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对话大华股份 AI 领头人殷俊:视频物联企业是天然做 AI 的一把好手

本文作者:余快 2021-10-22 10:00
导语:安博会将近,大华这次将如何定义这几年的蜕变。

对话大华股份 AI 领头人殷俊:视频物联企业是天然做 AI 的一把好手

2021安博会时间更近一步,行业的热情似乎就更甚一筹。

2020北京安博会暂停后,怀揣着近两年的新产品、新战略,新老厂商们无不摩拳擦掌,借此机会将行业最顶尖的技术、产品带到大众面前。

大华股份正是其中之一。

雷锋网获悉,在本届安博会前夕,即10月28日,大华股份将进行一次重量级战略升级发布会。

2018年,大华发布了城市之心战略,对智慧城市架构进行深度诠释。

3年后,在全球经济社会追求高质量发展的背景下,大华股份又将带来什么?新的战略又将给产业什么启示?

“其实,大华对于经济社会及产业发展的思考从未停止,我们希望通过这次发布会和大家分享一下大华近年来的思考和沉淀的成果。”大华股份研发中心副总裁、先进技术&智慧城市研究院院长殷俊并未直接回答。

从殷俊“只可意会”的言语中,我们不妨结合大华这几年的技术、业务动向,猜测一二。

技术与业务层面,大华已实现“不只是安防”。

如果说从前“安防”的核心命题是“安全”,那么现在“安防”被时代赋予了新的命题。

当以视频为核心的AI技术从安防走向千行百业,驶入深水区的“安防”,已经不再限于“安防”。

大华也已然转型成为一家智慧物联公司。

经过几年探索与沉淀,如今看来,正如殷俊此前所言的“千树万树梨花开”,大华这条路走对了。

AI,已从基于平安城市龙争虎斗过渡到根植于数字城市对弈过招。

数字城市之下,交通、交管、应急、制造、教育、园区、煤炭、钢铁......千行万业都显示出蓬勃的朝气,来回搓搓双手,准备迎接AI的到来。

千万嗷嗷待哺的传统行业,是成千上万个算法,定制化、碎片化更甚,大华如何应对?

每年重金的研发投入,有哪些成果?

研发是科技企业的生命线。从历年财报看,大华每年将销售收入的10%左右投入到创新研发,人工智能是投入重点之一。 

2020年,大华更是给出了约30亿元的大手笔,占营业收入11.33%,同比增长7.28%。截止今年上半年,大华股份上市以来,累计研发投入达到155.23亿元。

大华如今的技术架构体系如何?这10%具体投入到了哪些?155.23亿元背后有哪些成果?

对于这次外界十分期待的部分,不知能否在这次战略升级发布会上得到答案。

组织架构调整之后,大华如何定位?

2019年的市场战略调整之后,大华现有四大业务:To G、To B、To SMB、To C,以及发展势头迅猛的创新业务。

To B业务成为新的增长引擎,疫情之下,逆势突袭,连续2年稳步提升,今年上半年B端收入更是同比增长近五成。

如今大华To B端业务目前已经覆盖了十几个主要行业,包括建筑、教育、金融、能源、制造、农产、医疗、文旅等,细分有20余个子行业。

有着”第二增长曲线”之称的创新业务,2020年增长达四成,2021年上半年,更是取得了同比增长 94%的优异成绩。       

加之不可小觑的To SMB、To C,大华未来的想象空间在哪里?

组织架构之后,开始软化转型。

AI、云与大数据、软件平台均是大华的核心技术战略。

2021年半年报中,大华也首次在报表中单独披露了软件业务,虽然占比不多,仅有4%,但软件平台上位至大华的核心战略之一背景下,此举大有蓄力随时发起进攻之势。

对软件的重视,还体现在大华近年大幅度追加人才投入,据悉,目前软件平台人员超过3000人。

“如果把其他的定制开发都算上,软件人数将远远不止3000人。”

大华已经开发了上千个基础模块,而明确提出“2023年公司纯软件收入实现目标不低于 30 亿”,也足以体现大华对软件的信心。

“我们希望让大家更全面的看到大华对业务的态度和做业务的深度。尤其是新兴行业,不是换个解决方案就进来,而是我们静下心来,实实在在地扎根行业做。”

大华俨然已经在智慧物联的赛道中大展拳脚,该如何重新定义大华?未来又将往哪个方向走?

战略公布之日将近,大华依然保持一定的神秘感。

悬念将在几天后揭晓,在此之前,雷锋网AI掘金志与大华股份研发中心副总裁、先进技术&智慧城市研究院院长殷俊进行了一场深度对话。

视频物联企业是天然做AI的一把好手

AI掘金志:目前看来大华走得比较快,怎么去量化?

