在AI Cloud的大势下,众多安防企业和AI企业跟随海康的脚步,一路走向“边缘智能”,从“云中心”扩散到“边缘域”及“智能端”,三级架构,以图“安防+AI”大业。其中AI头部公司商汤科技是例外,商汤一直往“后”靠,意欲打造“城市级视频中枢平台”。
在商汤向后的同时,另外一家AI公司旷视科技,剑走偏硬,并于近日推出AIoT系统(所谓AIoT,就是AI-enabled 的IoT产业),希望连接更多的硬件。

早在三年前,旷视就在走软硬一体安防之路。继2015年发布全球首款智能摄像机 MegEye-C1 之后,旷视科技在2016年发布了 物联网图像采集终端 MegEye-C2、智能人像抓拍机 MegEye-C2S、智能客流统计终端 MegEye-D1 等多款前端智能化硬件产品。2017年,旷视针对大规模人流量的场景设计研发了可在前端实现智能识别和数据结构化的终端应用。商汤科技也在2018全新发布了SenseFoundry方舟城市级视觉开放平台。
实际上,重点图谋平台的还有云从、依图等,但包括商汤科技在内,没有任何一家重点发力“平台”公司在否定“边缘智能”。实际上“边缘智能”与“城市平台”两者并不矛盾。所以小编更愿意称其为“AI混合智能”,而不是AI Cloud。
商汤的基因在算法,云从的优势在平台,旷视剑指智能硬件,还有一堆企业在搞芯片。
显然,两家AI头部公司在安防之路上,各自的方向已经逐渐明朗,商汤偏软,意欲之上而下进行顶层设计,长远布局,成则称王称帝、傲视江山;旷视等则偏硬,软硬一体全链条,见效快、成功率高。
打造城市级平台,在中国目前的商业环境中,需要耐得起寂寞,经得起消耗,属于非常规安防战役。未来可能是与华为、阿里层面的竞争,在于云端,在于数据,在于运营。尤其需要弹药充足。

除资金,商汤目前的优势还是在于AI人才的储备和算法优势。目前在城市级万路规模的视频监控项目,AI尚未普及,一旦达到一定规模,对平台端算法和算力的需求将会极高。就拿北京海淀区来说,目前有三十万个监控摄像头,能准确看到人脸的3000个不到,AI引擎的需求空间巨大。
实际上,受制于国内外环境影响,传统安防企业增速都在放缓,宇视科技公布2018年40亿营收,保持30%增长,自我感觉良好。确实,在2018国内外形势不景气情况下,实属不易,2018年海康和大华也都遇到增速放缓的问题。传统安防行业未来增速可能维持20%+水平,但是新的安防蓝海已经开启。

安防行业实际上已经衍生为两个阵地,传统安防企业海康大华实际上还是以摄像机和硬件存储,这块市场增量放缓(未来将在20%水平),格局初定,利润空间有限;另外就是后端市场,这块每年可能有300%的增长。显然,商汤的城市级平台、商汤科技的方舟平台、云从火眼平台等,都是锚定这块市场,如果技术领先,品牌好,其实平台企业很容易顺着这个每年300%增长的市场,实现同样的增长。所以,AI企业实际上并不是follow安防30%水平。
当然,还有一块,就是既有摄像机的AI升级,这一块未必全新升级,而是部分或者迭代方式。这一块市场是传统安防及AI企业共同非常感兴趣的市场。
城市级算法平台壁垒很高。假如5万路规模平安城市视频监控,按20%规模,1万路具有AI功能,每路摄像头每天采集8万张(保守按每秒钟上传到平台1张,24小时*60*60=86400),则系统每天采集到中心8亿张图片,人脸比对可能几十亿次。
未来的安防行业,算法将不是壁垒,各种算法输出公司及芯片预置模式让AI算法将成为通用技能。而城市级视频算法,一定不会是通用的算法,而是“算法+工程+服务”模式,如果仅仅依靠算法,无法形成闭环,无法满足城市安防个性化实战的需求。这是商汤需要考虑的,安防的赋能及生态合作模式,包括VMS企业,目前看,中国成功案例不多。
旷视则非常重视闭环,平安城市应用中,旷视此前已经将AI产品部署在北京的某几个地铁站之中,并在重大会议保障期间,成功识别出多嫌疑人。另外,旷视就针对后期实战成立了‘成功保障团队’,该团队承担包括人流通行到逃犯识别的全过程设计,保障公安用户从发现到抓捕犯人的全过程部署,这是AI公司弯下腰下沉到安防行业的必须动作。

早期,部分AI公司通过单一算法优势获取了安防行业的项目机会+订单,但本质上并未对传统安防厂商产生重大影响。大多AI公司认为,只有将他们的核心技术融入到安防产业链的前端到后端才是成功布局安防圈的关键,但这也是最难攻克的一关。
我们欣喜地看到商汤发力“原创技术”的使命感和坚定决心,做视觉大中枢,长路漫漫,任重而道远。在安防行业强调闭环、普遍缺乏原创核心技术的环境下,能够沉下心来,或许因为商汤不缺钱,不看近期利益,而是奔着“伟大科技公司”去发展。
120个博士人才,18年科研积累,多轮融资及60亿美元估值,商汤确实有实力、有能力看的更远。以赋能和拓展更多的生态行业而不是直接主导或参与行业,这可能是商汤目前在做的和未来想做的。
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