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都在谈“落地” 技术在安防行业到底处于什么位置?

导读: 在近一年之内,我们在国外也有几个项目开始落地,所以我觉得还是不停地在探索,确实是跟着时间走,因为整个的市场格局是在不断发生变化的。

5月25日,“GIIS安防AI创新峰会”在北京千禧酒店盛大召开。参加圆桌讨论的嘉宾有:博思廷科技创始人兼CEO王巍、汉王科技副总裁黄磊博士、中兴力维董事长兼总裁徐明、眼控科技董事黄宇、启迪数字集团执行总裁刘耀达以及华创资本科技组负责人公元。各位行业大咖围绕“安防行业的AI变革机遇与挑战”进行了激烈的讨论,本文节选其中的后半部分,即“技术对于安防行业的重要性”进行总结。

以下为各位嘉宾讨论原文(有部分删减):

公元:2015年、2016年、2017年这三年,我们看到的一个趋势是科学家创业,所以在过去的3-4年时间里面,我们看到了非常多的技术公司的出现。在今年我也听到各位嘉宾普遍用了一个词是“落地”,大家都需要技术的落地,那么在安防行业里,创业者是技术出身这个特点有多重要呢?

我也听到了不同的看法,有人说人脸识别算法的识别准确度做到99%和做到90%在实际使用上并没有太大的影响,但是另外一个声音也说,在特定领域还是有很大的影响的。所以请大家介绍一下,技术对于安防行业重要性。
刘耀达:安防现阶段,技术是一个非常重要的环节

刘耀达:我觉得在高科技企业,尤其基于安防现阶段的情况,技术是一个非常重要的环节。商汤、旷视能做到这么高估值,并不是市场做得有多少,而是因为他们技术特别牛。总结来说,AI和安防这一块技术是非常重要的。

黄宇:任何一个产业都是技术来引导的

黄宇:我也非常同意,现阶段人工智能技术的落地非常关键,就像安防这几年做得最多的是人脸识别平台,这个平台其实在5年前就在推,但实际上在2018年才爆发出来,去年可能相对提早有一些苗头。其实从技术上来说,任何一个产业都是技术来引导的。

移动互联网改变的是生活模式和生活习惯,但是人工智能改变的是生存方式,这种生存方式一定会带来天翻地覆的变化,最终是由科技来推动的。比如说我们现在做的产品包括基于人脸以及人体的姿态行为和人形特征识别,这些是很前沿的方向,但是未来几年从公安角度来看又会有新的发展方向。人脸识别现在很普遍了,但是在公安深度的场景应用和落地方面有没有新的需求进来,这些都需要前沿的技术来引导。

徐明:看到技术创新点才能看到新价值

徐明:客观地讲,安防这个行业最近的改变确实是由于多个技术同时到达共振产生的结果,这里面有最近比较热的人工智能和大数据,人工智能和大数据是不可分离的。第二就是由我们所说的宽带通讯技术和物联网技术。应该说这些技术在一起产生共振,推动了整个安防行业的变化,也就是解决了很多过去传统安防行业不能解决的这样的一个问题。
另外因为中国相对于宽松的环境,所以我们能够获取到大量的数据。实际上我们看国外并没有因为这些产生特别大的变化,因为它的数据的获取没有中国这样相对宽松的环境,所以这几个技术确确实实是推动整个安防行业发生变化的一个核心的要素,所以同投资人的角度来看,那一定是要看到技术的创新点,因为只有这种创新点才能带来新的价值。

最近我们讲互联网+警务,大数据+警务,智慧警务,无非是想说我们有更高的效率,能够让我们的人民民警的工作能有更好的效率,能够让他们也能享受一些更好的生活。

就中兴力维而言我们也做了一些技术持续的投入,比如说智能征信系统,以视频为主进行人的生理和心理的感知,从而能够测出人的情绪和生理、心理的想法,也就是我们所说的非接触式异常人员的识别和策划。这些技术确实能够比较好地让很多事提前进行预测、预判。

中兴力维在历史上加强了研发的投入,我们一般以超过盈收的10%来进行研发投入,投入到新的领域的产品和解决方案上去,大概是这样的一个情况。

黄磊:技术与落地并重

黄磊:关于技术和落地两个方面的问题,我的观点是技术和落地是并重的。我们也知道很多投资人投资的时候首先要找一个团队,这个团队要有著名的科学家,著名的带头人。但是这是过去两三年的事情,我们也看到2018年开始,实际上以技术导向的投资应该来说在减少。这里面就有一个根本性的问题,做技术的团队有很多,但是真正能够把它变现,变成真正的回报这中间还是有一段的距离。

