激辯：都在談「落地」，技術在安防行業到底處於什麼位置？

5月25日，由億歐舉辦的「GIIS安防AI創新峰會」在北京千禧酒店盛大召開。

參加圓桌討論的嘉賓有：博思廷科技創始人兼CEO王巍、漢王科技副總裁黃磊博士、中興力維董事長兼總裁徐明、眼控科技董事黃宇、啟迪數字集團執行總裁劉耀達以及華創資本科技組負責人公元。各位行業大咖圍繞「安防行業的AI變革機遇與挑戰」進行了激烈的討論，本文節選其中的後半部分，即「技術對於安防行業的重要性」進行總結。

以下為各位嘉賓討論原文（有部分刪減）：

公元：2015年、2016年、2017年這三年，我們看到的一個趨勢是科學家創業，所以在過去的3-4年時間裡面，我們看到了非常多的技術公司的出現。在今年我也聽到各位嘉賓普遍用了一個詞是「落地」，大家都需要技術的落地，那麼在安防行業里，創業者是技術出身這個特點有多重要呢？

我也聽到了不同的看法，有人說人臉識別演算法的識別準確度做到99%和做到90%在實際使用上並沒有太大的影響，但是另外一個聲音也說，在特定領域還是有很大的影響的。所以請大家介紹一下，技術對於安防行業重要性。

劉耀達：安防現階段，技術是一個非常重要的環節

劉耀達：我覺得在高科技企業，尤其基於安防現階段的情況，技術是一個非常重要的環節。商湯、曠視能做到這麼高估值，並不是市場做得有多少，而是因為他們技術特別牛。總結來說，AI和安防這一塊技術是非常重要的。

黃宇：任何一個產業都是技術來引導的

黃宇：我也非常同意，現階段人工智慧技術的落地非常關鍵，就像安防這幾年做得最多的是人臉識別平台，這個平台其實在5年前就在推，但實際上在2018年才爆發出來，去年可能相對提早有一些苗頭。其實從技術上來說，任何一個產業都是技術來引導的。

移動互聯網改變的是生活模式和生活習慣，但是人工智慧改變的是生存方式，這種生存方式一定會帶來天翻地覆的變化，最終是由科技來推動的。比如說我們現在推的人臉識別都是基於人型來做的，而未來幾年從公安角度來看又是新的發展方向。人臉識別現在很普遍了，但是在公安深度的場景應用和落地方面有沒有新的需求進來，這些都需要前沿的技術來引導。

徐明：看到技術創新點才能看到新價值

徐明：客觀地講，安防這個行業最近的改變確實是由於多個技術同時到達共振產生的結果，這裡面有最近比較熱的人工智慧和大數據，人工智慧和大數據是不可分離的。第二就是由我們所說的寬頻通訊技術和物聯網技術。應該說這些技術在一起產生共振，推動了整個安防行業的變化，也就是解決了很多過去傳統安防行業不能解決的這樣的一個問題。

另外因為中國相對於寬鬆的環境，所以我們能夠獲取到大量的數據。實際上我們看國外並沒有因為這些產生特別大的變化，因為它的數據的獲取沒有中國這樣相對寬鬆的環境，所以這幾個技術確確實實是推動整個安防行業發生變化的一個核心的要素，所以同投資人的角度來看，那一定是要看到技術的創新點，因為只有這種創新點才能帶來新的價值。

最近我們講互聯網+警務，大數據+警務，智慧警務，無非是想說我們有更高的效率，能夠讓我們的人民民警的工作能有更好的效率，能夠讓他們也能享受一些更好的生活。

就中興力維而言我們也做了一些技術持續的投入，比如說智能徵信系統，以視頻為主進行人的生理和心理的感知，從而能夠測出人的情緒和生理、心理的想法，也就是我們所說的非接觸式異常人員的識別和策劃。這些技術確實能夠比較好地讓很多事提前進行預測、預判。

