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    十問依圖丨AI 安防紛亂,我們的戰略及思考

    本文作者: 張棟 2019-05-07 10:28
    導語:依圖的安防戰略及思考。

    十問依圖丨AI 安防紛亂,我們的戰略及思考

    “依圖吧。”

    “目前的友商中,你認為哪一家的安防業務做得相對不錯?”雷鋒網曾經就這個問題采訪了不下五十家傳統安防公司創始人及高管,絕大部分受訪者都給出了這個答案。

    如今整體估值超過150億元的依圖是AI“獨角獸”中最早將人工智能應用到安防領域的初創企業。

    眼下,他們已經具有十億級的全球最大規模人像對比庫,先后參與全國近300個地市的公共安全建設,服務了12個警種,年均協助公安機關破案十萬余起。

    一來受限于人工智能產業鏈高技術門檻、傳統安防產業高渠道門檻;二來大型企業的介入讓原先稍顯公平的生存法則瞬間土崩瓦解,馬太效應的加劇在安防的商業場中進一步強化。

    在經驗、渠道、背景各方面均不占優的牌面下,獨自調配眾多精力與資源投入安防核心技術研發,極有可能引發很多應用、管理、資金上的難題,最終會將自己束之高閣。

    作為一家初出茅廬的AI創業公司,短短幾年時間,依圖安防究竟是如何從刀光劍影的安防武林中沖了出來并俘獲眾多公安的芳心?

    近期,針對依圖安防的戰略、思考,以及業界熱議的包括云、邊、端等各類熱門話題,雷鋒網采訪到依圖科技業務發展副總裁羅憶。

    雷鋒網:有業內人士指出,攝像頭算力不足將導致資源浪費,怎么看攝像頭算力問題?

    羅憶:智能是分層級的,假設終極的AI智能是100分,今天的視頻監控只是往上增加了一點點算力,從原先的零分到了1分、2分,它正變得越來越聰明,這叫做前端智能化,但不是智能前端化。

    智能前端化,本質上來講是智能的分配,之前業界就此一直都有爭論,智能分配究竟是前端多一點更合理,還是后臺多一點更合理。

    我堅定地認為:中心智能一定增長得更快,這其中有數據支撐、算力支撐、算法支撐。

    雷鋒網:有人預測十年之內,硬件會為軟件服務,諸如視頻監控探頭其實可以做到免費?

    羅憶:2000塊的智能攝像頭是合理的,但8000塊的智能攝像頭是不合理的。

    前端的成本會逐漸下降,加載AI的產品價格應該是可控的。在實際業務中,落地才是硬道理,買得起、建得起、用得好是硬道理。

    另外,產品價格下調是有一個度的,不可能便宜到免費,如果真的有一天買軟件送硬件也不是沒有可能,那就是商業模式選擇。

    雷鋒網:關于軟件定義攝像頭、軟件定義存儲之類的說法,你認同嗎?

    羅憶:無論是監控也好、存儲也好、服務也好,從技術角度來看都可以實現的,但這背后帶來的是成本的增加,離開成本和性價比來談架構就是耍流氓,一定是根據場景選擇適合自己的解決方案。 

    雷鋒網:你認為未來云邊端的發展趨勢是什么?

    羅憶:我不反對前端也要智能,不否認邊緣計算的價值,云邊端必須協同發展,邊緣側的智能的確很重要,但要做到分配平衡,應該把合適的算力、算法放到合適的位置,很多問題并不是算力本身導致的,而是分配失衡導致的。

    每一層都有相應的應用,不能指望公安部建立一套全國通用的系統去解決所有的問題,但也不能說每一個攝像頭擁有了智能就能解決公安所有的問題,一定是分層應用,每一層都需要智能。

    目前安防市場的發展已從監控智能到識別智能再到數據智能,從數據智能的視角,更多更大比例的智能會發生在云端,解決云端的算力、算法、數據才是真正的課題。

    雷鋒網:有些傳統安防廠商也在做云,不同的云計算架構有什么特點?

