人脸识别在安防领域的路还有很长时间要走

人脸识别智慧城管
机器之能
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2019-04-15 · 11:37
[ 亿欧导读 ] 现在有了能够让这个安防行业发生剧烈变动的条件,一个是核心算法,另一个就是传输能力。而剧烈的程度是,其他行业大概花了几十年从信息化过渡到智能化的进程,安防可能 3~5 年就要全部经历完一次。
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本文转载自机器之能。原标题《拥挤不堪的安防市场,还有人脸识别新公司的发挥空间吗?》。亿欧智慧城市对文章进行二次编辑,供读者参考。


「依图太寂寞了,我们打算来陪陪它」,马原开了个玩笑。

在当下的安防市场中,没有一家人脸识别公司不把自己称为「完整的解决方案供应商」。

「自主研发」「全栈式技术算机识别技术」「软硬件产品」「面向垂直场景的解决方案」……

这几个条件放在一起,你能猜出是哪家公司吗?

然而,就在技术龙头公司仍然标榜自己技术超群,追逐者们开始用「技术已趋于同质化」说事之时,最大的话语权其实掌握在了「产品经理」手中。

「安博会上那么多人脸识别一体机,无论系统根据现场情况如何进行了调整,你一家一家观察下来会有一些答案。抓拍效果不说,漏检率、识别率、误报率、算法效率(平均硬件成本),属性丰富程度,响应时间等等技术指标还是有差别的。

然后你会发现,BAT 某家公司做的一体机简直连及格线都达不到。」一位业内人士指出,并不是用算法套个壳就可以标榜自己是个有落地能力的技术公司。

换言之,比起玩概念游戏,人脸识别技术的产品工程化能力才会让一家技术公司真正「露怯」。

而这个客观问题,也是马原直到 2018 年 9 月才成立一家人脸识别公司的众多原因之一。

「以前在学界,包括在旷视时,我们在做项目的时候都很难解决一些问题。为什么?那个时候我们持有的更多想法是『我有好的技术,如果这个场景解决不掉,那么这不是我的问题,是场景问题。」

而在后来的很多安防项目中,他经历过许多实际需求与产品功能不匹配的场景与问题,也因此看到在一个垂直场景里,与其做「最快的」,不如做「最符合预期的」。

「我们曾开玩笑说,目前的安防人脸识别系统应该叫『中青年男性人脸识别系统』。

什么意思呢?首先白天和黑夜,黑夜肯定不好使,这个大家都不提;而且现在大多是白天能抓到人,现在大家也尽量不提这个问题。

然后,白天里面,女性识别其实解决的不太好,从证件照就开始 P 图,然后平时日常也开始化妆,都会受影响。

而男性里面,老人和小孩都不太好,你会发现,你能把逃犯抓得回来,但是,小孩拐卖到今天都解决不了。

逃犯抓得那么好,那为什么小孩和老人也找不回来,你会发现在这么一个全集里,只有角落的这一部分中青年男性你是能解决的,剩下的东西还是解决不了。

所以在安防这个场景,这些问题终究会不会解决?一定会解决,但需要时间,需要积累。」

因此,澎思科技的诞生,颇有些修正原有技术落地执行错误,抓住市场红利期机会的味道。

而今天刚刚官宣的 1.5 亿人民币 A 轮融资,也是其首次引入产业资本,借助 360 与富士康旗下产业资本(启睿天成与鸿富创新)的渠道资源承接订单、扩充和升级产品线,并完善工程化能力。

「很多人觉得市场已经很拥挤了,毕竟有「一桶筐汤」(依图、格灵深瞳、旷视、商汤) 在前。

而且海康大华在 2012、2013 年的时候,就已经在公安部猛推过一波人脸识别,这个行业的人知道。」如今已经成为澎思科技CEO的马原谈到了时间维度上的市场进入策略。

「其实那时候效果不怎么样,而后来我们在 2014、2015 年做人脸识别的时候,所有公安都觉得你是骗子。即便给你试点,只是说『你给我装一个摄像头,一个星期你就给我拆走』,所有人都是这个态度。

所以从这一点上你就可以看出来,其实大的公司你会发现它不缺战略、不缺人才、不缺视野,它知道什么东西是市场需要的,但是时间点却不对。」

因此他指出,即便到了 2019 年,安防行业与 AI 的结合仍然远未成熟。

一方面是上面提到的做出真正全栈产品的技术工程化能力,而另一方面则是由安防行业几十年来形成的特点决定的——未有效实现大规模联网,数据壁垒,是真正被遗落在信息化角落的一个行业。

