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      MEET2020 | 澎思科技馬原:AI安防競爭還未結(jié)束,落地進(jìn)入后發(fā)優(yōu)勢時代

      魚羊 整理自 MEET2020智能未來大會
      量子位 報道 | 公眾號 QbitAI

      安防,是AI最先觸達(dá)的領(lǐng)域之一。激烈競爭之后,看似“戰(zhàn)爭結(jié)束”,但亦有后發(fā)者,表現(xiàn)出了亮眼實(shí)力。

      比如中國第一批人工智能專業(yè)畢業(yè)生,畢業(yè)于西安電子科技大學(xué)的馬原和他創(chuàng)立的澎思科技。

      馬原本人早在2012年就進(jìn)入到了AI領(lǐng)域。當(dāng)時他在中科院自動化所,師從人臉識別領(lǐng)域華人界第一人李子青教授,26歲就承擔(dān)起江蘇省省級研發(fā)課題《海量視頻綜合利用技術(shù)集成與示范應(yīng)用》。

      2015年,馬原加入國內(nèi)頂尖人工智能公司負(fù)責(zé)AI+安防工作,在國內(nèi)多個城市進(jìn)行AI行業(yè)落地。2016年,由其承擔(dān)的人臉識別研究項(xiàng)目被公安部列入該年度全國科技成果推廣計劃,成為公安行業(yè)第一個人臉識別全國科技成果推廣項(xiàng)目。2018年,他開始創(chuàng)業(yè),成立了澎思科技。

      在MEET 2020智能未來大會現(xiàn)場,澎思科技創(chuàng)始人兼CEO馬原以《AI落地后發(fā)優(yōu)勢時代,智能視圖的行業(yè)機(jī)遇與重構(gòu)》為題,分享了他在AI落地時代的所思所感。

      技術(shù)要跟行業(yè)結(jié)合起來,跟行業(yè)一起走。

      關(guān)于MEET2020智能未來大會:量子位主辦,現(xiàn)場20多位行業(yè)大咖分享,1000多名行業(yè)觀眾參與,線上有近百萬從業(yè)者通過直播參與觀看和互動,包括新華社在內(nèi)的數(shù)十家主流媒體報道,活動整體線上總曝光量超過千萬。

      量子位在不改變原意的基礎(chǔ)上,對馬原分享的內(nèi)容進(jìn)行了第一人稱編輯整理:

      謝謝主辦方給我這個機(jī)會到這里來介紹一下澎思科技成立一年的一些進(jìn)展和方向。

      2014年開始,視覺領(lǐng)域這個行業(yè)從VC進(jìn)入,媒體關(guān)注,到被大眾認(rèn)知,有幾個場景是非常具有商業(yè)化落地市場的。

      第一是安防。第二是自動駕駛。第三是娛樂、影音、電視。

      只有6%的場景被解鎖

      不管是安防行業(yè)還是互聯(lián)網(wǎng)行業(yè),在我看來都是IT行業(yè),IT行業(yè)的特點(diǎn)一定是軟件服務(wù)數(shù)據(jù)的價值最大。但進(jìn)入安防領(lǐng)域后,我們發(fā)現(xiàn)有一點(diǎn)很奇怪,安防行業(yè)目前的市場規(guī)模有7000億,這7000億里面大部分是硬件。

      AI安防行業(yè)經(jīng)過這些年的發(fā)展,最廣泛的是人臉識別技術(shù),包括AI四小龍?jiān)趦?nèi)的玩家都在進(jìn)入這個領(lǐng)域開啟應(yīng)用,但實(shí)際上,人臉識別技術(shù)仍只解鎖了6%的場景。

      因?yàn)榇蟛糠值臄z像機(jī)其實(shí)拍不到人臉,所以人臉識別也只能解決部分場景的人員身份的識別問題。

      在那些拍不到人臉的地方怎么辦呢?可能還需要行人再識別的技術(shù),需要視頻結(jié)構(gòu)化的技術(shù)。

      所以有些人說這些年AI安防行業(yè)到了一個瓶頸期,甚至說隨便一個大學(xué)生用一些開源的方案就能解決問題,對于這樣的說法我是不認(rèn)同的。事實(shí)是,在這個階段,并不是AI變得容易做了,而是AI已經(jīng)深入到行業(yè)里面了,有很多值得挖掘的地方。

