科技向善 安防AI玩家需要脚踏实地
“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。
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***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％，最高端的芯片不到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，用户已经完全对于此免疫。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。最主要的原因是，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极大的体验提升。
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，二是突破性的领先技术，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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科技向善 安防AI玩家需要脚踏实地
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一文解读AI未来发展趋势、影响和挑战
“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。
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***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％，最高端的芯片不到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，用户已经完全对于此免疫。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。最主要的原因是，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极大的体验提升。
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，二是突破性的领先技术，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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