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科技向善 安防AI玩家把钱花在性能的提升上会好的很多

来源:网络整理更新时间:2019-05-08 08:59作者:佚名
[摘要] “目前AI企业吸引你们投资的地方是什么?”笔者曾就这个问题采访了不下一百家投资机构的负责人,绝大部分受访者给出了这个答案。近年来对于AI算法公司而言,都曾经思考过一个问题,即算法本身难以构成单独的应用,必须与业务或者产品结合,才能产生价值。
华强智慧网讯

  “今年很少见到创始人拿数据和算法讲故事,取而代之的则是开始强调订单、客户、商业化布局。”

  “目前AI企业吸引你们投资的地方是什么?”笔者曾就这个问题采访了不下一百家投资机构的负责人,绝大部分受访者给出了这个答案。近年来对于AI算法公司而言,都曾经思考过一个问题,即算法本身难以构成单独的应用,必须与业务或者产品结合,才能产生价值。

  科技向善 安防AI玩家把钱花在性能的提升上会好的很多

  对于这些企业而言,无论是选择与监控摄像头的结合,还是ATM机的结合,选择不同的特定场景便意味着进军到不同的行业当中。但在这期间,仅仅靠XXX进军到XXX行业而言并不足以吸引到行业用户及资本市场的关注,“市场需要的是冲击,在有些科技媒体的包装下,仅A进军B市场,蚕食C的市场等类似的标题与分析文章网上已经太多,所报道之事与被报道者的格局大相径庭,但却获得了关注。”一名投资者略显无奈地告诉笔者。

  不禁让人联想起近日,马化腾在数字中国峰会上提到的未来腾讯愿景与使命——科技向善的理念,笔者认为如果AI科技企业能把钱花在性能的提升上,能脚踏实地或许当前质疑的声音会少很多。

  针对依图关于安防云、边、端的战略及思考,来进一步分析下AI队T1玩家的观点。

  一、中心智能增长更快吗?

  目前而言,但从安防应用来看,芯片的算力与摄像机对于算力的使用属于富余状态,据初步估计,摄像机装的芯片算力如果只是编码用它的算力不超过15%,高端的芯片不到10%,这意味着将近90%的算力属于空闲状态。那么从这个角度上看,中心智能的发展更快的观点,似乎有点站不住脚。

  根据Marketsandmarkets的报告预测,2019年边缘计算人工智能硬件(以下简称“Edge AI硬件”)市场出货量将达6.1亿部,2024年将达12.593亿部,预测期内年复合增长率达20.64%。

  笔者认为因为大量昂贵的GPU服务器并不是一般用户可以接受的,相比算力富余的摄像机应用被开发,将是更经济与长远的办法,因此边缘测或许有比中心具有更快的增长可能。在业界,已经有不少安防企业提出了云边结合的方式,随着边缘计算的兴起,智能分配的合理性的见解也会更加成熟。

  二、硬件免费是商业模式的选择吗?

  经过互联网“免费”模式的洗礼,用户已经对于此免疫。芯片免费、算法免费、硬件免费……近年来,能被免费的模式都有厂商进行过尝试,但纷纷皆无多大起色。主要的原因是,无论免费的噱头有多响,费用总会有所划归,只是在摄像机还是服务器,或是芯片与算法上而已。

  在2B的行业中,“免费”虽然能带来流量,但终究服务的内涵要远远超出2C的理解,产品的质量、芯片的稳定性、配套的生态环境等等,都需要有成本投入,因此“免费”本身是就是伪命题,在这个层面上看,免费或许已经不是商业模式。

  三、智能需要分层应用吗?

  无论是边缘侧的智能,还是云端的智能,在安防行业碎片化需求的背景下,注定这些方案在一段较长的时间内都将会是定制化的。如同依图所言,“每一层都有相应的应用,不能指望公安部建立一套全国通用的系统去解决所有的问题,但也不能说每一个摄像头拥有了智能就能解决公安所有的问题,一定是分层应用,每一层都需要智能。”智能的分层应用正是印证了碎片化需求的本质,目前在用户层面仍然存在着不少阻力,因此真正的通用系统或许短时间内仍无法落地,这也意味着分层智能的将是未来的一大趋势。

  围绕云边端发展趋势的不同选择,能够营造出不少开端所述的企业间的口水战。但如果跳出这些,看看云边结合需要解决的连接协同、数据协同、任务协同、管理协同、安全协同等问题,会发现值得企业去关注与挖掘的市场,并不仅仅是安防或者医疗市场这么小,它更要求企业全方位的数据融合、数据传输、安全保护等能力,哪怕是在这其中一点的稍微进步,对于用户而言都会是很大的体验提升。

  可能受限于篇幅,又或者是媒体记者问题的节奏,在相关的文章中没有看到企业未来努力的方向,如AI性能的优化上(神经网络结构调整、训练流程调整、训练数据补充或优化等)等相应的改善等等。撇开渠道不说,按照目前安防玩家们正在抢占的资源与位置上看,如果不想沦落为他们生态中的一环,AI企业要想突围可能需要具备两个条件,一是匹配主流玩家的完整系统解决方案能力,二是突破性的技术,对于AI玩家而言,订单、客户、商业化布局始终是绕不开且需要面对的事实,要想在业内真正成为派系,可能还有一段路要赶。

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