      于是,澎思的第一個五年,我們決定全心投入AI安防這個賽道。

      舉個例子,在手機(jī)市場之前的功能機(jī)時代,甚至再早一點(diǎn)的固話時代,都是強(qiáng)調(diào)設(shè)備本身的功能,其實(shí)后端的數(shù)據(jù)、服務(wù)、場景并沒有被激活。

      同樣,在安防的行業(yè),過去的20年里真正的技術(shù)聚焦在前端,而非后端,這些年才漸漸往智能方向轉(zhuǎn)變。

      所以,事實(shí)上就目前來說,大家都面臨同一個起跑線:整個行業(yè)開始向技術(shù)、向數(shù)據(jù)、向服務(wù)的方向轉(zhuǎn)型。

      這就是澎思的機(jī)遇所在。

      算法能力最核心,產(chǎn)業(yè)鏈要全打通

      所以,如何把握住這個市場機(jī)遇呢?

      我認(rèn)為,安防行業(yè)必然會出現(xiàn)一個??低?.0,或者大華2.0這樣的企業(yè),就像手機(jī)市場從諾基亞、摩托羅拉,到蘋果、OPPO、vivo、小米的過程。

      這樣的公司,最核心的一點(diǎn),是必須具備算法能力。同時,軟件、硬件、云,這幾個能力都要具備,因?yàn)檫@是這個場景的核心訴求。

      這是有別于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的,并不是做好某一點(diǎn)就可以了,而是要把整個產(chǎn)業(yè)鏈全部打通,才能覆蓋整個安防行業(yè)的訴求。

      澎思目前核心發(fā)力的技術(shù)點(diǎn)主要是三個中臺能力:AI中臺、計算中臺、行業(yè)中臺。

      AI中臺,是AI在安防行業(yè)的全棧算法,做到了安防行業(yè)所需算法種類的全覆蓋。從人臉識別到車輛,到行人再識別,再到自動駕駛,澎思開始把這些技術(shù)都釋放出來。

      計算中臺,就是產(chǎn)品的載體。澎思在安防行業(yè),不打算賣算法,也不打算賣授權(quán),因?yàn)槲覀冇X得這條路走不通。

      我們的選擇是直接做產(chǎn)品。如此,就要有全自研、全場景的邊端智能硬件。

      行業(yè)中臺,是針對不同落地場景的應(yīng)用層。采用云+SaaS應(yīng)用的方式,以此承載大量的數(shù)據(jù),擴(kuò)展不同的場景。

      技術(shù),要跟著行業(yè)一起走

      在AI技術(shù)方面,澎思有兩個核心優(yōu)勢。

      一是技術(shù)深度。澎思以全球計算機(jī)視覺與深度學(xué)習(xí)頂級科學(xué)家申省梅為核心,設(shè)立了澎思北京和新加坡研究院,展開面向場景的AI技術(shù)研發(fā)和創(chuàng)新。

      大家都知道華人圈的AI人才大致分布在三個地方:中科院、香港、新加坡?,F(xiàn)在澎思占了兩頭,一個基于北京的中科院自動化所,一個基于新加坡的新加坡國立大學(xué)、南洋理工大學(xué)等。這兩個研究院保障了新鮮血液的輸送,使優(yōu)秀的人才能進(jìn)入到澎思,進(jìn)入到AI安防行業(yè)當(dāng)中。

      而申省梅老師之前是松下新加坡研究院副院長,她在這個行業(yè)里積累了27年,從人臉識別,到目標(biāo)檢測、情感識別、跟蹤、ReID、車輛、機(jī)器人,基本掌握了視覺領(lǐng)域的全要素,是這個領(lǐng)域的資深專家。

      到目前為止,我們的團(tuán)隊(duì)已拿下33項(xiàng)計算機(jī)視覺頂級競賽冠軍。

      二是技術(shù)寬度。主要是澎思智能視圖的全場景覆蓋能力,全要素算法能力。

      目前的安防市場,需要的算法的復(fù)雜度相當(dāng)大,從前端的采集,到檢測,到結(jié)構(gòu)化,到視頻摘要,到后端的識別,整個產(chǎn)業(yè)鏈條非常長,深度非常大。