中興力維在歷史上加強了研發的投入，我們一般以超過盈收的10%來進行研發投入，投入到新的領域的產品和解決方案上去，大概是這樣的一個情況。

黃磊：技術與落地並重

黃磊：關於技術和落地兩個方面的問題，我的觀點是技術和落地是並重的。我們也知道很多投資人投資的時候首先要找一個團隊，這個團隊要有著名的科學家，著名的帶頭人。但是這是過去兩三年的事情，我們也看到2018年開始，實際上以技術導向的投資應該來說在減少。這裡面就有一個根本性的問題，做技術的團隊有很多，但是真正能夠把它變現，變成真正的回報這中間還是有一段的距離。

我可以舉幾個例子，比如說我們大家所熟知的獨角獸企業，他們現在也逐步地向我們的行業落地來做轉變。再回到漢王，我們實際上有另外一個身份叫中科院的識別中心，科學院應該來說在人工智慧落地方面思維、視野是比較超前的，從漢王成立開始就是一方面做人工智慧技術，一方面做產業化，接近20年的時間，一直是在走這條路。

現在我們在安防方面，或者在圖象識別、人臉識別的方面，我們應該是國內第一個把人臉識別做成產業化的公司，整個人臉識別產業化大幕是由漢王拉開的。

過去十多年的時間，因為傳統的圖象識別應該來說技術沒有現在這麼好的情況下，也能夠做產業化，也能夠做落地，這裡面就是說是一個雙向的落地，跟技術有直接關係，但是又不是必然的，我並不是說技術做到一個百分之百的水平才能夠開始做落地，實際上在有很多應用場景，我們發現一些場景，然後再找合適的技術，限制場景，限制一定的範圍讓它去更好落地，這是一個互動的過程。

王巍：技術重要性，要從時間與空間兩個維度來看

王巍：我覺得首先無論如何，技術都是一個非常重要的因素，這是不容置疑的，但是技術究竟有多重要？我自己是從兩個層面來看。第一從時間維度來看，第二從空間維度來看。

從時間維度看，我覺得實際上這個技術在行業發展不同的時期重要的程度是不一樣的。實際上咱們回過頭來看一下這十年裡面安防行業發生的事情，尤其是人工智慧技術的發展。這段時間市面上出現了很多實體在講核心的技術能力，實際上從本身來看這個技術本身不是中國人研發的。從人工智慧技術來說，中國並沒有走到前面，深度學習從2012年、2015年才開始逐漸應用的，2017年在美國作為顛覆性技術出現。即使是國內的獨角獸企業，在做的也只是前面的這一段的進入。

從一個顛覆性技術的產生到在各個行業去產生真正的應用落地，第一段我覺得現在的獨角獸企業抓住了第一步。比如說比較創新性地考慮到我的深度學習這種原理性的東西是否能夠用在像人工智慧和圖象識別上，尤其用在人臉上，後來發現在語音識別之後，用在人臉上確實不錯，這個部分也只是說在整個環節裡面處在第一段，從技術到原形上面。大家從原形出來，從產品到小規模產品，也是VC最關注的事情。前面的投資我估計都是投得投得未來。

大家都說2018年，當然也有人說是2017年，說這兩年是落地的元年，但是我覺得應該進一步做落實深化，實際上技術在2018年之前的這段時間，比如說2006-2018年這段期間，我覺得這個技術尤其是深度學習的技術對安防行業的變革是非常重要的，甚至是第一位的。

但是2018年之後我們還是以人臉識別舉例子，像前面剛才幾位嘉賓講過的車輛，更多的像人體等等特徵識別類的，在深度學習部分是比較適用的。一些傳統演算法並不見得是完全沒有用的，深度學習也不完全是萬能的，這種情況如何把演算法本身做融合，怎麼跟行業的一些應用做融合，跟場景做結合，我覺得在這個過程裡面技術的同質化開始顯現。

