段爱国认为，2021年智慧运营行业将会在5G以及新基建大潮下得到快速的发展，华为是一家以客户为中心的企业，因此决定用视觉和AI为企业的智慧管理和智慧运营提供服务。

华为机器视觉总裁段爱国展出部分新品 图片来源：华为

在机器视觉领域，目前“好望”已经拥有了前端的摄像机、边缘的视频存储，下一步“好望”也将推出自己的云服务。

秉持着“开放共生、智能共赢”的生态理念，过去三年多“好望”在华为机器视觉部门千亿级研发投入的加持下，已经构建了一个全链条的视觉服务。比如在前端传感器以及智能算法、智能应用上，“好望”拥有120多个应用伙伴以及180多个算法伙伴，其在线交易的算法已经超过150个，甚至还有500个算法正在入驻当中。2018年，“好望”还发起成立了智慧视觉产业联盟，截至目前已经有76家成员伙伴；参与了十多个产业行业的联盟，合作了四十多个标准。

从产业来看，“好望”总结人工智能时代机器视觉的发展方向即为“从给人看，到给机器看”。给机器看还包含有三层维度，分别为“看、存、用”：“看”就是让机器把这个世界看的更准，“存”就是让机器有更多可用的数据，“用”主要是让机器的决策更加高效。

Super Color依托“墨子”系列镜头、“烛龙”系列传感器、ISP算力换图像等产品技术，打造全天候极致图像体验，让人看得更舒适、让机器看得更准；

Super Coding通过精细化ROI（即region of interest，感兴趣区域）分析、视频流像素级分割、分层质量评估、智能精准码控等方式，打造价值视频最长留存方案，弱化视频中的无关信息，传统的1TB空间可以当作3TB存储来使用；

AI Turbo则主要侧重于将视频类AI算子硬件化，从而让硬件能力发挥最大效果；通过增强型推理引擎节省资源消耗，优化算法模型高压缩比，适配复杂的场景化应用。

“好望”此次发布的的各项新品及解决方案简述 图片来源：华为

值得注意的是，“好望”在机器视觉领域也不断的吸收了终端产业链的技术。比如“墨子”系列摄像头引入潜望式镜头模组，将透光分光技术发挥到极致；“烛龙”系列传感器跳出行业传统的RGGB制式，转而采用了终端产业链的图像制式RGBW，从而让整个感光芯片的进光量增加了75%。

机器视觉的标准是什么？

从模拟视频走向数字视频，未来的AI时代，人类的视觉体验还能不能再提升，给机器看的机器的视觉体验又能不能再提升？答案是肯定的。

比如在AI技术的加成下，传统影像行业所面临的白平衡、抗畸变、HDR以及防抖等各项问题均得到了很好的结局。这也是事实证明人工智能技术对影像的体验是能够带来巨大提升。

另外，“好望”此次还为机器视觉发布打分标准MVB（即Machine Vision Benchmark），主要从场景适应度以及识别准确度两个层面对机器视觉产品进行量化评分，用全新思想定义图像未来。

比如旗舰级产品“魔方”双目全彩AI筒型摄像机，该款新品融合了RGBW超感光传感器、DNN ISP实时视频降噪、AI HDR全目标增强、Deblur去运动拖影等一系列黑科技。

在道路车流拍摄场景下，高速行驶的车辆非常容易在拍摄中显现出运动拖影。“魔方”摄影机凭借人工智能技术Deblur，让镜头不再是传统的“追”着车辆走，而是会自动对车辆的运动进行预测，在下一个毫秒的未来“等”车，直接解决了运动拖影的问题。

另外，在产品形态上“魔方”摄影机也采用了广角+变焦的双镜头一体化设计，可以最大化的利旧现有的网杆工作站，降低运营成本；同时通过极致的工程设计能力，在产品成像空间增加64%，光学区间增加33%的情况下，将体积控制在业界同类款型的33%，重量也仅为同类款型的40%，小巧的产品在减轻安装运维难度的同时，还能更好的融入到城市环境之中。另外，“魔方”摄像机通过独创的冷热分仓以及风道散热设计，产品功耗只有20瓦，是业内同行的一半。

“好望”魔方系列桶型摄像机 图片来源：华为

很多车主在夜晚行车时都曾被“爆闪”镜头“亮瞎过眼睛”，“好望”推出的AI超微光摄像机正是为了解决这一问题。此次发布的2.0升级款在去爆闪、去玻璃彩纹的基础上，依托Super Color等多项技术进一步提升了产品的算力，强化了产品对环境感知的变化，使光污染程度相比其他品牌降低超50%。

另一款主打节能的生态型摄像机也是“好望”去年推出的产品，此次推出的生态型摄像机2.0从视觉感知走向全息感知，支持多种配电方式组合，储电能力更强，远程按需唤醒更灵活，感知范围也更广。仅从能耗层面来看，生态型摄像机2.0续航长达255个小时，其搭载的超级太阳能充电技术即便在乌云密布的阴雨天，也足够维持产品的日常使用，待天气好转时便可自行充电。换言之，生态型摄像机2.0仅在夜晚的8个小时中处于真正耗电的状态。

段爱国表示，让机器把这个世界看的更清楚，是“好望”产品拥有的共同特点，机器视觉技术也将致力于用智能赋予机器“看”的能力，开启“机器看世界”新时代。

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