今天的 AI 安防场,手快不一定截胡,但落后一定挨打。

 

合众连横态势屡见不鲜、并购整合案例频频爆出,一场资源再分配大战悄然打响。后互联网时代,曾经的巨头无不暗中布局,紧锣密鼓地跑马圈地、加筑城墙,为产业物联网大战积蓄能量。作为收割产业物联网的必经之地,AI 安防这个香饽饽,BATH(百度、阿里、腾讯、华为)垂涎已久。如果说移动互联网时代,每一部手机皆是智能交互节点;那么产业物联网时代,每一台摄像机就承担了类似功用。

 

谁控制了摄像头,谁就装配了城市之眼,之后再加装一颗颗聪明大脑。而每一颗产业大脑背后:意味着固有的产业结构,皆可以技术之名,出产业物联网革命之师,大刀阔斧重做一遍。虽说 BATH 终极目的大差不差,但细品四大巨头 AI 安防战略打法,却又大相径庭。

 

  • 华为,家有余粮不慌,手握利器无惧,瞄准分销场,由硬及软打起价格战。
  • 阿里,侧重多行业底层赋能,投资并购广撒网,从上往下攻,重心在云端。
  • 腾讯,重视软件服务方法论,成立优图实验室,由内往外打,重心在 CV 层。
  • 百度,讲究广开源合纵连横,聚焦机场等重点,由点及面,攻营拔寨慢慢耗。

 

1、华为

 

布重兵、砸重金,华为做梦都想走出一条自己的安防康庄道。于华为,重仓安防、一战到底,是再也自然不过地商业加码。

 

一来,华为手握 2B/2G(面向企业/面向政府)强基因。

 

二来,安防业务与华为云战略强协同。

 

华为公有云入局稍晚,相比阿里云市场份额,前者差距不小。若想打赢这场后发制人的翻身之战,私有云市场必须作为突破口发起猛攻,而视频监控产业又是其中的较大一环。

 

三来,华为业务群背后,无疑是要通过数据交互,构建万物互联的智能世界。

 

视频摄像机作为数据的强入口,产生的源源不断高质数据将成为数字化时代的新能源。

 

其实早在 2012 年,华为就开始蛰伏安防,无奈一直雷声大、雨点小,主要原因可以归结为三点:

1、前期投入不足,无法真正下沉,针对行业客户需求理解存在盲点。

2、在传统视频图像相关的器件供应链方面不具优势。

3、产品丰富度严重不足。

 

摸爬滚打了六年后,华为机器视觉产品线总裁段爱国接受雷锋网采访时,曾解释了这个问题:“那几年,华为在安防市场更多是试探性地观测,没有战略性投入。”

 

言外之意也再明显不过:战略投入的华为安防,已列军杀到。

 

2018 年中旬,华为在智慧视频市场一口气发布近百款摄像机、数十款视频内容管理平台。

 

2019 年 6 月 3 日,华为又豪掷 5000 万美金,鲸吞国际老牌安防厂商 Vocord 。

 

创建于 1999 年的 Vocord,是俄罗斯人脸识别领域种子选手,长期盘踞国际权威人脸识别测试集 FRVT 首位。

 

另外,去年全联接大会上,华为安防还高调宣布:已携手东方网力、多维视通、高新兴、华尊科技、商汤科技、易华录、以萨数据、依图科技、中盛益华,成立中国平安城市视频云合作伙伴开放联盟。 

 

兵器补足、战友齐聚,上山擒王还差什么?

