今天，華為機器視覺推出“魔方”雙目全綵 AI 筒型攝像機、AI 超微光 2.0、全息路口 2.0 等七款新品，同時推出機器視覺產業影象質量評價標準，併線上探祕背後墨子實驗室。

華為機器視覺總裁段愛國稱，他相信今天釋出會標誌開啟一個新時代，雖然華為業務規模還不是業界老大，但願意為業界發展做更多呼籲。

據稱，開放作為武器，華為在前端物聯網感測器支援全面開放接入，在軟體層面已與 120 多家應用夥伴、180 多家演算法夥伴達成合作，在行業標準層面已參與世界各產業聯盟合作了 40 多項行業標準。

01. 推出新標準，像智慧手機一樣給攝像頭打分

段愛國以智慧手機話題引入 —— 智慧手機競爭激烈，每個企業都說自己好，但長時間沒有標準。直到 DXOMARK Camara 標準的誕生，手機影像有了統一的評價標準。回顧華為 Mate 30 Pro 到 Mate 40 Pro + 手機迭代，三個月左右 DXOMARK 得分從 123 分到 139 分飛昇，影象視訊體驗實現得到市場認可。

而當下，機器視覺產業還沒有一個評價標準，為此，華為提出 MVB（Machine Vision Benchmark，機器視覺基線）。

該標準主要聚焦兩方面：1、場景適應度。2、識別準確率。段愛國稱，該標準從去年發起，目前得到了中國安防協會等很多業界組織支援，現在已經立項。

為使這個標準投入使用，華為推出專業實驗室用機器人進行測驗。段愛國稱，這不同於傳統安防中，讓人去戶外進行盲測。這個實驗室稱為墨子實驗室，已於去年年底在杭州建成。

會上，華為首次公佈墨子實驗室的內部情況。可以看到，將相機裝在移動機器人上，在幾大關卡中跑一圈，就可以獲得打分。

02. 釋出七款新產品：“碳中和”攝像機、平價版 AI 超微光來了

會上，華為今天釋出七款產品，向“給機器看”發力。

段愛國認為，當下視覺產業發展面臨挑戰，那就是從拍給人看到給機器看。而這個打引號的“看”下，又包括看、存、用三個環節。在三個環節中，機器視覺需要讓機器看的更準，可用資料更多，決策更高效。

基於這樣的出發點，本次釋出的七款產品包含六款 2020 年釋出的一代產品的迭代，和一款全新 AI 軟體定義攝像機。值得一提的是，本次華為機器視覺每款產品都推出高階、經濟等多個可選款型。

1、“碳中和”攝像機：佈設 5 萬路相當於多種 3700 棵樹

魔方是本次華為釋出的最重磅全新產品，是一款兼顧全景和細節、全天候智慧攝像機，能實現全目標感知，易於部署。

魔方配備一個全景 F1.0 大光圈的墨子攝像頭，和一個控細節的變焦攝像頭，兩鏡頭協同。

在行業中智慧攝像機過去需要 2.5~3 米立杆，難以在城市中常見的 4.5~6 米立杆上實現結構化識別。考慮這一場景，魔方通過變焦鏡頭及 AI 演算法，基於 4.5~6 米立杆實現全結構化，避免立杆再造成本。

魔方採用 RGBW 燭龍系列，也就是在紅、綠、藍光中增加白光，首次將紅綠藍白超感光晶片感測器，這種智慧手機採用的感測晶片，用到智慧安防領域。魔方使得進光量增加 75%，段愛國稱其為低照全綵新標杆。

魔方通過深度學習演算法，能夠對影象、視訊進行降噪，支援曝光調優、多幀融合及 AI 運動預測。此外，魔方體積小巧，據稱成像區空間增加 64%，但體積僅是業界同款形鵝 1/3，重量是業界同款 40%。

段愛國稱，魔方還是一款“碳中和”攝像機。它採用冷熱分倉設計，AI、通訊等發熱模組放在後端，光學模組放在前端，提升表面對流換熱係數 1.5 倍。據稱在城市佈設此類 5 萬路攝像頭，相當於多種 3700 棵樹。

