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国内的安防监控产业处于一个什么状态? 有哪几家规模领先的公司 ?

这些公司拥有先进的人工智能技术,在前沿技术研发方面取得先发优势,能够在细分领域(如人脸识别平台、车辆识别、安防AI芯片)等领域抢夺头彩。

不过与之相比,传统安防企业对于安防行业有着透彻理解、拥有成熟的市场渠道、能够提供从前端到后端-从软件到硬件的全套安防产品、有着丰富的行业资源积累。

与此同时,传统安防企业并没有放松对前沿技术与人工智能的研发投入。宇视的机器学习算法团队有着近300人的规模,最近还在建设新的样本测试中心,不仅需要投入几千万的设备建设,新机房的电费每个月都能达到30多万人民币。

此外,姚华还提到,与AI初创不同,宇视的研发团队在侧重算法优化的同时,也关注技术的工程化和落地性——这是什么意思呢?也就是说在关注这个算法在视频结构化处理效果好不好、能否快速处理AI业务的同时,还需要考虑每路结构化单位功耗密度、用户机房耗电量、发热量等工程性问题。

宇视的产品大部分追求软硬件合一(由于现在客户需求多样,因此宇视的硬件不仅要支持自家软件,还要支持别家软件),只有软硬件合一才能把效率做得最高——这也是目前AI芯片急速涌现的原因之一,人工智能正在快速“从软到硬”落地。

在“AI+安防”领域,宇视发布了六大序列AI安防产品,从前端摄像头到后端服务器都包含在内,分别为:前端智能交通抓拍单元、前端深度智能摄像机、人脸识别速通门、以及后端视图数据中心一体机、后端云存储服务器、视频安全智能准入设备。

3)AI+安防谁主春秋?

人工智能应用发展的几大关键性因素已经被提的很多了,总的来说包括算法、数据、计算力、以及应用场景几大角度。在AI+安防领域,计算力与应用场景各自打法不同,核心竞争力往往在于算法与数据。

传统安防企业在数据积累方面有着一定优势(不过人工标注样本的成本依旧不容小视),而新兴AI创业则算法上具有先发优势,初创企业们往往有着好几年的技术积累,创始人通常也是人工智能领域的先行技术研发者,在机器学习算法上起步较早,是第一批提出AI+安防概念的玩家。

不过随着人工智能技术的进一步发展与普及,这类算法优势的壁垒正在逐渐减弱。拿最近常常被刷屏的各类计算机视觉国际大赛为例,早些日子里国内的各类AI创业公司几乎包揽了冠军地位,然而随着时间推移,不少传统企业的队伍也开始涌现。现在各家的准确率一抖都是90%+、95%+,有时拼的甚至是小数点后几位,算法模型效果已经难以再有阶跃性提升。

而随着算法模型趋于稳定,传统安防企业的研发脚步开始快速迈进、快速接近,现在宇视的各项AI业务测试指标已经非常优秀,新兴AI企业只有在还占据技术优势的时候快速扑向市场、占领份额,否则将很容易失去市场竞争力。大部分企业在选购安防产品的时候,追求的并不是“我一定要买最好的”,而是在能够满足需求的前提下,性价比最高的——“能用+买得起”。因此,产品的整体竞争力往往比单独几项参数更为重要。

四、AI芯片市场需求明确但产品成熟应用仍旧尚早

最近半年以来,人工智能的发展重心逐渐“从软到硬”,在端侧智能的大势所趋之下,AI芯片产业正全面崛起。这其中既有英伟达、英特尔、IBM等云服务AI芯片巨头,又有上文提到的一众AI芯片创业公司,智东西此前已经做了一系列的相关报道。

在安防领域,AI芯片的需求一直存在,在如今的各类芯片解决方案涌现的前几年,好几年前就已经有基于DSP、FPGA、ARM、GPU的各类AI芯片方案出现。安防领域对AI的市场反馈非常热切,不少企业都对AI芯片表示出强烈的兴趣。