殷俊:目前大华可商用的算法有1000多种,组合解决方案组合可能更多,现在整个行业解决方案,政府、企业基本实现覆盖。

AI掘金志:能做到这么快,您觉得是什么原因促成的?似乎目前整个业界较为缓慢。

殷俊:是基础科学研究进展缓慢,应用进展是非常快速且有成效的,尤其是大华已具备天然的土壤。

细化来说大概有几点:大华20年的行业深耕打下了良好的基础,覆盖客户群庞大、市场基数大。客户种类和应用场景也是千差万别的,覆盖各种各样的场景和行业类型,成为智能升级和迭代的天然土壤。

当市场覆盖有保障,设备有基础,投入能持续,就能走得更快。

AI掘金志:所以您觉得视频物联公司是天然的做AI的一把好手,没有之一吗?

殷俊:视频物联公司因为有较好的市场应用优势,落地最快速而且产业规模是巨大的。我们看到所有AI落地产业上,视觉领域的硬件出货量最大,为AI算法能力的发展提供了优质的“土壤”。 

我们目前做的,一是持续对技术创新的投入,二是把客户服务好。单点算法性能做到最符合场景应用,才能打动客户;交付速度更快,才能覆盖多。

AI掘金志:大华从零开始的话,是怎么做到突飞猛进的?

殷俊:大华做事是非常务实的,人工智能从很早就开始做,并不是从零开始发展,过程中我们更多思考的是怎样满足业务需求,确实过往宣传不多。

在人工智能产业化过程中重要的一点是,我们不仅从技术角度考虑可实现性,更从工程角度考虑落地方案,注重工程现场与算法性能结合。比如视频应用环境各式各样,有白天、晚上、下雨等等,不同条件下的成像都不太相同,就会要求算法必须要满足这样的复杂的开放环境。

AI掘金志:在某种程度上,工程跟技术不是天然的矛盾体吗?

殷俊:不矛盾。

AI掘金志:为什么?比如很多汽车外表不好看,也许不是技术问题,而是工程能力问题,所以向技术妥协,大华在遇到类似问题时是如何选择的?

殷俊:肯定是有相互匹配过程,工程和技术两个本身就是左右互搏的过程,完美的产品一定选最合适的、最稳定可靠的技术,不一定是最顶尖的学术研究。我自己的考量,规模产业化追求的是产品力和技术能力平衡。

AI掘金志:真的遇到问题了,您会往哪边倾向多一些?

殷俊:这个要看具体问题,为了快速交付,我会偏用向工程经验解决,但如果说偏长期的,肯定会偏科研转化。对客户需求的评估,短期项目重点放在快速交付落地,一定是重视工程方向,中长期项目,我们更倾向研究创新的技术去解决。在两方平衡的过程中,整体技术能力进步很快。

AI掘金志:先进技术研究院作为整个大华AI的技术支撑,定位是怎样的?

殷俊:从技术出身,深知保持技术领先是重要的。先院作为大华在人工智能领域的技术能力支撑,区别与传统的研究机构,我们一手抓技术研究、一手抓工程实践,在技术上不断创新突破,过去在各个方向都取得了不错的成绩,但发展的重心还是会放在技术和工程之间寻求平衡,优先会保证产业化落地。

人工智能必须商业化落地,这里有个概念需要清晰,技术领先并不意味着人工智能商业化能成功,但如果能规模化、商业化证明技术已经领先了。

要实现商业化有三个前提:工程化要好、技术要领先、技术有前瞻性。

从未担心AI企业进攻,硬件难度被低估,大华的软件投入被低估

AI掘金志:有观点认为,多年来很多安防公司还是卖硬件的公司,软件的实力还是得不到提升,人工智能能力也得不到大家的一个认可。这个是真实的业内的现状吗?

殷俊:大家其实都陷入一个思维怪圈,就是人工智能等于算法。其实不是,在我们看来,人工智能的本质是怎样满足数智化升级过程中,业务的述求,不仅是算法做得多好,也不只看智能设备做多好,但凡满足用户的智能业务一定是结合人工智能能力的设备、软件、系统组成完整体系。 

AI掘金志:2021年半年报中,大华首次单独披露了软件业务,占比4%,还明确提出,2023年纯软件收入实现目标不低于30亿元。为什么在这个时间点披露?30亿目标的信心从哪里来?

