赛哈布·汗，Hazen.ai 联合创始人兼 CEO – 采访系列

赛哈布·汗是 Hazen.ai 的联合创始人兼 CEO，这是一家使用计算机视觉和深度学习设计智能交通分析软件的公司，旨在“理解”每辆车的运动。

是什么最初吸引你进入人工智能领域？

在本科期间，我第一次读到关于立体视觉（或双眼视觉 – 从两台摄像机估计深度）的工作原理。这让我对探索计算机视觉更感兴趣。有趣的是，我第一次读到这本书是在我们家乡的传统星期五市场，那里有一个路边小摊卖旧书。我后来在美国获得了这个领域的博士学位。

您之前是巴基斯坦最大的大学之一拉合尔管理科学大学（LUMS）的教授。您的教学和研究兴趣是什么？

当我在获得博士学位后加入 LUMS 时，我建立了该大学的第一个研究生研究实验室，得到了来自一个国防组织的大型资助。计算机科学的研究生课程当时非常新，没有研究实验室。我在 LUMS 教了 12 多年的计算机视觉，并在这个领域有一个活跃的实验室。最初，计算机视觉几乎没有在任何巴基斯坦大学教授，但后来它成为了一门标准课程，实际上，我的很多学生现在也在巴基斯坦大学教授。

可以讨论一下是什么启发你创办了一家专门从事计算机视觉和深度学习算法的视频分析的初创公司吗？

计算机视觉长期以来主要是一个实验性研究领域，产品应用有限。这主要是因为构建产品所需的算法成熟度不够。对于一个产品，图像理解算法必须在各种成像和照明条件下工作，而不仅仅是在一些受控的实验中。我们在实验室的研究生中有一个笑话，当我在 2000 年做博士研究时，如果你可以找到三张图像让你的算法工作，你可以写一篇论文。如果它在三段视频上工作，你会得到一篇非常好的论文！关键点是很多视觉算法只在仔细策划的实验室场景中工作，而不是非常强大。

但现在事情已经改变了。随着 2012 年深度学习的出现，我们在图像理解方面看到了非常快速和令人着迷的进步。当我们看到这一点时，我们觉得现在是时候建立一些真正能产生重大影响的产品了。

Hazen.ai 可以监测哪些类型的交通违法行为？

我们的目标是能够识别道路上所有类型的危险驾驶行为。这是由我们的总体目标驱动的，即减少道路死亡。每 24 秒，就会有人在道路碰撞中死亡，这相当于每天大约有 15 架 787-8 梦幻客机坠毁！所以这确实激励着我们。因此，我们正在构建可以检测不同类型的危险和不安全行为的软件，例如不安全的车道变换、违法转弯、闯红灯或停车标志、阻塞行人过街、不系安全带或边开车边发短信。我们还正在努力为行人和骑自行车者的安全而开发软件的功能，因为道路碰撞中的死亡人数中有超过一半发生在行人、骑自行车者和摩托车手等弱势道路使用者中。

使用计算机视觉监测高速移动物体的挑战是什么？

有两种挑战：第一是计算机视觉算法本身的性能 – 你希望有一个可以在所有照明条件下 24/7 在具有挑战性的交通条件下工作的产品。虽然在这个目标上取得了很多技术进步，但仍有一些国家的道路使用者密度非常高，例如摩托车或行人密集的地区，这对算法来说仍然是一个挑战，难以个别跟踪和理解场景。第二个更大的挑战是将计算机视觉算法转化为一个可以在边缘的有限硬件资源上部署的产品，并且可以轻松监控和管理，即使分布在整个城市。由于计算机视觉产品处理大量视频数据，因此将它们部署在边缘作为物联网设备并有效管理仍然是一个艰巨的任务。

最终用户如何配置软件以适应不同的道路配置？

每个交叉路口都提供一个独特的场景，包括交通量、车道配置和车辆、骑自行车者或行人交互。另外，交通管理人员的兴趣可能是特定的，例如在每个站点识别特定的交通行为。例如，交通警察可能不允许在某个交叉路口进行 U 转弯，以平滑交通流，并且他们对捕获该统计数据感兴趣。这就是为什么我们使软件可配置为不同的场景。当摄像机设置了我们的软件时，我们通过一个简单的过程配置它以满足最终用户在该站点的需求。我们内部构建了一种高级语言，可以简洁地以简单的方式描述感兴趣的交通场景。这使我们能够快速为客户配置站点。

需要什么样的硬件来运行这个系统？

视频分析需要大量的计算能力。我们已经优化了代码以在较小的 Nvidia GPU 上运行，这些 GPU 可以在边缘部署，例如他们的 Jetson 系列，也可以在 Intel CPU 上运行我们提供的某些功能。在最近几年，更加强大的边缘硬件以合理的价格点出现，这确实推动了许多令人兴奋的应用。

是否有任何司法管辖区目前正在试用或使用 Hazen.ai 技术？

我们目前在几个国家进行试验，包括英国、美国、埃及、沙特阿拉伯、巴基斯坦、阿曼、秘鲁，并且我们正在与其他国家的潜在客户进行接洽。

是否有其他关于 Hazen.ai 的信息您想分享？

总体而言，我们认为交通安全技术的进步还不够，考虑到问题的规模。然而，现在是时候了，因为计算机视觉和深度学习的巨大进步，以及相机和计算硬件的廉价可用性。我们将看到更多基于边缘的计算机视觉应用。在未来几年内，这些是推动 Hazen.ai 的基本原则。感谢这次采访，希望读者能够通过访问 Hazen.ai 了解更多信息。