迈入2019年以来，伴随着5G商用化进程的持续推进，继AI Cloud概念过后，“边缘计算”一词目测将成为下一个热点。

在2019世界移动通信大会上，边缘计算、折叠屏手机和5G成为了三大热门领域;百度董事长李彦宏在两会上提交的提案也提到运用智能云、大数据、边缘计算等技术;中兴和浪潮咦先后发布了针对边缘计算的服务器等。一时间，大家似乎都在谈“边缘计算”以及“生态”。

毫无疑问，无论是哪一家企业，在接下来的布局上一定会投入大量精力，海赛亦是其中一员。

时空维度下，解析数据奥秘

海赛智能是一家专注于边缘计算和时空大数据的AI企业，创始人兼总裁沈翀曾任职于富士通集团，主导建设运营江苏省内最早的一批公有云、政务云、医疗混合云项目，在云计算和大数据领域经验极其丰富。

虽然海赛成立于2018年，但团队对AI的研究却不是从这个时候开始的。沈翀告诉亿欧，他们研究人工智能，最早能追溯到2014年。

“我们团队从14年开始摸索，前期主要专注在医疗影像这一场景，研究基于钼靶数据的乳腺癌和基因交叉分析等项目;后来有两年左右的时间，我们都在探索皮肤病理。在公司成立之前，团队陆续接手了一些商业化的落地项目，包括智能零售、智慧交通等。”

沈翀表示，团队在前两年还没有找到特别合适的落地场景，直到发现在图像解析和后端平台上存在一定的商业机会，因此于2018年正式成立公司。

目前，海赛已相继发布了具有独立自主知识产权的拳头产品，包括海赛智脑平台、边缘智能一体机、4G/5G智能摄像机等软硬件产品。其AI与大数据的行业解决方案以视频分析和图像识别两大算法框架为基础，结合了统计、运筹等手段，提供了 AI云服务、软件平台和接口、软硬件整体平台等，覆盖了智能交通、智能城管、智能安全、智能零售，医疗影像，经济统计等多个领域。

拿海赛的智慧城管平台举例，据介绍，该平台综合运用物联网、云计算、大数据等现代信息技术，建设感知、分析、服务、指挥、监察“五位一体”的智慧城管，根据实时和历史监控视频的有效信息，对人、车、物、行为等进行结构化提取，并进行智能分析，实现对群体事件检测、流动摊贩检测、违法倾倒垃圾、占道经营检测等高效识别，并对城市管理报警数据进行统计分析，主动发现城市管理问题，从而建立城管常态化、高效化、长效化的管理模式。

此外，海赛人工智能已与百度、中国联通、中国移动、中国电信、中电科集团、中国计算机学会、爱奇艺、国元证券等公司机构开展了多项大数据联合研究项目，部分成果产业化并进入实际应用。

找准发力点，边缘智能是关键

边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，就近提供最近端服务。边缘计算中的“边缘”是个相对概念，指从数据源到云计算中心数据路径之间的任意计算资源和网络资源。值得注意的是，边缘计算中的“边缘”不限制在边缘服务器这样的边缘节点，还包括网络边缘的摄像头、智能手机、网关、可穿戴的计算设备和传感器等设备。

在安防行业，边缘计算不算新鲜事，最典型的“边缘智能”架构莫过于门禁控制。前端是读卡器及门磁感应开关，边缘是各类门禁控制器，中心是门禁服务器。门禁控制器基于刷卡人的授权信息完成开关门及报警，根本不需要中心服务器的干预，只有跨越门禁控制器的全局触发事件，才需要门禁服务器的逻辑判定。

在传统的云计算技术架构中，主要采用全集中的方式进行云计算中心的建设和运营，资源都集中在总部，或者全球分别部署几个节点，客户通过互联网来使用云计算资源。但是，看似无所不能的的云计算在实际运用中在传输带宽负荷、响应速度、实时性、安全隔离等方面，逐渐显现出了弊端。

较之传统云计算，边缘计算拥有安全性能更高、低时延和带宽成本减少等优势。

海赛此前将自身定位于人工智能与大数据企业，如今在新的定位中出现了“边缘计算”一词。按照沈翀的说法，海赛在设备端不进行发力(毕竟华为海康已经做的很好了)，而是找到更合适的场景，结合深度学习和传统建模的方法，根据实际应用给出一个落地的解决方案。其实质就是主导云边端一体，支持算法模型从云端下发，在边缘端做推理。

“通道毕竟还是会占据资源，有时候前端就直接处理完的东西，也不见得非得把数据放到后端去。”

如果仔细深究的话，边缘计算的概念早在1988年便提出了。沈翀认为，促使边缘计算在这两年走向台前的原因主要有三：一是AI、5G等技术的发展推动了边缘计算的发展;二是市场实际场景中产生了对专业化的边缘设备的需求;第三点即边缘计算可以弥补云计算的一些劣势。

据悉，海赛边缘智能计算就是在边缘计算的基础上，通过自主研发的边缘智能一体机进行部署，提供了多种规格和架构的AI算力支持，并在资源受限的边缘高效部署深度学习模型，包括边缘设备深度学习模型优化，深度学习计算迁移，边缘设备与海赛智脑之间的协同调度等。

其中，海赛智脑从上至下包括了数据业务层、模型算法层和智慧计算层，是海赛与国家级重点实验室合作，集合大数据智能引擎、机器学习计算框架、HPC和AI云应用集成等技术的“一站式”AI赋能解决方案。

由点铺面，紧抓“两个角”

谈到海赛优势时，“接地气”是沈翀重点强调的一个词。

“从个人感觉来讲，我觉得我们比较容易去直接找到终端用户，看到他实际的需求。当然我会优先找寻求行业客户，毕竟我们想做的是行业中的产品。”

在AI技术落地过程中，从业者或许经历过大大小小实际需求与产品功能不匹配的场景与问题，也因此可以看到在一个垂直场景里，与其做技术最好的，不如做最符合市场预期的。

“在安防领域，对于一些客户来说，购买昂贵的摄像头并不是他的选择。他所能接受的可能只是每个月多花十块钱，然后从中获得一些智能化分析的数据。从这个角度来看，企业的产品能‘足够好’到满足客户需求就可以了。”

从这点上看，找准市场需求与打造技术壁垒似乎同样重要。毕竟，如今很多人做项目时会抱着自己的技术足够优秀的想法，在难以接近解决问题时把原因归咎于场景。但是如果从工程角度讨论问题，关注的则是如何把事情做好，将技术作为工具，以取得经济效益为原则，将“复杂问题简单化”，以便于“以终为始”。

沈翀告诉亿欧，找到合适的市场对企业而言及其重要。“任何一个IT企业到最后都会成为一个以数据驱动的公司。不管企业庞大与否，都会转向以数据来提供服务。如果能渗透一个行业，那么企业的体量就能做大;如果企业比较小，也可以在小的细分市场建立起相互信赖的客户关系，做好本地化服务。”

关于今年的规划，沈翀表示会开启市场推广、品牌建设到技术研发的三手抓策略，通过落地一些标杆项目进一步覆盖到更多的行业。从市场来看，将紧抓“两个角”，即长三角和珠三角，将业务覆盖到江苏至苏南市场。