宇视阿里结盟,云从华为组团,三大势力竞合安防万亿新蓝海

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撰文 | 寓扬

编辑 | 四月

「刷脸」逐渐成为智慧化的标配,刷脸支付、刷脸考勤,就连去个公园都要开始刷脸入园。

机器之心了解,今年初起,北京市内的各个社区正逐步装上了智能门禁,在物业登记人脸信息后,就可以刷脸进出小区,不用再带钥匙或者门禁卡了。

然而,目前的刷脸门禁体验并不友好,识别准确率令人吐槽,尤其在晚上暗光环境下,曝光系数高较难识别。

当然,AI 产品更重要的是迭代,经过近半年数据「喂养」,识别效果略有提升。

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经过调查,我们发现,北京市内的多数智能门禁产品来自一家名为「北京睿家科技有限公司」的公司,他们主要提供智慧门禁、智慧停车解决方案商。

结合今年安博会的现场,智慧社区市场更是亮点,已经成为一股潮流出现在众多展台,安防厂商、AI 公司、系统集成商等争相亮相,华为、阿里等互联网巨头,海康、大华、宇视等安防巨头,商汤、云从等 AI 明星公司都参与其中,几大势力竞合间塑造着智慧社区的行业格局。

智慧社区就像一个 mini 版的智慧城市,从两年前的起步、探索,到今天各地小区物业领域纷纷落地,行业人士预测,2020 年将迎来建设高潮。

据中商产业研究院预测,2019 年我国智慧社区市场规模将突破 5000 亿元,2022 年市场规模近万亿元。

智慧社区正处在爆发的前夜。透过对其演进的梳理,与几大势力的合作与竞争,可以看清智慧社区的全貌与未来走向。

1 公安主导

你是否熟悉一个场景,无论白天或晚上,每隔一段都会有居委会敲门查常住人口,登记居住人员信息,并且一年可能会遇到多次,尤其是像北上广深等人口流动频繁的城市。

为了协助公安维护社区治安,居委会不得不频繁的上门普查摸底,不断在数据库中更新常住人口信息。但单靠人力,数据更新依然十分滞后,并且费时费力。

能不能通过技术的手段,更好的统计常住人口信息,及时发现不法分子,维护社区治安?在这一构想下,在公安的主导下,智慧社区从 2016 年前后迈出探索的步伐。

人脸识别技术在 2015 年前后的突破与逐渐成熟,为智慧社区的建设提供了技术基础。如今各种刷脸门禁、摄像机落地,每一个流动人口入住小区都需要到物业做人脸识别认证,及时动态的完成人口信息更新。安防摄像机可以对「危险人群」进行及时发现与预警,进一步为社区治安提供保障。

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公安(政府)之外,物业也是一股重要的驱动力量。2017 年以来,随着房地产从增量市场转为存量市场,简单粗暴「卖房子、挣快钱」的时代已经结束,不少地产商甚至在内部喊出「活下来」。

据国家统计局数据,2019 年上半年,我国商品房销售面积已经连续两个季度下滑。此时房地产商、物业公司也开启智慧化转型,通过智能门禁、智慧停车、智慧物业等的部署,一方面提升用户的居住体验与服务价值,另一方面提升自身效率,降低人员成本。

这两股力量的推动下,智慧社区逐渐走进了公众的视野。但究竟谁是智慧社区的直接买单者?

云从科技安防解决方案专家杨海波称,智慧社区是一项巨大的工程,参与建设的部门众多,包括公安、政府、物业等都会参与进来,但谁买单、买单的比例会因不同的地方政策和商业模式而不同。但总体而言,智慧社区是以公安(政府)主导,多方参与的一个建设过程。

从智慧公安的角度来看,雪亮工程的建设目标之一就是,重点公共区域视频监控全域覆盖。智慧社区作为雪亮工程的「最后一公里」,将成为未来的重点建设方向。

2 从单点切入,到整体输出

从 2016 年至今,智慧社区经历了探索阶段,逐渐走向成熟,并有望在 2020 年迎来爆发。

2016 年行业对于如何做智慧社区并不清晰,安防企业、AI 公司、系统集成商等从自身能力出发迈出探索的步伐,以样板或试点的方式进行尝试。

比如门禁厂商与 AI 算法公司合作探索刷脸门禁,安防企业部署社区安防,物联网企业尝试各类 IoT 设备的部署。头部房地产公司也纷纷成立智能家居或智慧物联部门,探索各类方案的落地。