現在看到的情況就是各個廠商甚至還有更多的人臉識別演算法，深度學習演算法的開源，帶來演算法的部分還不是90%跟99%的差別，而是99%和99.85%之間。這個差別按我個人的觀點，在很多行業應用裡面沒有那麼重要，所以這種情況在很多的細分行業裡面，對於用戶來說在演算法的程度上就夠用了，再往上並不是拼的是幾個點的問題，是應用的問題，是做產品能力的問題，拼的是用戶體驗的問題，是性價比的問題等等。所以這是時間問題。

第二是關於空間，第一個空間是地域問題，第二是細分行業問題。先說行業，行業在各種不同的細分行業裡面，我覺得爆發的周期是不一樣的。比如說目前的情況發展得最快的，或者起步最早的行業肯定是公安和交通，在這兩個行業裡面可能整體上就比較先發，先發的話它的規模又相對更剛性。所以這樣的行業裡面，我覺得技術發展到最大程度，只有曲線趨同的話差異化會明顯降低，技術的重要性在降低，但是在其他的行業裡面，一些應用還沒有展開的行業裡面我認為技術還是很重要的，這些我覺得是需要注意的。

另外還有一個空間裡面的另外一個維度就是關於地域問題。現在說北京、深圳和杭州，這樣的一些比較重點的省份裡面，我覺得可能安防或者是大安防發展的速度和技術的連接性更強一點，但是在更多的二三線城市，甚至更低的城市裡面我覺得技術應用是不一樣的。我覺得在考察整個技術的重要性，我覺得還要按照空間的角度來考量。

嘉賓單獨作答環節

公元：我還有一個比較有針對性的問題，希望針對大家不同的公司來問一些不同的問題。

我第一個問題想問到徐總，因為我看到中興力維有很大一塊業務是在做物聯網業務，物聯網這個詞不是一個新的辭彙了，可能在2014、2015年的時候大家都在叫物聯網，中間可能至少從VC圈子來看熱度下降過一段時間，但今年我能感覺到熱度又起來了，包括對於華創來講，物聯網也是我們今年關注的一個非常重中之重的重點方向。

但我們發現裡面確實也存在著一些問題，物聯網其實以相互集成為主，如何產品化也是我們一直在思考的一個問題，所以兩個問題給到徐總，第一您認為今年物聯網又起來，後面的推動力主要是什麼？第二就是物聯網往後再發展產品化之路是什麼？

徐明：物聯網產品化之路

徐明：物聯網這個詞很大，問100個人有100個答案，物聯網開始指的是IoT，指的是物與物連接的技術，現在大家指的比較多的，NB-IoT等等都是指物聯網的技術，本質上是解決連接的問題。所以一開始的時候這個技術本身和大家炒作的概念之間的溝太大了，所以導致了物聯網特別是我剛才講的這些技術和大家心中想的物聯網差距太大，導致好像上一次沒有成功。但是實際上對於物聯網技術來講，有特別多物聯網成功的技術，小的像藍牙，大的像WIFI，只是說沒有實現我們很多人所定義的物聯網，因為我們很多人心目當中的物聯網實際上是一個相對虛無縹渺的東西。

我在很多場合都講過，真正的物聯網實際上是CPS系統，最近阿里和騰訊都發布了AIoT，也都在提CPH和CPS系統，我個人是非常贊同的，但是真正的我們所說的物聯繫統，並不是前面大家所說的物聯網系統。所以我們所講物聯網系統的真正落地在現階段而言，主要還是要在應用上尋求更多的突破。也就是說基於今天的物聯網的技術要獲取數據，需要結合具體的場景尋求落地的應用，這個是物聯網今天的道路。

換句話說，即使到了今天我們也不能對物聯網的期望太大。我前兩天在中國地理信息協會上也講，因為這些詞都被炒作地太熱了，前兩天還是大數據，這兩天都人工智慧了，但是本質上來講還是要結合行業自身，還是要結合我們所走的具體的痛點和問題，所以應用依然是物聯網落地本質的辦法。