 

粮草,足够多的粮草。

 

打仗需要花钱,打硬战需要花很多钱,所幸钱于华为来说,应是最算不上问题的问题。

 

好消息很快即便降临。

 

2020 年 3 月 20 号,华为安防再次打出王炸组合:

 

降价争用户;补贴抢市场。

 

第一杆长枪是:1T 算力、200 万像素、红外热成像筒型摄像机+32 路 4 盘位 NVR=2025 元。

 

这个价格几乎是将市场主流产品的平均值直接打了五折。

 

第二杆长枪是:推好望品牌抢分销市场,拿出 10 亿搞燎原计划。

 

 

安防行业一直盛传:得分销市场者,得天下。

 

挨过最寒的冻才能躲过最冷的冬,相比公安行业大客户,分销市场以小、散、乱著称。如何下沉?如何了解用户?去安防分销市场。

 

今天,华为安防拿着这笔巨额预算,瞄准要害、蛇打七寸,在安防分销战场发起了海康们曾经最为熟悉的价格之战。

 

这场硬仗,从时机来看,确实晚于海康、大华不少,但是迟到总好过不到。

 

这场硬仗,也颇有背水一战的意味,这或是华为安防卧薪尝胆八年后,最有分量、为数不多的筹码之一。

 

如果说海康当年发起的价格战足矣一夜之间扫清群雄;这一次华为安防使用的相同招数或让前者感受到了当年群雄落魄的心情。

 

2019 年,华为销售收入 8588 亿元,是海康的 36.5 倍;华为净利润 627 亿元,是海康的 5 倍。

 

有钱又有人,这一步绝棋或让传统安防企业们辗转难眠。

 

战争前夜,所以也看到海康曾紧急发文:暂停涨薪、缩减福利,或为前线作战提供更为强大的火力。

 

华为安防,来势凶猛。

 

2020 年,当芸芸大众还深陷疫情肆掠下的泥潭,华为安防非但没有节流,反而大举进攻,拿起长矛,直插对手心脏。

 

AI 安防这个王座,久坐的海康不想退,久攻的华为不会弃,谁会赢?

 

针对这个话题,行业内已有千篇万论,雷锋网 AI 掘金志认为:或无惧,但需畏。

 

相比客户关系、海思芯片、生态整合等能力,华为安防最为可怕之处其实来自外力。

 

未来城市架构智能化改造,统一建设、统一规划、统一运营或成趋势;避免重复基础性建设,做到数据资源实时共享、计算资源最大化利用将成定局。

 

倘若如此,华为的优势就得以直接体现。

 

物联网时代,数据为王,为用户提供一揽子智能服务,云平台是重中之重。

 

过去二十年,传统安防厂商的工作主要围绕摄像头展开,在硬件设备、运维方面有较好口碑,但在云平台的底层搭建、海量数据处理、高性能的计算能力方面尚存不足。

 

而这,恰恰是华为的最大优势。

 

2、阿里

 

阿里在安防圈的闻名,主要得益于城市大脑的快速复制落地。

 

城市是一个硕大的数据聚合体,其中最为显势的两大部分:一是交通、二是安防。

 

环绕这两大赛道所产生的视频信号、GPS 信号、微波信号等多种类型的数据时刻都在积累,但相应价值还远未被充分挖掘。

 

城市大脑最为关键的任务之一就是利用包括视觉等技术,去挖掘潜在的数据矿产,实际上也是对城市的智能感知。

 

城市没有摄像头的时候,处于无感无知的状态。

 

当城市有了一些摄像头,但缺乏对于数据的分析及研究,处于感而不知的状态。

 

当海大宇等公司在边缘端算法上发力,逐步走向感而略知的状态。

 

而阿里要做的城市大脑,则希望做到感而全知。

 

感而全知不好做,甚至很难做,它的纵向发展又可分为三步:

 

第一步、机器实时处理人所不能理解的超大规模全量多源数据;

 

第二步、机器能够发现超大规模全量多源数据中人所不能发现的隐藏规律;

 

第三步、机器能够通过这些隐藏规律去为人类制定最优决策。

 

细数过去几年,包括阿里在内的各类大脑,基本在第二步中眉头紧皱。换句话说:城市智能化终极迦南地还远未来到。

 

 

阿里当然也意识到了其中不足,所以正紧锣密鼓地做着四方面工作。

 

其一:打开大门,交朋友。

 

2018 年 9 月,阿里宣布全面开放城市大脑平台,具体表现为:

 