我可以举几个例子,比如说我们大家所熟知的独角兽企业,他们现在也逐步地向我们的行业落地来做转变。再回到汉王,我们实际上有另外一个身份叫中科院的识别中心,科学院应该来说在人工智能落地方面思维、视野是比较超前的,从汉王成立开始就是一方面做人工智能技术,一方面做产业化,接近20年的时间,一直是在走这条路。
现在我们在安防方面,或者在图象识别、人脸识别的方面,我们应该是国内第一个把人脸识别做成产业化的公司,整个人脸识别产业化大幕是由汉王拉开的。

过去十多年的时间,因为传统的图象识别应该来说技术没有现在这么好的情况下,也能够做产业化,也能够做落地,这里面就是说是一个双向的落地,跟技术有直接关系,但是又不是必然的,我并不是说技术做到一个百分之百的水平才能够开始做落地,实际上在有很多应用场景,我们发现一些场景,然后再找合适的技术,限制场景,限制一定的范围让它去更好落地,这是一个互动的过程。

王巍:技术重要性,要从时间与空间两个维度来看

王巍:我觉得首先无论如何,技术都是一个非常重要的因素,这是不容置疑的,但是技术究竟有多重要?我自己是从两个层面来看。第一从时间维度来看,第二从空间维度来看。

从时间维度看,我觉得实际上技术在行业发展不同的时期重要的程度是不一样的。咱们可以回过头来看一下这十年里安防行业发生的事情,尤其是人工智能技术的发展。这段时间市面上出现了很多实体在讲核心的技术能力,实际上技术理论本身很多并不是中国人研发的。从人工智能技术原理来说,中国并没有走到前面,深度学习理论从2006年在美国作为颠覆性技术出现,从2012年才开始逐渐应用于图像识别的,即使是国内的独角兽企业,在做的也只是前面的这一段的应用。
从一个颠覆性技术的产生到在各个行业去真正的应用落地,往往需要比较长的时间。我觉得现在的独角兽企业抓住了第一波红利,也就是技术红利。比如说比较创新性地考虑到深度学习这种原理性的东西是否能够用在图像识别上,尤其用在人脸识别上。这个部分也只是在整个环节里面处在第一段,也就是从技术到原型。而从原型出来,再到小规模产品,也是前面VC比较关注的事情。所以前面的投资我觉得更多都是依据技术投的未来。

大家都说2017年是AI落地的元年,但是2006-2018年这段期间,我觉得技术尤其是深度学习的技术已经对安防行业的发展起了非常重要的变革作用,甚至是第一位的变革要素。

2018年之后会是什么情况呢?除了人脸识别,像前面刚才几位嘉宾讲过的车辆,人体等等特征识别类的,深度学习技术也是比较适用的。但深度学习不是万能的,一些传统算法也并不见得是完全没有用的。我觉得现在技术的同质化已经开始显现,如何把新旧算法本身做融合,怎么跟行业的一些应用做融合,跟场景做结合已经变得越来越重要。

具体来说,现在看到的情况就是各个厂商技术进步以及很多的深度学习算法的开源,带来算法的差异还不是90%跟99%的差别,而是99%和99.85%之间甚至更小的差别。这个技术差别按我个人的观点,在很多细分行业应用里面已经没有那么重要,对于用户来说在算法的程度上就够用了,再往上并不是拼的是轻微技术差别的问题,而是拼的应用的问题,是做产品能力的问题,是用户体验的问题,是性价比的问题等等。以上是时间角度来看技术重要性的变化。

第二是关于空间角度,其中有细分行业问题,也有地域问题。先说行业,在各种不同的细分行业里面,爆发的周期是不一样的。比如说之前发展得最快的细分行业是公安和交通,在这两个行业里面整体上就比较先发,它的需求又相对更刚性。但技术能力发展到一定程度就会趋于饱和,参数趋同的话差异化就会明显降低,因此技术对这些行业发展的重要性就在降低,但是在其他的行业里面,尤其是一些应用还没有展开的行业里面,技术和应用还有场景结合,在解决实际问题的过程中还可能有比较大的发展空间,我认为技术因素就会相对更重要。

另外还有一个空间维度就是地域问题。比如说北京、深圳和杭州,这样的一些重点的省市里,安防或者是大安防发展的速度和先进技术的连接性更强一点,但是在更多的二三线城市,甚至更低的城市里面技术研发和应用的程度就明显不一样,技术对发展的重要程度也不一样。所以考察技术要素的重要性时,我觉得还要按照空间的角度来考量。

嘉宾单独作答环节

公元:我还有一个比较有针对性的问题,希望针对大家不同的公司来问一些不同的问题。

我第一个问题想问到徐总,因为我看到中兴力维有很大一块业务是在做物联网业务,物联网这个词不是一个新的词汇了,可能在2014、2015年的时候大家都在叫物联网,中间可能至少从VC圈子来看热度下降过一段时间,但今年我能感觉到热度又起来了,包括对于华创来讲,物联网也是我们今年关注的一个非常重中之重的重点方向。

但我们发现里面确实也存在着一些问题,物联网其实以相互集成为主,如何产品化也是我们一直在思考的一个问题,所以两个问题给到徐总,第一您认为今年物联网又起来,后面的推动力主要是什么?第二就是物联网往后再发展产品化之路是什么?

