活動現(xiàn)場，?？低?CEO 胡揚忠說道，「過去幾年的踐行，我們意識到人工智能的產(chǎn)業(yè)鏈長且復雜，海康威視憑一己之力很難做。因此，我們進行戰(zhàn)略調(diào)整，變得更加開放，建立 AI Cloud 生態(tài)?！乖捳Z直接，骨子里透著傳統(tǒng)實業(yè)的務本。

正如站在十字路口的海康威視，兼具著傳統(tǒng)和先進的兩面性，保守的安防行業(yè)同樣面臨著數(shù)字化和 AI 化的轉(zhuǎn)型。

透過這家手握全球六成安防市場的公司，我們得以窺視整個行業(yè)的趨勢縮影的微妙變化。與此同時，?？低曇彩巧儆械模軌驈挠布杰浖膽玫狡脚_全面覆蓋視頻行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈的代表，是新玩家們無法繞開的參考標的。

「場景化」與「碎片化」中的商機

對比剛出爐的 2017 年安防公司年報成績單，海康威視的利潤相當于四個大華，而大華則相當于六個排名第三的東方網(wǎng)力，其他排位靠后的企業(yè)利潤更加微乎其微——這是一個頭部效應極為明顯的行業(yè)。

但盡管如此，隨著計算機視覺技術在安防行業(yè)的率先落地和商業(yè)化，安防三巨頭中宇視迅速崛起，AI 四小龍冒頭（商湯科技、曠視科技、依圖科技、云從科技），以及由他們支撐起的數(shù)十億美金高額估值。傳統(tǒng)安防行業(yè)的邊界已經(jīng)被打破，攝像頭衍生出的生意經(jīng)越來越有趣。

在海康威視 CEO 胡揚忠看來，這是由人工智能應用場景化的特性決定的。

「所有的場景化技術即意味著碎片化，做產(chǎn)品的公司有非常大的空間，這是 AI 時代的紅利?！沽硪环矫妫捎谌斯ぶ悄芗夹g的快速發(fā)展，導致 AI 產(chǎn)品的迭代周期縮短、品類多樣化。不過，他同時提出，「傳統(tǒng)用戶偏好長時間不用更換的方案，在人工智能時代很難再做到」，這也是所有 AI 從業(yè)者都需要面臨的問題。

數(shù)據(jù)、算法、算力，常被稱為人工智能領域里的「三駕馬車」。但在行業(yè)落地時，面對海量數(shù)據(jù)、新型算法、高強度算力，?？低曁岢隽烁鼮橐?guī)?；娜椧兀河柧毱脚_、軟件平臺和應用軟件。

1）算法的訓練平臺對 AI 的發(fā)展有著無可取代的價值。因為一旦有新算法出現(xiàn)，則意味著新的價值?？紤]到數(shù)據(jù)的私密性，而決定自建訓練平臺，是不現(xiàn)實、不經(jīng)濟的。一是投入巨大，二是需要專業(yè)人士支撐維護。針對不同行業(yè)提供開放平臺和開放區(qū)間是未來趨勢。但前提是，訓練平臺提供方需要保障用戶數(shù)據(jù)的安全和合法合規(guī)使用。

2）作為平臺公司，真正的價值在于平臺的支撐體系和系統(tǒng)戰(zhàn)略。直接將互聯(lián)網(wǎng)龐大的云體系架構移植到行業(yè)里太過繁雜。這個前提下，行業(yè) PaaS（軟件平臺），將作為整個解決方案中最為重要的一環(huán)，軟件平臺是否穩(wěn)定、可擴展、能否持續(xù)迭代，將決定用戶的投資收益和持續(xù)的價值回報。

3）不同于互聯(lián)網(wǎng)領域的顛覆概念，人工智能只是加持，只是讓傳統(tǒng)的行業(yè)獲得更好的發(fā)展。各個參與方都有機會，特別是軟件開發(fā)商，因為與用戶走得很近，能夠理解用戶的需求，形成積累和沉淀，能伴隨用戶長期發(fā)展。在這個過程中，軟件開發(fā)商扮演著極其重要的作用。

此外，胡揚忠也表示了作為一家 AI 技術公司的警惕性，「人工智能技術的發(fā)展涉及到宗教、法律、社會權力等方面，技術便利性的同時也會帶來一些威脅。我們要承擔起背后的社會責任」。

