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安防人 你们还能睡得着觉吗?
发布时间:2017-11-10 08:40:40

【中国安防展览网 企业关注】旷视上周宣布4.6亿美元C轮融资,刷新了此前商汤4.1亿美元的AI创业公司融资记录。在刚刚闭幕的2017深圳安博会期间,宇视科技总裁张鹏国写下一句话:“意识到这是场战争的时候,战争已经结束了。”

去年尚是“星星之火”的AI,今年无疑成为安博会最闪耀的中心。一边是以海康、大华为代表的众多传统安防巨头纷纷扬起“AI”、“智能”的大旗,一边是旷视、商汤、云从等AI新贵高调亮出爪牙,从宣传算法走向硬件落地。

双方越来越像,意味着竞争越来越激烈。表面仍笑谈“合作”,较劲却刺刀见红。

较劲

深醒科技董事长卢臻至今对他见到的一幕记忆犹新:在一家市公安局的值班室里,一根报警器的电线被剪断,凄凉地垂在门口。那个报警器是一家知名AI公司为当地警方做的试点,每当识别出与嫌疑人数据库相似的人脸就自动报警。但是,每天嗡嗡响却没几次抓对人,警方一气之下,把电线剪断了。

“我们去的时候,他说你又来一家,特别没有好脸给我们,对人脸识别非常排斥。”甚至深醒的报警器响后,他们也不相信,深醒只好请了协警去抓人,好在抓对了。

警方接受了深醒的试点。“之前的服务商准确率太低,报警十几次能中1次就不错了,教育坏了市场。但我们的应用效果是10-100倍,几乎每天都在抓人,现在已经抓了上千人了。”卢臻说。那家曾剪断报警器的公安局由此对AI安防刮目相待,甚至专门给深醒拍了个宣传片。

深醒科技去年刚刚成立,是AI安防领域一匹来势汹汹的黑马。2015年11月,深醒公司还没注册,创始人袁培江带着团队去新疆做试点,对方抱着试试看的心态给了200张照片。“上午刚装上设备,200张照片还在一张张传呢,就打电话说抓到人了。”卢臻回忆。

在过去,安防监控主要依靠警方人眼检索,摄像头装得越多,警方压力越大:人眼难以在海量视频中找出嫌疑人,24小时人工监控不仅浪费且低效,且仅靠人眼往往不能事前发现,总要事后一帧一帧筛查。

AI转变了这一局面。在贵阳试点时,深醒仅用了10个摄像头,6天便抓到了7个嫌疑人——而之前公安采用刷身份证主动排查法,一个市动用几千警力一年下来只能抓住一两个。而以商汤为例,其人像比对系统帮助重庆市渝中区公安分局在40个工作日内辨认出69名嫌疑人,抓捕14人,相比人工效率提升200倍。

甚至,现在AI可以做到事中预警、事前预警。

例如火车站,旷视的算法在识别出“单天多次出入”的人员后,便将嫌疑对象汇报给警方,因为这样的人员只有几种情况:乞讨卖艺人员、票贩子,或者扒手。旷视科技商业市场总经理谢忆楠说:“这相当于把警务抓捕的战法融入到了数据库的建设里。以前抓人取决于警察眼神好不好,现在只要有嫌疑就可以定位排查,正确抓捕率非常高。”

大幅节省警力投入、显著提高办案效率,一切使得AI对安防生态的改造势在必行。业内流传着一句话:“安防是一个隐形房地产市场。”据统计,2016年我国安防行业产值达5400亿元,预计到2022年将达到万亿。这个庞大的市场养活了2.2万家安防企业,从业人员达160多万人。我国对安防向来高度重视,《2016全球各国犯罪与安全指数排行榜》显示,中国是全球治安保障最好的国家之一。“平安城市”、“雪亮工程”中,单个项目动辄几亿到几十亿。

老牌巨头大华今年7月中标新疆莎车县平安城市建设项目,一个县的项目金额高达43亿元,占了大华去年营收的三分之一。“能在几个这样的项目中分一两个点,很可能就会变成一到两亿甚至更多,足以养活一个公司。”一位业内人士说。面对这个规模巨大的市场,自然,安防成了AI最先大规模产生商业价值的领域。

“卢臻本身创办过一家to B上市公司,商业化方面非常有经验。”投资了深醒科技的经纬创投合伙人王华东如此评价。功成名就闲不下来的卢臻在市场中寻觅已久,选择了AI安防市场重整旗鼓。基因造就了风格,他对于深醒以销售为导向的公司策略显得信心十足。

今年8月,深醒中标青海省1600万的人脸识别项目,是目前人脸识别领域单笔最大中标额。卢臻预测,深醒今年总中标额将超过3000万。

“我在竞标时几乎没有遇到过知名AI公司,竞争对手主要是海康大华等传统安防公司。”卢臻说。而据「甲子光年」调查,某AI明星公司今年仅中标百万,旷视也未超过千万。

“有些公司是来赚钱的,有些公司是来扬名立万的。”卢臻毫不讳言地表示,他刚开始入这行时很不可思议,他发现很多听起来高大上的项目,背后竟是某些AI公司为了宣传免费给人家做,目的就是一轮一轮炒高估值。反观深醒,他表示不追求投资,因为有充分的信心上市:“我有一个很长、很难、但一旦成功会获利巨大的方式,就是通过产品化商业化获得成功。这就是我的图谋。”

卢臻的话自然得到了其他玩家的反驳。“1600万的单子,在安防领域算什么?”旷视表示,他们在安防的收入,早不是以千万为单位。而某业内人士告诉「甲子光年」:“商汤、旷视不需要竞标,因为他们足够大,直接有单子给到他们。”