殷俊:公司对AI、软件能力的宣传讲的不多,但不代表我们不重视,大华一贯非常注重软件、AI、大数据的投入和发展。将软件业务拆分呈现,也是为了大家能够更清楚地看到大华未来在软件板块的成长。

AI、大数据、软件平台都是大华的核心战略,我们近年也都在持续大力投入。目前软件平台人员超过3000人,做好软件底座和面向行业应用的软件平台,我们称为“一体系两平台”,此外把分布全国省区的软件研发人员都算上,软件人数将远远不止3000人。

AI掘金志:目前智能化成本大概比之前要降低多少?

殷俊:相比2年前已经降低了很多,人工智能商业化落地的两座大山——高算力和高成本,目前芯片可选的范围很多,随着销量的飞速增长,AI的研发成本均摊后都下降了。

预计两三年之后,70-80%的设备都是智能设备,完全没有必要犹豫设备的选型,就像现在手机已经都是智能手机。

AI掘金志:如果AI是必然趋势,为什么很多AI公司还是跑不出来?

殷俊:第一个纯软公司不一定懂硬件,很多人都低估了硬件的难度。 

第二是对业务的理解。以前对业务理解比较深的有两类公司,一类像大华这样的产品和解决方案供应商,还有一类是服务集成商,但AI公司诞生于产业链中间,长期两边摇摆。

另外,本身硬件产业链已经很成熟,同时生产制造、品控、服务体系要求很高,这样的背景下软件公司进入硬件赛道很难突围。

AI掘金志:如果他们从硬件上突围不对,只能从软件层面突围,但是似乎有些后劲乏力,是赛道选错了吗?

殷俊:他们的选择范围很多,并不仅是安防产业,只是随着市场的发展,安防产业的业务占比很高。但是从产业成熟度和产业规模,目前看确实只有这个版块体量是最大的。

AI掘金志:当初AI公司进来,大华从来没有过担心吗?

殷俊:没有过多的担心。一方面这些新兴公司的进入,可以促进技术的演进,而且更多的玩家可以加速市场的认知。另一方面我们也清醒看到,对于一个完成的解决方案,算法只是业务系统里的一个模块,是一个中间件,要从一个组件变成一个大系统,工程能力和体系化作战的难度非常大。

AI掘金志:对于目前大华的几个业务,您是最看重哪一块

殷俊:从目前来看,未来To B业务增长最高,但创新业务也不可小觑,未来增速也会很快。

做深行业、做全产品,不惧怕定制化

AI掘金志:去年您提到,AI经历了理论研究的1.0、智能落地的2.0,目前处于行业智能的3.0阶段,您将3.0阶段总结为“忽如一夜春风来,千树万树梨花开”,如今一年过去了,你有没有感受到这个阶段的新变化?

殷俊:行业智能化层面看,真的是千树万树梨花开了。大华最开始的目的就是行业全覆盖,从这两年看,当年的逻辑是对的。行业覆盖时,把行业做深、产品做全,场景做广。

AI掘金志:“把行业做深、产品做全、场景做广”是否意味着定制化更严重?

殷俊:这是行业本身特性和规律,2017年我就说过,行业做广做深,定制化逃避不了。

智能化与信息化不同,后者以ERP为例,每个企业的通用性相对很强,每个企业的财务结算方式不同,只是小的流程改动,相比之下,智能化的散碎程度更突出,差异化更强。

去年很多行业已进行智能化试点,今年速度更快,发散度更高。比如煤矿行业,散碎程度非常严重,之前可能只是聚焦作业管控的业务,深入行业应用后发现,除了智能需求的发散外,在实践中每条矿道都不完全一致,一旦业务试点可行后铺开推广应用就需要解决实际的差异严重的问题。

因为人工智能技术上还没有到一个泛人工智能阶段,无论是算法、应用都是针对特定明确的任务完成,还无法达到像人一样的理解能力。

AI掘金志:差异化大、颗粒度细、定制化大,就意味着投入大量人力,但双方都不希望如此对吧?如何解决差异化?

殷俊:其实要解决的就是三个问题:项目周期要缩短,人力成本要下降,交付速度要加快。

大华从去年下半年开始做了三件事情:

1、加大通用算法适配能力,通过算法的不断迭代,大幅提升各种场景的适配性。且不断增加增加算法的种类。

2、加快弱监督学习、半监督学习等技术的工程应用。通常的算法训练需要大量样本,但新场景不可能有海量数据,大华内部已经具备现有算法能力快速迁移到新应用的能力,且真正可商用量产。

3、提升系统适配能力。大华自研的巨灵平台作为一站式人工智能生产力工具,内部各方面技术已经积累完了,虽然定制化多,可以解决在短时间内覆盖新场景的问题。

AI掘金志:您刚提到了算法供应商,大华是否想过做一个类似的算法平台?

