用工业界思维破解AI落地场景碎片化难题

AI从前两年的概念泛起，如今正逐渐走向落地应用阶段，然而，从厂商和用户的普遍反馈来看，人工智能在安防领域的落地应用似乎并没有大众想象中的顺利，开始有越来越多诸如场景碎片化、应用成本高、实验室场景到实际应用场景效果差距较大等问题被暴露出来，而这些也成为当前阶段AI落地应用过程中新的痛点。其中，对于产品和解决方案提供商而言，AI应用场景的碎片化更成为工程项目亟待解决的问题。

AI作为一种应用技术，有通用型市场，也有垂直市场。第一种情况下诞生了AI+行业的第一批人工智能公司;当AI通用技术从普及到往行业深扎的过程中，会出现行业+AI的第二批人工智能公司。在跟场景数据强相关的市场上，必然会出现垂直型的行业+AI公司。

AI技术下沉激发安防市场深层觉醒

安防作为一个典型的垂直行业，全部是图像视频数据，用通用型技术无法解决，必须用垂直的、专用的图像识别技术来做，比如，多角度多姿态、复杂光线下的人脸识别等。通用技术在早期大家觉得还可以接受，当深扎进入安防行业中，通用的AI技术便开始分裂，用户开始期待更适用于行业领域的AI技术。

AI对安防行业带来的改变不是单纯的提供计算机视觉等AI技术，而是由AI驱动的安防行业信息化。安防是AI技术带来变量最大的行业。对于很多互联网公司而言，AI 只是对某个软件进行了升级，但对安防行业来讲，AI 技术开启了整个安防行业的信息化革命，这是沉睡已久的行业需求，AI 将它唤醒了。而当信息化的需求被解决，整个安防市场的体量会相当可观。可以预料，未来五到十年将会是安防行业的快速发展期，也将是 AI 推进安防信息化的技术改造期。

AI落地智能安防的现存痛点

眼下，AI总是给予大家以错觉，认为安防智能之旅已然结束，但事实上，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大众想象的边界要更远、更深。

截至目前，AI等技术在安防行业的落地、生根，尚存四大问题：

1、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，现有的几家公司还不能够完全应对。 2、安防项目是集产业、技术、模式、资本、服务为一体的复杂系统，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，AI的实际应用效果尚不能让人非常满意。比如，现在市面上大多安防人脸识别系统可以称之为‘中青年男性人脸识别系统’，因为女性、老人、小孩等人脸识别依旧有很多问题待突破。另外，夜间、正午光线过暗过曝等环境因素对人脸识别的准确率仍然有很大的影响。

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，之前没有的问题也还在增加出现。

3、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、成本高也是摆在企业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。

4、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。

场景碎片化难题凸显

曾有行业大佬说过，安防是一个很小的市场，这个市场的“小”体现在它是一个非常碎片化的市场，用户不集中，应用很分散，产品也很分散，客户的定制化很多，要建立一个从满足客户碎片化需求的开发响应、到快速交付能力的系统，是一个非常复杂的过程。

安防市场的分散和零碎，并不是AI落地才显现出来，这和产业的业态有很大关联。

其一，安防行业与其他行业不同，中国有400个地市，700个地级市加县级市和2400个区县，每个地方对公共安全的要求都不尽相同，用户不集中，应用和产品分散，定制化需求多，这直接导致了安防行业的碎片化。对此，企业需要庞大的销售网络和营销体系来支撑，除了对技术的把控，还要同时拥有对客户需求的深刻理解以及发达的渠道网络。

其二，碎片化的另一个原因是安防行业没有被完全信息化。安防行业数据全部是分布式存储，某些细分市场的视频监控数据只能存储3个月，过后就会被删除。过去的安防厂商做得更多是前端硬件，软件只是提供一个“播放器”，并没有对图像进行信息化存储，比如基于二维图像的人像数据库等。

但安防行业这个特点有一天也会被终结，它的终结将伴随着两个技术的发展：一个是计算机视觉的关键性技术，一个是5G技术。计算机视觉解决信息提取的问题，而5G将主要解决信息传输的问题。

碎片化场景衍生“场景蓝海”

从理性的角度看待，碎片化之于安防产业而言，是不可绕开的行业痛点，但与此同时，行业也因为AI落地应用场景的碎片化，衍生出了更多细分的应用商机。

随着行业技术持续深化和产业间的横向融合，往后由一家企业通吃的局面将变得越来越困难，不同的公司都可以针对不同的场景提出自己的解决方案，解决不同用户的实际需求，找到自己的市场定位。这自然就给创业公司创造了更多的机会，可以在不同的场景下做尝试。而这些已经被挖掘的还有很多待挖掘的细分应用场景都将变成新的“掘金池”，可以让更多企业在其中找到商业机会。

这种发展态势也将直接影响到用户需求的改变和升级，行业碎片化的特点决定了客户需要具备长期服务、整体解决问题能力的合作公司，与某一方面的长板相比，客户更注重没有短板。因此，供应商在提升技术的同时，更应该满足客户细致、实用的需求，不断迭代、提升算法、系统、软件等，打造综合能力，尽可能解决客户提出的任何问题，以持续获得客户信任和订单。

对于企业而言，只有坚持以客户需求为中心，让产品和服务真正解决用户需求，保证落地效果并持续创新发展，才能不断发展，陪伴客户共同成长。

随着人工智能、深度学习和计算机视觉等技术在智能安防领域的深化应用，以及5G时代的即将到来，整个安防行业的信息化、智能化建设将加速演进。在这样的产业环境驱动之下，面对碎片化的行业市场，产品化和商业化落地能力将成为衡量一家AI公司竞争力的重要指标。作为产品和方案商，未来也将更多地关注 AI 技术的产品化形态和商业化能力，用工业界的思维去做真正符合安防行业需要的产品。