视频 AI 能力开放:面向视频行业,全面支持安防行业标准;支持主流厂商的流媒体系统;打通安防和互联网两大流媒体领域;10 万路视频流接入能力。

 

开源计算平台开放:基于 flink 构建计算服务,全面支持开源生态;提供异构计算动态调度、故障切换服务,提供 99%时段的实时性保证、提供安全的计算环境,确保用户的数据以及资源安全。

 

搜索服务开放:提供实时视觉特征索引服务、提供高并发实时查询服务、提供多种视觉特征碰撞服务。

 

城市大脑平台开放的背后,或是阿里急需智慧安防、智能交通领域研发人员和创业者的关注及合作。

 

其二:合纵连横,广撒网。

 

过去几年,阿里四处找合作、急入股,对外宣布的对象包括千方科技、浙江大华、浙江宇视、浙大中控、银江科技等等。

 

以宇视为例。

 

2019 年安博会期间,阿里云研究员吴翰清宣布:宇视成为其飞天联盟战略合作伙伴及“MSP 合作计划”核心伙伴。

 

飞天联盟战略合作伙伴是阿里云最高级别生态合作伙伴,MSP 合作计划核心伙伴是阿里云合作伙伴交付能力最高认证。

 

城市大脑落地这块,宇视作为布局该领域最早的解决方案商之一,无疑是阿里进军 AIoT 领域很好的补充。

 

于阿里而言,其云平台和宇视的行业解决方案可有效融合,可为企业提供端云协同的解决方案,这为阿里布局企业级 ToB 市场提供了一条宽阔的通道。

 

其三:死磕技术,精研发。

 

前段时间,阿里达摩院宣布成立其第 15 个实验室:XG 实验室。

 

XG 实验室将为超高清视频、工业互联网等场景研究符合 5G 时代的视频编解码技术、网络传输协议等,并制定相关标准。

 

智慧安防的每一个细分场景无不以视频为基本载体,未来超高清场景应用也将逐步由超高清 4K 向 8K 迈进。

 

5G 下的高清视频监控视频意味着更高清的画面、更丰富的视频细节、更高的数据分析价值。

 

前端像素的提高给视频传输和后端录像存储带来了巨大压力,相同的编码压缩比例下,用户需要投入更多的设备和资金。

 

编解码技术的改进无疑成为了视频监控技术发展的焦点,也是当前众多视频厂商争相发展的技术课题。

 

雷锋网 AI 掘金志发现,实验室的核心成员包括 IEEE 高级会员、阿里达摩院研究员叶琰,她曾参与 3 代视频编解码标准开发及浸入式视频和流媒体的标准开发。

 

其四:软硬齐发,夺市场。

 

阿里云此前发布了云边端物联网视频服务 Link Vision 1.0。

 

阿里这招非常狠,顺利的话,他们可以做到视频物联网,真正实现城市大脑。

 

Link Vision 1.0 包含了物联网视频开放平台和物联网视频 AI 解决方案,它可以帮助传统摄像头厂商与安防工程商更好实现数字化和智能化转型。

 

也就是说它能从技术上解决中小企业盈利模式单一、画质不佳、体验欠佳、亦或是安全性得不到解决的现实问题。

 

阿里云这一招数实际上与东方网力当年在模拟向数字转换时做的联网控制器有异曲同工之处。

 

其目的是将各种模拟的摄像机、DVR、DVS、模拟矩阵、IPC、NVR、网络矩阵用一个网关设备连接在一起,那么它的核心就是今天所谈的多媒体、数据网关。

 

阿里提出的这个边缘化产品一来可以被部署到每一个城市中的每一个节点。

 

其次,基于边缘云的视频结构化运算,它能够将很多消费级安防摄像机接入到阿里云平台上,通过边缘云计算服务器完成数据结构化。

 

如此,阿里便通过视频物联网拿到了城市视频的数据,而这一点是阿里以前做不到的。

 

心怀明确目标,在智能安防市场虽有些迟到,但这个互联网巨头丝毫未曾怠慢,加速快跑并已手握几张好牌。

 