      令我觸動很深的一個例子是,在20年前,有很多公司在做車輛識別,但后來基本都被??低晸魯×?。這是因?yàn)椋?的茏R別全球100多個國家200多種不同的車牌。

      我發(fā)現(xiàn),技術(shù)還是要跟行業(yè)結(jié)合起來,要跟著行業(yè)一起走,才能最終使你的技術(shù)覆蓋面最大化,在技術(shù)的寬度上,成為行業(yè)中的佼佼者。

      講幾個具體的案例。其實(shí)這些年大家或直接或間接,都感知到了人臉識別在整個安防行業(yè)落地的現(xiàn)狀。但你會發(fā)現(xiàn),比較好識別的那一類人基本上都是同一年齡段的人,他們的特點(diǎn)是基本都有身份證照片、簽證照片、社保照片、駕照照片,或者各個場景采集的數(shù)據(jù)。而像兒童和老人數(shù)據(jù)沒有那么多,就成了難以解決的痛點(diǎn)問題。

      AI從誕生的那天起,跟數(shù)據(jù)就是強(qiáng)相關(guān)的。數(shù)據(jù)的問題,可能需要一段時間慢慢積累才能解決,但同時算法也要做調(diào)整。

      所以今年我們?yōu)槭裁催€要繼續(xù)去打比賽呢?像我們參加了美國NIST IJB-B和IJB-C的比賽,是復(fù)雜光線下非配合人臉的人臉識別。

      原因就是安防行業(yè)的訴求是全場景、全人口、全年齡覆蓋,而這樣的比賽恰恰帶有強(qiáng)烈的行業(yè)屬性。在安防行業(yè),我們拿到的照片往往就是隔著50米或100米的距離,在復(fù)雜的光線、復(fù)雜的天氣條件下拍攝的。如何在這樣的數(shù)據(jù)環(huán)境下做識別是非常具有挑戰(zhàn)性的。

      在今年10月的ICCV LFR 輕量級人臉識別挑戰(zhàn)賽上,澎思也拿下了三項(xiàng)競賽第一,這里的挑戰(zhàn),是要考慮邊緣智能設(shè)備的有限算力。因?yàn)榈?025年的時候,可能50%的算力會部署在邊緣,所以算法不僅要做得好,還要做得足夠輕。

      在行人再識別ReID方面,澎思今年在圖片和視頻兩個方向都取得了優(yōu)異的成果,一個是圖片的ReID,一個是視頻的ReID。

      要把整個行業(yè)的攝像機(jī)全部變得智能化,全部連接起來,做全圖的檢索,這個能力是必備的。

      打個比方,很多年前我們做車輛的時候,第一步做的是車牌,后來發(fā)現(xiàn)還要做車型,而且車型會不斷的更新,每年都有新的品牌。所以技術(shù)要跟著市場的需求要不斷地往前走。

      在視頻結(jié)構(gòu)化方面,比較自豪地說,我們目前完成了在泛安防場景下的全視頻要素算法能力的布局,不管是行人的結(jié)構(gòu)化還是車輛的結(jié)構(gòu)化,從識別的種類到數(shù)量,到性能,澎思基本上都是行業(yè)top1的水平。

      在擁有了全棧的技術(shù)算法能力后,還需要有硬件產(chǎn)品。之前大家有不同的做法,有合作的方式,有賦能的方式,有授權(quán)的方式。后來我們發(fā)現(xiàn)這樣動作還是太慢了,我們決定自己一步到位把這個產(chǎn)品做出來。

      我們怎么定義產(chǎn)品呢?就是用戶通上電、通上網(wǎng)就可以用了,這種方式才是效率最高的。

      比如說我們在深圳安防展上發(fā)布的無人駕駛巡邏車,就探索了一下自動駕駛在安防領(lǐng)域的應(yīng)用。

      AI落地,進(jìn)入后發(fā)優(yōu)勢時代

      另外今天也重點(diǎn)講講落地。

      基于之前提到的AI中臺、計算中臺、行業(yè)中臺的能力,我們可以快速賦能不同的行業(yè)。目前我們已經(jīng)在公共安全、智慧社區(qū)、智慧園區(qū)、智慧交通、智能制造等五大行業(yè)16個場景發(fā)布了解決方案。說白了我們就是把產(chǎn)品丟進(jìn)去,你有什么問題直接跟我提。

      還有一個行業(yè)中討論比較多的問題,大家都說到2020年是“十三五規(guī)劃”雪亮工程的最后一年,那么AI安防的下一站會是哪里呢?

