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[导读] 2018,是AI安防创业维艰的一年。 这一年,一份份创业公司消亡名单刺激着一个又一个创业者的敏感神经;大多创业公司花的还是前些年融到的钱,2019年如何继续活下去让他们辗卧难眠。

2018,是AI安防创业维艰的一年。

这一年,一份份创业公司消亡名单刺激着一个又一个创业者的敏感神经;大多创业公司花的还是前些年融到的钱,2019年如何继续活下去让他们辗卧难眠。

冷,贯穿大多数创业者过去一年的365个日夜。

同是这一年,也有“幸运者”成功突围。在经济大势与企业生存的对立面之前,马原和他的澎思科技赢得了阶段性胜利。

他们刚刚成立便完成了第一笔千万元融资,并于2019年年初获得了第二笔由IDG资本领投,高捷资本、上古资本、洪泰基金跟投的数千万元投资。

成立于2018年的澎思科技,是一家专注于计算机视觉和物联网技术的创业公司,他们为安防等垂直行业提供AI+IoT全产业链的技术和软硬件产品解决方案,目前已经组建了一支超过百人的团队,其中研发人员占据绝大多数。

毕业于西安电子科技大学的马原,是国内第一批人工智能专业“智能科学与技术”毕业生。

创立澎思科技之前,他曾先后在中科院自动化所“模式识别国家重点实验室”和“生物识别与安全技术研究中心”(CBSR)从事人脸识别领域的研究工作;随后在无锡中科院物联网研究发展中心主导多个智能视觉物联网项目的研发和落地工作。

值得一提的是,他26岁就承担省级研发课题《海量视频综合利用技术集成与示范应用》,被江苏省科技厅/公安厅作为物联网优秀案例选送,获2013年度巴塞罗那全球智慧城市博览会决赛奖。

“安防+AI”才刚刚开始

高手如云的CV创业圈,从来不缺年轻有为的侠之大者,他们未过而立就拥有了老一辈企业家花费数倍光景才能获得的财富与成就,譬如依图朱珑、商汤徐立、旷视印奇、云从周曦等等。

与其他玩家稍显不同的是,在创业这件事上,马原算是一个刚刚入场的新人。

在旁人看来,他已经错失了CV圈最佳的入场机会,今天的AI安防市场,盘面落成,大势已定,未来产业构成及格局很难出现变化。

“安防+AI的故事或许才刚刚开始”,马原表达了不同的看法。

他认为,入场稍晚不代表根基不稳,不代表落后失败,准备充分、扎好马步、思考清楚再去行动可能效率更高,能够更全、更深、更冷静地审视技术在安防行业的发展,华而不实的自我陶醉往往是创新业务发展的绊脚石。

眼下,AI总是给予大家以错觉,认为安防智能之旅已然结束,就像21世纪初,互联网浪潮下,搜狐、新浪、雅虎的出现也让人们感觉互联网时代已经结束一样。

事实上,越往后发展,这其中的故事越多元、越复杂,AI在安防市场的应用比人们想象的边界要远得多、深得多。

他告诉雷锋网,截至目前,AI等技术在安防行业的落地、生根,尚存四大问题:

中国安防市场具有其他国家和地区无法比拟的高度丰富性和可挖掘性,雪亮工程等项目中基于对海量视频图像分析的AI应用刚需依旧很大,几家公司不能够完美应对。

安防项目是集产业、技术、模式、资本、服务为一体的复杂巨系统,涉及前端采集、存储、传输、管理、应用多个产业链条,当下赋能过程中,AI仅仅渗透到了采集等单个环节。同时,解决问题的能力尚不能让人满意。

“现在市面上大多安防AI系统可以称之为‘中青年男性人脸识别系统’,因为女性、老人、小孩等问题都解决得不太好;另外,夜间、曝光等问题解决的也不太好。”

换句话说,安防行业一直以来存在的问题,AI只是帮忙解决了冰山一角,该有的问题依然存在,之前没有的问题今天也许还增加出现。

创业公司生存压力之大平常人很难感同身受,作为传统制造业,安防产业链长、成本高也是摆在CEO们面前的一道现实问题,成百上千人的队伍,加上巨额的营销、研发成本,想要一直紧咬传统安防巨头,做垂直应用变得越来越艰难。

可以看到,如今很多创业公司都在拿着锤子找钉子,多条腿走路,从越来越多CV创业公司开始布局安防之外的零售、教育、医疗等市场就可看出。

赛道现有玩家大多无法形成数据闭环。眼下的安防项目构成,集成商们拿着传统安防厂商的摄像机、AI创业公司的算法、ICT厂商的服务器,找第三方公司做软件交付,这样的作业模式无法形成数据闭环,这也是创业公司面临的最大问题。

2G、2C的异同,澎思科技的战略打法

“人工智能行业第一阶段的发展主要依靠学界的推动,而到了商业落地为核心的第二阶段,工业界将承担更重要的角色。”基于以上四大痼疾,深耕AI和安防界多年的马原给出了他的思考。

人们总是善于通过一条笔直的直线去描绘市场的美好,而绝大多数技术、产品从无到有的过程都是阶段性的过程。

不同的阶段,市场规模的大小、成长速度的快慢和客户需求的多样性都有显著的差异。市场的演进轨迹通常不是连续变化的,那些逻辑转换的节点往往给整个产业链带来结构性的改变,从而影响产业中企业的生存、增长和衰落。

