2021年9月14日，第十三届中国深圳创新创业大赛盐田预选赛区暨“科创中国”创新创业投资大会(2021) 盐田分会场决赛在深圳市盐田区大百汇生命健康产业园区正式展开。本届赛事紧紧围绕辖区重点发展的生物医药产业和智慧港口物流产业，采取双赛并行、赛会叠加的方式，筛选出优质的生物医药及智慧港口物流项目和人才。
以下是《“空间+”开启城市管理新智慧周界入侵智能管理系统》项目路演实录，由云现场整理。
感谢各位专家评委，今天由我代表公司给大家汇报，我是总经理罗飞。
首先介绍深圳市鸿逸达科技有限公司，成立于2016年，员工49人，70%是研发人员，核心管理团队3位伙伴合作超过7年，均来自上市公司和创投机构，有超过20年的行业经验。核心技术团队，邵教授是深圳孔雀人才，来自东京大学，有15年的技术研究和应用实践的经验。
我们的核心技术是基于距离传感的空间数据的智能管理和分析技术，基于这个技术来讲，对空间三维数据的智能获取和智能分析，形成城市空间的个体和群体的行为学和运动学的数据应用模型。基于这些数据应用，可以将智慧城市在感知端的数据，实现感知升维，从现在基于二维特征数据为主升维到三维的空间行为学和运动学的数据。
相对于传统的感知技术，距离传感技术在空间信息获取、移动目标增测、环境适应性和大范围的多传感器和领域有明显的技术优势。
通过这么多年的发展，我们已经形成了基于多传感器融合的空间大数据的系统和高实时的场景化的AI算法。我们的系统在交付公安的智慧监仓系统里面，我们实现了45平米空间内62个人同时识别和跟踪，违规行为一秒内监仓内实时语音告警，指挥中心画面实时切换。
我们的产品在技术应用上有5方面的优势，一是高精度定位跟踪能力，在公安部组的测试里面，40米的位置，人体手腕部位的偏差小于2厘米；二是上帝视角的全局视图，通过一个这样的三维实时画面，能够实时展现一个地铁站台、一条道路和一个广场所有的运动特征和活动数据；三是隐私保护，距离传感和距离成像是三维的空间坐标数据，没有颜色和特征信息；四是无感知采集能力，因为距离传感是光学测量的技术，无需携带者携带终端或者是标定物；五是基于AI的识别能力，基于轨迹跟踪识别运动目标的特征，把运动目标特征和不同场景管理规则结合在一起，我们的系统能够实时判别合规违规。
基于此，我们向用户交付6类应用功能，轨迹跟踪、人体技术、合规判别、行为监测、车辆检测和人车冲突检测，其中车辆检测、人车冲突检测、轨迹跟踪，我们用在城市道路较从方面，在深圳的解放路的帝王大厦路口，我们创造了一天机动车通行时间增加150多分钟，行人过街的平均等待时间缩短23.7秒的深圳交警的路口效率优化的记录。
到现在为止，我们所有的产品在前端的智能感知到后端的应用系统，都实现了模块化的交付。现在与主流的云计算和大数据平台可以无缝集成，实际的项目我们已经和阿里巴巴城市大脑完成了系统的集成，在杭州的智能交流项目里面完成了应用的交付。
基于我们的专利分析方法和深度学习，我们主要是拓展了道路交通、精准安防和智慧家居等行业的细分应用场景。
我们研发了两大类，安防类，这些产品都通过了公安部第一研究所的认证，交通类的产品都通过了国家道路交通安全、检验中心的检测，在深圳、杭州、南宁、佛山和西安应用落地。
针对本次盐田港智慧港口的需求，我们推荐5类应用场景，一是周介入侵智能管理系统；二是闸机进出合规管理系统，这主要是解决高效通行的情况下，实现合规的检测；三是安全生产的自动化监督应用场景；四是全感知道路的系统，这用于港区的道路，这是在城市道路使用了4年的空间化的道路动态、交通动态感知的系统，我们基于此系统实现了路口的效率提升，自动化的警示和相关的应用；五是集卡合规智能监测系统，让我们可以实现对车辆整个轨迹过程的跟踪，这个跟踪可以对路径违规、位置违规等。
基于一线研发、一线验证的思路构筑了我们的专利、行业案例和相关的竞争门槛。我们的市场开拓主要是做2G和2B，我们自己做样板项目，行业监管部门做准入许可，通过行业渠道做销售。我们的市场有3阶段，从独立的产品到基于行业的空间数字应用服务，再到基于公共的空间应用服务。
经过5年的发展，我们积累了10项技术发明专利，3项实用新型专利等。
主持人：感谢第二组项目的路演，现在进入评审提问环节，请评委老师对路演项目进行提问。
评审提问：我想问一下，咱们的传感是通过光学、雷达还是其他的技术？
熊伟洋：光学测量的技术，激光雷达是它的一种传感器。
评审提问：能够跟踪多少目标？
熊伟洋：地铁站内的峰值，在我们区里是300个人的同时跟踪。
评审提问：误报率高的问题，这是行业的痛点，你有什么核心技术或者是管理的方式能够解决这个痛点吗？
熊伟洋：这个场景正是我们起步的地方，用户给我们的第一个机会是监狱，当时是3个技术，它的问题是两个，一是高误报，二是不良天气下的漏报，这也是我们技术的应用特点，我们的技术来说，在判断入侵来说，我们和传统不同的是不是单兵判断，也不是单线、单面的判断，而是像视频展示的，我们把周介的物理空间、三维，我们做目标入侵的位置和形态和运动特征，在这个空间里面，除了我们关注的入侵以外，还有维护等各种行为，我们是把这些行为，根据它的轨迹和发生点，以及我们跟海康、相关厂商的联动机制，把这些活动过程数据化，在它的系统里面，入侵是一种事件，巡查是一个事件，检修是一个事件。在实际应用过程中，我们跟传统的报警平台、视频平台都完成了很好的融合。
评审提问：这种深度应用算法需要和下游做个性化数据做时长的调试，如何保护下游的数据安全，用什么架构确保这点？
熊伟洋：您是问到点上了，我刚才提到，我们是一线研发、一线验证的，我们最早做的监狱和公安监所，基于用户的环境研发这套系统，在不同的场景里，包括我们给深圳交委做的项目里面，所有的分析数据全部是在用户的内网里面，我们自己提升的是，在不同的场景下参数优化的经验和场景的适配参数能力。
评审提问：我想问一下，你们公司的技术在贡献中起到哪些核心的作用？因为深圳还有很多路口拥堵，这技术在推广上有什么问题？
熊伟洋：我们在路口上效率的提升，核心技术是做感知，知道这个路口人车物实时的情况，对他们进行连续的跟踪。在效率提升方面，实战方面能够优化好的就是所有的一字人形路口，十字路口最近这3年国内一堆大厂都在做，我们作为初创公司来讲，要短期见效，让用户买单，我们现在做的所有都是一字人形路口的效率优化。但我们也积累了大型路口的数据，今年年底在深圳会有一条道路的项目，我们会尝试做一条道路的数据化，前提是基于我们积累的数据。
主持人：提问环节结束，感谢评审老师的提问，请打分。
各位评委老师请亮分，第二组参赛选手得分依次为：85、85、88、85、92、85、86、86、91。
