人类社会已经步入了数字化时代，数字化和智能化将继续驱动社会高质量可持续发展。如在智慧农业方面，种植、养殖不再依赖经验提升产量；在智慧出行方面，无人驾驶将成为主流；在智慧医疗方面，人工智能可以进行病灶分析且更加精准；智慧生产方面，生产力将进一步得到重构，生产效率将进一步得到提升；在城市方面，管理，将更加高效；治理，将更加科学；服务，将更加便民。公司是全球领先的以视频为核心的智慧物联解决方案提供商和运营服务商，在保持传统业务稳定增长的同时，在新的智慧物联赛道上追求高速增长。公司以AIoT和物联数智平台两大技术战略为支撑，将人工智能、大数据、物联网等数字技术有效融合于公司产品与解决方案，服务城市数字化创新和企业数智化转型，支撑公司在智慧物联行业的行业地位不断提升。随着人工智能、大数据、物联网等数字技术的飞速发展，人类社会已经步入了数字化时代。未来，数字化和智能化将继续驱动全社会的高质量可持续发展，数智化转型升级已经成为时代主旋律。在此背景下，公司顺应时代发展趋势，坚持以视频为核心的智慧物联解决方案提供商和运营服务商的战略定位，在HOC城市之心的基础上全新升级并发布了Dahua Think#战略，聚焦城市、企业两大业务领域，坚定AIoT和物联数智平台两大技术方向，持续构建以先进技术研究院、大数据研究院、中央研究院、网络安全研究院、智慧城市研究院五大研究院为基座的基础研究体系，不断提升在云和大数据、AI、业务软件等方面的软实力。同时，不断深入洞察行业场景，深刻理解客户需求，聚联合作伙伴，打造共建、共赢、共生的智慧物联生态共同体，共同为客户提供完善的智慧物联解决方案，服务城市数字化创新和企业的数智化升级，助力经济社会可持续、绿色、高质量发展。公司通过聚焦城市和企业的客户价值，深耕细作，形成了“两纵”的业务战略布局。在城市业务领域，公司将AI、大数据、云计算与客户业务流程充分适配，进行数智赋能。与生态合作伙伴一起共建“架构统一、利旧兼容、能力共享、商业开放”的新型智慧城市生态。经过多年的积累，公司在交通、、港口、公共民生、生态环境等行业，洞察细分场景超5000个，开发业务组件超800个，推出行业解决方案200多个。通过这些解决方案的加载，公司努力实现了“社会安全、城市有序、绿色惠民、治理提效”的城市管理新面貌。在企业业务领域，公司将AI、大数据等先进技术与行业数据结合，洞察业务细分场景超3000个，开发业务组件1000多个，累计形成行业解决方案300多个。通过这些方案的加载，公司持续赋能企业的“安全体系、生产价值、经营管理”。基于城市与企业两大业务战略，公司构建了AIoT、物联数智平台两大核心技术体系，形成了“两横”的技术战略。AIoT技术战略将构建领先的感知、连接与控制能力，全面、真实地构筑数智世界：通过对世界的全面感知，精准构建场景；对多元化的数据连接，充分表达世界；对世界的控制与协作，让物成为人的延伸；对局部的实时业务闭环，让边缘智能得以发挥。同时，通过行业软件范式沉淀，构筑起一个体系化的物联数智平台：云联万物，让物联数据按需而聚；视图智能，让视频技术助力行业发展；大数据挖掘数据价值，让数据驱动业务创新。全栈式的AIoT能力与体系化的物联数智平台协同发展，让城市、企业数智化转型更简单。公司以AI、云计算、大数据等核心技术能力为支撑，通过统一的软件体系架构，构建“城市平台2.0”，实现让社会更安全、让城市更有序、让治理更高效、让生活更美好的社会使命；发布“企业平台3.0”，帮助客户优化安全体系、提高生产效率、辅助经营管理。公司高度重视数据安全和隐私保护，始终将其作为公司最高纲领之一，在各平台和方案中不断增强保护能力。公司重视绿色环保和低碳发展，通过产品、解决方案帮助客户实现节能减排，守护青山绿水。2.1技术能力支撑2.1.1场景化AI能力公司将人工智能作为核心战略之一，始终致力于全球领先的人工智能技术创新研究。人工智能发展至今，正由集中产业化向大规模产业化演变。