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安防的「创新与窘境」

2020/06/04
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时代不同了,玩法也不同。就像前浪看不上后浪,永远觉得一代不如一代。

安防这一行,自 2017 年安博会之后,几乎进入了停滞期。

格局无变化,技术无突破,产品无创新……

反观互联网行业,虽然流量红利期已过,「To C 已死」的说法也层出不穷。但抖音、拼多多这类产品的异军突起,让互联网格局再度发生变数。

一个到处是红海的市场,创新却生生不息,新公司无时无刻不在挑战巨头的地位。

而一个碎片化、充满长尾机会的行业,却直接走向停滞。

想当年,海大宇也像拼多多、抖音一样,从边缘市场一跃而起。

是什么让当下的安防行业陷入了这一泥潭?

格局和眼界。

巨头在 10 年前验证成功的模式,已经烙在了每一位安防人心中,让很多人以为,今天要做好企业,仍旧得走他们的路径。这个固有认知,像座大山一样,阻隔了从业者的格局和眼界。

何为格局?格局感强的企业,初级状态是顺势而为,高级状态则是顺势借力。

我们知道新型科技公司往往可以借助“VC+Marketing”的力量,迅速形成规模效应,而传统中小安防企业,仍旧靠项目 Sales 模式挨家挨户做地推,面对 VC 时,也无法讲出一个好故事去融资,却美名曰我可以自给自足,我比较低调务实。

长期停留在小打小闹状态,局限在靠一笔笔买卖为生的恶性循环中。

或许碎片化的需求,只允许行业这样做,但新基建大潮来临,混合云兼并本地碎片化服务的趋势愈发明显,企业又该如何调整战略?

格局和眼界的局限,同样让其无法站在制高点往远看。

不少安防企业的问题,是即便站在了制高点,也不敢往外看。

安防,是人工智能兴起后,受益最大的一个行业。

即便如此,部分传统安防巨头在 AI 中的投入也屈指可数。

此时又美名曰,我们是务实做落地的,从不搞虚头巴脑的研究。

反观 AI 落地的其他重要领域,如汽车和金融。

汽车领域,传统车厂和传统安防巨头,有着同样“传统”的傲气:看不起 AI 公司搞智能产品。

但嘴上说着不要,传统车厂却在自动驾驶中动辄投入百亿级资金进行研发或收购。

安防呢?

再看金融领域,全球最大的对冲基金公司 Citadel,在 2017 年天价招募了时任微软首席 AI 科学家的邓力院士、中国第一家互联网银行微众银行则引入当今最具国际影响力的 AI 华人学者之一杨强,平安集团也在很早期便引入现任集团首席科学家的肖京。

如果把时间线拨回到 2014 年,当时摩根斯坦利的一个举措震惊整个金融界,把 C++发明者 Bjarne Stroustrup 招募到麾下,出任董事总经理。
这些人的简历中,没一个有金融业从业的经历。

安防呢?

是没意识,还是没钱?

都不是,是不敢。

不敢分两种:一是不敢挑战原有的组织结构,二是不敢花大代价试错。

新型 AI 人才的出现,直接挑战了传统安防企业原有的薪资结构,当一个 VP 级高管甚至都拿着不到百万年薪时,企业又怎敢给一个不到 30 岁的博士毕业生开出七位数薪水。

某知名安防巨头向雷锋网 AI 掘金志透露,他们曾试图用三、四百万的年薪挖某学术专家,却招来高管层的各种不满,激化了组织矛盾。

殊不知,当今千万级年薪的 AI 科学家比比皆是。只要加盟一个技术领袖,顶尖人才也会慕名而来。

技术领袖在前期扮演的角色,并非考核能做出什么成果,而是他能吸引多少优秀人才加入。

一个网红公开课教授吴恩达,让百度在早期的人工智能技术储备上,一步过人,远超阿里和腾讯。

一个沈向洋、Hinton、Lecun,则让微软、Google、Facebook,迅速形成人才虹吸效应。

而技术领袖招募进来的团队能做出什么成效,则看当事人和管理层的造化。

研究,犹如风险投资,砸进去十个项目,能成一个,即可赚得盆满钵满。

可惜的是,安防行业害怕试错,而且总会举出知名研究专家从互联网大厂离职的案例论证自己是对的,逃避现实。

殊不知,Google 第一码农 Jeff Dean 是美国工程院院士。

阿里巴巴也从 BAT 里最没技术的公司,在短短的几年间,汇聚了十多位 IEEE Fellow,已然成为当今最受 AI 毕业生青睐的企业,科技领导者的形象,也让其市值与其他互联网公司不断拉大。

此外,科技巨头和 AI 独角兽的研究人才高薪制,以及他们技术领袖的号召力,也在彻底瓦解一部分传统安防公司对优秀计算机人才的吸引力。

近几年为何倒下大量安防企业?

没技术含量的市场逐渐被海大宇吞噬,有技术含量的项目,做不好。

当他们想转型做有技术的含量的产品时,没人才,也没钱,博士招不起,融资进不来。

当回过神来,想用“我们比 AI 公司更懂业务”的说辞来融资,然后“用别人的钱”广招技术人才重拾竞争力时,发现已经错过了最佳时期。

2015-2017 年间,创业公司只要有网红 AI 科学家坐镇,VC 都会排队来投。

资本市场一度狂热到,个别 VC 根据神经网络层数,来给估值。

可惜,错过了。

最终眼睁睁看着“外行人”AI 四小龙以数百亿的身价冲击 IPO。

时代不同了,玩法也不同。就像前浪看不上后浪,永远觉得一代不如一代。

这个碎片化的市场,这个信息闭塞的行业,也让很多前浪的思维禁锢在碎片化的格局中。

安防人或许是时候进一步拓宽眼界和格局了。

当今的很多前瞻思维不一定百分百正确,但它是一种启迪,一种参考。

所以,不妨来看看,经历过一轮轮洗牌后,存活下来的、能代表未来新十年的优秀企业,都在展望什么,探索什么。

世界上最顶级的 AI 科学家,是如何用算法解决安防人脸数据隐私和数据短缺问题的。

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