特斯带来了硬件性能的大幅提升，同时也在应用部署和算法方面进行了有效优化。可以说，英特尔全新AI架构+赛特斯垂直应用是双剑合璧的绝佳组合，不仅为当下AI领域提供了绝好的合作模式，同时也为AI探索垂直行业应用贡献了宝贵的实践经验。

以AI之力 杜绝“钓鱼触电”事件

与消费领域的AI智能产品不同，在垂直行业领域，AI正在改变传统的生产方式。根据有关资料的统计，每年因为钓鱼触电引发事故有100多起，约占总触电事故的1/3。为了减少此类事件发生，赛特斯联合电网行业着力解决一直以来令人痛心疾首但却无法彻底杜绝的“钓鱼触电”事故。

赛特斯与电网公司合作开发了钓鱼监控系统，一旦监测到河边电网线路下有人钓鱼就会进行广播劝离。钓鱼监控系统在2019年4月部署上线，到7月一共驱离了280余位电网线路下的钓鱼人员，钓鱼监控系统监控范围内没有再发生钓鱼触电事件。

赛特斯信息科技方案架构师蔡旭阳表示，这套电网防钓鱼触电隐患监控系统选用了英特尔OpenVINO工具套件，对比数据显示，在英特尔架构的CPU上深度学习目标检测算法的计算速度，较通用版本深度学习目标检测算法计算速度提升了26.1倍，保证了系统的灵敏度和反应能力，真正使深度学习在边缘设备上部署应用成为现实。

AI为交通领域带来的价值也不容小觑。如今，船舶流量趋于饱和，为了减轻海事值班人员工作量，有效提升船舶统计的准确性，赛特斯与某国家海事局共同研发了海事智能船舶统计系统。

该系统主要实现三类功能，一是分江面上下行自动统计过往船舶数量，二是船舶行为规范性统计，三是危化品船舶全航程跟踪检测。此外，该系统还提供检测视频质量的运维功能，能实现在无需人工干预的情况下全天候运行。据蔡旭阳介绍：赛特斯推出的海事智能船舶统计系统方案可用于监控与统计客流量、车流量及船舶流量等目标，同时实现违法违规行为的及时报警和隐患防范。

该系统也是基于OpenVINO工具套件，带来的提升主要包括三个方面：第一，硬件端的提升，前端部署了带有计算功能的智能摄像头可以节省了很多服务器硬件的采购；第二，部署方案的优化。以前将所有的算法全部部署在中心分析服务器上，负载很高，运维压力大。云边协同的部署方案更加提升了设备性能；第三，算法性能方面的优化。在英特尔架构的CPU上，深度学习目标检测算法的计算速度较通用版本深度学习目标检测算法计算速度提升了二十多倍。

（转载自：赛特斯官方微信公众号）