随着产业规模的扩大和产业化的深入，AI需求数量呈爆发式增长，智能化水平要求日益提高。公司围绕感知智能、数据智能、决策智能持续做宽做深，不断提升人工智能场景化能力，加速推进人工智能规模产业化落地进程。目前，公司拥有国家级企业技术中心、国家级博士后科研工作站、浙江省企业研究院、浙江省工程研究中心，人工智能研发团队超过千人，累计获得60多项国内外人工智能算法竞赛评测第一，发表100多篇核心期刊论文，申请1500多项人工智能发明专利。报告期内，公司在人工智能领域获得13项竞赛评测第一，AI领域申请专利600多项，AI智能设备年出货台套数同比增长超80%。全面构建人工智能场景化业务能力2021年是全球数字化转型加速落地的一年，公司持续拓宽人工智能场景化能力，深耕、交通、建筑、电力、金融、制造、石化、物流等20多个行业，新增钢铁、医疗、煤炭、应急等10余个新行业。公司深入客户的生产管理过程，通过技术突破与体系升级，提供丰富的人工智能场景化应用方案，为客户提质增效，实现共赢。l线：以业务场景应用为目标，将大量的算法按行业的维度串起来，形成行业算法方案，给用户带来经营效率的提升和作业安全的保障。目前已经发布了200多个行业算法方案，覆盖了100多个细分行业。比如作业合规算法方案，包括安全帽、工作服、绝缘手套、安全带识别等穿戴合规功能。l网：通过网状的架构，把算法、场景化算法解决方案，按需灵活快速组装起来，统一调度，实现跨业务的智能融合。以城市的大数据服务为例：将水位管理方案、采砂船监控方案、城建管理方案、烟火监测方案等各类垂直业务的智能方案和数据，汇聚到统一的数智赋能平台，并根据业务的需求，灵活调度各类算法，实现数据智能到业务智能的转化。（2）“公司快速定制”、“用户便捷开发”、“通用算法范式”三种模式，快速灵活满足场景化AI需求构建由巨灵平台、算子组件、通用解决方案和行业解决方案组成的四层技术体系，提供了端到端的高效场景化方案定制开发能力，加快推进行业智能化落地。基于传统图像算法和深度学习算法的深厚积累和数年融合创新研究，创新性提出通用算法范式：无需重新训练模型，只需简单注册场景化数据，即可实现场景化智能功能，帮助更多用户更快实现AI应用落地。要实现业务智能，需要算法、产品和平台联合形成一整套的应用方案。海量碎片化、场景化的AI需求，对整体方案的交付周期和开发成本造成了很大的挑战，成为AI赋能千行百业实际落地过程中的重大阻碍。公司基于对行业应用范式的理解，升级算法、系统、应用及平台软件架构：产品和平台无需定制开发，即可自适应适配算能，实现算法发布即整体方案发布，极大缩短了开发周期、降低了开发成本，从原先的厂家定制开发转变为用户按需配置，用户可以根据具体需求选择业务模块。（4）依托巨灵平台，围绕产业化落地持续科研创新，在小目标检测跟踪、单模型多任务、端到端低比特、半监督和弱监督学习等方向取得突破，解决场景化应用挑战随着高清成像、多目拼接、遥感等技术的发展和普及，图像分辨率越来越高。公司通过算法创新，解决了大分辨率小目标的检测、跟踪技术难题，在2021年获得10亿级像素图像目标检测“ICIP-2021 GigaDetection”和目标跟踪“ACMMM-2021 GigaTracking”两项竞赛第一。在视觉领域，算力成本依然很高，控制和降低算力消耗至关重要。公司采用单模型多任务和低比特技术，更快更高效完成推理任务，极大降低了算法的应用成本。以车辆识别任务为例，原来由检测、属性、关键点、识别4个模型共同完成的任务，现在1个模型即可完成，再结合端到端低比特技术，降低算力需求60%。数据规模直接影响深度学习算法的性能，公司通过弱监督和半监督学习技术，减少数据依赖，降低标注工作量，大幅提升开发效率。例如，道路目标分割仅需标注15%的数据，即可达到同等算法效果。在该领域，公司获得了2021之江杯全球人工智能大赛“零样本目标物体识别”一等奖。