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| 本文作者： 張瑞 | 2019-06-04 18:33 |
經(jīng)過了前幾年人臉識別算法的拼殺，2019年正成為人工智能技術(shù)重要的落地之年。
AI概念的高估值泡沫下，市場開始更青睞能將人工智能技術(shù)和產(chǎn)品規(guī)模化落地的企業(yè)。
看準了方向，從拼創(chuàng)始人技術(shù)背景、研發(fā)團隊和算法能力，AI創(chuàng)企也開始調(diào)整航向，逐步向產(chǎn)品定義、工程速度和銷售轉(zhuǎn)變。
在這一背景下，一家深耕安防領(lǐng)域的企業(yè)，憑借他們的能力，在市場內(nèi)的身影正日漸清晰。
相對于一眾早先成立、高融資、高估值的計算機視覺企業(yè)，深醒入場似乎有些遲。不過，深醒科技技術(shù)創(chuàng)始人史震云，卻覺得時機剛剛好。
從2016 年開始，人臉識別有了突破性的進展，主流人臉公司的業(yè)績也在這一年水漲船高，可以說技術(shù)可用、市場契機都在這一年都達到了成熟。
于是在2016年2月，深醒科技應運而生。
當然，作為國內(nèi)較早關(guān)注人工智能的一批人，史震云以及另一位創(chuàng)始人袁培江，實際與安防結(jié)緣，顯然還要更早。
2015年，袁培江編寫了一個20多兆的人臉識別小程序，這個小程序吸引了警方的注意，被拿到新疆進行測試。結(jié)果不到一周，這個粗糙的小程序就識別了一名反恐分子。這次嘗試，讓袁培江和史震云看到了公安領(lǐng)域的需求。
對此，史震云判斷道：“公安最大的痛點，是警力不足下任務量很重，他們迫切需要能解決實際問題的技術(shù)。而我們所做的，就是以技術(shù)與產(chǎn)品，及服務能力為出發(fā)點，逐步去挖掘安防領(lǐng)域的視頻需求。”
作為深醒科技技術(shù)創(chuàng)始人、出身工科的史震云，顯得對AI技術(shù)和安防場景十分熟悉，談起公司和行業(yè)來也是快人快語。
“我覺得誰說自己做了十個領(lǐng)域，每個領(lǐng)域挖得很深，是不可能的。”史震云說道。
于是，在眾多領(lǐng)域中，深醒選擇的是先深耕痛點明顯、有強烈需求的公安這一領(lǐng)域。
相關(guān)數(shù)據(jù)統(tǒng)計，目前我國在編警察數(shù)量不到兩百萬，有限的警力面對日益增長的多樣化數(shù)據(jù)存在著挑戰(zhàn)。在此背景下，公安部門迫切需要AI等技術(shù)分析、挖掘數(shù)據(jù)中的核心價值，支撐偵查辦案、綜合研判等業(yè)務需求。
在用一個小程序與公安結(jié)緣后，深醒也開始更深入思考，如何將技術(shù)真正與公安實戰(zhàn)結(jié)合起來。技術(shù)不能直接空降到公安領(lǐng)域，硬性、工具性的技術(shù)，對公安來說也非常陌生。
AI創(chuàng)企，不能只“拿著錘子找釘子”。
看到這一點后，深醒打造了靜態(tài)、動態(tài)的人臉識別平臺，及視頻結(jié)構(gòu)化、大數(shù)據(jù)分析平臺，還將公安原有的人工處理視頻監(jiān)控的方式和智慧——視頻技戰(zhàn)法融入了平臺中。
早先人臉識別和視頻分析等技術(shù)應用還不多的時候，實戰(zhàn)經(jīng)驗豐富的老公安，就通過分析視頻圖像信息，分析監(jiān)控點的時空關(guān)系，從而判定犯罪嫌疑人的進出路線、作案過程、人數(shù)、車輛……
“雖然很多企業(yè)都在講技戰(zhàn)法，但其實只有少數(shù)幾個廠家會真的花時間在上面。”史震云說道。
深醒，便是這少數(shù)之一。
史震云介紹道，深醒的大數(shù)據(jù)一體化防控平臺中，就包含了技戰(zhàn)法超市功能，可對涉穩(wěn)人員重點區(qū)域聚集、涉毒人員重點區(qū)域聚集、多頻次出現(xiàn)不同醫(yī)院盜竊人員、時空碰撞分析電動車盜竊人員等進行監(jiān)控。
平臺能通過人工智能查看圖像，以及形成知識圖譜，做出線索的自動分析模型。通過結(jié)構(gòu)化的視頻數(shù)據(jù)，以及傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)，直接做數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘，給公安一些直接的決策建議。
公安內(nèi)有刑警、交警、治安、戶籍、經(jīng)偵、巡警等多個警種，對視頻資源的應用需求也都不相同。
場景細分下，需要攻克的難點眾多，如何平衡實際場景需求和產(chǎn)品化的成本也是一個重要問題。
史震云也說道，“只要服務好幾個警種，就很不錯了。”
