【观察者网编辑语】10月29日〜11月1日，全球最大规模的社会公共安全博览会“深圳安博会”召开，全球各大厂商火力全开，展示各自在AI、大数据、云技术、物联网等前沿技术的新品或研究进展。大大小小展位，不挂“人工智能/AI”就好像落后了，然挂了就是技术领先企业吗？如何用AI 赋能智能抓拍识别？服务器换做人工智能服务器，就能迈上一条设备大卖的康庄大道吗？
本文是观察者网向宇视科技总裁张鹏国先生的约稿，从工业党和企业经营者角度回答公众对AI、大数据等话题的疑惑，并详细叙述如何权衡轻重取舍以及分配战略资源。宇视科技一直高举“精工之路”和“工业党”为旗帜，创业五年市场位居全球视频监控领域第七位。张鹏国先生本人毕业于北京航空航天大学计算机科学与工程系。
张鹏国先生的文章可浓缩为以下核心观点：
1、 视频监控的建设，中国成为世界上最安全、犯罪率最低的地区，未来中国安防市场前几名就是全球安防市场前几名，放眼全球安防市场，无论技术、服务还是成本，中国公司都是降维攻击；
2、中国在人工智能这盘棋中已经赢下两盘，分别是数据和算法，目前中国公司在算力这个领域比较被动一些，都由美国公司在做。算力的市场激烈程度也许比摩尔定律更为惨烈。
3、智能识别和人工智能在安防行业的应用还是有段距离的，能不被AI 花式忽悠，能实现产品和解决方案的迭代、升级和跨越式发展的公司，最理性最有未来。
以下为文章全文, 编辑/ 陈燕妮、温刚
安防行业，未来中国市场前几名就是全球市场前几名
一直以来，我们习惯于媒体语境矛盾的“西方舆论屡战屡败，中国稳稳向前发展”。然而近年来，西方媒体在评价中国成就有了有趣的风向变化，中国建成“世界最先进视频监控系统”就是其中之一，这使得中国成为世界上最安全、犯罪率最低的地区。在美国长驱50公里也很难见到一个摄像头，而“深夜撸串”几乎是中国独有的生活体味，为治安所困扰的西方理解起来很难，侧面说明中国安防企业能为世界作出贡献的潜力仍大。
“任何时候都拿数字说话”是企业经营的重要守则。在过去五年里，宇视获得了收入7倍增长，持续在全球视频监控市场排名挺进——2014年第12位，2015年第8位、2016年第7位、2017年将会是全球第5位。获得这些数字背后，是目前中国很多公司都已实现全球化，宇视展台有近一半的海外买家。就安防行业而言，可以说，未来中国市场前几名就是全球市场前几名。
为什么会有这样大的变化？
国家体制。欧洲是若干民族国家，现状只相当于中国的春秋战国时期；中国两千年来一直是大一统国家，大一统国家有强大的国家体系，互联网的成功、基础设施建设的成就如高铁公路无不如此，视频监控就是重要管理手段之一，推动中国成为全球最平安、犯罪率最低的地区。
人工智能。很多人都在谈人工智能，过去两三年，技术上的确也得到了快速提升。刚性需求和技术蜕变的完美结合产生了AI＋安防。但智能识别算法严格意义上说就是中间件，单独成为一个产品或是一个行业的论断要慎重。
AI 这盘棋中有三个关键要素，数据、算法、算力，个人按它们的优先排序应该是数据、算法、算力。虽然目前中国公司在算力这个领域比较被动一些，都由美国公司在做。算力的市场风险巨大，它的战斗激烈程度和迭代速度都还是摩尔定律，也许比摩尔定律更为惨烈。
所幸的是，中国在人工智能这盘棋中已经赢下两盘，分别是数据和算法，这个要素的核心是拥有庞大的人口数量、用户量及图像采集点，有了海量数据之后反复筛选、过滤、叠加、组合，都会对算法有阶段性的提升，所以说数据和算法是中国未来很长一段时间内在人工智能领域的竞争。