「我们把山东的车拿到北京来开,如果有了罚单不会罚到我?这不可能。因为现在大部分各级政府委办局的系统都联网了。

但是你再看现在的监控,现在的监控全部是以区和街道为单位,全部都是分布式存储,所有数据并没有拉通,所以它连自己内部都没有拉通,就更不用提移动互联网化这个事情了。」

这也就能继续回答为何到目前为止,每个以人脸识别为基础的安防项目都是以市或者区为单位来进行,继而能够从更大的视角来解释安防行业结构的「碎片化」——

全国大大小小几万家公司都可以在这个市场捞口饭吃,每一家公司都可以盘踞一个地方。

「因此我觉得,现在有了能够让这个行业发生剧烈变动的条件,一个是核心算法,另一个就是传输能力。而剧烈的程度是,其他行业大概花了几十年从信息化过渡到智能化的进程,安防可能 3~5 年就要全部经历完一次。」马原讲述了自己对安防行业切入时机的理解。

但是,反过来看,即便数据的解析与上云以及 5G 的到来会对整个安防行业带来颠覆性冲击,趋于碎片化的行业结构特点难道就没有给像澎思这样的初创公司顺利切入市场的机会?

澎思在无锡的安防项目,应该追溯到 2009 年马原在中科院物联网研究发展中心的第一份工作。

这家一家在无锡成立的行业垂直研究机构,作为核心团队人员,马原当时所在的实验室叫 VIOT,也就是「智能视觉物联网」。

「我个人当时也是承担省一级的课题,叫海量视频综合利用集成与示范应用,面向的行业正是安防行业。」

很显然,不太可能一家通吃的安防软件行业与「买单意愿最强烈」的 2G 赛道,给了太多 AI 创业公司以机会,而现在,他们愈发不满足于只占据一个山头了。

以下是机器之能根据现场采访做的内容精编:

问:为什么我们这一轮要由产业投资,它跟我们之前的资本方有什么不一样的地方?

马原:对,像富士康就是给我们订单的,360 也会有这些,因为 360 现在目前它不是从美国回到国内了嘛,负责咱们国家的网络安全,然后建立安全城市大脑。所以,在这个大脑版图上我们也可以有一些协同。

问:他们看中的是你们的团队吗?

马原:我觉得综合来看,一是团队,天使团队看团队,Pre-A 投资看得是产品能力,A 轮投资看得是整个业务,是不是证明了你的想法,同时你这个人还能持续地推动这个业务不断地增长,就是综合地判断了。

问:那 360 希望你们给他带来什么呢?

马原:短期内不需要。

问:我们这一轮融资主要往哪些方面发展?

马原:一方面继续夯实泛安防的领域,因为安防这个行业其实已经足够大了,马上就要接近万亿的市场,其实场景非常多,需要的产品种类也非常多。

你像海康、大华任何一家公司都是上千款、上万款产品,而我们只是做其中的一个智能安防,虽然没有那么多,产品也不会少。

同时,我们也会关注像富士康这样的案例,我们会继续观察哪些场景,我们还能做得还不错,能帮助他们解决一些问题,也会保持关注。

问:销售体系是如何建立的?

马原:还是直客为主,从今年开始,正式建渠道体系。

问:变现的方式我想确认一下,我们公司现在已经开始盈亏平衡了吗?还是您对盈亏平衡的预期在什么时间可以达到?

马原:我们预期在 3 年内,应该就可以实现盈亏平衡。

问:你们是通过集成商跟公安对接吗?

马原:是,安防有一个模式叫准直销模式。什么意思呢?产品和集成是分离的,用户会说我就要买农夫山泉,但这个标谁中我不管,你就要把农夫山泉给我买来,是这个意思。我们在这个技术层面上和用户直接交流,但是在项目层面上不一样。只要用户最终认可说我就要买这个东西就行,所以这个过程中,至于是哪家集成商来集成我们的产品,都是根据各地情况来分配的。

比如我们在江苏合作的电信多一点,我们在广东合作的移动多一点,这都是有当地特色的,因为它有对当地的服务支持能力,有成本优势,这叫准直销模式。

问:,您刚才也谈到旷视、商汤,他们是做平台,而您要做更多的垂直场景,并且打穿它。其实他们也有很多落地的场景我们都可以看得到,也很重视,你们有没有和他们在市场上,和客户当中有没有正面碰到过?你们怎么说服客户?