相對于業(yè)內(nèi)對細分領(lǐng)域需求的追求，史震云認為，客戶的需求是多場景的，但場景細分不意味著都要形成產(chǎn)品，如果不能拷貝，就難以平衡需求和成本間的問題，對企業(yè)來說，負擔就會很重。
史震云以工廠的場景舉例道，工廠中對操作規(guī)范的要求較高，但各個場景又有所不同。有的地方下樓時需要雙手扶梯；有的地方不要求雙手扶梯，但要求戴不同顏色的工帽。這些需求相對來說，就很細分，又存在差異化。對企業(yè)而言，就要考慮需求是否是值得做的，做成產(chǎn)品還是項目。
安防領(lǐng)域亦是如此。
史震云認為，“產(chǎn)品都是從項目中提煉出來的，但不是所有項目都能提煉出產(chǎn)品。產(chǎn)品肯定是某些場景應用的一致性比較強、在產(chǎn)品程度化較高的時候才能形成。”
在細分場景的關(guān)注中，深醒也提煉出了一些更細致的應用。深醒今年年初就申報了一個重點課題，通過一組腳印，或鞋印，能倒推出人的身高、年齡、體態(tài)和行為方式。
除了算法、軟件，AI落地安防，還要經(jīng)過工程化的服務能力這道門檻。
對于AI初創(chuàng)企業(yè)來說，如何將產(chǎn)品化，以及如何將軟件真正用工程方法實施下去，也是一大問題。
在這一點上，深醒的模式顯然更“重”。
區(qū)別于其他純產(chǎn)品或者方案售賣的人臉識別公司，深醒采用了以服務輸出的模式。
深醒會配合當?shù)毓矞蚀_部署每一個攝像頭的位置、光線、軟硬件調(diào)配，這些細致服務跟上，正是做TO G和TO B生意的基礎(chǔ)。
在和公安的一次合作中，深醒第一次去的時候，當?shù)氐墓舱f，“這個高架已經(jīng)有12個公司來過了，你們是第13家”，他搖搖頭就走了。
深醒當時并沒有承諾什么，而是選擇和對方一起工作。隨后深醒團隊在當?shù)剡B續(xù)工作了10個月。后來，這位民警借助于深醒的系統(tǒng)，抓到了通緝令上的2個重要逃犯。
而在具體的施工中，史震云介紹道，“一個項目團隊中要包括算法人員、代碼人員、項目管理者，還有實施人員和運維人員。前期算法人員、研發(fā)人員、以及產(chǎn)品經(jīng)理都要全部介入項目，介入后開始與客戶溝通，解決細分的需求問題，然后進行聯(lián)調(diào)測試；運行一段時間后，會有運維人員、項目經(jīng)理逐步介入。”
“在這個過程中客戶不斷提供要求，還有需要迭代的東西反饋回來，重新做二次開發(fā)和改造。這個反饋的過程是反復的，直到發(fā)現(xiàn)可能已經(jīng)花了一年的時間了，系統(tǒng)能夠更好運行了。”
在行業(yè)都在談論AI，尤其是人臉識別如何落地的應用場景時，這位工科出身的創(chuàng)始人，顯然覺得技術(shù)就是為場景服務的。
史震云將原因歸于工科生與理科生思路的不同，“理科生更多的是做純粹的研究，而工科生做的就是落地的東西。”
經(jīng)過了前幾年的淘洗，業(yè)內(nèi)人士也認為，AI公司絕大多數(shù)創(chuàng)始人是技術(shù)背景，由優(yōu)秀的科學家或研究員帶隊，基于之前研究院的算法能力，進一步做優(yōu)化。
而今天的AI創(chuàng)業(yè)公司核心重要的因素可能是產(chǎn)品經(jīng)營能力，和把一個算法變成一個工程化的能力以及銷售能力。
算法之外，產(chǎn)品和工程化能力，正是深醒的優(yōu)勢。
近幾年來，AI初創(chuàng)企業(yè)在不斷切安防入場景，傳統(tǒng)安防巨頭海康提出了“云邊融合”“物信融合”等概念，大華提出了“HOC城市之心”，華為則提出打造開放生態(tài)，安防業(yè)內(nèi)一時間玩家涌入，概念不斷。
談起行業(yè)內(nèi)的生態(tài)，史震云則認為未來不會是“贏者通吃”的局面。
“目前的安防項目，還是大型集成商承接的居多。因為每個工程項目都需要不同的公司合作來做。
從數(shù)據(jù)鏈路、攝像頭、服務器，到算法內(nèi)核、應用、數(shù)據(jù)庫以及云端，甚至中間的各種網(wǎng)閘路由，都要有公司來做。任何一個項目可能都是十幾家公司在做。舉例來說，沒有哪家廠家又做煙霧報警，又做FIRD（遠紅外探測器），又做攝像頭，又做井蓋，其實任何一個項目都能夠看到無數(shù)廠家。”
對于AI創(chuàng)企在市場的角色，史震云認為，雖然玩家很多，但目前AI在安防市場中的滲透率還很低，這還不是個“紅海”市場，AI在其中也還大有可為。
“目前，AI在安防領(lǐng)域的落地還是很少的。有不少廠家都宣稱說做了項目，但實際可能只做了一、兩個案例。而作為初創(chuàng)企業(yè)，在目前的格局下，想的應該是如何進行AI規(guī)模化的落地，如何把案例乘以十或一百。先把AI的市場滲透率從2%提升到5%，再逐步提升，不斷撐起這個市場，這就是AI創(chuàng)新企業(yè)該做的。”
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