在对抗攻击方面，公司通过模拟攻击，分析网络和模型的漏洞，并将生成的对抗样本加入网络训练，设计出了具有抗攻击能力的网络和模型，在车牌识别应用中，防御率达到99%。在隐私保护方面，公司使用了“非可逆加密”技术，在不影响算法效果的前提下，去掉肉眼可见的敏感信息，有效保护数据隐私。持续升级巨灵人工智能开发平台要实现人工智能大规模产业化，需要具备高效的端到端方案开发和交付能力。公司持续重点投入打造巨灵平台，巨灵平台是面向开发者的一站式人工智能开发平台，是高效的人工智能科研和工程平台。2017年，公司建成高性能计算中心，2019年发布了全栈算法开发平台，实现从数据管理到方案交付的全链路闭环管理。2021年，公司升级发布组装式方案开发平台，更高效支持海量碎片化、场景化需求。AI算法从开发到落地包含大量重复性工作。为了降低人力成本，业内众多公司投入到自动机器学习AutoML技术的研发，公司基于对AutoML和AI编译器等技术充分研究，结合自身业务特点，研发了半自动机器学习技术SAML。SAML可以根据算法需求自动从经验库中选择最优网络和参数，并结合场景特点进行微调。在同等算法效果前提下，让训练的算力需求和耗时降至业内AutoML的1/1000，同时节省50%的人力，实现让AI开发AI。巨灵平台包含了公司积累的上千个各种场景下的AI算子和预训练模型，实现了组件的即插即用。采用组装式方案设计和低代码方案开发模式，开发者通过可视化拖曳即可构建算法方案，实现数据驱动的算法自动优化迭代和一键式交付，大幅降低使用门槛，提升效率40%以上。在数字化转型浪潮中，众多行业客户利用人工智能技术提升生产效率。人工智能产业化是一个很宽的赛道，公司需要和合作伙伴、客户一起共建人工智能产业生态。公司为不同需求层次的合作伙伴提供针对性的赋能工具，加速人工智能产业化落地进程。AI芯片厂家众多、芯片能力各异，导致算法部署费时费力，公司提供了算法部署工具，为具有一定算法研发能力的算法厂家提供一键优化部署能力。该工具目前已经覆盖了70多类网络结构以及40多种芯片，并交付数十家国内外厂商，助力客户自研算法快速产品化落地。另外，公司针对人工智能开发能力薄弱的客户，提供了人工智能开放平台Jinn Studio。该平台支持客户利用自有数据，训练场景定制的私有算法。Jinn Studio目前已在云睿公有云和企业私有化解决方案中落地。此外，针对包括集成商在内的具备解决方案开发能力的各类合作伙伴，公司还提供了300多个典型场景商用算法方案，帮助客户快速完工智能产业化升级。2.1.2云计算与大数据公司基于云计算和大数据技术，聚焦视频物联场景，以业务为龙头，以实现数据在线、价值计算、业务使能为目标，构建城市级的数据存储、计算、分析、建模、共享等能力。公司以大数据研究院和软件平台团队为载体，持续加大技术创新和研发投入，驱动数据价值链闭环。公司云计算和大数据产品体系构建了以视频为核心的智慧物联大数据平台，包括IaaS层、通用PaaS层、行业PaaS层和DaaS层。公司融合云计算与大数据的技术优势、组件化套件化的弹性架构和对视频物联业务的深度洞察，兼顾软件架构的分层解耦与纵向闭环能力，围绕数据在线、价值计算、业务应用这三个数据价值变现的关键过程，构建以视频为核心的物联数智平台。2021年，公司大数据业务沿着既定方向，不断充实完善业务组件，丰富物联感知接入设备类型，完善算力协同，增强基于云原生的弹性伸缩能力，异构数据处理能力得到进一步增强。主要成果如下：数据在线智联万物，通过敏捷边缘、中心计算、存储的协同，构建智慧孪生基石完善敏捷边缘计算和视图异地多域存储方案，通过以容器云为核心，以敏捷边缘计算、中心计算平台提供云边计算资源，通过统一资源管理平台实现计算资源在线和灵活应用。通过一套统一弹性架构，构建一张具备广泛联接、高可靠存储与高性能访问的数据网络，实现物联感知数据的高效聚合，提高了网络兼容能。