目前人工智能的成本（摄像头用识别）大概是三五千元，希望中国公司突破之后能将之大幅下降，这样相关技术的使用在市场上推行将变得非常快速，相信中国公司会很快做到这个程度。
AI 在安防行业落地的障碍，价格昂贵这个要素非常突出，其次障碍在于组织架构。从第一点来看，中国原有的IT 部门都是建立一个一个的“烟囱”。烟囱式架构也就是垂直的体系结构，每一个IT 系统都有自己的存储和IT 设备，以及独立的管理工具和数据库，不同的系统不能共享资源，不能交付和访问，形成了资源孤岛和信息孤岛。
第二点是数据管理权问题。大数据的业务有几个要素，及时性、关联性、时空的一致性。但这三点恰恰是大数据的三个硬伤。人工智能最后要解决的问题就是海量数据，如今各个厂家大量摄像头部署在全国各个角落，组织建设的时候数据就存在甲方用户那边，如果再回收过来，如何保证这些数据的关联性、完整性、时空一致性。
另外，为什么要给乙方？王绍光教授将之形容为“1853年清政府允许曾国藩练私兵”，这是管理中的“失位”，是个非常复杂、棘手的问题，这样看来AI 虽然很热，但在部署的路上还得花些功夫。
AI 时代，把落地的事情解决好的公司才真正走得远
现在在这个行业有一句很经典的话，外行看门道，内行看笑话。如今我们采集到的图片可能是几千万甚至上亿条，但对于这些图片中最枯燥（第一步）的工作就是找人把这些人物标注出来，解决“This is”的问题。如果第一步都要依赖人去做标注，那么智能识别和人工智能在安防行业的应用还是有段距离的。
如何理解在《深圳安博会浅见一二三》笔记中“会弃子的公司最后才会存活？”
元末，陈友谅是深得民心、治军严谨的英主，但朱元璋以弱势兵力最终书写历史绝非巧合，领导者最重要的素质之一就是取舍能力。陈友谅在决战时闪电东进，却以60万人全部咬住朱元璋屯粮的洪都，给朱元璋在后方以三个月的准备机会。这种发狠血拼，就像一个纠结蝇头小利却错过大项目的晕头老板。在陈友谅一生的各种战役里，充满了种种奇袭争胜的妙笔，但从没有弃子争先的大局观。陈友谅输得不冤，朱元璋赢得不是运气，因为朱元璋知道哪个是战略市场，哪一个非战略市场，才会做战略放弃。
今天就是历史的重复，黑格尔说，一切伟大的世界历史事变和人物都出现两次；马克思补充说：第一次是作为悲剧出现，第二次是作为笑剧出现。安防企业要尽量避开这些大坑：大数据的某些应用、以及做大数据的公司90% 都已经不在了。究其原因，要避免掉进管理定制的陷阱，很多技术原本很牛的软件开发商最后都变相转为“软件外包公司”。在A 客户这边做的系统在B 客户那边要改；在B 客户那边改完之后 ，去C 客户还得改……在软件行业有一个“10% 的规则”：利润只有5% 〜8%，任何一个项目软件有10% 的修改就赔钱。所以说超过10% 定制的项目很难交付，而定制低于5% 就有利润。但是在大数据行业，定制高达30% 〜 70%。
在固定通道做智能识别是容易的，但在一个人流车流庞大、光照条件多变的大场景下，如特大城市的地铁或大广场，做大规模的超越智能识别（视频结构化）的业务还有很多挑战，核心是计算能力还需再提升。我相信在算力迭代的过程中，中国有些芯片公司会快速赶上来，同时大幅拉低单路部署成本。
在如今这个喧嚣的节点上，把落地的事情解决好、把产品迭代好，把算法迭代好的公司才真正走得远。
图：几乎中国独有的“深夜撸串”，良好的治安才有深夜食堂的体味
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