      我的結(jié)論是這樣的,整個泛安防行業(yè)不是AI化,它本質(zhì)是由AI驅(qū)動的信息化、互聯(lián)網(wǎng)化和物聯(lián)網(wǎng)化。三個技術(shù)周期疊在一起,一方面帶來了極大的顛覆,另一方面也帶來了極大的機(jī)會。

      我每個星期都會看全國的標(biāo)訊,看目前政府在采購什么?;旧显谘┝凉こ毯笃?,大量上馬的都是大數(shù)據(jù)的系統(tǒng)。

      原因其實(shí)很簡單,由中央政府推動的大量前端建設(shè),現(xiàn)在帶回了海量數(shù)據(jù)。有數(shù)據(jù),有AI能力,就一定要把這些資源利用起來。

      那么下一步一定就是大數(shù)據(jù),所有數(shù)據(jù)都會被融合起來,把過去沉淀的歷史價值挖掘出來。整個安防行業(yè)或者整個視頻物聯(lián)網(wǎng)行業(yè),基于軟件、基于數(shù)據(jù)、基于算法的市場就正式開始了,這是一個很大的藍(lán)海市場。

      澎思在江蘇無錫的落地案例,是官方渠道認(rèn)可的第一個AI技術(shù)在公安行業(yè)的落地。

      這個案例讓我們感覺到了未來城市的狀態(tài)。從公檢法司、醫(yī)院、地鐵、機(jī)場、高鐵、社區(qū)、校園、工地、政府、樓宇,所有的數(shù)據(jù)是打通的。

      早年安防建設(shè)的時候,往往是劃區(qū),劃街道的。但當(dāng)你趕上了歷史機(jī)遇期,有機(jī)會一步跨過這些鴻溝的時候,為什么不呢?

      最后我們發(fā)現(xiàn),總會有一家更加強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)價值,更加強(qiáng)調(diào)軟件和算法價值的公司,會把安防這件事做了。

      所以整個澎思的落地戰(zhàn)略,堅(jiān)持的是行業(yè)+AI。這是很好的愿景,終局也一定是這樣的。但在目前的階段,我們到底是做安防公司還是AI公司?我說我們是AI公司里面做視覺的公司。

      那么首先就要成為一家好的安防公司,因?yàn)榘卜李I(lǐng)域目前的問題是最多的,如果連這個最硬的骨頭都搶不過來,要繞過這個歷史機(jī)遇期做別的,大概那件事也做不成。

      我們公司內(nèi)部有個文化,如果有兩條路,哪條路更難我們就走哪條路,因?yàn)?strong>只有你攀過這個最難的石頭,才會形成一個真正的壁壘。

      最后,我用幾句話來結(jié)束這次的演講。

      很多人說今年是資本寒冬,覺得融資變難了,市場難做了,客戶也更加不好對付了。但是我覺得寒冬是特別好的季節(jié),因?yàn)樯眢w健壯的孩子往往是在冬天出生的。同時,寒冬也會消除一些噪音。

      這個時代,它既是一個最壞的時代,也是最好的時代,會使得真正有實(shí)力的公司脫穎而出。當(dāng)你捱過這個寒冬,春天就到來了。

      AI落地,進(jìn)入后發(fā)優(yōu)勢時代,從技術(shù)創(chuàng)新的比拼走向商業(yè)模式、落地實(shí)力的比拼。澎思作為第二階段AI公司,會堅(jiān)持行業(yè)+AI的策略,把這個行業(yè)先打穿打透,帶著勝利的結(jié)果再進(jìn)入到下一個行業(yè)。

      謝謝大家!

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