    羅憶:云計算不是BAT的專利,行業云也不是開源的優化,它的復雜性是在對業務有深度理解,而不是在支撐不同行業的通用性。

    反過來講,大廠支撐的是通用云,為了支撐不同行業的通用性,將要投入更多的研發、付出更多的成本。專有云的安全性、負載均衡、按需分配和公有云都不太一樣。

    互聯網是一個大數據中心中的分布式計算,公安行業本質上要的是跨數據中心間的分布式計算,這是兩者的區別。

    雷鋒網:算法、算力、數據真的是安防行業的三座大山嗎?

    羅憶:算法算力和數據是AI發展的動力和源泉,真正的大山是行業知識。

    缺乏行業知識,算法、算力、數據都是空中樓閣,這四大條件綜合起來,才會讓整個AI的輪子轉起來,推動整個行業發展。

    所以,行業需要更強的算力、需要更多更高質量的數據、需要更多更好的算法廠商,需要更多的行業來擁抱AI。

    雷鋒網:現在的AI算法是否已經逐漸趨同?

    羅憶:算法遵循馬太效應,不會趨同,差距會越來越大。

    我們對于AI有兩個看法:第一,技術在沒超越人之前其實是屬于一個黑暗時期,一旦AI超越人之后就開始飛速發展。人臉識別技術在15年突破了人眼水平之后的四年內精度提升了10萬倍,隨之帶來安防場景的突破,比如動態卡口布控也早不僅僅是百萬量級。

    現階段,與安防相關的AI技術精準度還遠遠沒有達到天花板,基于安防場景的不斷變化,其對算法迭代的要求一定是非常嚴苛且上升的。在這個市場中,誰能夠看到算法精度提升解鎖的更多場景,并根據場景的變化做到最為快速且精準的反應,誰就能在未來競比中走得更遠。

    雷鋒網:最近好像還有一個熱詞叫做“多算法”?

    羅憶:有些地方會提多算法,但是多算法還有個特點是短板效應,多算法的Top1可能不如一個算法的前三名,因此多算法平臺有可能會導致重復建設。 

    雷鋒網:你怎么看AI和安防的關系?

    羅憶:需要分成兩點來看。首先,AI對于安防的意義是什么?今天的中國處于信息化、云化、移動化、智能化,四化合一、四浪疊加的階段,前面幾波可能是相對落后于世界領先水平,但是在智能化這一波,中國要實現彎道超車。而彎道超車的終點就是智能化,那我們就應該以終為始,讓AI廠商深度參與頂層設計,提供端到端的解決方案,人工智能要對創新負責,對架構負責,對整體的效益成效負責。

    第二個層面是安防對AI的意義。中國安防為什么會發展的這么快?因為中國有難題、有需求,安防有著適合AI生長的肥沃的土壤,比如數據、行業場景等等。如果將AI比作高鐵,AI其實是在安防這個軌道上試跑,以打磨視覺、體覺、自然語言理解、芯片、知識圖譜、決策等各類技術,之后賦能百業,帶動其他行業發展。 

    雷鋒網:如何才能讓安防行業生態更加健康繁榮?

    羅憶:創新程度是行業健康繁榮的標志,規模帶來的壟斷是行業發展的阻力,有人提出通過分層解耦來解決壟斷的阻力,但我們認為創新的本質是階躍性的技術革命。

    今天是一個百花齊放、萬舸爭流的時代,真正的技術創新會讓人耳目一新,當蘋果剛剛進入手機市場,特斯拉剛剛進入造車市場的時候,很多人起初都覺得大山太多,可能性不大,但量變的過程會帶來質變的轉換。

    有時候大家都在關注某些巨無霸公司的進入會對這個行業產生何種影響。我始終強調,希望他們的進入能夠給這個行業帶來新的資源和血液,不要因為規模龐大帶來變相壟斷,他們都是偉大的公司,每一家公司都應該尊重對手、鼓勵創新。如此,行業、國家才能健康、繁榮發展。

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