安防，是AI最先觸達(dá)的領(lǐng)域之一。激烈競(jìng)爭(zhēng)之后，看似“戰(zhàn)爭(zhēng)結(jié)束”，但亦有后發(fā)者，表現(xiàn)出了亮眼實(shí)力。
比如中國(guó)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(shí)他在中科院自動(dòng)化所，師從人臉識(shí)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(jí)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(guó)內(nèi)頂尖人工智能公司負(fù)責(zé)AI+安防工作，在國(guó)內(nèi)多個(gè)城市進(jìn)行AI行業(yè)落地。2016年，由其承擔(dān)的人臉識(shí)別研究項(xiàng)目被公安部列入該年度全國(guó)科技成果推廣計(jì)劃，成為公安行業(yè)第一個(gè)人臉識(shí)別全國(guó)科技成果推廣項(xiàng)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(huì)現(xiàn)場(chǎng)，澎思科技創(chuàng)始人兼CEO馬原以《AI落地后發(fā)優(yōu)勢(shì)時(shí)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(shí)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(huì)：量子位主辦，現(xiàn)場(chǎng)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(dòng)，包括新華社在內(nèi)的數(shù)十家主流媒體報(bào)道，活動(dòng)整體線上總曝光量超過千萬。
謝謝主辦方給我這個(gè)機(jī)會(huì)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(gè)行業(yè)從VC進(jìn)入，媒體關(guān)注，到被大眾認(rèn)知，有幾個(gè)場(chǎng)景是非常具有商業(yè)化落地市場(chǎng)的。
第一是安防。第二是自動(dòng)駕駛。第三是娛樂、影音、電視。
只有6%的場(chǎng)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(diǎn)一定是軟件服務(wù)數(shù)據(jù)的價(jià)值最大。但進(jìn)入安防領(lǐng)域后，我們發(fā)現(xiàn)有一點(diǎn)很奇怪，安防行業(yè)目前的市場(chǎng)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(shí)別技術(shù)，包括AI四小龍?jiān)趦?nèi)的玩家都在進(jìn)入這個(gè)領(lǐng)域開啟應(yīng)用，但實(shí)際上，人臉識(shí)別技術(shù)仍只解鎖了6%的場(chǎng)景。
因?yàn)榇蟛糠值臄z像機(jī)其實(shí)拍不到人臉，所以人臉識(shí)別也只能解決部分場(chǎng)景的人員身份的識(shí)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(shí)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(gè)瓶頸期，甚至說隨便一個(gè)大學(xué)生用一些開源的方案就能解決問題，對(duì)于這樣的說法我是不認(rèn)同的。事實(shí)是，在這個(gè)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(gè)五年，我們決定全心投入AI安防這個(gè)賽道。
舉個(gè)例子，在手機(jī)市場(chǎng)之前的功能機(jī)時(shí)代，甚至再早一點(diǎn)的固話時(shí)代，都是強(qiáng)調(diào)設(shè)備本身的功能，其實(shí)后端的數(shù)據(jù)、服務(wù)、場(chǎng)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(shí)上就目前來說，大家都面臨同一個(gè)起跑線：整個(gè)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(gè)市場(chǎng)機(jī)遇呢？
我認(rèn)為，安防行業(yè)必然會(huì)出現(xiàn)一個(gè)?？低?33.150,0.38,1.16%)2.0，或者大華2.0這樣的企業(yè)，就像手機(jī)市場(chǎng)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(diǎn)，是必須具備算法能力。同時(shí)，軟件、硬件、云，這幾個(gè)能力都要具備，因?yàn)檫@是這個(gè)場(chǎng)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(diǎn)就可以了，而是要把整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈全部打通，才能覆蓋整個(gè)安防行業(yè)的訴求。
澎思目前核心發(fā)力的技術(shù)點(diǎn)主要是三個(gè)中臺(tái)能力：AI中臺(tái)、計(jì)算中臺(tái)、行業(yè)中臺(tái)。
AI中臺(tái)，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(shí)別到車輛，到行人再識(shí)別，再到自動(dòng)駕駛，澎思開始把這些技術(shù)都釋放出來。
計(jì)算中臺(tái)，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?yàn)槲覀冇X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(chǎng)景的邊端智能硬件。
行業(yè)中臺(tái)，是針對(duì)不同落地場(chǎng)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(chǎng)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(gè)核心優(yōu)勢(shì)。
一是技術(shù)深度。澎思以全球計(jì)算機(jī)視覺與深度學(xué)習(xí)頂級(jí)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(chǎng)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(gè)地方：中科院、香港、新加坡。現(xiàn)在澎思占了兩頭，一個(gè)基于北京的中科院自動(dòng)化所，一個(gè)基于新加坡的新加坡國(guó)立大學(xué)、南洋理工大學(xué)等。這兩個(gè)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(zhǎng)，她在這個(gè)行業(yè)里積累了27年，從人臉識(shí)別，到目標(biāo)檢測(cè)、情感識(shí)別、跟蹤、ReID、車輛、機(jī)器人(14.430,0.12,0.84%)，基本掌握了視覺領(lǐng)域的全要素，是這個(gè)領(lǐng)域的資深專家。
到目前為止，我們的團(tuán)隊(duì)已拿下33項(xiàng)計(jì)算機(jī)視覺頂級(jí)競(jìng)賽冠軍。
二是技術(shù)寬度。主要是澎思智能視圖的全場(chǎng)景覆蓋能力，全要素算法能力。
