我们都知道，AI技术正在以可见的速度被应用于各行各业，然而绝大部分业务场景想应用AI技术，都需要算法工程师根据自身业务的标注数据，来进行单独训练，才能打磨出合适的AI模型。如此一来，如何以最低的门槛和成本，实现AI技术落地变成了行业急需解决的问题。
市场上的AI服务非常多，但是在视觉领域，通用的AI服务主要是基于图像的架构来做的，视频时代已经到来，基于图像的AI架构是否还能被广泛应用？阿里云视频云团队专注于视频领域，所以在针对视频的AI处理方面也有独特的思考和实践。3月27日下午，第51期阿里云产品发布会-智能视觉产品隆重发布，阿里云高级计算专场周源针对图像和视频的AI处理有什么不同？团队是如何基于视频构建全新的AI架构？针对AI大量的数据、训练效果不够好、时间与成本消耗大等痛点，他们如何解决等以上问题做了悉数解答。
一、市场上通用的图像架构是怎样的？
市场上大部分AI的服务，输入的都是图像，也就是图片文件，是基于图片进行处理。在业界，图像的算法比较成熟，数量也较多，从大类来看有图像分类、检测、识别、分割等等。大部分AI服务的架构也是基本类似，一般包含图像算法层、引擎框架层、资源管理层、硬件基础层，之后基于各自的业务领域知识，构建一个面向特定领域的AI推理服务，然后通过API提供对外的访问。
二、挑战：视频与图像的不同
随着现在视频（直播、点播、短视频）的越来越广泛应用，内容从原先的图像分析升级到视频分析。因为复用已有的技术以及架构的改造成本等等因素，一般的AI服务一般会保持现有的框架，不同是把视频转换成图像来进行处理。一般做法是按照固定的时间间隔采样截取视频的图像信息，这样整个服务架构不需要做任何改动，只是在最上面一层增加了视频帧截取和结果汇聚的服务。
当然，这个架构在视频时代就会存在很多问题：
- 时效性差
因为增加了视频截帧和结果汇聚这样的中间操作，所以处理时间长；视频下载下来，处理后图片再上传，网络传输也会导致时效性变差；举个例子，在相同画质下，使用一张张图片组成的视频，和H.264编码的视频，大小的比是10：1，图片是10倍于视频的存储量。 - 稳定性
视频截帧一般会采用开源的FFmpeg，如果遇到问题需要解决，比较依赖于开源社区。比如格式和编码的兼容性、直播、点播中遇到数据异常、时间戳不准、定制协议、分辨率切换、卡死等。 - 复杂性高
把视频转换成批量的图片，就需要对这些临时的图片进行管理，另外还涉及顺序处理、异步操作、网络抖动等问题，需要关注的非核心业务功能就要求非常多，导致业务系统整体的复杂性变高。 - 信息丢失
截帧是一种采样，会引起信息丢失，丢失的信息中很有可能包含了关键图像。另外，截帧的处理是对没有时间信息的图像结果的简单累加，效果也不理想。
既然有这么多问题，基于视频的AI计算该怎么做呢？
三、阿里云解决方案：面向视频的新架构
周源所在的阿里云视频云团队，具有多年音视频编解码、媒体处理相关技术经验，他们推出的面向视频的新架构是：把视频作为第一类对象（First-Class Object）来看待。把视频解码、时间域分析、智能汇聚、音频处理等引入到系统里面来，把视频处理和AI计算有机结合，以面向视频的方式，在视频处理的同时完成AI计算，精简的流程能够大幅度缩短处理时间，从时间维度提升分析效果，并能简化业务架构，让用户聚焦在核心业务的发展上。为用户提供高效稳定、简单易用、功能丰富的视频AI服务。
新架构具有以下几个特点：
- 时效性高
相较于之前多余的截帧、上传等一系列操作，新方案不产生临时图片，同时能减轻存储的带宽和空间需求。能充分利用视频的并行分片机制，大幅度缩短整体处理时间。 - 复杂性低
面向视频的架构，视频处理和AI计算集成在一起，简化了对图片的处理过程，进而简化整个处理逻辑，降低复杂度。 - 稳定性高
阿里云视频云团队是具有10多年丰富视频处理经验的专业团队，兼容性、运维各种问题都不需要用户考虑。 - 效果更佳
对离散的图像结果按照时间的关系进行更合理的汇聚，获得更优的效果。
四、AI应用的痛点和解法
周源团队自研的新架构很好的解决了图像AI架构时效性差、稳定性差、复杂度高、效果不佳的问题。然而在AI的应用上，开发者也会关注到一些其他问题，比如：
目前，分类算法有ResNet、Inception、VGG等等，识别算法有FasterRCNN、SSD、YOLO等等，物体检测、人脸识别算法也有很多，那么如何选择最适合自己的呢？
针对自身业务标注数据，需要大量人力投入，同时真实数据少，采集十分困难，通常需要花费非常多的视觉才能够收集足够多的数据，怎么办？
每次模型训练时间长、反馈慢，训练好的模型更是需要复杂的上线流程，整体业务反馈太慢，怎么办？
智能视觉产品针对关键的数据和时间问题，给出了如下解法：
- 选择最合适的算法
基于阿里巴巴在视频和AI领域的长期积累，已经帮大家选择好了算法，现在推出的是分类和识别，之后将推出更多算法。 - 迁移学习——少量数据快速训练
迁移学习的基本原理是，根据自然图像中的基础边缘、色块、纹理的规律来归纳物体特征，并且通过在浅层网络中复用这些基础特征，来减少标注数据，能以更快的时间、更高的质量生成业务场景相关数据，大幅度减少数据需求，进一步减少计算量，达到缩短新模型训练时间的效果，使业务迭代更快。
- 数据增广——少量数据更优效果
在深度学习层面，在其他条件相同的情况下，数据越多训练效果是越好的。这就产生了一个问题，更好的效果一定需要更多的数据，这需要花费大量的人力去标注。
智能视觉采用数据增广策略，增加数据的多样性，加强模型泛化能力，对图像进行旋转、斜切、仿射变换、对比度调整、色度变化、水平镜像等变换，增加数据量的同时保持增广数据的真实性，实现了少量数据情况下效果增强10-15%的训练效果，同时有效降低标注数据的人力和时间成本。
智能视觉可以帮助零算法基础的用户，快速训练自己领域的定制化模型，仅需要少量标注数据，完成快速的模型生成、增强的场景效果，并将训练模型转换成高可用、弹性可扩展的视频AI服务，让用户能够以最低的成本实现AI技术的落地。
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