马原:有碰到过啊,所以为什么我们能产生收入,就是说白了现在目前市场上没有哪家用户是不知道旷视和商汤的,更不用说海康大华,其实就是我们能证明我们在这个场景下我们做的比它们都好,因为我们足够专注,其实这并不是能力的问题,不是资金的问题。

这个怎么说呢?这就是时代造就的,你说雅虎、新浪、搜狐这些人做不好搜索吗?还是做不好社交,还是做不好购物?

无非原因就是它的定位它需要什么都做。其实人的时间精力都是有限的,所以我们为什么说我们会成为安防+AI 这个赛道的头部,因为我们现在所有人都 all in 在这件事情上,很专注,就把这件事情先做好。

问:怎么来看这个专注与不专注?是怎么衡量的?怎么说它们就不专注,咱们就专注?

马原:从产品的迭代速度上,从算法升级的速度上,比方说你看现在目前在安防领域起码大家看得到,依图是跑在前面的,甚至已经连续两三年都是依图比商汤旷视好那么一点点。但我们觉得依图太孤独了,我们打算来陪陪它。

问:您刚才提到 5G 再加「上云」,它对安防行业会有一个大的冲击。这个冲击是一个什么样的冲击,您能给我们详细的解释一下吗?

马原:我觉得就是不亚于从功能机变成智能手机的这个冲击,整个这一波,包括像海康,包括像传统制造类企业,其实如果你们去年在行业中有过一些调研,你会发现去年华为在整个行业冲的非常猛。

再从海康来看,去年的 slogan 是一家以视频为核心的物联网公司,现在他又开始说自己是数据公司了,其实这件事情任何一个 IT 行业的终局都是数据公司。

早年你看互联网在早期发展的时候,大家是 Web1.0、2.0,甚至还有什么 RSS,还有什么交互,天天给大家讲交互这个事儿应该怎么做。

你会发现现在没有人提这个事情,为什么呢?因为 BAT 已经形成了超大的数据壁垒,包括它后续的所有技术的研发都是靠数据驱动的。

所以这个行业如果能上云,如果 5G 能到来,能解决传输的问题、解析的问题,所以这个行业整个会被互联网技术、AI 技术、云技术来改造,所以这对任何一个行业的玩家都是机遇和挑战,大家都需要转型。

换句话说,站在终点那个人长什么样子已经很明确了,就是你既得懂硬件,还得懂软件,还得懂云,还得懂算法的一家新型的智能互联网公司,就长这个样子。

现在大家是各有所长,传统企业有渠道、有硬件优势;BAT 公司有人才、有云、有算法的优势,大家都要进行融合,最终看谁活到最后一点。

问:像您刚才说,像海康、大华,他们原来都是做传统硬件的公司,也开始做算法了,他们有自己硬件和渠道的东西,您觉得他们要开始做算法、做软件的话,有什么优劣?

马原:优势在于他拥有大公司的人才、视野、资金,他都有。但这就好象你说为什么诺基亚或者摩托拉不做智能机一样。

讲一个故事,我们其实在硬件里面受了前锤子 CTO 钱晨博士的帮忙,我当时就问他,我说我就问你一个问题,摩托罗拉怎么就黄了呢?因此我实在想不明白,这种大公司,有人、有财、有钱,它怎么可能就不会做智能机?

然后他跟我说,你知道吗,摩托罗拉的失败源于它的成功,这话什么意思?他说你知不知道当今有一款手机叫 V3,我说我知道,他说就是那个手机害的,我说为什么?