他说,2G与2C市场差别巨大,2C产品可以做到一夜之间红遍大江南北,但2G市场的爆发远没有人们想象得那么迅速,这个市场需要通过一个个项目去获得数据、提升算法、解决问题。

同时,2G市场最大的业务特点是业务驱动,并非技术驱动。

在安防市场深耕,一定需要清楚知道用户需要什么,才去满足;而不是通过技术、产品去教育用户,去创造需求。如果在未来的安防竞逐中,入局者还是想着自己擅长什么技术,一定会被别人所取代。

任何一个行业,技术、门槛更多启到的是敲门砖作用,想要长期活下去,最终还需落到精耕细作上,落到经营服务上。因为安防并不是一个简单解决红绿灯问题的行业,不是一个一招吃遍天下的行业,长板决定不了你的上限,但短板一定可以。

知己知彼后方能运筹帷幄,谈及至此,马原也透露了澎思科技未来的战略打法。

他说,从运营层面来说,任何技术都会有缺陷,在实战中,2G侧必须靠管理手段来弥补;2B、2C侧则需靠应用的服务能力来弥补。

从产品层面来说,‘软硬件一体化’将是澎思科技未来长期一定会坚持走的路。如果说过去十年安防行业是“卖硬件”,那未来十年就是“卖软件”。

这一波AI浪潮要解决的其实是安防行业信息化、智能化的问题,这也是软件为王的时代,公司最重要的能力之一。而硬件产品的推出,则形成了公司完整的商业闭环。

通过持续打造算法、软件、硬件、云服务的工业级团队,不断加深行业认知,针对用户需求深挖场景,重视产品、服务落地,吹响人工智能第二阶段发展号角。

眼下,澎思科技在 AI+安防这个方向上,已经基本完成了从端到端、软硬件到算法的全系列自研产品,推出全场景的行业解决方案,形成商业化闭环。

软件系统包括动静态人脸识别、人像大数据研判分析平台、多维大数据实战应用平台和商业智能化管理平台等;硬件产品包括面向公安各实战场景的人像专用设备,以及面向行业及商用领域的双屏人证机、智能门禁、立式广告机、人脸识别闸机等。

在全自研技术和全系列软硬件产品基础上,澎思科技针对公共安全领域多场景复杂人群人员管控的业务需求,推出了覆盖全场景的成熟可落地的行业解决方案。

首先,针对公安系统的实战应用需求,澎思科技推出了公安智能人像大数据解决方案,可广泛应用于公安各领域的人脸比对综合业务系统的建设,并逐步向检察院、法院等其他政府机构业务场景拓展,针对政府场景提出了一整套覆盖“公检法”的智能人像大数据解决方案。

其次,澎思还积极拓展商用市场,依托在公安场景下积累的丰富经验,针对各类社区、办公楼宇、学校、医院、零售商超、工厂等场景,推出了智慧社区解决方案和智慧园区解决方案。

值得一提的是,目前澎思科技客户覆盖国内20余个省市直辖市,在全国多地部署动态人脸识别点位,累计抓获在逃人员近两千名,并担任多项国家级大型活动的安保工作。

传统安防既有格局难以改变

从包括澎思科技等一大批AI创业公司的出现、成长可以看到,象牙塔尖走出的高材生们也都卷起裤腿下到田间地头去研究原本下里巴人的玩意。

毫不夸张地说,今天的中国安防市场是它诞生之日起最为辉煌的时代,H.264、H.265经过特定的历史时期、技术变革,被AI等新物种一步一步地加成、渗入、创新。

但在接受雷锋网(公众号:雷锋网)采访的两个多小时过程中,还有一点让人印象极其深刻:马原不止一次地表示了对于海康威视等传统安防巨头的欣赏。

“传统安防巨头的行业地位在短时间内很难被颠覆,无论从人才、资金、战略、方向、组织架构上来看,他们都鲜有软肋。在布局AI安防的过程中,AI创业公司应该摆正自己的位置,与行业巨头们一起成长。”

他感慨说,从模拟到数字到智能时代,这些行业巨头驰骋拼杀了几十年,经历了一次又一次的产业浪潮,每次浪潮都会冲出很多创业公司喊着要颠覆行业,最终还是颠覆了自己。

中国安防经过多年发展,已经形成了自己的一套体系、一套规则、一套玩法,作为一个新人,想要进入实际非常不易,需要理解行业语言、其中规则、内在逻辑、商业规律,对于任何一个人来说,都需要重新学习。

在面对一轮又一轮的技术革命前,庞然大物会意识到转型的重要性,只是过程会相较缓慢一些。

特斯拉的出现只是告诉人们汽车电动化也许是一个方向,但不意味着特斯拉出现之后,奔驰、宝马、奥迪等传统厂商就不复存在。

一方面创办了一家AI公司,一方面又力挺行业传统巨头,这个立场在行业内并不多见,行动和思路的异同终究形成了一个矛盾体,所以马原究竟如何定义自己和这家公司?

“我大概是一位有着AI技术背景的安防人吧。未来五年内,澎思科技都将是一家‘安防+AI’的公司”,他回答道。

“进入任何一个传统行业的时候,后进入者首先要做的是学习,发扬‘拿来主义’,先追赶再谈突破。最初的技术优势只可能是门票,快速补齐短板才有可能长期做下去。”

同时,他还表示,躺着赚钱的时代已经过去,2018年不一定是寒冷的结束,也许只是寒潮的开始。未来在感受到寒冷的时候,更应该反省自身,毕竟很多机会存在于大多数人都忽略的一个偏狭角落。

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