为提高人工智能在智慧城市等大型应用中的研究水平，真正做到平安城市、数字城市、宜居城市等，参考美国DARPA机器人挑战赛DRC、NIST组织TRECVID等的经验，有必要组织全国性的智能视频分析技术评测与竞赛，通过公开公平的技术评测来推动智能视频分析技术及其相关（交叉）学科的发展，并通过比赛锻炼研究技术人员和研究生的解决问题能力，适应大数据时代对计算机科学人才培养的特殊需求。

在此背景下，2013年3月24日举办的“智慧城市中的视频分析与评测”论坛中特设置了“专题互动”环节。该环节以圆桌论坛的形式：业内专家发表观点并与场内观众互动，对我国智慧城市建设过程中人工智能应用的问题与挑战进行了探讨、分析与求解。

多位业内专家参与了该环节。其中上海交通大学副校长张文军就视频监控主要技术发展方向进行了深入地分析并发表了重要观点，以下为会场速记。

主持人：下面请上海交通大学张文军教授发言。
　　
张文军：尊敬的各位院士、各位老师、各位同学，大家下午好！

 上海交通大学副校长张文军

 我首先跟各位从另外一个角度进一步汇报一下在视频监控主要技术发展方向上的问题。我汇报三个想法，一个是单独的做内容分析到底是不是可行？我个人做过视频编码，也做过视频传输，也做过视频分析，我得到的印象，如果特别针对最后可以应用的角度，其实辅助信息的有效加入是非常重要的，可能比直线进攻一个最终目标重要得多。上午有很多专家专门说到，其实我考虑对象的事前、事后，甚至是在它周边环境的约束条件的分析，可能对那些动作、行为的认知更加重要，我觉得这两个东西是考虑的最重要的一点。还有一个就是我想跟大家汇报的体会，就是在大数据的情况下，语言翻译取得了很大的突破，这给我们带来的很大的启示，就是如何用好现有的多源信息。现有的信息充分利用好，这是非常关键的。这对我们工作方法的考虑也是非常重要的。我以前学习了传统的方法，我估计现在的年轻朋友们也未必能够接受，我到了德国去，第一个学习的方法就是各种算法的再现检测，我觉得这个再现检测在我们国内也非常少的提。另外我得到的最深的印象就是，我们平时接触的技术，如果真论技术本身，还是从检测技术开始，那个检测技术搞不好是你平时学的开发技术的一到两个数量级的高度，所以以前接触过一些，这个印象特别深刻。只不过到了现在，咱们有这么多的数据，这些数据到底能帮我们做什么，我觉得弄不好是在工作方法上，首先就可以帮我们形成新的研究道路，形成新的研究方法。这个其实在很多的图象库的建立过程当中，现在在网络社会上都出现了很多新的更有效的办法。第三个就是现在有没有更好的信息采集手段？听上去是个偷懒的办法，但是是值得更好研究的，如果有了更好的信息采集手段，可能我们的视频分析就会有颠覆性的重新的改换。所以我们这个环节尽量提出问题，我就把主要内容改成三个问题。

下面我再简单汇报一下智能视频评测研究的现状。现在的有很多的评测方法，结合实用性方面，还有很多动态的评测的方法推出。这里现在能做到的目标，跟上午讨论的一样。现在国际上的智能系统评测项目非常多，名字也非常多，这充分反映了两点，第一，这个事情方兴未艾，没有什么定论，也没有绝对的权威。第二，从国际上看也是比较乱的，大家都可以参加，我们交大所在的队伍也参加过，咱们国内也有很多研究所和大学的队伍参加过，企业的队伍参加比较少，所以我这里就汇报这么一个现状，这个现状在咱们国家很多领域都适用。但是我个人一己之利也很难改变，我们国家经常在不同的领域犯同样的错误，我们国家的各自为政的现象也是非常严重的，各个单位都希望有自己的评估标准，行业也缺乏公认的评估标准。研究机构参与比较多，企业参与比较少，我呼吁咱们在业界也可以在评估方面做进一步的工作，为这个工作的应用奠定更好的基础。咱们国家现在所有的体系都是只管建房子，不管维护房子，这个特点现在还在不断延续。今天大家讲了很多视频分析的技术方面的内容，但是大家对这个评测讲得比较少，实际上它是一样重要的，甚至是更重要的，我们在这方面还需要做更多的工作。

我们现在在评测方面的基础还是很薄弱的，标准也是缺乏的，任务也是艰巨的。如果要真建这么一个评测体系，大量背后的工作、甘当人梯的工作还是非常多的。这里面也有很多原因，甚至行业界定有时候都比较困难，应用的场景跨度也比较大，一牵扯到智能，就没有什么绝对的标准和绝对的顺序，所以这个还是要更多的考虑。包括它的要求也比较高，扩展性到底怎么样，算法和先验知识能不能有效的分离。自动评估的状态怎么样，系统与使用者之间的交互怎么样，是真正做一个可以工作的测评系统所要求的东西。

关于评测思考与对策：第一，意义重大，必须做。第二是呼吁政府的支持。第三，产学研联动。第四，充分利用和法治社会网络等优势资源。