段愛國稱，秉著“看準一個城牆口，火力全開”的目標，魔方系列本次一口氣釋出全系列五款產品，提供高中低端不同選擇，其中四款 3.31 號上市。

在 MVB 的得分方面，墨子實驗室測試得到，魔方系列最高得分 98 分，高於業界其它產品。

2、AI 超微光 2.0：去年是“保時捷”款，平價版來了

華為去年釋出了 AI 超微光 1.0，致力在低照度環境解除爆閃燈困擾。段愛國稱 AI 超微光 1.0 已在全國 20 多個以上專案應用，在 80 場正面 PK 全勝。

一年來，華為 AI 超微光攝像機主要有三方面升級：

（1）在演算法方面，車牌識別率達 99%，車輛屬性準確率提高到 97%。

（2）在補光方面，推出三合一補光燈，據稱工程效率提升 100%、光汙染降低 50%。

（3）在產品多樣性方面，段愛國認為去年釋出的 1.0 更像“保時捷”版，本次推出四款 2.0 產品，匹配算力不同，面向場景不同。根據不同照明條件，有不同價效比選擇。

根據墨子實驗室測量，華為 AI 超微光最高達 97 分。段愛國對此表示，業內廠家難以與華為比較，就連經濟版都比業界已有產品更強。

3、火眼 2.0：觀測方圓 10km 火情

回顧去年釋出的火眼 1.0，這款火災檢測攝像機能實現 5km 的可見煙霧檢測、熱成像檢測。2.0 版本則針對 20~30% 廠家需要的 5km 以上監測。

火眼 2.0 相比於 1.0 具有以下四大更新：

（1）算力升級，2TOPS 算力提升至 4TOPS。

（2）檢測距離從 5km，提升到 8km 及 10+km 版本。

（3）場景語義更精準，在監測建築、天空、湖泊等事物的能力提升。

（4）演算法升級防誤報，能夠 AI 去霧、雲體識別等。

4、四無生態攝像機 2.0：無電無網環境下，超長待機 30 天

2020 年華為推出無網、無電情況下仍能使用的四無生態攝像機，打破攝像機佈設的空間物理限制。據稱 1.0 已經覆蓋全國 15 省，2000 多站點。

段愛國稱，據甘肅電力某客戶稱以前檢查輸電線路都需要派人開車、無人機去檢查，現在佈設四無攝像機，一切盡在眼前。

2.0 相比 1.0 有以下四處提升：

（1）在供電方面，從七天供電，提升到最高實現 255 小時（超 30 天）持續工作，儲電更強。

（2）在充電方面，即使持續下雨，只要有太陽光，就能充電，抵消同時所用電量。5W 光能利用零提升 60%，真正耗電的只有晚上。

（3）在喚醒模式方面，實現雷達 + 定時的同時，增加遠端按需喚醒。

（4）在感知方面，實現母機 + 子機結合，支援第三方感測器接入。

5、IVS3800：1.0 已交付 750 多個專案，2.0 效能翻倍

2020 年 IVS3800 推出的解決盒子堆疊問題，同時演算法、應用更開放。據稱目前，IVS3800 已在 750 多個大型專案交付。

2.0 升級主要體現在：

（1）採用超級編碼技術，存的更多。

（2）採用大比例彈性 EC，存的更穩。據稱第一次將華為高階儲存技術，遷移到 IVS3800。

（3）採用 IEF 雲邊協同，用的更“廣”。把華為雲生態能力，下沉到邊緣側。

（4）基於 AI Turbo，用的更“準”。實現人體、車輛、非機動車、目標四合一全結構化演算法，過去需要 3~4TOPS 算力，如今只需 1.25TOPS，同時準確率提升。

超級編碼、AI Turbo 技術被段愛國認為是華為機器視覺創新的“根技術”，在後文將詳細解讀。

6、IVS1800：1.0 已落地上千專案，2.0 首創支援熱插拔

相比於 IVS3800，IVS1800 體積更小一些，適合園區邊緣等場景。據稱目前落地已有上千專案，適配 20 多家演算法廠家。

IVS1800 2.0 也類似地升級了邊雲協同、超級編碼。不僅 SDC（軟體定義攝像機）可以從雲端取演算法，邊緣盒子也可以。段愛國稱，華為正在打破一個攝像機、一個盒子、一個演算法的煙囪，就像智慧手機從功能機到智慧機變革一樣。