目前的安防市場(chǎng)，需要的算法的復(fù)雜度相當(dāng)大，從前端的采集，到檢測(cè)，到結(jié)構(gòu)化，到視頻摘要，到后端的識(shí)別，整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈條非常長(zhǎng)，深度非常大。
令我觸動(dòng)很深的一個(gè)例子是，在20年前，有很多公司在做車輛識(shí)別，但后來基本都被海康威視擊敗了。這是因?yàn)?，?？的茏R(shí)別全球100多個(gè)國(guó)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(gè)具體的案例。其實(shí)這些年大家或直接或間接，都感知到了人臉識(shí)別在整個(gè)安防行業(yè)落地的現(xiàn)狀。但你會(huì)發(fā)現(xiàn)，比較好識(shí)別的那一類人基本上都是同一年齡段的人，他們的特點(diǎn)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(gè)場(chǎng)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(diǎn)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(shí)間慢慢積累才能解決，但同時(shí)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(guó)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(shí)別。
原因就是安防行業(yè)的訴求是全場(chǎng)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(shí)別是非常具有挑戰(zhàn)性的。
在今年10月的ICCV LFR 輕量級(jí)人臉識(shí)別挑戰(zhàn)賽上，澎思也拿下了三項(xiàng)競(jìng)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?yàn)榈?025年的時(shí)候，可能50%的算力會(huì)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(shí)別ReID方面，澎思今年在圖片和視頻兩個(gè)方向都取得了優(yōu)異的成果，一個(gè)是圖片的ReID，一個(gè)是視頻的ReID。
要把整個(gè)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(gè)能力是必備的。
打個(gè)比方，很多年前我們做車輛的時(shí)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(huì)不斷的更新，每年都有新的品牌。所以技術(shù)要跟著市場(chǎng)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(chǎng)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(shí)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(dòng)作還是太慢了，我們決定自己一步到位把這個(gè)產(chǎn)品做出來。
我們?cè)趺炊x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?cè)谏钲诎卜勒股习l(fā)布的無人駕駛巡邏車，就探索了一下自動(dòng)駕駛在安防領(lǐng)域的應(yīng)用。
AI落地，進(jìn)入后發(fā)優(yōu)勢(shì)時(shí)代
另外今天也重點(diǎn)講講落地。
基于之前提到的AI中臺(tái)、計(jì)算中臺(tái)、行業(yè)中臺(tái)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(gè)場(chǎng)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(gè)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(huì)是哪里呢？
我的結(jié)論是這樣的，整個(gè)泛安防行業(yè)不是AI化，它本質(zhì)是由AI驅(qū)動(dòng)的信息化、互聯(lián)網(wǎng)化和物聯(lián)網(wǎng)化。三個(gè)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(huì)。
我每個(gè)星期都會(huì)看全國(guó)的標(biāo)訊，看目前政府在采購(gòu)什么?；旧显谘┝凉こ毯笃?，大量上馬的都是大數(shù)據(jù)的系統(tǒng)。
原因其實(shí)很簡(jiǎn)單，由中央政府推動(dòng)的大量前端建設(shè)，現(xiàn)在帶回了海量數(shù)據(jù)(16.090,-0.09,-0.56%)。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(huì)被融合起來，把過去沉淀的歷史價(jià)值挖掘出來。整個(gè)安防行業(yè)或者整個(gè)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(chǎng)就正式開始了，這是一個(gè)很大的藍(lán)海市場(chǎng)。
澎思在江蘇無錫的落地案例，是官方渠道認(rèn)可的第一個(gè)AI技術(shù)在公安行業(yè)的落地。
這個(gè)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(chǎng)、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(shí)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(huì)一步跨過這些鴻溝的時(shí)候，為什么不呢？
最后我們發(fā)現(xiàn)，總會(huì)有一家更加強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)價(jià)值，更加強(qiáng)調(diào)軟件和算法價(jià)值的公司，會(huì)把安防這件事做了。
所以整個(gè)澎思的落地戰(zhàn)略，堅(jiān)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?yàn)榘卜李I(lǐng)域目前的問題是最多的，如果連這個(gè)最硬的骨頭都搶不過來，要繞過這個(gè)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(gè)文化，如果有兩條路，哪條路更難我們就走哪條路，因?yàn)橹挥心闩蔬^這個(gè)最難的石頭，才會(huì)形成一個(gè)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(chǎng)難做了，客戶也更加不好對(duì)付了。但是我覺得寒冬是特別好的季節(jié)，因?yàn)樯眢w健壯的孩子往往是在冬天出生的。同時(shí)，寒冬也會(huì)消除一些噪音。
這個(gè)時(shí)代，它既是一個(gè)最壞的時(shí)代，也是最好的時(shí)代，會(huì)使得真正有實(shí)力的公司脫穎而出。當(dāng)你捱過這個(gè)寒冬，春天就到來了。
AI落地，進(jìn)入后發(fā)優(yōu)勢(shì)時(shí)代，從技術(shù)創(chuàng)新的比拼走向商業(yè)模式、落地實(shí)力的比拼。澎思作為第二階段AI公司，會(huì)堅(jiān)持行業(yè)+AI的策略，把這個(gè)行業(yè)先打穿打透，帶著勝利的結(jié)果再進(jìn)入到下一個(gè)行業(yè)。
謝謝大家！
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