前段時間，韓國頂級圍棋棋手李世石和谷歌機器人AlphaGo（俗名“阿爾法狗”）的五番對弈決戰(zhàn)，吸引了全社會的關注。最終李世石1:4不敵阿爾法狗，但本次決戰(zhàn)意義重大：一是激起了人類對學習圍棋的熱情，據聞韓國在一周內有10萬人報名學習圍棋；二是引發(fā)了社會對人工智能攻克“人腦的最后堡壘”的大討論。
俗話說，內行看門道，外行看熱鬧。對IT業(yè)來說，這其實不算外行，因為阿爾法狗擊敗李世石的“三板斧”是蒙特卡洛算法、深度神經網絡和自我學習，這些都是IT業(yè)研究的熱點。深圳中興力維技術有限公司（以下簡稱ZNV中興力維）CTO曹友盛博士在賽前預測阿爾法狗會勝出，而ZNV中興力維的當前發(fā)展和未來布局，正是深度機器學習的一步步進階。
深圳中興力維技術有限公司首席技術官曹友盛博士
機器學習的三種類型
ZNV中興力維曹友盛博士接受C114采訪時認為，“深度機器學習分三種：督導型、半督導型、非督導型。將海量的棋譜(模型)植入機器，依據模型對弈可以理解為督導型；不斷在下棋過程中學習對手的棋路，以及充實提升原有模型庫，是半督導型；完全自我學習棋譜，產生新的圍棋模型是非督導型。事實上，阿爾法狗并沒有很深厚的圍棋功底，但是卻可以在與李世石的對弈中不斷學習和提升棋力，應該屬于半督導型，也就是處于不斷自我學習和認知轉換的演進過程。”曹友盛表示。
回到視頻監(jiān)控領域，監(jiān)控系統(tǒng)通過海量的感知器不斷采集數據，將采集到的數據進行結構處理，并與預先設定的模型進行對比，從而提出告警預警、人臉識別、異常提示，這就是督導型機器學習的應用；而將采集到數據進行非結構化深度學習，預判結構化數據之外可能出現(xiàn)的現(xiàn)象，從而建立起新的結構化數據模型，這一類分析是半督導型機器學習。
如果所有采集到的數據和視頻不做結構化處理，讓機器運用蒙特卡洛算法、深度神經網絡等各種自我深度學習方法，從雜亂無章的數據湖中去發(fā)現(xiàn)那些人類還不沒有認識到的數據結構，從而建立一個新模型、新的數據結構。這就是大數據機器深度學習所能產生的巨大價值，也是ZNV中興力維目前致力研發(fā)的方向。
根據市場調研機構IDC之前的預測，到2020年全球數據總量將超過40ZB(相當于4萬億GB)，其中醫(yī)療數據增長99%，政府數據增長94%，公共事業(yè)數據增長93%，傳媒數據增長97%，這將是海量的數據。“IBM的統(tǒng)計顯示我們有80%的大數據是非結化的數據，也就是沒有得到完全利用，是人類無法理解的，只有通過機器的深度學習才能挖掘出數據的價值。” 曹友盛博士表示。這個過程我們通常稱之為認知轉換過程，而由認知轉換帶來的商機，我們稱為認知商業(yè)。
目前，許多還未被認知的非結構化數據存在浪費問題。曹友盛博士說。“許多行業(yè)將海量數據流結構化和提煉存儲后，扔掉了大量還未被認知和關聯(lián)的原始數據。一個真正意義上的大數據機器學習不但要處理結構化的數據，更需要從非結構化數據中發(fā)掘出那些還未被結構化的信息，這才是未來大數據發(fā)展的關鍵。”
ZNV中興力維的今天和明天
審視ZNV中興力維的歷史、現(xiàn)狀和未來，曹友盛博士給出了一個公式，昨天：PE=PE，VS=VS；今天：PE+VS+ITSM+FRP=DCIM；明天：DCIM+IoT+DT=PEIM（PE即動力環(huán)境監(jiān)控，VS即視頻監(jiān)控，ITSM=IT系統(tǒng)管理，F(xiàn)RP=基礎設施資源管理，DCIM=數據中心基礎設施管理，IoT=物聯(lián)網，DT=數據技術，PEIM=動環(huán)及物聯(lián)網綜合管理）。
曹友盛博士解釋，在過去，ZNV中興力維專注于動環(huán)監(jiān)控管理和視頻監(jiān)控產品的研發(fā)，這是兩個相互獨立的產業(yè)。隨著數據時代的到來，企業(yè)的數據機房、電信運營商和互聯(lián)網公司的大型數據中心（IDC），無時無刻不在存儲和管理著大量的數據資源，而IDC需要配備大量動力環(huán)境設備和視頻監(jiān)控系統(tǒng)來確保IDC的正常運行。因此，ZNV中興力維提出在公司原有產品動環(huán)監(jiān)控（PE）、視頻監(jiān)控（VS）基礎上加入IT系統(tǒng)管理（ITSM）和基礎設施資源管理（FRP），開發(fā)出一套數據中心基礎設施綜合管理系統(tǒng)（DCIM）。這套系統(tǒng)可以通過千萬個感知設備采集到海量數據，并運用數據技術（DT）和機器深度學習，實現(xiàn)對動力和環(huán)境設備的監(jiān)控管理，以及對IDC資產、容量、安全、效率、質量、人員、故障、運維等進行跟蹤管理和模型分析，從而為IDC提供一個高度自動化的、高效高質的、節(jié)能減排的，7*24小時無間斷的運維管理。這也是中國制造2025和工業(yè)4.0的主要宗旨。