平臺開放是趨勢 也是策略

依托于海量的應用場景和需求，海康威視較早地接觸并實踐了 AI 技術。

海康威視 2014 年成立研究院，聚焦在感知、智能分析、視頻大數(shù)據(jù)研究等，根據(jù) 2017 年上半年財報顯示，現(xiàn)在研究院規(guī)模已超過 1 萬人。2015 年，?？低曂瞥?AI 結(jié)構化服務器；2016 年，相繼推出具備前端處理能力的 AI 攝像機、ADAS 等。

諸如基于 GPU 和深度學習技術的「獵鷹」視頻結(jié)構化服務器、基于 GPU/VPU 和深度學習技術的「深眸」系列智能攝像機等，這些產(chǎn)品在后來 2017 年開始刮起「端智能」風潮中，起到了某種的引導作用。

在 2017 年的安博展會上，有參展商評論，?？低曔B新品的叫法都能成為風向。

在胡揚忠看來，?？低暿?AI 產(chǎn)業(yè)界的參與者，既是算法、產(chǎn)品的提供商，也是軟件平臺商，同時也是應用軟件的開發(fā)商。早已不局限于外界眼中的「賣攝像頭的」產(chǎn)品公司。

他同時指出，在過去幾年將 AI 技術的落地過程中，深刻體會到人工智能的產(chǎn)業(yè)鏈長而復雜，包括網(wǎng)絡通信、計算存儲、數(shù)據(jù)運維與管理等?！溉绻a(chǎn)品、應用、算法、軟件平臺都自己做，尤其是面對一個碎片化的市場，是一件非常難的事?！?/p>

基于此，?？低曔M行戰(zhàn)略調(diào)整，更加開放，建立 AI Cloud 生態(tài)平臺，同時也將作為?？低暤姆漳Ｊ?。具體開放內(nèi)容包括：

1）開放 AI Cloud 的開發(fā)平臺，讓更多應用軟件開發(fā)商在上邊做開發(fā)

2）AI Cloud 將融合更多廠商的算法和 AI 產(chǎn)品

3）提供開放的訓練系統(tǒng)，及遷移學習、增量學習的能力，賦能行業(yè)客戶

4）基于螢石云平臺，提供互聯(lián)網(wǎng)上的 AI 服務

5）提供數(shù)據(jù)標注、數(shù)據(jù)共享服務

活動現(xiàn)場，?？低暵?lián)合首批 11 家合作伙伴共同啟動了 AI Cloud 生態(tài)，其中包括英特爾、英偉達、微軟云、滴滴、新華三、西部數(shù)據(jù)、華尊科技、英特爾、希捷科技、安恒信息、浪潮。這些廠商多為?？低暤拈L期合作伙伴。從上述合作伙伴業(yè)務關系來看，部分硬件業(yè)務與海康威視的競爭關系。

徐習明回應，商業(yè)中競合是常見現(xiàn)象，并不會因為生態(tài)建設而回避。

「云+端」之外

AI Cloud 除了將自身的資源和優(yōu)勢開放出來，也是?？低曁岢龅?AI 產(chǎn)業(yè)技術架構。

隨著端智能概念的普及和重視，「云+端」的數(shù)據(jù)網(wǎng)絡架構漸成主流。但在實際的運維過程中仍遇到了不少問題。?？低暩呒壐笨偛卯厱瓴┦刻岢隽艘韵滤伎迹?/p>

1）如何能夠更靈活、更充分地發(fā)揮邊緣設備的資源價值？

2）如何能夠在建立更具兼容性的數(shù)據(jù)模型，讓不同時間、不同團隊開放的應用能夠?qū)崿F(xiàn)彼此協(xié)同和監(jiān)督？

3）如何能夠讓海量的互聯(lián)設備使用統(tǒng)一的運維服務體系等？

以視頻監(jiān)控為例，既需要邊緣設備的靈活響應，又需要就近匯聚邊緣設備的數(shù)據(jù)、視頻調(diào)看控制，還要管理復雜的采、存、算等設備——就像人體這樣的復雜系統(tǒng)，連接感知末梢與大腦有序運作的，是非常復雜的經(jīng)絡體系，而不是簡單的信息通道。