既然是應用，所以對於中興力維來講和這個行業來講其實是一樣的，我們一定是基於某個細分的場景尋找行業解決方案。中興力維公司我們的核心是放在連接和數據的融合分析，從這個上面來看，我們主要是做物聯的連接和連接下數據的挖掘工作。所以我們對我們做了23年電信的行業，針對我們所擅長的城市領域，比如說像智慧社區等等，因為我們擅長與處理物聯的數據和視頻的數據來進行融合分析，來做一些應用。很簡單，我們只針對其中一部分應用來做深度的工作，而不可能針對所有的，因為實際上是根本不可能有這個能力的。

當然今天可能很多公司在講這個的時候更多的是在談一個願景，我們實際上還是在針對一些具體的做研究，我們也不想把這個事兒炒作得很高。說到這一點，在物聯網這個領域，我們也是特別願意跟我們生態的夥伴進行合作，幫助做好這樣的一個連接。

剛才我為什麼強調這個事兒？我們做的這個連接過去這麼多年下來，連接的協議就有接近一千種，這也是物聯網為什麼很難落地的原因，因為這個協議是不標準的，很難想像這個行業一下子能做到很大很大，其實依舊還是有挑戰性的。

劉耀達：AR、MR、VR等前沿技術的落地

公元：先把連接做好再找應用，下一個問題給到劉總這邊，從公司高管上面咱們有一個R+的計劃，裡面提到了非常多的新的技術，AR、MR、VR其實都是這幾年剛出來的新的技術，這些技術我們看到在行業落地上面，現在還處於早期，所以對於專註於這樣技術的公司而言你們是如何去做行業落地的，如何讓用戶能夠快速地接受這麼新的技術？能分享一些乾貨給我們嗎？

劉耀達：其實坦白說AR、VR、MR落地還是非常艱難的事情，但是我們有堅定地信心在未來某一段時間一定會爆發。我不知道大家有沒有看過《頭號玩家》，我覺得那個是我們的發展方向，我們投的公司不是一個準確的技術性公司，是一個平台+內容+應用的公司，是作為一個整體VR、AR、MR行業的平台也好，樞紐也好，他們一端是連著做技術做硬體的公司，另外連著做內容和做應用的公司。當然他們自己在做一些應用，比如說像VR+展示，VR+教育，包括像地震、黨建這些教育他們都在做。但是你要是從行業來看，我覺得這個行業還是處於一個早期等待下一輪風口的階段。

黃宇：紮根場景數據做差異化

公元：自己把自己準備好等待風口的來到。謝謝劉總，接下來的問題給到我們剩下的三位大佬，因為剩下的這三位大佬都做的是跟人臉識別、圖像相關的，我們也知道其實在座的也有是從事CV行業的，因為CV上有海康下有四小龍，是一個相對比較競爭激烈的領域，三位如何看待競爭，如何看待自己公司在裡面所持有的優勢呢？

黃宇：這個行業因為是一個新興的行業，跑得快不一定跑得長久。第二就是跑起來一定要跑得紮實，每一步要扎紮實實落地，這個事兒才能走得很長遠。我們是做視覺深度學習的公司，以演算法起家，以自主開發技術類的東西為主。我們現在這麼看問題，第一可能是技術角度，我們專註於自己擅長的，比如說我們現在眼控研究院有自己的眼控大腦，包括在深度學習框架下的知識推理，也包括合成數據的一些訓練，這些是我們在研究所里重點做的事兒，未來會加快在產品形態的落地速度。

再就是落地任何一個產品要找到一個好的賽道，找到一個好的應用場景，這個場景做出來之後會形成一個非常強的護城河，大家都知道可能人工智慧除了演算法算力之外就是數據和場景，有幾個很關鍵的事兒，我們的技術演算法算力都不太熟，但是我們更關注的一點就是我們的場景和數據，如果有更紮實的落地場景應用，第二能夠積累比較多的數據積累，未來形成比較高的壁壘，這種情況下我認為我們走得很舒服。所以第一我也不羨慕那些跑得快的高估值的企業，第二我我們公司要扎紮實實地走下來，基本上我們企業是這麼一個發展態度。

