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四小龍在內(nèi)的玩家都在進(jìn)入這個領(lǐng)域開啟應(yīng)用，但實際上，人臉識別技術(shù)仍只解鎖了6%的場景。
因為大部分的攝像機(jī)其實拍不到人臉，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，甚至再早一點的固話時代，都是強(qiáng)調(diào)設(shè)備本身的功能，其實后端的數(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)一個海康威視2.0，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，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，因為這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)，因為我們覺得這條路走不通。
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。現(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)隊已拿下33項計算機(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，但后來基本都被海康威視擊敗了。這是因為，海康能識別全球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。因為到2025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。基本上在雪亮工程后期，大量上馬的都是大數(shù)據(jù)的系統(tǒng)。
原因其實很簡單，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，因為安防領(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，因為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)，因為身體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、落地實力的比拼。澎思作為第二階段AI公司，會堅持行業(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！
—?完?—
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