宇視科技總裁張鵬國：中國緣何成為全球最平安的國家？全球視頻監(jiān)控市場樣呢？
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10月29日—11月1日，全球最大規(guī)模的社會(huì)公共安全博覽會(huì)“深圳安博會(huì)”召開，全球各大廠商火力全開，展示各自在AI、大數(shù)據(jù)、云技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)等前沿技術(shù)的新品或研究進(jìn)展。大大小小展位，不掛“人工智能/AI”就好像落后了，然掛了就是技術(shù)領(lǐng)先企業(yè)嗎？如何用AI賦能人臉抓拍識(shí)別？服務(wù)器換做人工智能服務(wù)器，就能邁上一條設(shè)備大賣的康莊大道嗎？
本文是觀察者網(wǎng)向宇視科技總裁張鵬國先生的約稿，從工業(yè)黨和企業(yè)經(jīng)營者角度回答公眾對(duì)AI、大數(shù)據(jù)等話題的疑惑，并詳細(xì)敘述如何權(quán)衡輕重取舍以及分配戰(zhàn)略資源。宇視科技是華為華三系的創(chuàng)業(yè)公司，一直高舉“精工之路”和“工業(yè)黨”為旗幟，創(chuàng)業(yè)五年市場位居全球視頻監(jiān)控領(lǐng)域第七位。張鵬國先生本人畢業(yè)于北京航空航天大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程系。
張鵬國先生的文章可濃縮為以下核心觀點(diǎn)：1、 視頻監(jiān)控的建設(shè)，中國成為世界上最安全、犯罪率最低的地區(qū)，未來中國安防市場前幾名就是全球安防市場前幾名，放眼全球安防市場，無論技術(shù)、服務(wù)還是成本，中國公司都是降維攻擊；
2、中國在人工智能這盤棋中已經(jīng)贏下兩盤，分別是數(shù)據(jù)和算法，目前中國公司在算力這個(gè)領(lǐng)域比較被動(dòng)一些，都由美國公司在做。算力的市場激烈程度也許比摩爾定律更為慘烈。
3、人臉識(shí)別和人工智能在安防行業(yè)的應(yīng)用還是有段距離的，能不被AI花式忽悠，能實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品和解決方案的迭代、升級(jí)和跨越式發(fā)展的公司，最理性最有未來。
下面為文章全文，文/張鵬國，編輯/陳燕妮、溫剛】
安防行業(yè)，未來中國市場前幾名就是全球市場前幾名
一直以來，我們習(xí)慣于媒體語境矛盾的“西方輿論屢戰(zhàn)屢敗，中國穩(wěn)穩(wěn)向前發(fā)展”。然而近年來，西方媒體在評(píng)價(jià)中國成就有了有趣的風(fēng)向變化，中國建成“世界最先進(jìn)視頻監(jiān)控系統(tǒng)”就是其中之一，這使得中國成為世界上最安全、犯罪率最低的地區(qū)。在美國長驅(qū)50公里也很難見到一個(gè)攝像頭，而“深夜擼串”幾乎是中國獨(dú)有的生活體味，為治安所困擾的西方理解起來很難，側(cè)面說明中國安防企業(yè)能為世界作出貢獻(xiàn)的潛力仍大。
“任何時(shí)候都拿數(shù)字說話”是企業(yè)經(jīng)營的重要守則。在過去五年里，宇視經(jīng)歷了人員規(guī)模4倍增長、收入7倍增長，持續(xù)在全球視頻監(jiān)控市場排名挺進(jìn)——2014年第12位，2015年第8位、2016年第7位、2017年將會(huì)是全球第5位。獲得這些數(shù)字背后，是目前中國很多公司都已實(shí)現(xiàn)全球化，宇視展臺(tái)有近一半的海外買家。就安防行業(yè)而言，可以說，未來中國市場前幾名就是全球市場前幾名。
為什么會(huì)有這樣大的變化？
國家體制。歐洲是若干民族國家，現(xiàn)狀只相當(dāng)于中國的春秋戰(zhàn)國時(shí)期；中國兩千年來一直是大一統(tǒng)國家，大一統(tǒng)國家有強(qiáng)大的國家體系，互聯(lián)網(wǎng)的成功、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的成就如高鐵公路無不如此，視頻監(jiān)控就是重要管理手段之一，推動(dòng)中國成為全球最平安、犯罪率最低的地區(qū)。
人工智能。很多人都在談人工智能，過去兩三年，技術(shù)上的確也得到了快速提升。剛性需求和技術(shù)蛻變的完美結(jié)合產(chǎn)生了AI＋安防。但人臉識(shí)別算法嚴(yán)格意義上說就是中間件，單獨(dú)成為一個(gè)產(chǎn)品或是一個(gè)行業(yè)的論斷要慎重。
AI這盤棋中有三個(gè)關(guān)鍵要素，數(shù)據(jù)、算法、算力，個(gè)人按它們的優(yōu)先排序應(yīng)該是數(shù)據(jù)、算法、算力。雖然目前中國公司在算力這個(gè)領(lǐng)域比較被動(dòng)一些，都由美國公司在做。算力的市場風(fēng)險(xiǎn)巨大，它的戰(zhàn)斗激烈程度和迭代速度都還是摩爾定律，也許比摩爾定律更為慘烈。