在摸索阶段,智慧社区解决方案是单点式的,场景是分散的。并且社区的需求不明确,市场上的方案也不够成熟。

经过 2017 年、2018 年的探索,行业对智慧社区的认知逐渐「成熟」。

宇视科技行业业务平台总工潘国萍称,当下可以算作智慧社区的第二个阶段,即从摸索期进入成熟期,「这种成熟不一定是智慧社区整体建设的成熟,而是行业认知更理性,需求更聚焦,市场解决方案更成熟」。

目前智慧社区解决方案也从单点式演变成整体解决方案,并呈现各家差异化的打法。今年安博会上,无论是海康、大华、宇视等安防厂商,还是云从等 AI 公司,都亮相了整套解决方案。

「海大宇」从终端设备往产业链上游整合,将数据能力和应用能力整合成数据中台与业务中台,形成云边端整套行业解决方案。宇视则将该业务定位为「智慧安防小区」,更凸显自身的特色与边界。

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云从科技则是较早探索智慧社区的 AI 公司,并把该业务作为公司一项主打解决方案,进行重点布局。

围绕智慧社区,云从重点打造了「三位一体」解决方案,分别为设备、平台和应用。设备是指前端的智能感知单元,比如从小区入口到家庭的刷脸门禁、安防摄像机等;平台侧,云从提供设备管理平台、数据治理平台、视图汇聚平台三大平台;在应用端,云从围绕公安需求推出智能安防社区平台,提供各类公安实战应用。

作为一家 CV 公司,尽管云从也像海大宇一样提供一整套解决方案,但其主打特色是「公安」和「算法」。简单来讲,三位一体的解决方案主要面向公安侧需求,通过前端设备获取数据信息,数据治理平台对多元异构数据进行有效整合,通过数据清洗、数据转换,实现数据的标准化,为立体化治安防控体系和智慧城市大数据分析等上层应用构建重要的数据通路,并集中汇聚到视图汇聚平台,然后针对公安的特定需求,部署相应的技战法模型和特色应用。

在算法上,云从提出多算法融合,除了人脸识别外,云从还提供人体识别、车辆识别等,将算法融合在一起,可以提升检索的效率,也可以通过 ReID 技术实现轨迹追踪。

云从安防解决方案专家杨海波透露,云从智慧社区已经在多个地市落地,其中也包括一些城市级样板点项目,近期陆续签定了三个智慧社区的订单,涉及几百个小区。

在中国政府采购网上,搜索「智慧社区」,过去一年能够检索到的相关内容达 148 条,招标金额在数十万至数百万元不等。智慧社区的试点正在全国蔓延。

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尽管智慧社区层出不穷,但大多局限在试点阶段,很少有大面积的智慧小区。那么突破「试点」的障碍又在哪里?

宇视潘国萍指出,首先是 AI 的工程化问题,其二是解决数据和系统之间的关系问题。「很多城市当前都是试点工程,根源上是没有很好地解决数据鲜活度的问题。」

所谓的数据「鲜活度」,首先意味着结合场景的数据即时搜集与更新,比如对流动人口的统计;其次意味着数据融合,将信息归一化,使各种信息与人相挂钩,比如「小王,未婚,IT 行业,车牌号······」,就可以更好的管控不法分子,提供有针对性的服务。

她进一步谈道,在试点阶段统计智慧社区的数据或比例没有太大意义,但 2020 年会是一个关键节点。随着智慧社区需求进一步明确,AI 和大数据技术的沉淀,技术与交付能力的相对成熟,智慧社区会迎来建设高潮。

据智研咨询数据显示,2018 年我国智慧社区市场规模约 3920 亿元。中商产业研究院预测,2019 年智慧社区市场规模将突破 5000 亿元,到 2022 年市场规模近万亿元。

3 竞合成常态

除了万亿级市场空间外,智慧社区涉及场景之广,产业链之长,已吸引互联网公司、运营商、安防企业、AI 公司、IoT 厂商等众多玩家涌入。

华为、阿里为代表的互联网巨头,以海康、大华、宇视为代表的安防厂商,以云从、商汤为代表的 AI 公司,成为不可忽视且又最具变量的三股力量,三股力量的竞合将塑造智慧社区的行业格局。

华为与阿里是智慧社区的「顶层设计」玩家。阿里主要从云服务切入,继城市大脑后,今年云栖大会上又首次提出「家庭大脑」。未来一年,阿里将会与浙江省衢州市政府合作,共同打造 10 个未来社区样板,落地家庭大脑。