徐明:物联网产品化之路

徐明:物联网这个词很大,问100个人有100个答案,物联网开始指的是IoT,指的是物与物连接的技术,现在大家指的比较多的,NB-IoT等等都是指物联网的技术,本质上是解决连接的问题。所以一开始的时候这个技术本身和大家炒作的概念之间的沟太大了,所以导致了物联网特别是我刚才讲的这些技术和大家心中想的物联网差距太大,导致好像上一次没有成功。但是实际上对于物联网技术来讲,有特别多物联网成功的技术,小的像蓝牙,大的像WIFI,只是说没有实现我们很多人所定义的物联网,因为我们很多人心目当中的物联网实际上是一个相对虚无缥渺的东西。

我在很多场合都讲过,真正的物联网实际上是CPS系统,最近阿里和腾讯都发布了AIoT,也都在提CPH和CPS系统,我个人是非常赞同的,但是真正的我们所说的物联系统,并不是前面大家所说的物联网系统。所以我们所讲物联网系统的真正落地在现阶段而言,主要还是要在应用上寻求更多的突破。也就是说基于今天的物联网的技术要获取数据,需要结合具体的场景寻求落地的应用,这个是物联网今天的道路。

换句话说,即使到了今天我们也不能对物联网的期望太大。我前两天在中国地理信息协会上也讲,因为这些词都被炒作地太热了,前两天还是大数据,这两天都人工智能了,但是本质上来讲还是要结合行业自身,还是要结合我们所走的具体的痛点和问题,所以应用依然是物联网落地本质的办法。

既然是应用,所以对于中兴力维来讲和这个行业来讲其实是一样的,我们一定是基于某个细分的场景寻找行业解决方案。中兴力维公司我们的核心是放在连接和数据的融合分析,从这个上面来看,我们主要是做物联的连接和连接下数据的挖掘工作。所以我们对我们做了23年电信的行业,针对我们所擅长的城市领域,比如说像智慧社区等等,因为我们擅长与处理物联的数据和视频的数据来进行融合分析,来做一些应用。很简单,我们只针对其中一部分应用来做深度的工作,而不可能针对所有的,因为实际上是根本不可能有这个能力的。

当然今天可能很多公司在讲这个的时候更多的是在谈一个愿景,我们实际上还是在针对一些具体的做研究,我们也不想把这个事儿炒作得很高。说到这一点,在物联网这个领域,我们也是特别愿意跟我们生态的伙伴进行合作,帮助做好这样的一个连接。

刚才我为什么强调这个事儿?我们做的这个连接过去这么多年下来,连接的协议就有接近一千种,这也是物联网为什么很难落地的原因,因为这个协议是不标准的,很难想象这个行业一下子能做到很大很大,其实依旧还是有挑战性的。

刘耀达:AR、MR、VR等前沿技术的落地

公元:先把连接做好再找应用,下一个问题给到刘总这边,从公司高管上面咱们有一个R+的计划,里面提到了非常多的新的技术,AR、MR、VR其实都是这几年刚出来的新的技术,这些技术我们看到在行业落地上面,现在还处于早期,所以对于专注于这样技术的公司而言你们是如何去做行业落地的,如何让用户能够快速地接受这么新的技术?能分享一些干货给我们吗?

刘耀达:其实坦白说AR、VR、MR落地还是非常艰难的事情,但是我们有坚定地信心在未来某一段时间一定会爆发。我不知道大家有没有看过《头号玩家》,我觉得那个是我们的发展方向,我们投的公司不是一个准确的技术性公司,是一个平台+内容+应用的公司,是作为一个整体VR、AR、MR行业的平台也好,枢纽也好,他们一端是连着做技术做硬件的公司,另外连着做内容和做应用的公司。当然他们自己在做一些应用,比如说像VR+展示,VR+教育,包括像地震、党建这些教育他们都在做。但是你要是从行业来看,我觉得这个行业还是处于一个早期等待下一轮风口的阶段。

