一年三轮融资,前中科院人脸课题负责人誓称五年内跻身安防业头部

热闹的安防赛道,永远不乏新进入者。

他们沿着计算机视觉技术线,凭借战术和战略在竞争中找准自己的长板,不与巨头硬碰硬,差异化寻找出路。成立一年多获三轮融资,前旷视安防业务高管创业,立志跻身 AI 安防赛道头部阵营。

撰文 | 力琴

编辑 | 四月

「执行力,活下去」、「办法总比困难多」大字黑色标语,在一面灰白墙上显得格外醒目,无时无刻不在提醒着这家创办一年多的 AI 公司加快步伐。

热闹的安防赛道,永远不乏新进入者。

2017 年,原旷视科技安防业务线负责人马原从旷视离开,创办 AI 公司澎思科技,以计算机视觉技术切入安防行业。自 2018 年 9 月成立不到一年时间里,便拿下三轮融资。最新一轮融资为 360 与富士康等产业资本联合领投的 A 轮。

安防行业进入者居多,前有传统安防大鳄,牢牢守着安防芯片、监控摄像头等球门;后有新兴 AI 公司揣着一手算法、技术入场,纷纷从监控视频入手,深入车辆分析、行为分析、图像分析等多个场景。安防市场尚能容得下新人?

马原觉得未必。

时间倒回 14 年前,他进入西安电子科技大学,就读国内第一批人工智能专业「智能科学与技术」,毕业设计项目是基于视频的人脸检测,而后师从李子青教授,学习人脸识别,花了三年时间在中科院负责与人脸识别相关项目。

他把自己称为兼有行业与科研视角的人。

在他的眼里,「在 AI 的驱动下,安防行业的信息化建设才刚刚开始。」他曾在多次采访中提到,安防行业仍有许多场景未被满足,人脸识别充其量是面向青年人的人脸识别系统,照顾不到小孩与老人,小孩丢失事故多有发生。

他放出狠话,「安防市场足够澎思打五年的仗。」

从 2012 年踏入中科院做人脸识别相关的科研经历算起,马原已经入行七年,他创办的澎思科技虽是最晚入场安防行业的公司,但从 AI 驱动安防行业角度看,现在入局或许还不算太晚。

1 先打穿一个行业

我们试图总结澎思科技短短一年多的进展,有两件事值得一提。

一是整合技术实力,在新加坡和北京设立研究院,拓展计算机视觉全栈研发技术和算法技术;二是以计算机视觉线出发,不断开拓业务线,拓展边界。

谈起创办澎思科技与之前做安防的不同,马原表示,「创业,想做的事可以 all-in,但在此之前,跟随别人的理想和路径,难免有所分歧。」澎思选择的发展路径体现差异化,不是赋能百业,而是「行业+AI」策略,先沿着一条路线深挖一个行业。

「这与 AI+行业公司有所不同。」马原表示,最初这两类公司的路径会并行,看不出差别,但到后面就会分道扬镳。

区别在于,AI+行业的公司想要用技术赋能百业,往往适得其反。而行业+AI 型公司本身自带行业属性,解决行业问题。

由于 AI 能够对视频进行结构化处理,基于图像识别技术对人、车、物快速识别比对,此类能力与安防需求不谋而合。安防成为 AI 最早落地的领域。

不过在马原看来,安防还不够完全达到 AI 化,而正处于 AI 驱动安防行业信息化、互联网化、移动互联网化的阶段。「安防行业的势能没有被完全释放。」

安防成为澎思深挖的第一个行业。2015 年,参与完人脸识别领域相关科研工作的马原看到了安防行业巨大的机会,一头扎了进来。在旷视磨练两年之后,他自立门户,继续闯关安防行业。

澎思科技的定位是坚持「行业+AI」策略,深耕垂直行业,做产品化落地的公司。「我们的目标是先要做到 AI 安防行业的头部企业。」马原直言。


澎思科技 CEO 马原

现阶段安防行业群雄争霸,在 2018 年的时间点进入安防行业会更容易吗?马原打了一个比方解释,「小米进入手机行业时,诺基亚和摩托摩拉都很大,设备卖得也多。但是当智能化来临,大家都处于同一起跑线。」

