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解密“安防+AI”生態(tài)中的那些痛點(diǎn)

AI+安防”和“安防+AI”的界限仍很明顯

目前圍獵安防AI應(yīng)用的企業(yè)很多,主要有兩大類,一是以4大算法公司(商湯、曠視、依圖、云從)為代表的AI獨(dú)角獸,他們主推“AI+安防”模式;二是以宇視科技等公司為代表的安防陣營,主導(dǎo)“安防+AI”之路。

解密“安防+AI”生態(tài)中的那些痛點(diǎn)

宇視黃攀認(rèn)為,截至目前,“AI+安防”和“安防+AI”的界限仍很明顯。

以4大算法公司提出的“AI+安防”為例,他們的定位是“1+1+X”,即“算法+產(chǎn)品+行業(yè)解決方案”,“X”代表各行各業(yè)的行業(yè)解決方案,安防只是其中之一。AI公司的行業(yè)賦能模式屬于扁平化架構(gòu),主要是解決算法問題,這使得他們在安防領(lǐng)域的耕耘沒有傳統(tǒng)安防企業(yè)透徹。

又因?yàn)榘卜朗茿I落地最深、最廣的一個(gè)行業(yè),為了實(shí)現(xiàn)營收,AI公司選擇安防行業(yè)來進(jìn)行算法驗(yàn)證和變現(xiàn),因此我們看到,現(xiàn)在AI公司越來越重視安防行業(yè)。

而以宇視為代表的安防企業(yè)提出的“安防+AI”,基于大安防的整體生態(tài)鏈比較完備,從上游的人工智能算法、中游軟硬件/解決方案,到下游行業(yè)定制軟件等都一應(yīng)俱全,尤其在前端智能IPC、智能NVR、智能存儲上有突出的優(yōu)勢,加上早已在多年積累中建立了完善的營銷渠道。安防企業(yè)可以輕松地讓AI產(chǎn)品在安防垂直細(xì)分領(lǐng)域得到快速變現(xiàn),這是安防陣營跟AI陣營耕耘“安防+AI”的最大區(qū)別。

當(dāng)然,我們也看到,目前安防公司跟AI公司的相互滲透越來越多,在AI公司進(jìn)入安防領(lǐng)域的同時(shí),安防公司也在不斷向教育、醫(yī)療、金融等垂直領(lǐng)域延伸,將AI的適用范圍不再局限于安全防護(hù)。

賦能安防,AI面臨哪些困境

宇視黃攀告訴OFweek安防網(wǎng),目前AI賦能安防主要面臨兩大難題,即大規(guī)模應(yīng)用能力和產(chǎn)品變現(xiàn)能力。

解密“安防+AI”生態(tài)中的那些痛點(diǎn)

首先,黃攀認(rèn)為安防的AI產(chǎn)品面臨的最大困難不再是算法、算力、大數(shù)據(jù)等技術(shù)問題,而是轉(zhuǎn)移到AI六要素中的工程、場景、方案等實(shí)際落地應(yīng)用問題。

目前很多公司對外宣稱自己支持AI深度學(xué)習(xí),并獲得了從央視到行業(yè)垂直媒體的大力度推廣,讓用戶產(chǎn)生錯(cuò)覺,并對AI抱以很高期待,忽略了算法與場景,算法與產(chǎn)品工程化的匹配問題,甚至超出了目前AI的能力范圍,導(dǎo)致項(xiàng)目落地后的應(yīng)用效果與用戶預(yù)期效果形成落差。

其次是AI的產(chǎn)品變現(xiàn)能力還在探索中,F(xiàn)在所有的行業(yè)都?xì)g迎AI產(chǎn)品,但大量的細(xì)分市場的定制化需求、定制化解決方案未能同步跟上,若采用通用方案,則效果大打折扣,需要各行各業(yè)的AI玩家持之以恒地開發(fā)與完善。

在安防領(lǐng)域,宇視等傳統(tǒng)安防企業(yè)對各類場景都有很深滲透與理解,細(xì)化解決方案定制能力強(qiáng),因此變現(xiàn)能力相對強(qiáng)很多。即便如此,安防企業(yè)還是會遇到很多問題,如各種定制化需求、各類型場景方案開發(fā)等,給經(jīng)驗(yàn)豐富的安防企業(yè)提出了很大挑戰(zhàn)。

其中細(xì)分市場的定制化算法難度最大,黃攀以監(jiān)獄的“打架檢測”為例介紹!按蚣堋笔且环N人類的常識性的事件描述,背后是大量人類認(rèn)知的體現(xiàn),跟通常的車輛、人臉這種相對有固定邊界的模型不同,是一種寬泛的、形容性的概念。人類需要訓(xùn)練AI算法,什么才是“打架”,但是打架并非固定模式,有可能是群體的劇烈沖突,也可能是一方對另一方的霸凌,動(dòng)作不劇烈,更有可能是被多人環(huán)繞的隱蔽式?jīng)_突,形式非常寬泛;這就需要突破傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)對固定模型的檢測能力,升華到對人體動(dòng)作的理解能力。

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