IVS1800 2.0 支援熱插拔。據稱這是將華為高階儲存合伺服器技術，下沉的 IVS1800，支援線上更換不間斷，據稱也是業界首創。

本次華為釋出三款 IVS1800 產品，目前一共 6 款產品實現全場景覆蓋。

7、全息路口：1.0 主要瞄車，2.0 識別綜合人與車

回顧全息路口 1.0 攝像機，實現了視覺和雷達擬合，對路口進行精細化管理，據稱目前已在上百家專案、千個路口完成部署。

段愛國稱，2.0 的打破了 1.0 的一些約束限制，進行升級：

（1）路口全要素採集。相比於 1.0 主要瞄準車，2.0 更注重將車、人綜合考慮，因此算力、演算法也面臨更高要求。

（2）路口型別變多。1.0 主要聚焦十字路口、丁字路口，2.0 面向 x 型、T 型、Y 型、立交、超大路口燈更多地形。

（2）四無生態攝像機的無線組網技術也引入到 2.0，減小對工程條件約束。

段愛國提到做交通卡口機器視覺的初心，希望從全息路口到全息路段，再到全息路網，最終城市全要素感知時，才能實現全場景智慧交通。

03. 做機器視覺，華為具有三大創新“根技術”

清楚了“給機器看”的產業方向後，段愛國稱，華為的思考是：“我們的根在哪裡，做出怎樣的差異化。”

段愛國認為華為機器視覺在看、存、用層面，分別具有以下三大根技術：

1、SuperColor：聚焦攝像機三大環節，讓全天看的清

攝像頭包括鏡頭、感測器、ISP 晶片三大關鍵環節，華為終端多媒體技術部也是從這三個環節打造全天候影象體驗。

在鏡頭層面，華為打造墨子系列鏡頭，如暢銷產品“二郎神”機型就用到此鏡頭，採用潛望式模組，兼顧透光、分光；

在感測器層面，華為推出“燭龍”系列感測器，將智慧手機領域的 RGBW 燈技術率先用在安防領域；在影象 ISP 方面，華為提出算力換影象，實現防抖、透霧、去拖影等效果。

華為具有 5000 多個音視訊專利，據稱是取之不盡用之不盡的寶藏。

2、SuperCoding：1TB 抵 3TB，原 30 天視訊可儲存 90 天

在視訊影象儲存方面，華為是 H.264、H.265、H.266 的主要貢獻者，通過 SuperCoding（超級編碼技術）使價值視訊長期留存。

SuperCoding 支援精細化 ROI 分析、視訊流畫素級分割、分層質量評估、智慧精準碼控，據稱使得 1TB 記憶體可以抵 3TB，原 30 天視訊可儲存 90 天。

3、AI Turbo：AI 優化，1TOPS 當 2TOPS 用

在視訊的“用”層面，段愛國稱華為的根技術在於 AI Turbo。段愛國舉例稱，相比於行業其它產品 1TOPS 可做 20 各目標檢測與抓拍，華為產品基於 AI Turbo，可以做 40 次監測，1TOPS 當 2TOPS 用，以此提高算力價效比。

隨著算力成為珍貴資產，華為將視訊處理運算元硬化到晶片中，以此提高效率。在推理引擎上，提供增強推理引擎。在模型演算法推理打包中，支援蒸餾剪枝，降低算力消耗。

04. 結語：華為機器視覺產品矩陣擴大，進入鋪開落地關鍵年

本次，華為機器視覺闡述了對未來產業方向的判斷，提出“給機器看”這一重點，並解讀了華為從看、存、用三維度的創新“根技術”，提出行業標準 MVB。

創新背後，華為也率先踐行，一口氣釋出七大產品，既迭代了去年的新品，又推出具有碳中和特色的全新的 AI 全綵雙目產品。

時隔一年，在本次華為機器視覺年度釋出會上，我們看到華為再次把智慧攝像機發布做成了手機發不一樣的“黑科技”創新展。華為機器視覺產品落地已在起步，今年應該會是其產品鋪開落地的關鍵年。