黄宇:扎根场景数据做差异化

公元:自己把自己准备好等待风口的来到。谢谢刘总,接下来的问题给到我们剩下的三位大佬,因为剩下的这三位大佬都做的是跟人脸识别、图像相关的,我们也知道其实在座的也有是从事CV行业的,因为CV上有海康下有四小龙,是一个相对比较竞争激烈的领域,三位如何看待竞争,如何看待自己公司在里面所持有的优势呢?
黄宇:这个行业因为是一个新兴的行业,跑得快不一定跑得长久。第二就是跑起来一定要跑得扎实,每一步要扎扎实实落地,这个事儿才能走得很长远。我们是做视觉深度学习的公司,以算法起家,以自主开发技术类的东西为主。我们现在这么看问题,第一可能是技术角度,我们专注于自己擅长的,比如说我们现在眼控研究院有自己的眼控大脑,包括在深度学习框架下的知识推理,也包括合成数据的一些小样本训练,这些是我们在研究所里重点做的事儿,未来会加快在产品形态的落地速度。

再就是落地任何一个产品要找到一个好的赛道,找到一个好的应用场景,这个场景做出来之后会形成一个非常强的护河,大家都知道人工智能除了算法算力之外就是场景和数据,算力上大家都差不多,算法上我们也很有优势,但是我们也更关注我们的场景和数据,如果有更扎实的落地场景应用,能够积累比较多的数据积累,未来就会形成非常高的壁垒,这种情况下我认为我们走得会很舒服。所以第一我也不羡慕那些跑得快的高估值的企业,第二我我们公司要扎扎实实地走下来,基本上我们企业是这么一个发展态度。

黄磊:人脸识别行业很幸福

黄磊:我以人脸识别为例,这个看起来是一个火海,做的公司特别多,竞争特别激烈,但是我觉得这是一个特别幸福的行业。我们在座的实际上对互联网有一些了解,互联网模式有什么特点?只要有一家公司在细分领域做好了,其他所有的都没了,只有老大,最多一个老二存在,其他的可能就都没了。

但是我们做图象识别或者是人脸识别,没有什么问题,因为它的空间足够大。第一那就是我们能够容下几十家、上百家甚至上千家的企业,第二它这个模式上面也是有区别的。为什么这么讲呢?我觉得人脸识别图象识别跟互联网模式的另外一个区别是在落地上面,这个落地还是要通过一些实实在在的,通过做项目,通过集成,通过我们要去实施,它后面要跟着服务团队,要有很长的一个知识链条,这个是有本质区别的。

在这个条件下,我们有各种类型的企业,只要有技术优势、品牌优势或者有服务优势,甚至还有一些有政府的资源、背景、关系都能够活得很好,这是我们一个特殊的地方。所以人脸识别这个行业看着是红着或者是火海实际上是很幸福的。

从另外一个层面我们也可以看出来,目前我们知道的国内至少有30家企业,但是30家中间绝大部分业绩都在大幅增长,包括我们汉王在内,人脸识别的业绩也是在爆炸性增长。说明实际上这个行业大家还是很好过的。再说一下我们现在做的具体的事情,汉王的优势实际上我前面也提到过,在我们的核心技术,一直在保持着领先的状态,第二我们在整个全产业链方面做得还是比较好,比如说核心技术做模组,做产品,我们还有自己的工厂,我们自己也做平台,也做一些集成应用,是全方位的。未来我们在技术和整合落地方面我们还会一如既往地把它做得更扎实。

王巍:要根据资源禀赋和基因选择自己的道路

公元:谢谢黄总,黄总认为这个是一个大家一起共同幸福着的行业。王总有什么补充的?

王巍:我觉得竞争会越来越激烈,因此要根据自身的基因和资源禀赋去选择自己的道路。我说说我们自己情况,2007年刚开始是没有深度学习应用的,我们也是从2012年开始做深度学习的,之前还是基于传统的机器学习的算法,去服务于一些大型的产品公司和系统集成公司,我们做算法的技术提供商。随着不断的发展,我们发现只做算法技术是不行的,我们做了应用,也就是做智能子系统,做智能软件模块提供给我们的客户。到了2014年我们就开始做更完整的标准化的产品和解决方案,把一些零散的系统打包起来做了相对完整的平台,在22个细分的行业里面我们去做了很多的应用。

在近一年之内,我们在国外也有几个项目开始落地,所以我觉得还是不停地在探索,确实是跟着时间走,因为整个的市场格局是在不断发生变化的。还有各公司之间有不同的基因和资源禀赋,没有任何一个公司是一样的,我们不可以说哪个公司的经验可以原封不动地搬到自己企业来,我们还是要根据资源禀赋和基因,还有环境变化选择自己的道路,我们自己希望在落地的过程里面把以前的一些积累进一步沉淀下去,希望在下一步的标准化产品和解决方案上面做得更好一些,在细分行业上面做得更好一些。

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