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人工智能在安防产业的落地 推动着安防智能化的进一步升级

来源:网络整理更新时间:2019-06-01 09:56作者:佚名
[摘要]每10.9小时就会诞生一家人工智能企业,当下的人工智能若要用一个字来形容,那就是:“火”!不过,这股火究竟是真火还是虚火?在近日举行的投资家网·2017中国股权投资年度峰会人工智能分会场上,业内人士坦言,人工智能确实存在泡沫,很多企业价值被高估。不过,经
华强智慧网讯

  每10.9小时就会诞生一家人工智能企业,当下的人工智能若要用一个字来形容,那就是:“火”!不过,这股火究竟是真火还是虚火?在近日举行的投资家网·2017中国股权投资年度峰会人工智能分会场上,业内人士坦言,人工智能确实存在泡沫,很多企业价值被高估。不过,经过了2017年的火爆之后,业内预计,2018年将是人工智能价值回归的一年。这一年,人工智能企业会积极寻找合适的应用场景,探寻商业化落地。

  人工智能在安防产业的落地 推动着安防智能化的进一步升级

  人工智能在安防产业的落地,推动着安防智能化的进一步升级,同时也带来了这个产业边缘的对外延伸。随着人工智能在安防领域应用的深化,这个产业也吸引着越来越多AI企业的入局,尤其是计算机视觉企业,作为天生的算法厂商,他们的进入,也开启了安防与AI企业在安防人工智能时代关于积淀与基因的较量。

  安防视频监控从“人眼查看”发展到机器自动分析识别并结构化处理,得益于人工智能、云计算、大数据等技术的迅猛发展,其中安防领域最为核心的人脸识别、车辆特征识别、行为识别等应用汇聚着大量的人工智能算法,也正是在这样的产业技术结构之下,AI企业凭借领先的算法优势在安防领域积累起了不可小觑的影响力,在谈到人工智能在行业市场的发展时,传统安防企业和AI企业各自扮演的产业角色自然成为绕不开的话题。

  打破产业角色局限

  从业务目标上看,安防企业与AI企业有着共通的地方,都期望于能够为用户提供更加智能和完善的视频解决方案,而基于这样一个共同的目标,他们的着眼点落在了不同的环节,分别站在了产品和技术的两端。

  传统安防企业的业务重点更偏向于设备研发制造、解决方案与系统集成,AI企业则更专注于芯片和算法技术研发。安防人工智能从技术走向产品再到解决方案,这两大产业角色之间的业务势必将会逐渐融合。算法厂商开始着手朝产品端延伸,完善自有产品和服务体系。而大型安防企业为了优化其智能安防系统应用效果,不在芯片和算法上受限于人,巩固其市场话语权,也将在组建自有人工智能算法团队方面投入更多精力。双方各自补齐短板,才更有可能塑造企业的综合竞争力。

  而目前这些趋势已经在行业市场有所体现。值得一提的是,在目前的市场环境下,能够同时拥有AI和安防双重深厚资源的企业,更有能力打破产业角色局限,无疑是时代的幸运儿。当然,他们也真实存在,未来也必将锋芒毕露。

  补齐短板融合发展

  然而安防产业并不像其他的制造类行业,它本身是一个多层次、多区域、多领域的复杂行业,机会虽然很多但也分散。AI企业和传统安防企业要想在智能安防时代长盛不衰,都需要补齐短板,融合发展。

  AI企业想要进入到安防市场来做深做透,还需要面临两大难题:

  一是产业经验的问题。AI企业大部分以人工智能算法起家,其专注的方向在人脸识别、行为识别、语音识别等等技术领域,而安防仅仅是这些技术可横向切入的应用行业之一。大部分AI企业是在近几年兴起的深度学习浪潮(尤其是人脸识别)之中才涉足到安防这个领域,相对于扎根已久的安防企业来说,AI企业无疑是行业新贵。他们并没有在安防行业市场长期积累的从业经验,缺乏对安防市场情况的深度了解,包括用户真实需求、产品生命周期、渠道体系、解决方案能力及工程体系等,而这些并非凭借技术或资本就能摸透。

  二是技术落地的问题。AI企业在芯片、算法上占据着显著的优势,但实际的安防项目考验的是企业的解决方案能力,从硬件、软件到系统,算法只是其中一个维度,如何将优质算法转化为“生产力”,服务于实战应用才是关键。

  反过来看,传统安防企业想要展开在AI算法和芯片方面的技术探索,同样也是一个艰苦的过程。在产业链中,从上游往下游发展还可能“顺势而为”,但从下游往上游“逆流而上”拓展会更加困难,因为这里涉及到两大阻碍因素:

  首先是企业人才结构完全不同。安防产品或集成类公司和算法类公司的人才组成具有极大差异,算法公司的团队普遍由技术研发型人才构成,这类人才的培养需要很强的专业环境,且人才培养周期长。在安防产品或集成类公司,即使采用外聘的手段来迅速组建AI研发团队,这种方式也并不能迅速见效,甚至坠入一个研发大坑,付出多年研发的高昂成本之后却换来产品过时或竞争力低下。归根到底,还是因为涉及到企业基因的问题。一家公司的基因很大程度上取决于其创始人/创始团队,如果创始人/创始团队并不具备算法研发的思维、组织能力、协调能力和决策能力,那么下面的技术团队也很难顺利地开展工作,导致技术成功产品化存在很大困难。

  另外还有一点,算法是一个深度技术钻研的领域,需要持续不断的投入,不论是高精尖人力,还是研发资金,并且这种持续的投入不一定有明确的回报,这非常考验企业的远见和耐性。尤其对于没有太多资金和资源铺垫的中小型安防企业来说,自研算法是需要谨慎考虑的事。当然,对于大型安防厂商而言会好很多,因为他们有更雄厚的资本和人力资源做支撑,但大公司管理难度大、研发方向多但不专注、效率低、拖累多等也常常不易逾越。

  当前业内有部分厂商会通过后天持续不断的钻研和投入,取得一些AI方面的技术成果。但很多时候这种AI的成效是外在的表现,从长远的发展角度来看,这类企业的AI业务更多是以“混合物”的形态出现,并不纯粹,核心技术还没有扎根在地,没有太大的技术输出实力为实战应用和长期竞争力持续赋能。由于缺乏天生的AI基因,安防厂商自研算法这条路可能会走得比较艰辛。

  合作共赢行稳致远

  那么,是不是说安防厂商想要探索AI领域的机会一定很渺茫呢?其实不然,传统安防厂商想要拿到AI的“船票”,仍然可以做一些尝试,最行之有效的措施便是合作。对于安防和AI企业而言,依靠单一的技术、产品或市场资源很容易后继无力。找到合适的合作伙伴,实现优势互补,也能走向双赢。

  而合作共赢的前提是,双方都要清楚自身的短板在哪里。不同领域之间业务模式所存在的差异,同一个领域里不同企业发展情况的差异,这些都是在选择合作伙伴过程中需要量化考虑的问题。

  产业在走向精细化运作的过程当中,会不断衍生出新的发展机会,只有将基因优势、技术优势、经验优势、渠道优势等等这些统统转化为基于用户需求的综合服务能力时,优势才能凸显它的价值,而这也才是安防人工智能于用户而言的核心价值。

  在安防人工智能的绝对趋势之下,产业未来局势将发生很大的变化,在市场持续更迭的过程中,除了不断夯实自身的业务能力之外,企业还要培养自身高瞻远瞩的格局,向死而生的勇气,开放共赢的气度,如此,才能行稳致远!

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