AI初創(chuàng)企業(yè)入局安防
2011年至2016年中國安防市場連續(xù)5年保持2位數增長,結合國家政府對建設更高水平的平安中國、進一步提升人民安全性的要求,未來中國的安防市場依然會保持穩(wěn)定增長,對人工智能、計算機視覺技術的升級改造也提出了更高的期待。在2017年深圳安博會上,智能人臉大數據平臺、智能攝像機、人證核驗終端等智能設備隨處可見,可以肯定地說,安防行業(yè)已經開始演變成人工智能產業(yè)中的重要分支。
《中國安防行業(yè)“十三五”(2016-2020年)發(fā)展規(guī)劃》指出,“十三五”期間,伴隨從平安城市、智慧城市到雪亮工程等公共安全相關政策,以及人工智能相關國家戰(zhàn)略政策的逐步深化,智能安防也將與高清聯(lián)網一樣,將向規(guī)模化、全面高清化、智能化轉型升級。
面對這廣闊的市場,許多初創(chuàng)AI公司如商湯科技、曠視科技、云從科技等在完成融資后,紛紛把安防視為其商業(yè)模式落地的重要方向。雖然這些AI初創(chuàng)公司以核心技術和資本融資獲取先機,但面對安防行業(yè)大體量公司的競爭和擠壓,仍需要不斷拓展生物識別、計算機視覺、深度學習算法等技術類別。在市場進入存量競爭前,初創(chuàng)公司一方面要利用技術專利打造壁壘,向上下產業(yè)鏈延伸,另一方面需緊密貼合用戶需求,不斷優(yōu)化自身產品,提供軟硬件一體化解決方案和服務,最終完成數據閉環(huán)從而提升自身競爭力,達到產業(yè)生態(tài)平臺階段。
新舊勢力優(yōu)劣勢對比(1)傳統(tǒng)安防企業(yè)
在未來,傳統(tǒng)安防企業(yè)持續(xù)發(fā)展、行業(yè)占有率持續(xù)領先,會繼續(xù)采用產品銷售內嵌智能算法和智能分析軟件的常態(tài)模式,并加深垂直行業(yè)的應用解決方案,針對不同行業(yè)不同的應用場景,提供智能軟硬件一體化解決方案,其主要的優(yōu)勢主要體現(xiàn)在:
一是在現(xiàn)有產業(yè)的技術(硬件產品和平臺軟件)擁有絕對優(yōu)勢;
二是擁有豐富的客戶資源,對行業(yè)需求和痛點能夠深刻理解,行業(yè)領頭公司已幾乎布局全部產業(yè)鏈;
三是大部分上市公司擁有良好的現(xiàn)金流,充分利用現(xiàn)有市場的盈利支持大規(guī)模研發(fā)和并購經費的支出;
四是擁有產業(yè)鏈上收集的大量數據,但是存在數據質量參差不齊無法直接使用;五是在AI領域通過組建自主研發(fā)團隊或者采購、合作、并購的方式切入AI市場。
(2)初創(chuàng)AI公司
初創(chuàng)AI公司在核心技術和研發(fā)人才上擁有絕對的優(yōu)勢:利用算法競賽排名、國內外頂尖論文和強大的實驗室、導師資源吸引了大量人才加入團隊,保證公司在技術壁壘端持續(xù)領先。部分AI公司完成了多輪大額融資,可持續(xù)投入研發(fā)和市場,已經在業(yè)界擁有較高的知名度。
初創(chuàng)AI公司對安防行業(yè)的商業(yè)模式和盈利模式的理解還不夠清晰和成熟,目前以ToC的企業(yè)級服務為主要的商業(yè)模式,主要扮演算法支撐層和技術提供層的產業(yè)角色,通過提供SDK算法模塊和開放API云平臺接口服務獲取利潤。而傳統(tǒng)安防企業(yè)主要向客戶提供較為全面的軟硬件一體化解決方案,其中可能涉及到攝像機、嵌入式設備、專有服務器及行業(yè)平臺軟件等。而這些貼近用戶需求的產品和行業(yè)解決方案是新創(chuàng)AI企業(yè)短期內無法實現(xiàn)的。
另外,大額融資與政府資金同時帶來一定風險,資本估值過高會對企業(yè)帶來盈利上的壓力;各類資本加入對股權和決策權的稀釋也會成為公司發(fā)展路上的隱患。
因此從總體來看,傳統(tǒng)安防企業(yè)都是依靠自身的能力一步步成長起來的,在抗風險能力上面要遠遠強過新創(chuàng)AI企業(yè)。初創(chuàng)AI公司則需要更加貼近用戶需求,不斷提升用戶質量和數量。同時其可通過資本重組、并購的方式收購安防企業(yè),快速獲取市場及用戶資源。
算力+算法+數據 未來競爭核心
技術是行業(yè)變革的推動力,行業(yè)競爭將集中體現(xiàn)在算法、數據和硬件算力這“三駕馬車”的較量上。隨著安防+人工智能的發(fā)展,未來這三者將呈深化發(fā)展的趨勢:
1算法:集中開發(fā)底層算法,優(yōu)化應用層算法
深度學習本質就是一種算法,通過模擬大腦的神經網絡,使得設備能夠像人腦一樣思考。在安防行業(yè),基于深度學習人臉識別、圖像識別、車輛識別、語音識別等算法將會推動行業(yè)快速發(fā)展,算法迭代將會是推動安防+AI技術發(fā)展的根本:
準確率更高:深度學習算法可以從原始數據中提取具有更高階、表達能力更強的特征,從而使得識別分類對象的準確率更高;
環(huán)境適應性更強:深度學習算法可以自行提取更豐富、更適合的特征參數,從而達到更強的抗環(huán)境干擾能力。
識別種類更加豐富:深度學習能夠實現(xiàn)比較精準的目標分類識別、自主特征識別的特點,又讓深度學習特別適用于抽象、復雜的人、車、物體的特征和行為勢態(tài)的分析領域。
2算力 :智能前端的邊緣計算+智能云端的規(guī)模化計算
深度學習過程中“訓練”與“推演”均涉及大量并行計算,傳統(tǒng)的CPU明顯算力不足,而GPU、FPGA、ASIC具有良好并行計算能力,AI芯片可提供數十倍乃至上百倍于CPU的性能,大幅縮短計算過程,同時也方便調整多種模型架構,顯著提升模型的速度。
特別是隨著低功耗AI專用芯片的迭出,逐漸形成智能嵌入式前端(通過邊緣計算在前端完成結構化算法預處理,獲取高質量結構化數據)和后端云智能(大規(guī)模計算、存儲資源、多維度大數據信息分析)協(xié)同加速發(fā)展的勢態(tài)
3數據:邊緣計算+規(guī)模化計算的結構化數據
上千萬的攝像頭和龐大的監(jiān)控網絡,瞬間就會產生海量監(jiān)控視頻數據,從海量視頻數據中高效提取出有效的結構化數據,就成為智能安防的關鍵技術。而通過人工智能算法,則可自動抓取視頻中的目標圖片,并提取其語義化的屬性數據以及可用來比對檢索的特征數據,形成以數據為驅動的決策機制,根據實時數據和各類型信息,調配和調控用戶的數據資源,最終實現(xiàn)系統(tǒng)的自動智能化和運行效率最優(yōu)化。
人工智能是安防領域的未來,安企在通往未來的道路上,將會出現(xiàn)更多新的應用及技術,從而滿足安防領域日益增長的新需求,推動安防產業(yè)的升級換代。
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原文標題:?AI新勢力崛起 安防迎來發(fā)展新時代
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