与阿里不同,华为在安防领域已是全线出击。去年华为推出终端摄像机产品,直接炮轰「海大宇」腹地,而三家均是华为海思的客户。今年安博会上,华为重点展示了依托「昇腾+鲲鹏」芯片的边缘服务器,其中重点展示一款针对社区/园区场景的轻量级产品。凭借芯片、终端、边缘设备、云服务,华为全面参与智慧社区市场。

「海大宇」则从终端安防设备出发,向产业上游整合数据中台和应用中台,围绕智慧社区提供一整套解决方案。

与安防厂商相反,AI 公司则从算法出发,向下整合方案,转为大数据服务商。

几股力量交织在一起,形成既充分竞争又多方合作的局面。

一方面,不同类型的玩家间强强联合,谋求生态间的竞争力。比如宇视与阿里形成战略协作关系,依托双方终端和云服务的优势,搭建数据中台和业务中台,落地智慧社区。云从也与华为保持紧密合作,在今年华为全连接大会上,双方联合发布智慧社区解决方案,将云从的算法优势与华为在终端、算力上的优势相结合。

另一方面,竞争与合作也在不断转化。一位算法公司的业内人士称,「华为是我们的竞争对手吗,安防厂商是我们的竞争对手吗?是,也不是。在这个项目上,如果我们一起竞标,他就可能是我们的竞争对手。但在其他项目上,我们又可能是合作的关系。」

然而他们不愿意提及的是,不同类型的公司间可以找合作,可以差异化定位,而同类型的公司间只能拼技术,拼服务,拼落地。

入门智慧城市智能安防
相关数据
华为机构

华为成立于1987年,是全球领先的ICT(信息与通信)基础设施和智能终端提供商。华为的主要业务分布在无线、网络、软件、服务器、云计算、人工智能与大数据、安全、智能终端等领域,发布了5G端到端解决方案、智简网络、软件平台、面向行业的云解决方案、EI企业智能平台、新一代FusionServer V5服务器、HUAWEI Mate等系列智能手机、麒麟系列AI芯片等产品。目前华为拥有18万员工,36所联合创新中心,14所研究院/所/室,业务遍及170多个国家和地区。

http://www.huawei.com/cn
云从科技机构

云从科技是从中国科学院孵化的人工智能企业,专注于人脸识别等计算机视觉技术研发。核心技术源于四院院士、计算机视觉之父——Thomas S. Huang 黄煦涛教授。研发团队曾于2007年到2016年7次斩获智能识别类世界大赛冠军。云从科技作为中国科学院战略性先导科技专项的唯一人脸识别团队,参与了人脸识别国标、部标、行标起草与制定; 2017年2月,云从科技入选国家发改委重大工程,与百度、腾讯、科大讯飞共同负责人工智能公共平台建设。

http://www.cloudwalk.cn/
数据分析技术

数据分析是一类统计方法,其主要特点是多维性和描述性。有些几何方法有助于揭示不同的数据之间存在的关系,并绘制出统计信息图,以更简洁的解释这些数据中包含的主要信息。其他一些用于收集数据,以便弄清哪些是同质的,从而更好地了解数据。 数据分析可以处理大量数据,并确定这些数据最有用的部分。

感知技术

知觉或感知是外界刺激作用于感官时,脑对外界的整体的看法和理解,为我们对外界的感官信息进行组织和解释。在认知科学中,也可看作一组程序,包括获取信息、理解信息、筛选信息、组织信息。与感觉不同,知觉反映的是由对象的各样属性及关系构成的整体。

人脸识别技术

广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术,包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等;而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。 人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域,它属于生物特征识别技术,是对生物体(一般特指人)本身的生物特征来区分生物体个体。

数据库技术

数据库,简而言之可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所,用户可以对文件中的数据运行新增、截取、更新、删除等操作。 所谓“数据库”系以一定方式储存在一起、能予多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合。

准确率技术

分类模型的正确预测所占的比例。在多类别分类中,准确率的定义为:正确的预测数/样本总数。 在二元分类中,准确率的定义为:(真正例数+真负例数)/样本总数

大数据技术技术

大数据,又称为巨量资料,指的是传统数据处理应用软件不足以处理它们的大或复杂的数据集的术语。

机器之心机构

机器之心,成立于2014年,是国内最具影响力、最专业、唯一用于国际品牌的人工智能信息服务与产业服务平台。目前机器之心已经建立起涵盖媒体、数据、活动、研究及咨询、线下物理空间于一体的业务体系,为各类人工智能从业者提供综合信息服务和产业服务。

数据融合技术

数据融合技术将来自多个传感器(信息源)的数据和相关数据的信息相结合,以实现比单独使用单个传感器(信息源)所能实现的更高的准确性和更具体的推论。

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