在上海的方舱医院，有一双“眼睛”全天候守护着现场的安全，这就是中国电信的“天翼云眼”，短短一个月时间，上海“天翼云眼”平台规模已达数千线，有力地支撑了抗疫一线的智能化管理。
●“天翼云眼”的AI算法拥有海量的用户场景和数据基础，并在持续优化、迭代和演进中保持技术领先性，既能应对复杂的现场施工环境，也能快速地部署完成视频防控需求，体现了从算法到交付的全流程高效部署能力。
方舱医院是上海当前疫情下的“生命之舟”，但因收治者多、床位密、医护人员工作强度大等原因，更需要高科技手段的助力，上海电信的数千只“云眼”成为许多方舱医院中的“智慧之眼”，协助医护人员管理人员规模巨大的方舱收治点。
与此同时，在园区、酒店和社区等重点管控场景，这些“云眼”同样24小时炯炯有神地维护着安全。
中国电信“天翼云眼”依托于云平台、大数据，通过云端、网络侧、摄像头终端一体化部署和交付的形式，为政企用户更好的提供安装灵活、快速上线、管理便捷、运维一体化、安全性高的综合视频防控服务。值得一提的是，“天翼云眼”中的人工智能AI算法，由中国电信自研，拥有海量的用户场景和数据基础，技术经验积累丰富，并在持续优化、迭代和演进中保持技术领先性。
3月中旬，“天翼云眼”平台在上海推出后，立即收到了来自方舱医院等重点管控区域政企用户的关注，短短一个月时间，上海地区“天翼云眼”平台规模已达数千线，有力支撑了抗疫一线的智能化管理。
“天翼云眼”视频防控解决方案“即要即装”的特性，借助上海电信运营商级的强大装维团队，能够为客户非常快速地部署完成视频防控需求，无论是独门独户的个人家庭，还是数万平方米的大型方舱收治点，“天翼云眼”都能“胜任”。
在复杂的现场施工环境，“天翼云眼”能够最终靠有线G+CPE等多种终端组合来满足多种的网络和电力供应条件，通信杆、三脚架则能让摄像头部署在合适的位置，无死角俯瞰整个监控区域。
更关键的是，对于用户来说，这套视频防控服务的管理界面格外的简单便捷。“天翼云眼”能支持传统的PC大屏方式，多路画面同时播放和探头轮巡以及手机端的“多层级分权分域管理”，不同管理者能够最终靠手机App实时调阅摄像头、接收告警，甚至在手机和摄像头现场之间远程交互对讲。
通过“天翼云眼”的AI智能算法，管理人员一个人就可以管理千路以上视频，“云眼”的智能判别、告警可以实时提醒管理人员潜在的风险。例如，对于非正常进入外场和闯入危险区、重要人员离岗等情景，“天翼云眼”算法均可按预设处置机制进行联动推送响应。
“天翼云眼”视频防控服务一经推出就广受关注，对于数字集成部智能视频中心来说，可谓既在情理之中，又意料之外。
“我们必须匹配方舱建设的‘上海速度’。”数字集成部集成业务管理部/售前支撑中心负责人许云说，方舱收治点建设速度很快，有时两三天就能建成一个，视频防控建设绝不能拖后腿，这给团队带来了很大挑战，“运输、安装、调试，每个环节都有必须迈过去的坎儿。设备不够，我们全国协调资源，从长三角甚至深圳调货，全力打通每个物流环节，保证物资设备供应；同时，为了尽可能派出现场团队进行实施工程建设，我们把负责研发的算法工程师也派到了一线月初，收到浦东电信局传递来的临港方舱医院相关建设需求后，团队中的弱电设计和预算方案专家立刻通宵赶出视频防控设计的具体方案，第二天一早就赶往现场复合、定稿。在施工阶段，视频监控方案专家王峥干脆卷起铺盖来到现场，由于方舱建设现场常常多支施工队齐头并进，所以对于王峥来说，“只有来到现场，自己才安心”。于是，王峥连续3天驻守现场，每天施工直至晚间两三点才回到浦东电信局就近屯兵点休息。
现场支撑团队中还有两位年轻的女员工。为了尽可能抽调专业团队前往一线支撑，数字集成部智能视频中心派出了顾祎赟和刘颖超两位女员工，她们从奉贤等地赶往临港方舱收治点现场后，一干就是一个通宵加一个白天，比男同事都拼，在现场连续“作战”20多个小时后才回到就近的酒店休息。
“我们团队尽力想将两位女同事换下‘前线’，怕她们的身体吃不消。”许云说，但一直抽调不出人手，而且现场也不能缺人，第二天两位女同事回答她：“我们就再撑一下吧，没事的，昨天在酒店睡得挺好的。”
“相比男生，女生在人们印象中总是柔弱的。”许云说，但她们的坚韧品质却深深感动了自己。
除了售前方案团队日以继夜奋战在一线，数字集成部产品研发团队也从产品能力和AI算法支撑入手，按照每个客户需求提供个性化视频防控解决方案。
每当一线团队施工的时候，后端团队必时刻待命，远程支撑设备的开通、配置、联调等。由于现场电力供应、网络条件不稳定等客观因素，摄像头、交换机等设备频频重启，这就从另一方面代表着，工程师要重新配置上线参数，这对项目交付进度带来了不小的影响。
除了远程支撑视频防控平台开通和调试，如果客户提出算法级需求，后端团队就必须冲在最前面了。如某重点防疫客户真正的需求平台可以在一定程度上完成“区域入侵告警”功能，中心算法团队立即组织了5人专项团队，日以继夜，展开对该个性化算法的自研和调试。下午3点接到需求后，团队仅用了10个小时，直至凌晨1点，不仅完成了算法模型的研发，还上线了首批已接通视频流的点位算法，并持续支撑完成所有点位区域入侵算法的批量上线，这也恰恰体现了“天翼云眼”从算法到交付的全流程高效部署能力。
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