3、百度

 

2018 年 12 月 18 日,李彦宏发内部信,宣布组织架构大调整:智能云事业部升级为智能云事业群组,同时承载 AI to B 和云业务的发展。

 

搜索公司及各 BG 的运维、基础架构和集团级共享平台整合至基础技术体系。

 

这两大调整翻译成大白话就是:瞄上了 To B 业务,将云计算产业视作集团重点。

 

百度的 ToB 大军很快就开到了 AI 安防市场,道理也不难理解:AI 安防有现钱、有远景、还有符合社会组织进化的大方向。

 

其在 AI 安防市场的玩法可以总结为:广开源、合纵横,聚焦机场等重点,由点及面,攻营拔寨慢慢耗。

 

 

与当年语音识别套路如出一辙,在 AI 安防应用最多的人脸识别技术上,百度从底层技术服务向平台化和接口化转型。

 

他们将行业应用门槛集约为平台、接口服务,打开技术壁垒,从而将此前壁垒拦阻积累的势能转化为应用普及推广的动能。

 

代码洪流一旦开闸,百度就能在极短时间内交到包括开发者、软硬件厂商等优质朋友,一起升官、一齐发财。

 

一方面,百度与开发者们围绕人脸识别形成一个庞大的系统和大数据生态。

 

一方面,百度人脸识别不断提高与开放的同时,更多 AI 安防产品可以接入其接口,正向循环。

 

同时,百度也深知:AI 能力要落地,硬件是必要载体。

 

据悉,4 月 16 日,百度便将发布包括人脸门禁、视频分析盒子、人脸抓拍机、AI 镜头模组四款硬件产品。

 

涉及落地层,与其他巨头稍有不同,百度选择紧抓几个细分市场重点跟,智慧机场便是其中之一。

 

在百度最新的 AI 体系中,他们还专门成立了“智慧机场业务部”,重点开拓航空服务领域。

 

之后也是捷报频传:百度顺利拿下河南南阳姜营机场、北京首都机场、海口美兰机场等众多订单。

 

谈到这里,又出现了一个新的问题:百度的 AI 安防路,为何格外倚重智慧机场这条赛道?

 

未来的 AI 安防机会,大致可以分为三大“机会体”。

 

第一大机会体无疑还是公安行业市场。

 

2018 年,仅雪亮工程项目已达百亿级规模。但这块蛋糕除了产品丰富、工程实施能力强的传统大厂商外,其他玩家并不那么容易吃到。

 

第二大机会体可以称之为安防企业级市场。

 

涉及智慧机场、智慧园区、智慧工地、智慧校园等细分领域。细分领域的壁垒,则体现在因场景不同所致的专业平台需求各异。

 

互联网及 AI 初创玩家,如若跨入这一领域,需要面对的则是来自运营模式和细分场景本身需求的壁垒。

 

第三大机会体则是纯民用市场。

 

这个圈子中,企业 PK 的更多是性价比和品牌。

 

每个机会体都有自身的规则所在:公安市场拼的是技术及服务;企业级市场拼运营模式和对细分场景的了解;纯民用市场,拼的则是品牌和性价比。

 

对于大多数互联网、AI 创业公司来说,选择包括智慧机场在内的第二、第三大机会更为明智。

 

这几年,中国机场数量不断增加,自 2010 年的 175 个增加到了 2018 年的 235 个,旅客吞吐量达到了 12.65 亿人次,同比增长 10.2%。

 

不断增长的旅客数量以及旅客对于体验感的追求都将为智慧机场的建设提供动力。

 

回看百度做安防,有流量入口、有 AI 基因、有智能终端,它的运营逻辑在于:通过一个个包括机场在内的细分安防项目,打造一个城市级无边界架构。

 

4、腾讯

 

“人工智能技术的发展,正在通往“大社交”时代。”

 

2018 年 9 月 17 日,马化腾在世界人工智能大会上谈到了自己对于 AI 的最新思考。

 

何为“大社交”时代?