黃磊：人臉識別行業很幸福

黃磊：我以人臉識別為例，這個看起來是一個火海，做的公司特別多，競爭特別激烈，但是我覺得這是一個特別幸福的行業。我們在座的實際上對互聯網有一些了解，互聯網模式有什麼特點？只要有一家公司在細分領域做好了，其他所有的都沒了，只有老大，最多一個老二存在，其他的可能就都沒了。

但是我們做圖象識別或者是人臉識別，沒有什麼問題，因為它的空間足夠大。第一那就是我們能夠容下幾十家、上百家甚至上千家的企業，第二它這個模式上面也是有區別的。為什麼這麼講呢？我覺得人臉識別圖象識別跟互聯網模式的另外一個區別是在落地上面，這個落地還是要通過一些實實在在的，通過做項目，通過集成，通過我們要去實施，它後面要跟著服務團隊，要有很長的一個知識鏈條，這個是有本質區別的。

在這個條件下，我們有各種類型的企業，只要有技術優勢、品牌優勢或者有服務優勢，甚至還有一些有政府的資源、背景、關係都能夠活得很好，這是我們一個特殊的地方。所以人臉識別這個行業看著是紅著或者是火海實際上是很幸福的。

從另外一個層面我們也可以看出來，目前我們知道的國內至少有30家企業，但是30家中間絕大部分業績都在大幅增長，包括我們漢王在內，人臉識別的業績也是在爆炸性增長。說明實際上這個行業大家還是很好過的。再說一下我們現在做的具體的事情，漢王的優勢實際上我前面也提到過，在我們的核心技術，一直在保持著領先的狀態，第二我們在整個全產業鏈方面做得還是比較好，比如說核心技術做模組，做產品，我們還有自己的工廠，我們自己也做平台，也做一些集成應用，是全方位的。未來我們在技術和整合落地方面我們還會一如既往地把它做得更紮實。

王巍：要根據人員稟賦和基因選擇自己的道路

公元：謝謝黃總，黃總認為這個是一個大家一起共同幸福著的行業。王總有什麼補充的？

王巍：我覺得競爭越來越激烈。我說說我們自己情況，剛開始肯定不是做深度學習，2007年剛開始是沒有深度學習應用的，我們是從2012年開始做的，之前還是基於傳統的機器學習的演算法，去服務於一些大型的產品公司和系統集成公司，我們做技術提供商。隨著不斷的發展，我們發現只做技術是不行的，我們做應有，做子系統，做軟體的模組提供給我們的客戶。到了2014年我們就開始做更完整的標準化的產品和解決方案，把一些零散的系統打包起來做了相對完整的平台，在各個細分的行業裡面我們去做了很多的應用。

在近一年之內，我們現在也開始在國外有幾個項目開始落地，所以我覺得這個還是不停地在探索，我覺得這個確實是跟著時間走，因為整個的市場的競爭格局是發生變化的。然後同時各公司之間其實是有不同的基因和人員稟賦，沒有任何一個公司是一樣的，我們不可以說哪個公司的經驗可以原封不動地搬到自己企業來，我們還是要根據人員稟賦和基因選擇自己的道路，在落地的過程裡面把以前的一些積累進一步沉澱下去，希望在下一步的標準化產品和解決方案上面做得更好一些，在細分行業上面做得更好一些。

公元：由於時間的關係我們今天的論壇到此結束，謝謝幾位的分享！

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本文來自億歐，創業家系授權發布，略經編輯修改，版權歸作者所有，內容僅代表作者獨立觀點。[ 下載創業家APP，讀懂中國最賺錢的7000種生意 ]

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