他说你看那个手机,你发没发现,诺基亚做的全是直板机,那种翻盖机都特别厚,上面下面都一样厚,只有摩托罗拉那个 V3 它是相当薄的,它合起来跟一个直板机一样厚。

他说你知道这个关键技术在哪儿呢?在于上屏和上屏之间那个柔性电动它能做到 16 层,这个技术只有摩托罗拉有。

所以,你就发现好玩的事情了,是不是技术引导的?是不是技术先进的?没毛病吧,完全没有问题,然后还获得了很大的成功,市场还很好。

所以,在这样的成功下,下一个时代来临的时候,你可能就不会那么成功了,很多时候为什么人、组织会产生变革,会决定往前走,往往就是因为自己现在过的不好了。

所以,我觉得这些问题就是传统企业面临挑战,在这个事情上我现在看来,两个企业做的很好。一个是互联网的阿里,一个是传统的华为,只有这两家有神奇的办法能够在非常优势局的情况下还能不落后,还能继续往前走,这个非常神奇,所以这就是组织的能力。

问:您觉得人脸在安防领域现在还未成熟的原因具体落实到安防场景中的人脸识别功能上有哪些?

马原:你看人脸识别,我们现在大部分人用的很多是苹果的 Face-id,还有人脸支付。

在这个场景下其实就两张照片的比对,说白了我知道你是谁,我只是想看屏幕面前这个人是不是你,这个一比一的问题。

而在安防场景是一个只有账号没有密码的过程,我只是把这个人采进来了,这个人到底是谁,它在库里检索,出一个相似度。所以你会发现,在安防场景:

1、人员是不配合的。

2、是面向全人口的。

所以,打个比方,我们开玩笑说,现在目前的安防人脸识别系统叫中青年男性人脸识别系统,什么意思呢?

首先白天和黑夜,黑夜肯定不好使,这个大家都不提;

然后,白天里面,女性其实解决的不太好,从证件照就开始 P,然后平时日常也开始化妆,都会受影响;

而男性里面,老人和小孩都不太好,你会发现,你能把逃犯抓得回来,但是小孩拐卖到今天都解决不了。

你会发现在这么一个全集里,只有角落的这一部分中青年男性你是能解决的,剩下的东西还是解决不了。

所以在安防这个场景,这些事情但是终究会不会解决,一定会解决,需要时间,需要积累。

深度学习从诞生那天起,就极大地依赖于数据,但是这些数据采集的成本谁来负担呢?国家负担。

大部分在社会上流动的成年人,你有证件照、护照、驾照、社保照片,这些照片积累就能完成第一次模型训练。

后续像老人照片、小孩照片、外国人照片多种组合,怎么办呢?没有办法,只能一个一个项目和场景当中去克服。

就像海康一样,海康的董事长说他能识别全球一百多个国家两百多种不同的车牌。实际上车牌识别这件事,整个智能交通是从一开始的技术公司转移到产业公司的,因为他能碰到这个场景,所以有这些数据就能解决这些问题,技术线就拉长了、深度就挖深了。这就是我们看到的现象。

所以,AI+行业这个事,我们判断未来大概率也是一样的,因为它天然和数据相关。就像凯撒说得一样:我看到、我来到、我征服。

你自己不到那个地方去,你就碰不到这样的问题,你就解决不了这样的问题。

所以,未来人脸识别在安防领域的路还有很长时间要走,完全解决可能需要五年以上的时间。

问:像人脸在金融行业为什么比较成熟?

马原:因为它确实技术难度不是那么高,就是两张照片的比对,这个其实很多技术已经做得很好了。

目前大家突破更多的是防伪,你拿图片、视频,很多防伪是靠人来配合的,上下、左边、右边,能不能大家不用做这么多动作,也能识别出来?这是大家目前在解决的问题。

问:现在安防行业政府招投标时候主要看重哪些指标?

马原:很综合,像海康说得一样,人们问说海康到底有什么核心竞争力?感觉你也不是什么东西特别牛,但是海康胡扬忠很得意地说过一句话:我们最牛的地方就是我们服务碎片化市场的能力。

换句话说,一个项目里面,那么多类似的产品,你就会发现海康是唯一一家能把所有的产品全给你供了的。

你要是那个采购方,比如说你们公司今年要装修、买套东西,你也会倾向于谁能给我一站式解决,我就找谁。这种能力反而就成为了一种很强的壁垒。

上一代创业者主要是互联网创业,比得是长板,谁的长板最长。

比如说我购物就要用淘宝,打车就要用滴滴,外卖就要用美团,我抢占了你的心智,我的长板足够长就 OK

。但是你会发现传统行业不是这样的,传统行业比得是谁没有短板,任何一个短板都会导致竞争对手的进入,会导致整个价格体系的崩塌。这是一个问题。

所以,传统企业其实做起来比互联网公司要难,你要不断地丰富自己的产品线,你要做得足够完整,能完整地面向场景解决问题。这个场景需要什么,你就要做什么。

所以,像马化腾说,互联网的上半场到产业互联网的下半场,下半场比上半场难多了。

上半场你看,那个时候包括投资为什么能活?随便五十个人、一百个人的公司,搞个 APP 就能卖掉了。我不卖给别的投资人,我卖给 BAT 也可以,那个时候真的是创业的黄金时代,那叫淘金时代。