ZNV中興力維的明天，則是PEIM，即動環(huán)及物聯(lián)網綜合管理系統(tǒng)，在現(xiàn)有的DCIM上增加數據技術（DT）和物聯(lián)網（IoT）。在賦予所有感知設備一個獨一無二的IP地址后，PEIM可以對所有設施進行大量的有標記的數據采集，數據在經過清洗整理后，被傳送到ZNV中興力維的“深度認知（Deep Recongnition）”機器深度學習引擎進行學習和認知。而ZNV中興力維將提供兩種機器學習方法，一種是基于云端的機器學習，客戶可以將數據傳輸到力維云的“深度認知”進行機器學習，產生的數據模型返回客戶中心后，幫助客戶改善其現(xiàn)有運營結構。另一種是內置的ZNV中興力維微型“深度認知”機器，這個內置學習基于客戶端，數據可以進行就地采集、就地學習、就地產生數據產品，從而改善運營結構。
進入2016年，人類開啟了全新的認知學習商業(yè)模式。ZNV中興力維在2015年的安博會上率先提出非結構化數據的認知轉換概念：通過機器深度學習挖掘出未被人類認知的大數據信息。”
可以說ZNV中興力維的未來是基于物聯(lián)網（IoT）和數據技術（DT）的。當然我們并不是什么都去做。ZNV中興力維一直以來都是國內動環(huán)視頻監(jiān)控的領軍企業(yè)，因此我們會聚焦于動環(huán)基礎設施，提供一個從數據采集，到數據處理和數據學習的物聯(lián)網及動環(huán)綜合管理系統(tǒng)的解決方案（PEIM），幫助客戶管理數據中心的運行，實現(xiàn)高效、綠色的動力環(huán)境。“未來，我們通過累計數據建立管理模型，并從機器不斷采集的數據中改善運行模型，而且我們還可以利用ZNV中興力維20年來專注動環(huán)監(jiān)控累積的數據，為客戶提供預警模式、數據運行規(guī)律和設備維修診斷等服務。”
服務鐵塔和IDC（大型數據中心）
具體到市場層面，隨著中國鐵塔公司成立，鐵塔公司也變成了ZNV中興力維動環(huán)監(jiān)控的主要客戶之一。基于在動環(huán)監(jiān)控市場多年的領先地位，ZNV中興力維已經是鐵塔建設的領航者，針對鐵塔150萬個基站產生的統(tǒng)一監(jiān)控、節(jié)能減排、綠色動環(huán)等需求，提供對應服務并共同探討站點管理的新技術和新模式。2015年3月，ZNV中興力維針對鐵塔公司推出更具競爭力的新一代動力與環(huán)境監(jiān)控數據采集單元“維塔士（Vitas）”，一經面世即贏得中國鐵塔公司基站動環(huán)產品最大訂單合同2億人民幣，取得了該市場份額第一的好成績。“今年以來，這個勢頭繼續(xù)保持增長勢態(tài)，我們的生產線在春節(jié)期間仍然在繼續(xù)生產。”曹友盛博士表示。
2015年10月，在IDC領域，ZNV中興力維推出新一代“IDC智慧數據中心綜合管理解決方案(維統(tǒng)管)”，采用創(chuàng)新的“211”（兩端一線一平臺）架構設計，實現(xiàn)大數據的采集、整合、傳輸，通過PC瀏覽器、移動終端APP、微信等多種方式對平臺進行訪問及數據交互，支持二次開發(fā)，在供電保障、智能安防、智能樓宇、容量管理、資產管理等方面為客戶提供整體解決方案。目前ZNV中興力維已成為IDC基礎設施的主要建設者之一。
布局“大數據”
安防產業(yè)迅速邁向大數據化，從世界知名IT企業(yè)思科（Cisco ）的高管“空降”到ZNV中興力維曹友盛博士深有感觸：“我認為安防行業(yè)的技術潛力非常深，中國安防產業(yè)趨勢從IT轉向DT，正需要大數據層面的突破，大數據也讓ZNV中興力維不再局限于安防和動環(huán)監(jiān)控，而是從產品制造商轉向軟件平臺供應商，從軟件供應商再到綜合解決方案供應商，為用戶提供基于物聯(lián)網的基礎設施和數據服務。”
曹友盛博士透露，從人才儲備方面我們也在積極響應這一發(fā)展布局。ZNV中興力維位于南京的研發(fā)中心正在大量招聘各類工程師和研發(fā)管理，不斷開發(fā)、完善機器學習、人臉識別、行為分析、數據采集、數據分析、數據模型、智能分析和機器決策等大數據技術，為物聯(lián)網時代的發(fā)展儲備研發(fā)人才。
另一方面，由于運用機器深度學習和認知轉化作為輔助開發(fā)和輔助設計，ZNV中興力維可以大大加快工程師的成熟度和專業(yè)知識的擴充能力。“未來基于機器學習的認知系統(tǒng)，將大大簡化工作效率，讓年輕的工程師在ZNV中興力維快速成長，與此同時，公司也將獲得更快的發(fā)展。”曹友盛博士講到。
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