▲宇视的后端视图数据中心一体机“昆仑”

比如宇视的后端视图数据中心一体机“昆仑”,就可以根据需求支持CPU通用计算板卡、GPU计算板卡混插。

但是姚华也坦言道,现阶段宇视推向市场的产品中没有使用这些新兴AI芯片创企的产品。芯片的成熟度与稳定度需要与业务稳定质量达到平衡,现阶段AI芯片——尤其是走算法固化路径的AI芯片——还有很长的路要走。厂商选择的主要要素不是主要多少层神经网络,而是效率是否够高、是否够稳定、是否能满足业务要求、是否能满足成本需求。

未来肯定会有摄像机AI芯片算法固化的一天,这是当各种算法各种应用归一化之后才会大规模推向市场的产品。比如现在机器视觉视频结构化、人脸车牌捕捉已经能做了,但是音频怎么办?环境声音与人声的结构化捕获现在研发的企业还很少,众多细分领域等待被攻克,我们在这条路上还要走很远。

至于被问到宇视是否会做自己的AI芯片时,姚华坦言道,“(宇视做)芯片的计划一直有,但是芯片是对一个事物的理解到一定程度的结果。如果我们真要做一个AI专用芯片,是要对AI理解到一定程度,市面上没有满足我们的芯片的时候,我们才做。”

“AI芯片的未来是毋庸置疑的,但在它到来之前,我们还要经历众多苦难。”

五、AI产品占据安防市场主流需要10年

AI+安防产品多久以后能够占据市场主流(占市场份额过半)?相对于人工智能企业对于AI落地应用速度的乐观态度,姚华在这一点上给出了一个相对谨慎的答案——10年。

AI+安防目前属于金字塔顶部的高端业务,现在使用方大部分为国家公安投资项目,而且不会一下大量铺开业务,而是随着产品折旧而不断迭代的过程。

至于在应用效果能够满足需求,但成本降至目前1/4-1/3的情况下,AI+安防产品才能够快速占据市场主流。安防AI化的趋势可以类比安防IP化的潮流趋势,从2005年左右业内就开始设计IP方案,但是到了前两年大家才普遍接受全面IP化;而安防AI化的全面铺开也需要这么长时间。

大约在2012-2014年期间,市面上的各大安防摄像头经历过一段非常激烈的高速迭代过程,以摄像机传感器为首的硬件产品大概4-5个月就开始一轮新方案的迭代,上一代成本10美元、下一代成本5美元,产业竞争相当激烈。最近的摄像头迭代速度已经慢下来了,大约一年到一年半迭代一轮。

姚华认为,如今各类AI与AI芯片企业的崛起,将会催化产业升级迭代,但是难以对格局产生重大冲击。现在摄像机市场厂家高速收敛,真正能在AI起波澜的不超过10家,而各家为了保持市场竞争力,都在纷纷投入相关研发,不落人后。

结语:关注AI产品落地巩固核心竞争力

早年间,受制于传统的图像识别与图像处理算法的制约,安防AI化的推进脚步十分缓慢,识别准确率低、环境适应性差、识别种类少等问题一直困扰着各类安防企业——直至这一轮深度学习的AI浪潮袭来。

在AI+安防的大舞台上,传统安防巨头与人工智能新秀同台竞技,各自都在积极拥抱人工智能对于安防产业带来的绝好机会。未来,宇视等传统安防企业需要快速拥抱前沿技术,并凭借自身对安防行业的深度理解,进一步推出垂直行业的智能化解决方案。而新兴人工智能创企则需要在技还占据技术优势的时候快速扑向市场、占领份额,并且在保持技术优势的同时进一步关注产品落地、工程交付。

智东西将于3月9日举办全球AI芯片创新峰会,会上也将针对AI技术在安防领域的落地展开深入讨论,宇视科技副总裁、首席架构师姚华是GTIC安防板块的重要嘉宾,届时,欢迎各位业内人士光临GTIC现场参与讨论。

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