现在这个时代是种地的时代,真正回到生产力的发展,一点一点把技术磨出来,把产品做出来,把创业的问题解决掉,来获取你的价值。

问:从去年下半年开始,安防行业整体的招投标数量就已经相比于 2017 年减少了很多,主要原因是什么?

马原:是这样的,整个安防行业你要看,我们所属的行业叫智能安防,整个安防行业 2017 年是六千亿的体量,去年大概是将近七千亿体量。在这个里面,智能安防的增速去年是 197%,这个比例在提高。

你看到的情况是,整个安防行业普通摄像头建设的增速在放缓,但是每一个新增项目里面智能摄像头的比例是在提高的。

过去一百个摄像机,可能都是传统摄像机,而现在要求,所有新建的项目,智能摄像机的数量不能低于 35%,而且这个比例会随着技术的突破逐年提高,最终会全部换成智能摄像机。终局肯定是这样的。

我们再也不希望把视频再拉回来到后端处理,肯定是前端就做掉了,都是一个这样的,带宽也小了,边缘计算也方便、便捷,肯定是这样的一个方向。

问:那你觉得现在智能摄像头的渗透率怎么样?

马原:不到 5%,还是很低的。

问:从安防行业再深入到其他行业,对您来说难度大吗?

马原:还好,不是很大,反而我们进入那些行业的速度非常快,因为我们本身就是有一站式服务能力的,用户让我过来就可以了。

像其他的厂家,可能还是说要找集成商,需要旷世、商汤的算法,还要摄像头,需要浪潮、华为服务器,需要找第三方公司做个平台,拼一个东西给他。

但是我们如果我们判断这个领域是可以做的,我们就直接冲进去,直接把它全套的东西做好,是这样的一个思路去做的。

我们不想在淘金路上卖铲子,我们想直接到现场挖金子,这是我们的区别。

问:您刚才提到了组织的力量,这能不能理解为我们对行业的理解来自于我们的组织管理?

马原:这个是基础,你要找到合适的人,把他放到合适的位置上。像申老师,为什么我们看重申老师?

她在过去 27 年里面,在计算机视觉里面,所有有商业价值的方向拿出个成绩和产品。

很多人以为我们看重她过去 27 年的积累,不是,我们看重的是她未来 10-15 年还会像给松下那样提供无数先进技术的能力,这是我们看重的。

任何再来一个新技术,她都会快速达到、达成、交付,这是我们需要的,这也是一个企业需要的。

比如说华为,大家说 P30 吹得有点儿太过了。但是你想想看,华为什么时候宣传过他的中央研究院?什么时候宣传过他的诺亚方舟实验室?

不会的,真正的企业研究院都是赶紧把新东西做成专利、产品,放到市场上去。

所以,我觉得这也是下半场大家的特点,从第一阶段我们靠一个技术大牛去市场上融钱,变成我们实实在在做成东西,从市场上要钱,这是我们需要的。

所以,这也是为什么我们从一开始也讲了一个概念,我们是产业界、工业界的团队,目标是不一样的,都是一群做东西的人。

问:我希望能了解一下富士康这个项目的更多细节。你们跟富士康的合作聚焦在哪些领域,是生产流程管理,还是人员管理或者是其他方面?另外从整个改造范围来看你们只是聚焦于跟某几家工厂,还是说现在可以拓展到所有的工厂?

马原:既有生产流程的优化改造,也有人日常员工的行为管理。说白了,就是把所有的日常行为给数字化了。

过去比如说一个操场里面,孩子在操场上玩,但是谁在做什么你是不知道的。通过我们视觉检测和识别技术都给他们归类了,比如说现在有几个人在跑步、打篮球,这个人打篮球打了多久,这个人跑步跑了多久。

最终一天下来之后,会给你一个评分,你可以这么理解,就是这样的,如果放到教育行业就是这种感觉。

问:大概一条生产线上有多少个摄像头?