用马原的话来说,这里的同一起跑线,即指安防智能化。安防行业的发展特点与 IT 行业相似,早期都先从硬件做起,中期聚焦产品硬件与服务,后期则是数据与场景迁移。

在上游技术的驱动下,安防行业经历模拟监控、数字监控、网络高清监控和智能监控四个阶段,慢慢由看得见、看得远、看得清转向看得懂。当前安防行业正处于智能化拐点,具体到核心技术上,算法和芯片成为关键。

一年多时间,澎思科技沿着计算机视觉技术这条线,整合 AIoT、5G、大数据、云计算等全链条技术。与其他 AI 公司相比,澎思科技同样强调软硬件一体化。


澎思软硬件产品组合

在 AI 安防这条主业务线上,澎思科技目前已经基本完成从端到端、软硬件到算法的全系列自研产品,同时针对安检、身份核验、人员通行、考勤签到、临时安保等细分场景,推出智能门禁、人脸分析盒、人像布控系统、抓拍摄像机等硬件产品。

2 快速扎根能力如何炼成?

一年多时间里,澎思的业务布局迅速。现已经推出包括 AI+公共安全、AI+智慧社区、AI+智慧园区、AI+智能交通、AI+智能制造等五大行业的 16 个细分场景解决方案。

探索如何将能力快速覆盖多个行业多个场景,澎思科技用了短短一年时间。某种程度上凸显出,这是一家擅于学习和拆解的公司。

马原将澎思科技能够快速打通行业的做法归纳为战略和战术。

战略上专注一个赛道,所能带来的好处是,效率提升;战术上建立中台能力,强化「腰部力量」,输出产品的能力相应加快。

澎思科技花费近一年半的时间在修炼中台能力。「中台能力建好后,发展产品线就像是在搭积木。」

他举例,「我们要将解决方案覆盖 16 个场景,如果单个场景直接做,一年半只能做两个。」

采用的方法是,一开始先不着急建场景,而是先把 16 个场景共用的东西找出来,将其产品化、工业化,做成通用型产品,之后再基于这一通用型产品往外延伸,各自组合,进入不同场景。澎思在选择一个产品进入行业时,会考虑这三个要素,重复购买率、标准化、规模化。

即使是在初期,被客户追着去做项目开发,马原也要优先将精力放在开发市场、提取共性上。「或许你可以会赢得一个项目,但是你也有可能失去一个市场。」将一个公司的通用型能力提取出来,好比制造一个发动机,至于应该按怎样的轮子,视情况而定。

马原一直在寻找适合澎思的生存方式,以及对产品的坚持。「有的时候先来者不一定会守到最后,后来者有可能会把前者干掉。」他一直坚持这样的观点,产品型的公司到最后一定会把项目型公司干掉。当产品稳定性好,标准化及价格优势时,最终带来的是效率的提升。

在智慧园区和智能制造方面,澎思科技与富士康达成战略合作,基于人脸识别、行人再识别等技术,部署一套「现场人流价值评价」系统,这在工厂应用中并不多见。


富士康-人脸识别解决方案-行人再识别应用

据马原介绍称,这能够帮助富士康提高员工工作效率,节约 10% 企业管理成本;有效预警生产过程中违规事件 160 余起;积累访客电子化档案 15600 余条,成功预警重点关注人员 90 余次。

3「雪亮工程」之后

虽然澎思科技已经拓展了五个行业,但其中最为重要、市场潜力较大依旧是公共安全行业。

在公共安全行业之下的 AI 安防,成为澎思科技第一个五年计划的主航道。马原很明确,「澎思科技要在 AI 安防赛道做第一。」马原的野心还不止于此,他透露,明年会开拓更多场景,推出差异化的产品。

马原曾提出,以 5 年为期,技术驱动安防产业变革。20 年前是模拟转数字,图像分辨率进入标清时代;15 年前是数字转高清;10 年前随着云计算、云存储、大数据等技术普及,安防行业进入集约化阶段;未来 5 年将是以 AI 技术为驱动的信息化阶段。

雪亮工程也提出建设立体化、信息化社会治安防控体系。在十三五规划(2016-2020)中,该工程被纳入建设重点。目前,面向公共安全领域视频监控的雪亮工程已经成为促进安防产业发展的新引擎,这将为安防及相关行业带来 3000 亿元市场商机。

马原向机器之心表示,「在雪亮工程的鼓励下,全国大量建设前端硬件、设备,这必然会导致硬件背后存在大量数据处理和数据分析的需求。接下来的建设重点会侧重软件方向,对市场整体利好。」