所幸的是，中國在人工智能這盤棋中已經(jīng)贏下兩盤，分別是數(shù)據(jù)和算法，這個(gè)要素的核心是擁有龐大的人口數(shù)量、用戶量及圖像采集點(diǎn)，有了海量數(shù)據(jù)之后反復(fù)篩選、過濾、疊加、組合，都會(huì)對(duì)算法有階段性的提升，所以說數(shù)據(jù)和算法是中國未來很長一段時(shí)間內(nèi)在人工智能領(lǐng)域的競爭。
目前人工智能的成本（攝像頭用人臉識(shí)別）大概是三五千元，希望中國公司突破之后能將之大幅下降，這樣相關(guān)技術(shù)的使用在市場上推行將變得非常快速，相信中國公司會(huì)很快做到這個(gè)程度。
AI在安防行業(yè)落地的障礙，價(jià)格昂貴這個(gè)要素非常突出，其次障礙在于組織架構(gòu)。
從第一點(diǎn)來看，中國原有的IT部門都是建立一個(gè)一個(gè)的“煙囪”。煙囪式架構(gòu)也就是垂直的體系結(jié)構(gòu)，每一個(gè)IT系統(tǒng)都有自己的存儲(chǔ)和IT設(shè)備，以及獨(dú)立的管理工具和數(shù)據(jù)庫，不同的系統(tǒng)不能共享資源，不能交付和訪問，形成了資源孤島和信息孤島。
第二點(diǎn)是數(shù)據(jù)管理權(quán)問題。大數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)有幾個(gè)要素，及時(shí)性、關(guān)聯(lián)性、時(shí)空的一致性。但這三點(diǎn)恰恰是大數(shù)據(jù)的三個(gè)硬傷。人工智能最后要解決的問題就是海量數(shù)據(jù)，如今各個(gè)廠家大量攝像頭部署在全國各個(gè)角落，組織建設(shè)的時(shí)候數(shù)據(jù)就存在甲方用戶那邊，如果再回收過來，如何保證這些數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性、完整性、時(shí)空一致性。
另外，為什么要給乙方？王紹光教授將之形容為“1853年清政府允許曾國藩練私兵”，這是管理中的“失位”，是個(gè)非常復(fù)雜、棘手的問題，這樣看來AI雖然很熱，但在部署的路上還得花些功夫。
AI時(shí)代，把落地的事情解決好的公司才真正走得遠(yuǎn)
現(xiàn)在在這個(gè)行業(yè)有一句很經(jīng)典的話，外行看門道，內(nèi)行看笑話。如今我們采集到的圖片可能是幾千萬甚至上億條，但對(duì)于這些圖片中最枯燥（第一步）的工作就是找人把這些人臉標(biāo)注出來，解決“This is”的問題。如果第一步都要依賴人去做標(biāo)注，那么人臉識(shí)別和人工智能在安防行業(yè)的應(yīng)用還是有段距離的。
如何理解在《深圳安博會(huì)淺見一二三》（觀察者網(wǎng)注：宇視科技公眾號(hào)發(fā)布的張鵬國觀展21條心得，點(diǎn)擊量10萬+，全文附在本文末尾）筆記中“會(huì)棄子的公司最后才會(huì)存活？”
元末，陳友諒是深得民心、治軍嚴(yán)謹(jǐn)?shù)挠⒅鳎煸耙匀鮿?shì)兵力最終書寫歷史絕非巧合，領(lǐng)導(dǎo)者最重要的素質(zhì)之一就是取舍能力。陳友諒在決戰(zhàn)時(shí)閃電東進(jìn)，卻以60萬人全部咬住朱元璋屯糧的洪都，給朱元璋在后方以三個(gè)月的準(zhǔn)備機(jī)會(huì)。這種發(fā)狠血拼，就像一個(gè)糾結(jié)蠅頭小利卻錯(cuò)過大項(xiàng)目的暈頭老板。在陳友諒一生的各種戰(zhàn)役里，充滿了種種奇襲爭勝的妙筆，但從沒有棄子爭先的大局觀。陳友諒輸?shù)貌辉煸摆A得不是運(yùn)氣，因?yàn)橹煸爸滥膫€(gè)是戰(zhàn)略市場，哪一個(gè)非戰(zhàn)略市場，才會(huì)做戰(zhàn)略放棄。
今天就是歷史的重復(fù)，黑格爾說，一切偉大的世界歷史事變和人物都出現(xiàn)兩次；馬克思補(bǔ)充說：第一次是作為悲劇出現(xiàn)，第二次是作為笑劇出現(xiàn)。安防企業(yè)要盡量避開這些大坑：
大數(shù)據(jù)的某些應(yīng)用、以及做大數(shù)據(jù)的公司90%都已經(jīng)不在了。究其原因，要避免掉進(jìn)管理定制的陷阱，很多技術(shù)原本很牛的軟件開發(fā)商最后都變相轉(zhuǎn)為“軟件外包公司”。在A客戶這邊做的系統(tǒng)在B客戶那邊要改；在B客戶那邊改完之后 ，去C客戶還得改……在軟件行業(yè)有一個(gè)“10%的規(guī)則”：利潤只有5%～8%，任何一個(gè)項(xiàng)目軟件有10%的修改就賠錢。所以說超過10%定制的項(xiàng)目很難交付，而定制低于5%就有利潤。但是在大數(shù)據(jù)行業(yè)，定制高達(dá)30%～70%。
在固定通道做人臉識(shí)別是容易的，但在一個(gè)人流車流龐大、光照條件多變的大場景下，如特大城市的地鐵或大廣場，做大規(guī)模的超越人臉識(shí)別（視頻結(jié)構(gòu)化）的業(yè)務(wù)還有很多挑戰(zhàn)，核心是計(jì)算能力還需再提升。我相信在算力迭代的過程中，中國有些芯片公司會(huì)快速趕上來，同時(shí)大幅拉低單路部署成本。
在如今這個(gè)喧囂的節(jié)點(diǎn)上，把落地的事情解決好、把產(chǎn)品迭代好，把算法迭代好的公司才真正走得遠(yuǎn)。