马原:反正我们管理两千人用了一百个。

问:在生产流程上,摄像头产生数据的可用率能达到多少?

马原:基本都是利用起来的,因为我们都是重新测量、重新设计、重新开发的,并不是利用现有的摄像机。

他们一开始也提过,就像现在人脸识别一样,当初所有的国安客户都说能不能检索,说当时海康、大华都吹过牛,说即便这些视频现在也检索不了,只要将来加一个服务器就全部都能搞定了。问我们是不是也是这么想的,我说我们不是,所以后来就全部重新建了。

所以,用户都需要一个理解的过程。

问:也就是说他们为了愿意跟你们合作,愿意换掉所有的摄像头?

马原:也不用换,增加就可以了,传统的摄像机就是某个角落看着一个大屋子,只有一个就 OK 了,但是我们要做行为识别。你看亚马逊 go 这种方案,会布得更密一些,毕竟要识别行为嘛。

问:您合作企业,或者说我们在各个行业投入的时候,是不是也应该形成了自己的数据库?您刚刚说安防行业当中,与真实场景像老年人、小孩我们都没有办法识别,现在是一个很大的问题。

那么比如说我们现在在和富士康做工厂方向,工厂肯定不只年轻人,稍微老一点儿的,是不是我们也形成了一定的数据库积累?

马原:数据就是慢慢积累起来的,像富士康这个案子,我们的数据是不能拿出来的,因为那都是苹果的产线,管理非常严格,我们都是在现场训练的,直接把训练中心搬到现场,现场给他们调的。

问:我们在新加坡有研究院,我想问一下,这个研究院在做什么?我们为什么会选择在新加坡成立这个研究院?

马原:是这样的,说到新加坡,得到如果调研一下整个 AI 的发展过程,像我的第一个老板是李子青,他是中国华人界里面 AI 人脸识别的第一人,也是微软亚洲研究院第一任人脸组的组长。

当年李开复建研究院的时候是把他先拉过去的,后来他跳走了,这也是为什么后来他成为我老板的原因。后来是汤老师接了他的职位,去做人脸组的组长。

所以,做 AI 的圈子大概可以分为三大块儿地方:

1、大陆地区:主要是以中科院、清华大学为主,最大的特点就是中科院是一个大帽子,西面全是个体户,一大批中科系小公司。

2、香港:汤老师对 AI 最大的贡献在于,他把整个香港地区团结住了,汤老师手下有不少我之前老板(李子青)的学生,大部分都没能留下来,汤老师把这些学生团结在一起,形成了一个很大科研实力,这是他的贡献。

3、另外一拨人就是在新加坡。我前老板就是南洋理工出身的,包括像申老师,新加坡算是最后一块儿华人圈成建制、完整的华人计算机视觉的来源,这也就是我为什么看重新加坡。

如果过了新加坡这一茬,就不知道去哪儿了,可能是台湾、美国这些地方去找了。所以,我们还比较庆幸,在这个时间点,还能有这么一拨人才跟我们的想法是一样的。

我们为什么会愿意把研究中心放到新加坡呢?确实有很多人,研发团队还是比较清静的,现在国内的 AI 已经炒得有点儿过热了,你稍微会点儿东西就是一个 AI 工程师,拿几百万年薪。

问:所以,那边的团队现在大概多少人?

马原:目前有大概二、三十人,目标是三年到一百人。

问:我们未来研究院的规划或者是期望是什么?

马原:这就是我们技术的前哨战,始终保持对国际一线技术的关注,时刻跟踪最新的技术,不断地优化、改善我们的产品。

问:在您看来,人工智能什么时候才能成为一个被绝大多数传统公司去认可的一个概念呢?

