今年和去年不一样的地方，我们还把整个交互方式改了一下。我们除了公有云的交互方式之外，我们与私有云、一体机以及BOX，摄像头、端这个层面进行交付，让我们交付的方式更加完整，也更加灵活。这样一个能力就使我们整个AI开发的环境有了一个很大的提升和可能性。工程化能力之后，你可以把可能变成可靠。但是以后可能还需要一个丰富的资源。因为在AI的开发里面你需要大量的数据，你自己的数据可能不够，为什么不能去享受前人所积累的所有数据呢？另外一点，你要处理大规模数据的时候，包括相关的一些训练、标注，也有很多的需求。这一方面也是一样的，也是需要大量的资源需求。

这边的训练已经完成了，我们看看7：24秒钟，我们可以看到训练完成的模型，功耗是7分28秒，其中4秒钟的差异，是因为这个地方要调度后台的模型过来，大概需要4秒钟时间。我们看一看训练的新的模型怎么样，我们看看可靠率怎么样，准确率92.4%，召回率78.9%，还是非常不错的。而且我们可以来校验一下，把后两个做完。这个模型是不是可靠？我们来上传一个实际的视频，这是在2019年1月8日拍的一个视频，这个视频是一个工厂的视频，我们看看对于安全的生产能不能进行监控，能不能把我们一个普通的摄像头变成一个可以监督安全的摄像头。我们来开始校验没有戴帽子的，系统校验完成，可以看到就可以出具相关的报告了。如果没有戴安全帽的人也标示出来了，就有了一个自己的模型。这个模型一共耗时大概是8到9分钟，而且你是基于百度的平台开发出来的，是基于自己的需求开发出来的。这样一种模式是非常简单的，而且你可以出一个Report，也可以发布出去。如果要检测一下里面的人员，有一个人级别是很严重的，这个人可能要真正去教育他，这两个人级别一般，你也可以提醒一下他要进学习班。在这种情况之下，最后一步就是模型的发布。为什么模型发布呢？你训练好了模型，如果是医院的，你想查医闹，如果是学校的，你为了保证小学生的安全，你需要查找一下小学生中有没有带打和棍子的，都可以自己训练出来，这是非常简洁的。一发布，就可以使自己的摄像头现在就拥有智能化的能力。所以非常简单，也非常简洁。

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