 

互联网时代,网络更多解决的是人与人之间的连接交互,充其量为几十亿个智能节点。

 

物联网时代,网络更多解决的是人物、物物之间的连接交互,智能节点规模将会百亿起步。

 

意识到技术的产业革命,To B 物联网当然也就成了腾讯下半场的进击主题。

 

紧接着,腾讯 AI Lab、腾讯优图、WeChat AI 三大 AI 实验室集体亮相,腾讯 AI 开放平台也正式发布。

 

AI 安防业务,也就是马化腾口中物物之间智能交互范畴之一的产业,最终花落优图实验室,成了其重点关注对象。

 

 

优图实验室成立于 2012 年,是腾讯四大 AI 实验室之一,专注于图像处理、模式识别、深度学习等技术。确立了大方向,腾讯优图同学们加班加点拼命干。

 

2018 年岁末,优图在 AI 安防市场一口气丢下数枚重磅炸弹:

 

一、发布天眼智能交通平台,它是面向交通安全保障、交通治理等场景推出的智能化车辆、路况分析与检索平台。

二、发布优图 AI 摄像机、优图盒子、优图人脸识别一体机三款 AI 硬件。

 

这里需多提一句,硬件显然不是腾讯的优势,一次推出三款 AI 硬件产品大概也是无奈之选。

 

与大多垂直行业略有不同,安防产业一直以来都遵循软件为硬件服务定律,做深、做重为用户提供端到端服务才是趋势所向。

 

明晰了产业需求及习惯,腾讯在 AI 安防市场进击所采取的策略是由内及外,逐步扩张。

 

起初,优图的人脸识别产品在腾讯总部深圳滨海大厦中上线应用。

 

腾讯每天上万名员工进出这栋大楼,都要通过优图在极短时间内的检视;反过来,腾讯优图的产品每天也在接受着全体员工的把关。

 

打磨完毕,出门打天下后,腾讯所走路线与阿里异曲同工:做城市级生意,先造架构、再做应用,通过软硬件打通底层数据,从上往下走。

 

目前,腾讯数字城市战略已经囊括数字政务、城市治理、城市决策和产业互联四大方案。

 

数字城市的本质是对物理城市进行数字建模,其中涉及计算力、云连接、人工智能等多项技术。

 

 

计算力是“数字化的动力”,云连接是“数字化的道路”,而人工智能起到的作用是完成“数字化决策”。

 

以人脸识别为例,从 2013 年的静态检索,到 2015 年的动态布控,再到 2017 年的边缘计算和聚类归档,AI 在人脸识别技术的应用中起到了巨大作用。

 

它将感知数据变成结构化数据,然后从大规模数据中寻找规律,最终形成决策,为公安的实际业务提供帮助。

 

关键是:形成决策之前,仅靠 AI 还不够,还需要大数据及人工。

 

今天,赛道玩家们花尽所有气力,实则都是为了形成一套完整的、好用的解决方案,实现最优决策。

 

无奈的是:这个结果没有最好、只有更好。如何做到更好?优图做了两项工作:

 

其一、联手合作伙伴,改造智慧化方案;

其二、利用腾讯云、大数据、AI 的技术积累及 C 端触达能力,提供方案模块和定制化算法。

 

B 端数字城市、C 端社交霸主,两手抓的腾讯在以 AI 安防为突破口的 ToB 野心已经非常明显:要做物联网时代的大数据运营商。

 

数据变现是一个很大的课题,也是一个很有趣的课题,它没有界限、没有方向,是一个完全的黑盒子,等待着每一个人去探索。

 

5、搅局者们

 

反应不小来自于自身危机感太大。今天的 AI 安防场,手快不一定截胡,但落后一定挨打。产业物联网时代来临,倒逼着传统互联网巨头需实时进化。

 

城市数字化变革产生万亿红利,所有传统 B/G 端的生意都值得重做一遍。以前种种骄绩重新清零,一场数字城市之战鸣枪开启。