马原:最近很流行一句话可以解释:人总是短期高估技术的实力,长期却低估。我觉得现在这个阶段刚刚好,就属于刚刚过了那个最高峰又下来了,慢慢回到正常的爬山的过程。

我们有一个员工的老婆是做 3D 打印的,我就问她,3D 打印这个行业还活着吗?她说活得很好,确实有它的作用。

而我感觉之前 3D 打印都是骗子,就是那种感觉,后来发现它是有它的作用的,在很多行业是在解决一些具体的问题。

我觉得人工智能接下来也是这样,人工智能确实是整个 AI 时代非常大的一个技术周期出现,这件事情确实可以解决很多问题。现在它的实力还没到,包括人才的积累也都还没到。

咱们今年国家才批了 35 个人工智能专业,人才都还没到,期望就到了,估值已经到了。

在这样大的期望下,你再重新看,突然发现你家六岁的孩子会弹钢琴了,然后你就期望他明天就开始弹十级,那可能不行,但是你的孩子已经是一个很聪明的孩子了,他一定会成才的,你的期望就会重新回调,再慢慢培养他,把他培养起来。所以,就回到了一个正常产业健康发展速度。

问:在国家的政策方面,在您看来,对人工智能方面现在还有哪些不够好的地方?

马原:我觉得其实咱们国家对人工智能(顶层设计)这些人还是很厉害的,像我的专业是 2005 年就有了。

我当时想考公务员都考不了,公务员要的是计算机科研技术,我的专业叫智能科学技术,当时家里想让我考公务员,我看了一遍,没有我这个专业,我什么都考不了,只能坚持继续做人工智能。

所以,我觉得国家顶层设计还是有高人的,我们在 2012 年的时候,那个年代还能搞智能视觉物联网,想想看都是很不可思议的。

换句话说,我觉得我现在还没有到那个高度,能够那么早就决心开这么一个方向。当时政府是出了 4 个亿现金的,把这个团队引过来,用来做这个事情。所以,我觉得咱们还是相信国家的眼光、实力,还是很厉害的。

问:新加坡研究院他们搞出来一个体系之后,我们是怎么样评估这个技术,是怎么样落地的?具体的指标是什么?如何来结合这个技术我们去打造 AI 的?

马原:打个比方,新加坡团队之前做过一个事很好玩,就是在去年 10 月 1 日,在西班牙一个比赛上,是个什么场景呢?

你在超市购物的时候,可能有很多东西你会不要了,比如说这瓶水、面包、蔬菜,放了一堆东西。到每天结束的时候,会堆一堆东西。这个东西过去怎么办呢?就是靠人一个一个放回去。

当时他们就设计了一个这样的场景,靠一个小机器人,有一个移动的底盘,有一个摄像机,有一个机械臂,能不能让它把这些东西放回去?就发现这个东西其实很复杂,不亚于一个自动驾驶的操作了。

1、我要识别它是个什么东西。

2、我要控制机械臂以正确的方式把它拿下来,拿鸡蛋和拿饮料是不一样的。

3、我要回去的过程中躲避各种人,顺利地放到那个架子上,完成这样一个任务。

如果能完成的话,你算这么一笔账,雇这么一个小机器人和雇一个人来比的话,可能不划算。

如果这件事确实做得还不错,完成率也 OK,我能接受,哪怕这个过程中我今天搬了一百个,掉了十个,能不能接受?整个这个 Demo 都完成了以后,我们再评估这个事可不可行。

所以,这就是这个团队的特点,我们是面向场景解决问题。

你千万不能说我就只提供视觉,别的我不管,或者是我只提供自动驾驶的底盘,别的我都不管了。

你必须把最后一公里全部走完,你必须把金子全部淘掉,不能在这个过程中只是做一个递扳手或者是递工具的人,你能不能全都解决掉?解决掉,我们才愿意,才能成为真正的价值。

所以,价值不是停留在技术的,而是看你是不是实际把什么事给解决掉。

问:新加坡研究院在我们公司整个的组织架构中,它是一个什么样的作用?它怎么样跟我们的团队配合?

马原:由于申老师过去本身就在松下做这个事情,和日本本土已经合作了二十几年了。所以,很多人一开始以为我们的沟通成本会很高,我说再高也比跟日本人的沟通成本低,这是大家合作得比较愉快的地方,一开始不需要那么长的磨合期。

但是现在的情况是,你真实的落地场景就是你的用户,那你就要为他服务,解决他的问题。这就是思维上的不一样,这样的科学家其实是很难找的。

问:香港和新加坡的 AI 人才各有什么样的特点?

马原:其实香港聚拢的人才也是从大陆吸引人才过去的。打个方面,新加坡的财政就很好,你要跟这边建实验室,政府能出 50% 资助,这个支持力度在国内是不敢想象的。国内大部分是说你投入了,你拿发票来补贴,或者当地要再开票,支持力度还是不一样的。

问:我们和无锡有什么样的深厚关系?

