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AI安防迎來下半場?


AI安防是否遭遇了創新者的窘境?

AI安防技術創新變難了?

從技術路徑的演進迭代看,安防監控產業的發展歷程可以分為:模擬時代、數字時代、高清時代和智能時代,這個過程伴隨著海量視頻數據的湧現。

數字化解決了安防監控視頻的存儲和讀取問題,使安防監控最核心的功能“事後查”變成用戶“可獲得”,這奠定了安防監控產業飛速發展的基礎。高壓縮率數字編解碼技術的發展助推行業進入了高清時代,200萬、500萬、4K等分辨率解決了“看得清”的問題,但這個時代安防監控的核心應用還是停留在“事後查”。

只有發展到當下的智能時代,才給安防監控的核心應用賦予了全新的概念:從“事後”向“事中”和“事前”轉變,AI技術是促使這一轉變的核心。

智能安防為傳統安防帶來了革命性的轉變。在“事中”階段,傳統安防需要工作人員盯著屏幕,隨時監視,人工做到這一點並不現實,但AI技術可以做到實時監視,發現符合報警規則的事件並實時告警。 AI技術不僅讓“事中”實時告警變成可能,它還可以進行事前預測,通過AI大腦的識別和分析,將一些隱患或者事件進行提前預警,做到提前處置。

AI帶來的另一大變革是效率的極大提升。

AI安防在預設中就可以通過算法重點關注相應的內容,換句話說,把監控攝像頭被動記錄場景所有信息轉化為記錄特定物體或者行為,再以某種符合標準的格式進行編程輸出,進行數據精簡,產品帶寬、算力還有存儲空間等社會資源的消耗隨之降低,能帶來安防行業整體成本和效率10-20倍的提升。

傳統安防核心的“事後查”功能有時候並不足以應對龐大的視頻數量,想要在海量視頻中查找一個對象,在沒有明確的時間、地點信息時,無異於大海撈針,如某些大案甚至需要增調成百上千警力,花費幾十天時間查看PB級以上的監控錄像。

而一些人工智能企業通過對視頻的處理可以很快找到目標對象,大大縮減了工作量,提高了效率。不過值得注意的是,這樣的AI技術可能並沒有從架構上改變傳統安防,海量的視頻仍然存在。此外,現階段AI安防技術還存在對視頻內容識別準確度不夠、數據門檻高、數據隱私安全等問題。

有觀點認為,這幾年AI安防的發展似乎沒有之前在熱潮期那麼“高光”了,技術上鮮有大的突破,成熟的AI產品及解決方案較少,一些技術並不成熟,智能化水平尚處在初級階段。

對此,博觀智能研發部副總裁、首席系統架構師陳航鋒認為,AI安防技術的核心是AI芯片技術和深度學習算法技術,安防提供的是數據原料,是技術的一個落地點,更多地是表現在平台應用技術上。人們之所以覺得AI安防逐漸缺少突破式創新,可能是源自平台應用技術的創新逐漸變少。

任何技術都會遇到創新天花板,這是客觀規律。從狹義AI技術看,深度學習技術的迭代速度在放緩,雖然也有很多學者在積極探索深度學習以外的AI技術,但總體上近兩年突破式創新的確少了。但深度學習算法各類網絡每年還會有創新,全球各類榜單不斷地被刷新指標,且深度網絡訓練的可解釋性問題還待解決,深度學習算法技術還有很大的突破創新空間。此外AI芯片技術從工藝集成度到應用生態等各個維度還在長足發展,各類AI芯片廠商也還在不斷湧現,安防只是其落腳點之一。

另一方面是因為人們對AI安防的期望值比較高。 “如果AI安防的實際表現能大於等於期望值,那就沒有這樣的聲音了”,陳航鋒說,“但現在要為AI安防下一個’創新乏力’的定論還為時尚早“。

從過去幾年安防技術的發展路徑可以看出來,創新仍在持續。 2012-2016年,車輛識別技術的發展帶動國內AI安防率先在智能交通領域實現規模落地。 2017-2018年,人臉識別在公共安全領域大顯身手,19年是結構化和以圖搜圖、ReID技術規模化應用的元年,現在人臉、結構化以圖搜圖等技術正在AI安防產業中發揮著巨大的推動力。

落地最快但可能並不完美

安防是AI領域最具有商業化潛力的場景之一。目前AI安防的應用場景非常廣泛,主要在社會治理方面,如治安防控,智能交通、智慧監所、工業安全、民用安防、智能樓宇等細分場景。現在看來,AI安防的應用空間和應用領域還遠遠沒有達到飽和的狀態。