不管你是不是拿标者,是不是有单子直接送给你,不难看出,安防市场存在着激烈的较劲。

AI不仅让新贵获得了入场券,也成了传统企业“弯道超车”的机会。由于安防市场巨大、传统厂商数量众多,传统厂商同质化竞争之严重可以用惨烈形容。传统视频监控领域利润持续下降,小厂商没有规模优势逐渐没落,头部市场格局渐趋稳定。

头部成员之一、以精工著称的宇视尽管发展势头不错,但与海康、大华的差距依然很大,始终屈居行业“老三”。从去年10月到今年6月,宇视联合英伟达、英特尔发布了两款基于AI的智能分析服务器,布局视频图像深度智能化的意图已非常明显。

当我们在这个市场中一个一个玩家聊过去,我们发现,这一场由AI掀起的安防市场的战争,较劲者不仅仅发生在商汤、旷视、深醒、云从、深鉴等“AI新贵”之间,发生在海康、大华、宇视、天地伟业、东方网力等“行业老贵”之间,更发生在新贵与老贵两大群体之间。

AI新锐的攻势:从技术外包到产品化

一年前,各家AI公司在聊到安防时,用的还多是“智能升级”、“解决方案”这样的词——AI初创公司扮演着传统巨头算法提供商的角色。

如果在中国招标网上查询商汤、旷视等明星AI公司的中标记录,会发现只有区区几条。业内人士告诉「甲子光年」:“项目方对供应商的资质有严格的要求,很多项目AI公司根本就没有竞标资格。”

大型项目资源往往集中在总包商、集成商的手里,通过总包商下达到集成商;在总包商、集成商层面可能还会涉及到运营商;再由集成商确定各个产品的供应商——总之,AI公司想要拿到单子,需要一层一层通过关卡。

“安防公司多如牛毛,再加上每个城市都会有自己的本地集成商,所以跟不同客户的沟通成本会很高。”业内人士透露。

但AI公司很快发现,单纯做算法只能处在食物链最底层,容易陷入这样的尴尬局面:在客户面前刷存在感的是传统公司,自己作为技术提供方并不为市场所知;在竞标中,有时候几家公司用的都是自己的算法,自己跟自己PK;传统公司几乎不会对外承认使用的是别家的技术,AI公司普遍沦为技术外包。

“甚至有的巨头公司,在竞标时用你的技术,最后交付时用自己的技术。”某AI明星公司的安防负责人愤愤不平。如此一来,收入尽数落入食物链上游的口袋,真正起到关键作用的AI公司却难以从中分一杯羹。

产生这样现象的原因很简单:“AI化”浪潮已然不可逆,老贵们显然不会将已得的蛋糕拱手让人,被动防御已经落伍,主动升级才是聪明之道。于是,海康、大华等老牌企业纷纷加码AI:海康成立研究院,已推出全系列智能安防产品,并在今年安博会上发布AI Cloud框架;大华建设深度学习计算中心,形成一系列基于深度学习的智能产品;宇视、天地伟业、东方网力等纷纷喊出不同口号,但目标只有一个:在AI时代抢占先机。

2016年我国安防行业5400亿总产值中,安防工程占到3100亿元,安防产品占到1900亿元,而报警运营及其他仅占到7.4%——新兴AI公司想要真正在这个盘根错节的传统市场站稳脚跟,站在食物链的底层等着分肉吃是行不通的,工程的事难做,“产品化”便成了唯一出路。

于是,今年安博会上,新贵们纷纷出手:商汤推出了SenseKeep人脸识别机;旷视展示了新一代全帧智能人像抓拍机MegEye-C3S;云从推出了人脸识别闸机头……从强调算法到直接杀入产品端,安防新老玩家的战争,已然由暗转明。

产品曾是行业内老贵的主要战场,由此,安防新老玩家的战争,已然由暗转明。

短兵相接,拼什么

双方越来越像,意味着竞争越来越激烈。新贵会说,拼的是技术和人才。2016年初,云从科技创始人周曦奔赴苏州,给在安防领域深耕十多年的蒋俊带去了一份检测报告。报告显示,广州一次人脸识别比赛中,从860万市民中随机筛选出4600张人脸,云从准确识别出其中2100多人,首位命中率达47%,而过去此类比赛的最好记录仅为5.9%。

“变天了”,蒋俊意识到,行业即将面临洗牌。他果断辞去之前待遇优厚的工作,加入了AI公司云从,担任安防事业部总经理。

虽然现在各家满天飞的宣传稿中都是99%以上的准确率,但那是两张人脸1:1地回答“Yes or No”,而面对像素、光线、遮挡等制约,要在茫茫人海中迅速完成M:N的比对识别,“实际上超过40%,对公安来说就可以应用了。”蒋俊说。

假如准确率只有10%,意味着每抓10人里只有一次能抓对,误报率太高;而当准确率超过40%时,每两次公安就能抓对一人,这是可以接受的。更何况,技术还在快速发展,如今动态识别准确率已可以达到70%-90%。

技术的突破得益于深度学习的发展。一方面,自2010年ImageNet大赛创办以来,标记过的图片数据量以指数级增长;另一方面,GPU日渐成熟,处理能力大幅提升,支持用上千万、甚至上亿的数据进行训练。因此,图像识别错误率快速降低,2015年已降到3.5%,低于人眼5.1%的识别错误率;人脸1:1识别的正确率一路从90%刷到99.5%以上,逐渐进入商用阶段。
 

 
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