马原:因为当时中科院物联网研究所在无锡。

问:比如说智慧园区现在澎思的基础收费模式是什么?在整个智慧园区里,大部分摄像头集中在哪一个区域内?目前你们在部署的现有项目里,遇到的最大技术难题是什么?

马原:园区的话,技术还好办,最大还是买单的问题。目前是智慧园区这个事是今年炒起来的,很热。大部分还是源于对过去原有项目的改造,这是一波由政府推动的趋势。

另外一个趋势,跟咱们国家的雪亮工程相关,整个安防的核心驱动力,大部分资金从这儿来。现在是需求到了,可能资金上还没有完全理顺,这是我们遇到的最大问题。

问:除了 AI 技术,我们还需要哪些其它方面的技术投入或资源?

马原:大部分还是基于 AI 生长出来的这套业务系统,我们也会判断,这个项目里面我们会做切分。如果有项目的部分,就回到项目那里,如果产品线,就保持产品线,相对进行剥离。

问:我们现在提供一站式解决方案,人脸技术会单独作为一个输出吗?

马原:没有,你说要不要单独卖人脸这件事情?这件事看情况,有些领域可能你这次不卖,将来也没有机会卖了,那你该卖就卖。比如有厂家就把商汤、旷视、依图的源码都买去了,那肯定就是一次买卖,就当是一次 PR,该卖就卖。

如果有些行业,你觉得将来还是有机会自己做的,那你到时候具体情况再看。

问:您在旷视待过,当时打法是什么样的?

马原:旷视第一年打法是现在的打法,后来旷视由于跑得太快了,所以说我们那时候的很多想法没法实现,所以后来就出来了。

问:刚刚我们提到 AI+行业,有一个自己的突出技术,往这个行业怎么去布。咱们目前 100 多个人,我们是五大行业+十几个小的细分场景,这样会不会跑得太快了?

马原:不是这样,起码目前我跟他们比,还是专注在安防这个行业,只是安防里面比较碎片化。其实通用技术是通的,只是应用模式不一样。

比如同样的人脸识别,在公安那儿看到你,我要抓你。放到迎宾那个地方,看到你,我要欢迎你。放到爷爷奶奶那儿,你又来接你的孙子来了,技术是一样的,应用模式不一样,应用模式一改就 OK,所以目前我们还专注在安防这个行业,还没有扩到医疗、语音这些领域。

问:不同的项目会对应不同的部门吗?

马原:初期做项目的人,肯定是自己人直接到现场去做。说白了,你要自己把这个事情摸透,弄明白,交给人,才能去告诉代理商你的加盟商,这个东西该怎么做,所以初期 0-1 一定自己做,1-10 这个过程可以借助渠道的力量去放量了。

我们设置比较机动灵活的项目组,如果创业公司还搞这种严格的视野边界,这个就快不起来了。

我们公司要老人做新事,新人做老事,千万不要变成老人做老事,新人做新事,这就一定会死,但这就是组织上的问题了,不断推动老人去往新的领域推。

你不要干这事,这事你很成熟了,没有意思,干新的东西去,这样才会越打仗,越战越勇,而不是发现一个价值,团聚在这儿,谁也不动了,这个组织就死了。

问:你们现在安防民用市场有没有布局?

马原:我们今年会开始启动。因为技术是这样的,我跟你讲一个车辆的例子你就理解了。20 年前(1998 年)深圳第一套电子警察诞生,那时候谁开始用?

所有摄像机装的是路口,干嘛呢?查你的违章,你闯红灯,掉头等等。

后来你发现这个摄像机挪到道路中间了,这个相机是公安装的,因为做车辆大数据的。你这个车不管有什么行为,你只要路过这个路口,给你拍一下,大家开车都看到了。

再后来慢慢这个东西到高速公路、停车场,北京估计 2、3 年前楼下都是打卡拿票的,这就是一个技术蔓延的速度,从行业最核心的主管部门,到行业客户,再到民用市场,有一个过程。

就像人脸识别一样,一开始公安先用,再是行业用,再是民用,需要有一个过程。我们此时此刻处在公安建设的高峰,其它行业的客户在部分市场,跑得快的市场已经开始起量了。

问:所以跟、360 下面的产业基金投你们与民用市场是不是有一定的联系?

马原:我觉得终点我们会交汇,肯定会有配合。


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