另一方面，各地市區(qū)都在積極地進行城市級的智能化改造，諸如在智慧城市和智慧交通等區(qū)域級的大型項目已經(jīng)北上深等地區(qū)落地，這時需要面臨的是數(shù)千路攝像頭所采集的數(shù)億級數(shù)據(jù)量。

因此，海康威視提出了「邊緣域」的概念。具體而言，在 AI Cloud 架構中，將邊緣設備視為邊緣節(jié)點，主要解決的是感知數(shù)據(jù)的采集，把云端成為云中心，應對互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)在內(nèi)的多方位數(shù)據(jù)的融合，并進行分析。

在這兩類節(jié)點之間，靠近邊緣節(jié)點一方再加上一個環(huán)節(jié)——邊緣域，以實現(xiàn)感知數(shù)據(jù)的匯聚和智能化應用。通過邊緣域來分攤海量數(shù)據(jù)給中心節(jié)點帶來的并發(fā)壓力，同時提升運作任務的敏捷性、實時性和系統(tǒng)可靠性。

畢會娟進一步解釋，在物聯(lián)網(wǎng)領域，基于邊緣域的 AI Cloud 架構主要提供四種能力，包括 AI 資源的可調(diào)度、數(shù)據(jù)的按需匯聚、應用的場景化響應、運維的一體化建設，同時也為實現(xiàn) AI Cloud 生態(tài)的成長。

以「邊緣域管理調(diào)度平臺」為例，該平臺可以管理、調(diào)度域內(nèi)計算存儲資源池、數(shù)據(jù)資源池和算法倉庫的資源。同時，通過建立算法模型規(guī)范，支持多廠家的算法在同一個算法倉庫中進行管理調(diào)度。

目前，?？低曇验_啟 AI Cloud+行業(yè)解決方案的應用，AI 項目陸續(xù)落地全國 30 多個省級行政區(qū)域，為應急指揮、民生服務、城市運營、交通管理、商業(yè)決策等領域提供 AI 解決方案服務。旗下的公有云「螢石云」平臺已積聚 2 萬多家開發(fā)用戶、4000 多個活躍應用。

大連鎖時代

正如前文所述，無論是對于?？邓幍陌卜佬袠I(yè)，還是安防領域所面臨的許多行業(yè)客戶而言，「頭部集中，大連鎖」趨勢愈發(fā)明顯。

海康威視由此提出「大連鎖時代」的說法，其中行為標準化、管理規(guī)范化、場景數(shù)字化、平臺網(wǎng)絡化被視為方法論。?？低暩呒壐笨偛眯炝暶髦赋?，前兩項是傳統(tǒng)連鎖行業(yè)正在踐行的，但還不夠，更重要的是后兩項能力的跟進。

一個鮮明的例子，曾經(jīng)作為零售行業(yè)的神話——連鎖巨頭大潤發(fā)，身為連鎖店商業(yè)模式的典范但在互聯(lián)網(wǎng)時代仍被阿里巴巴收購。

意識到數(shù)字化和網(wǎng)絡化的重要性，徐習明進一步提出視頻大聯(lián)網(wǎng)以建立規(guī)范管理平臺、視頻結(jié)構化以建立在線生態(tài)網(wǎng)絡兩大戰(zhàn)略。

憑借行業(yè)領域的系統(tǒng)化能力和規(guī)?；瘧茫？低曀岢龅姆椒ㄕ摵徒?jīng)驗對于當下的后進者不乏借鑒意義。

在 AI 技術真正落地和商業(yè)化過程中，技術之外的短板值得重視。技術能力雖能決定所處段位，但落實到一門具體的生意仍需要戰(zhàn)略和打法的配合。傳統(tǒng)廠商急需擁抱互聯(lián)網(wǎng)和先進技術，而技術創(chuàng)業(yè)者則需要離場景和應用更近。

一份公開數(shù)據(jù)顯示，安防作為目前 AI 落地最充分的行業(yè)，目前技術滲透率僅為 1％。也就是說，只有 1％的安防設備應用了 AI 技術。但通過?？低暶嫦蚝献骰锇檫@堂普及課來看，AI 在安防行業(yè)的落地絕不僅止于前端攝像頭的想象力，這更像一場圍繞數(shù)據(jù)展開的生意。