接下來,人工智能技術對於風控領域的賦能將從社會治理逐漸擴展到各行各業,未來攝像頭數量將成倍增長。 “人工智能將深入到生產生活的各個場景裡,如智慧樓宇、智慧工廠、智慧社區,而不是僅局限在閉路監控、防盜報警等場景。這是一個2G到2B的轉變,存在著大量的機會”,的盧深視COO楊斌表示。

由於AI 三要素“數據、算力和算法” 在安防賽道恰好在同一時間點共同迎來了爆發,成就了AI安防,促使其成為AI技術落地最成熟的領域,但光靠AI三要素並不能解決AI安防大規模落地應用遇到的問題。

陳航鋒認為,AI在安防市場有演示落地和大規模落地兩大挑戰。演示落地的問題是,演示效果好,但實際落地交付效果一般,原因除了核心的算法技術外,還需要產品、工程和解決方案作為配套,才能有好的落地交付效果。

具體來說,在產品上,要解決上量和成本的問題,對AI安防企業來說,目前盈利的最好方法是要有海量的智能硬件產品。工程方面,算法落地需要結合場景化,實驗室的演示往往只能解決單個場景的展示,放到實際場景中無法很好地適應各類場景的變化和乾擾,所以AI安防要能真正落地,需要大量的工程地面化部隊去實踐,通過大量的實踐再反補到算法和產品中,不斷迭代改進。

解決方案是當下AI安防最主流的商業模式,其面臨大規模落地的挑戰,方案實現CPU+GPU調度框架,降低AI的整體TCO,同時使億級的結構化和半結構化數據智能讓客戶可獲得。

同時,楊斌提出,產品非標準化、產業鏈匹配不完善亦是一大難點。三維機器視覺作為AI安防最新最前沿的技術,標準不統一將帶來諸多問題,如3D數據質量標準、3D相機參數標準等,這會導致供應鏈上下游匹配難度較高,行業市場不夠規範等問題。

AI安防產品多面向G端、B端市場,一些AI在商業化進程中企業存在過度依賴G端客戶的問題。據去年8月曠視遞交的第一版招股書中顯示,其智慧安防和智慧城市的訂單多來自於政府,且對於政府補貼的依賴度較強。這兩年,曠視也在以智慧安防為核心不斷向新領域擴展。

隨著G端、B端市場漸漸飽和,一些安防企業在逐漸探索擴展C端的用戶群體,如海康威視成立了主打安全的智能家居子品牌螢石,大華成立了C端品牌樂橙。今年這場疫情也令不少AI安防產品在C端打開了局面。

不過由於基因上的差異,一些安防公司在C端市場卻並不十分順利。 C端用戶對於價格、體驗、營銷手段等非常敏感,C端客戶的智能化市場場景眾多、需求碎片化更加明顯,對於傳統安防廠商而言,還需要通過品牌知名度、產品策略、供應鏈管理、市場策略、市場通路等各個維度來調整和滿足不同的C端用戶群需求,這是一個比較大的市場挑戰。

楊斌表示,目前行業的各個參與者都在商業模式探索階段。他認為,不論是大公司還是小公司,最重要的是找准自己的定位,體現自己的技術特長和產品特長,實現商業價值。當產品和技術在行業內被認可,就能在產業鏈中實現自己相應的利潤率,隨著時間迭代,利潤率會趨於穩定。

萬億級市場引力,老將、巨頭與新貴“纏鬥”

縱觀國內安防產業的發展歷史,2010-2016年被認為是產業發展的黃金十年,得益於技術的突破式創新,行業由數字時代進入高清時代。 2016年,被稱為是AI安防的元年,伴隨著深度學習帶來的第三次AI 浪潮,AI技術也迅速在安防領域應用開來。

這幾年,海康威視、大華股份、宇視等老牌巨頭紛紛開始在AI技術上發力,目前它們仍牢牢佔據第一陣營。商湯、曠視、雲從、依圖等AI明星獨角獸創業公司也將眼光瞄向了這裡,它們幾乎都將安防作為核心佈局的領域;此外,BAT 、華為等互聯網巨頭也不斷進場跑馬圈地。

更多的是中小參與者。據前瞻產業研究院《中國安防行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》數據顯示,截至2017 年年底,國內安防企業約為2.1 萬家,行業總收入約為6016 億元,年均增長14.4%。

