a&s对话趋视：如何在挤满玩家的AI赛道突围而出

Q：a&s总经理、总编辑 

A：上海趋视信息科技有限公司 副总经理 徐飙

徐飙：行业选择与战略定位需要注意的是当前处于弱人工智能时代，深度学习并没有解决核心的问题，因此市场上并没有真正到达同质的阶段，例如人脸识别的应用，实际上可以分为多种类别，如主动配合与非主动配合、门禁与客流量管理等，并非是一种技术便能通用，因此大家都先在谈垂直场景落地与垂直商业逻辑，但其实一走到垂直，便是要把横向（通用）的东西变成纵向的。

我们自身的定位与商汤、旷视、依图等不同，他们自身的发展要求很难靠一个行业去满足，必须让技术能覆盖更多的行业才能挑战更高的发展目标。在弱人工智能时代，因为技术发展很快，因此我们的定位也不必急于一时去覆盖更多的行业，让自身技术成为通用型，选择一个具有门槛的行业，更适合我们自身的发展。相反那些标注要做通用技术的企业，会受限于自身行业算法投入、行业估值等因素在某些行业的竞争力上就明显处于劣势，这也给了专注行业的中小企业机会。在这样的背景下，我们避开当前头部公司重点投入的无人驾驶、无人零售等行业，以目标跟踪技术及目标行为分析技术为主，专注在监管、门店、社区三大行业。

徐飙：之前的确有些厂商有涉足这一领域，从无到有需要一段经历，从有到精又是另一段不同的经历，这对于一些没有打算深耕的厂商而言不会那么的轻松。再加上行业的选择面太广，监管可能还未成为一些大公司的独立事业部，这从侧面说明了对其对总体营收也没有多少实际的意义。同时监管属于高服务行业，当前智能还不成熟，而且标准化的东西很少，因此不能像摄像机购买完后就能用，需要厂商在每个点中投入一定的资源，形成强有力的服务支持。

徐飙：很多的参数设置都需要专业的支持，比如图像的亮度与色度，都不可能是定式的参数，需要根据不同现场环境进行设置，集成商如果没有经过系统的培训很难支持。

徐飙：一方面是企业主动去与用户交流，另一方面是国家出台的相应政策推动，加上这两年人工智能的火热，政府将其列为国家的导向，用户尝试的想法很强烈，所以很容易一拍即合。

徐飙：规模化是我们最大的难题，用户的尝试心态有了，前期试点带来的效果也有了，但未来如何让它进一步规模化，值得我们去思考：其一是当一百个前端感知上升到一万个的时候，这不仅仅是量上的改变，也有对技术的促进作用，这也要求我们需要重新在技术上进行规划；其二是人员的能力的提升，规模化之后，需要大量的高级人才支撑起庞大的服务体系。

徐飙：第一个是回过头看，当初选择的市场方向——利用国际领先的技术解决中国行业问题的方向没有错；第二个是最初选择的监狱行业也是对的，这也是由当时技术的积累以及市场的刚需所决定的，现在回顾起来，如果当初选择错了，在没有资本的支撑下，我们的收益将无法维持。

现在的智能化虽然竞争很激烈，但却可以让人感受到市场的意愿逐年增强，在13-14年的时候我们也会经常思考用户在哪里，如何去拓展，但现在这些都不需要，因为用户自己找过来的都蛮多，虽然需求五花八门，但市场的旺盛是无需置疑的。

徐飙：我觉得已经有出现了状况，从投资人获悉从今年下半年开始，没有行业基础的AI公司已经很少人问津，在之前拥有核心技术，在全球的比赛中获得名次便能轻松获得青睐，现在投资人更重视的技术到行业的落地。这样会导致留下来的都是具有硬实力的企业，但可能也会让用户对AI产品的意愿有所降低。这与国内06-07年做智能分析的状况相似，第一波技术浪潮的时候，用户的意愿很高，但后续的发展却很乏力。对于我们而言，选好了自己的行业，也就相信自己的赛场，尽自己最大的努力把它做好。但整体而言，AI+安防给予我个人的感受还是过热了。

徐飙：一方面这个量需要逐步展开，不是一下子便能够涌现的，另一方面原有的公司也会占据一定的量，并不是每个新进入者都可以分到一杯羹。换句话说，如果新进者没办法在算法、技术上与传统企业拉开一个级别，那么其胜算其实是很低的，因为传统的企业具备更加扎实的地推及渠道能力。

徐飙：未来的智能不仅仅是靠人脸识别一项技术带动，它并不是唯一的东西。例如在监狱方案里面，除了人脸识别还有行为分析，当用户实现了人脸识别的需求之外，便会思考其他非人脸的应用，在某种层面上讲人脸识别带动其他技术应用的发展。对于中小企业而言，在巨头们都往人脸识别挤的时候，要么选择直面挑战，要么选择行业规避竞争，我相信后者将更重要。

徐飙：因为技术每年都在进步，就算市场能够模仿之前版本的水平，但我们自身也在不断地演进中，所以意义并不大。现在行业中支持百路的动态人脸识别的厂商起码有一两百家，而且差距不会太大，但要到达上千路甚至城市级的汇聚的水平，才是真正考验实力。因此企业要真正推广，做十个百路是没有意义的，大规模应用的才是验证企业产品、品牌的试金石。

徐飙：第一，在AI还没有成为通用技术前，企业都会有自己的生存空间，并不需要过度惧怕巨头或者创企，只要在自己选择的道路上，往深发展，一定能很好地生存下去；第二，解决实际问题是AI企业最关键的难题，而不是花俏的宣传，从这个角度出发，踏踏实实解决行业用户的问题，在得到认可后也有利于企业未来技术的延伸。