此外,雪亮工程也提出推进「智能化农村社会治安防控体系」建设。基于此,澎思科技的产品也在往乡村下沉,今年初已经在江苏省无锡市梁溪区落地实施。「摄像机建到哪里,我们的分析能力就要铺设到哪里,两者相辅相成。」

针对下一个「十四五规划」,马原表示,澎思已经开始提前布局和研发,将推出以 AI 驱动的立体化、信息化社会治安防控建设解决方案。

在新一波的行业机遇下,澎思科技已经从叩门人转化为参与者的角色。作为一家 AI 创业公司,澎思在竞争中找准自己的长板,不与巨头硬碰硬,差异化寻找出路。放眼望去,安防行业正迎来智能化拐点,背后孕育着巨大的产业扩容与技术升级机会,下沉市场空间依旧巨大

产业前端硬件人脸识别智能安防
相关数据
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。

人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

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。

规划技术

人工智能领域的「规划」通常是指智能体执行的任务/动作的自动规划和调度,其目的是进行资源的优化。常见的规划方法包括经典规划(Classical Planning)、分层任务网络(HTN)和 logistics 规划。

计算机视觉技术

计算机视觉(CV)是指机器感知环境的能力。这一技术类别中的经典任务有图像形成、图像处理、图像提取和图像的三维推理。目标识别和面部识别也是很重要的研究领域。

云计算技术

云计算(英语:cloud computing),是一种基于互联网的计算方式,通过这种方式,共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机各种终端和其他设备。

旷视机构

北京旷视科技有限公司是一家行业领先的人工智能公司,在深度学习方面拥有核心竞争力。旷视向客户提供包括先进算法、平台软件、应用软件及内嵌人工智能功能的物联网设备的全栈式解决方案,并在多个行业取得领先地位。2017年和2019年,旷视跻身《麻省理工科技评论》发布的两项「50大最聪明公司」榜单中。 旷视是全球为数不多的拥有自主研发深度学习框架的公司之一,旷视自研的深度学习框架MegEngine作为旷视人工智能算法平台Brain++的核心组件,为算法训练、部署及模型改进过程提供重要支持。 旷视总部位于北京,拥有 2,000 多名员工,并在北京、上海、南京、成都等地都设有研发中心。旷视的典型客户包括金融科技公司、银行、智能手机公司、第三方系统集成商、物业管理者、学校、物流公司及制造商等。

https://www.megvii.com/
奇虎360机构

360公司成立于2005年8月,创始人周鸿祎 2011年3月30日在纽交所成功上市 2018年2月28日,回归A股上市,上证交易所(601360) 是中国第一大互联网安全公司,用户6.5亿,市场渗透率94.7% 中国第一大移动互联网安全公司,用户数超过8.5亿 中国领先的AIoT公司,将人工智能技术应用于智能生活、家庭安防、出行安全、儿童安全等多个领域

http://smart.360.cn/cleanrobot/
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。

https://www.jiqizhixin.com/
小米机构

小米公司正式成立于2010年4月,是一家专注于智能手机自主研发的移动互联网公司,定位于高性能发烧手机。小米手机、MIUI、米聊是小米公司旗下三大核心业务。“为发烧而生”是小米的产品理念。小米公司首创了用互联网模式开发手机操作系统、发烧友参与开发改进的模式。2018年7月,工业和信息化部向与中国联合网络通信集团有限公司首批签约的15家企业发放了经营许可证,批准其经营移动通信转售业务,其中包括:小米科技有限责任公司。 2018年7月9日,正式登陆香港交易所主板 。

https://www.mi.com/
人脸检测技术

人脸检测(face detection)是一种在任意数字图像中找到人脸的位置和大小的计算机技术。它可以检测出面部特征,并忽略诸如建筑物、树木和身体等其他任何东西。有时候,人脸检测也负责找到面部的细微特征,如眼睛、鼻子、嘴巴等的精细位置。

5G技术

第五代移动通信系统(5th generation mobile networks),简称5G,是4G系统后的延伸。美国时间2018年6月13日,圣地牙哥3GPP会议订下第一个国际5G标准。由于物理波段的限制,5G 的网络也将会与其他通信技术并用,包含长距离的其他传统电信波段。

推荐文章
暂无评论
暂无评论~