此外,該報告預測,2020年,我國安防行業總收入將突破8000 億元,達到8212 億元左右。另有數據顯示,截至2022年底,中國安防行業市場規模將達到近萬億元。萬億市場規模所釋放出的巨大吸引力無形中也在加劇著行業的競爭。

不同類別的參與者各有優劣勢。傳統安防企業以硬件產品、供應鏈、平台見長,行業前幾名基本可以看做“全優生”,各項實力都很均衡,基本沒有短板;AI企業是算法實力一枝獨秀,硬件能力稍弱;巨頭則以整體實力見長。

陳航鋒認為,這些企業憑藉各自的優勢切入安防市場,角色上有“防守方”和“進攻方”的區別,在正面戰場上的摩擦肯定不可避免,表現到AI落地上,最後拼的仍是AI應用的六要素— “數據、算力、算法、工程、產品、方案)。但行業的機遇變遷和市場迭代升級挑戰永遠存在,傳統安防企業的地位,更多取決於自身的行業領導開創能力和綜合經營水平,並不會因為AI初創中小企業的入局而瞬間動搖。

“新入局者對傳統安防巨頭的地位肯定有所動搖”,楊斌有不同的看法。 “整個行業從來沒有一個固定的老大,行業的迭代、一家公司在行業中所處的位置上下起伏也是正常的”。他認為,經過這四五年的發展,AI 安防還沒有進入到“下半場”。

安防行業的上半場,是以視頻編解碼技術的進步為基礎的,即H.264/H.265/CVS等標準的落地應用這成就了海、大、宇這樣的上一代頭部公司。而安防行業的下半場,將以“數字視網膜”,“針對對象的特徵預提取”等技術和標準為基礎,像二維人臉識別、三維人臉識別等技術,都是“特徵提取”的一個主要方面。

到目前為止,整個產業鏈都處於初級階段,目前下半場的重要時間點還未出現。楊斌認為,這個關鍵時間點到來的標誌將是一套統一的行業標準成型的時候。

雖然很多大公司都已經提前佈局標準制定,目前AI安防領域仍未有統一的標准出現,只有確立了標準,企業都基於統一標準推出技術和產品,才算真正的開局。而一旦有了標準,就會有巨頭產生。

“AI安防的下半場,這看似是一個比較悲觀的論調。如果將產業發展類比成一場球賽,我覺得這只是暫時的場面,下半場也會成為瘋狂’進球’的下半場“,陳航鋒認為,下半場的發展仍是非常精彩的,當前AI安防雖然在“事後”查的效率上有了極大提升,但離“事中”查的應用還有很大差距,“事前”預測的應用也遠未達到普及,未來值得期待的改進和創新仍然很多。

他預測,緊隨在”智能時代“後,安防產業下一個發展階段應該是”泛智能時代“。 AI安防的下半場結束,不會意味著AI安防的結束,可能會是AI安防泛智能應用的開端。

未來,AI安防行業的”寬度“可能將不斷拓展,AI安防技術將向更寬的領域進行輸出,例如人臉識別技術,從先前主要應用在安防人員布控場景到逐步在門禁考勤市場普及。在不久的將來,有可能廣泛應用在智能家居領域,將AI安防從對行為的識別擴展到居家養老、看護小孩、看護寵物等場景。

楊斌表示,接下來AI安防行業將在服務好G端需求的同時逐步向B端即行業端下沉。未來3-5年,B端安防市場的體量將逐步增大,甚至慢慢與G端需求齊平。 ”本來安防行業就是一個萬億級市場,我個人判斷,在3~5年之內可能還有一個三倍以上的增長,那時候的體量會更大“。

不能忽視的是,由於中美貿易摩擦等影響,今年安防產業面臨較大的外部環境風險,海康威視、華為等企業被美國商務部列入了實體清單。近期,據傳受美國斷供禁令影響,華為的AI安防芯片因缺貨嚴峻導致價格被爆炒。現在外部環境仍面臨較大的不確定性,但危機也往往與機遇並存,恐難抵擋大勢所趨。

採訪嘉賓:

陳航鋒, 博觀智能,研發部副總裁、首席系統架構師。

楊斌,的盧深視首席運營官。高科技領域資深從業者,17年芯片公司、高科技產品公司工作經驗,2019年加入的盧深視,任職首席運營官。的盧深視是一家專註三維機器視覺和人工智能領域的國家高新技術企業,專註三維視覺智能感知技術。