殷俊:我们也有,但现在还没有把所有的算法都上线。

AI掘金志:是产品没成熟还是时机没成熟?

殷俊:假如大华做算法商城,要考虑三个问题:

一,上线算法本身的质量。

二,客户使用过程中的售后服务。有些公司期望上线后能更多拓展客户,但算法比较专业,对于售后很难完全保障。

三,行业理解。上架的算法通常是通用的,匹配到具体场景后可能有很大落差,存在谁去调整落差的问题。

大华做的很多算法,是走进客户后,才把这几个问题解决了。

说白了,算法商城只是一个框架,不在乎架子怎么搭,最终比拼的还是算法本身的能力,看是谁的质量好,谁的速度快,对客户而言,核心是省钱好用。

我们做的是基于行业理解以及客户真实需要,很多先验和试点工作都提前准备完善了,算法在给到客户前已经过实践验证,客户不需要再去踩雷。

AI掘金志:所以大华认为算法商城模式的根基是不牢靠的?

殷俊:至少在目前还不成熟。因为单一算法是不能用的,这和手机的APP商城有很大的差异,因为每个手机APP都是独立自闭环的系统。

下载一个算法不能有效解决行业问题,就是因为客户的问题并不能靠单一算法解决。举个很简单的例子,工业检测现场除了检测部件本身,还要检测零部件摆放、缺陷、位置等等,一条流水线通常存在很多工位,作业要求和作业对象都不同,还不算对工人的穿着、站位、行为规范等检测,这里需要的是一套完整的算法解决方案,不是单算法能完成的。

AI掘金志:行业未来会出现成千上万个算法,觉得这个问题会难吗?

殷俊:是很难,但得做。

AI掘金志:它难在哪里?

殷俊:第一,AI算法发展很快,没有统一标准技术可以参考,将长期处于研究与工程并存的状态,机器不可能完全百分百替换人,不能进行真正的自我监督。

假如机器自治系统能力可以工程落地,我们就认为这个模式是合理的。但现在人工智能应用到工程中与想象依然有落差,需要人工去补。

B端业务增速特别快,对大华是一件非常有考验的事情,因为行业产品太多,一个B端的客户要做好必须要深入业务,同时面向大量的B端客户,我们可能一天接到海量的智能化需求,对研发实力、工程能力适配要求很高。

为了解决这个矛盾,这也是我们目前缩周期、降人力、提交付要做的事情。

服务为王,未来大华会夯实对合作伙伴的支撑能力

AI掘金志:聊聊大华这次的战略升级?

殷俊:大华对于产业发展的思考从未停止,我们希望通过这次发布会和大家分享一下大华近年来的思考和沉淀的成果。让大家更全面的看到大华对业务的态度和做强业务的信心。尤其是面向新兴行业,不是包装下解决方案,而是我们静下心来,实实在在地扎根行业。 

AI掘金志:您怎么理解城市之心,这次的战略升级与城市之心有怎样的变化?

殷俊:城市之心战略是契合了当时的环境背景,核心在城市业务,当初也正是政府端重点发力的阶段,需要一个统一的架构体系,现在城市业务已经相对稳定,接下来是持续细化的问题。当前大华主要面向城市和企业两大板块,前面提到企业的发展很快,但这两个板块差异性很大。To B业务是碎片化市场,SMB业务更散碎,不可能跟城市业务的逻辑一样。同时如何支撑好两个板块的业务,对公司的基础能力有新的挑战,我们期望通过这次发布会把我们的战略升级和接下去怎么干和大家分享下。

AI掘金志:也就是城市之心有建设性,但已经不全面了,但这个周期似乎并不长,为什么才3年就有如此大的区别,这种巨变大华是没有预测到吗?

殷俊:不是巨变,城市业务的体系架构没有问题,未来还是会沿着这样体系架构。但是随着大华的业务拓展,不能只看着城市业务,我们需要更完整的解读大华的业务版图布局。

AI掘金志:技术层面,政府端和企业端的异同?

殷俊:相同点就是服务为王。

AI掘金志:服务为王会伴随大华很多年吗?

殷俊:会,但是真正做好其实很难,尤其是To B业务庞杂繁复,单纯依赖大华自己是无法完全满足客户需求,因此未来大华会往后退一点。

AI掘金志:往后退的是什么?

殷俊:和生态合作伙伴一起,我们赋能合作伙伴,当然我们也需要很多合作伙伴赋能大华,通过合作伙伴的双向赋能,一起服务好我们的客户。

正如殷俊所述,技术是为了商业化。数智化浪潮下,将如何利用技术为千行百业赋能,期待10月28日大华股份为我们揭开答案。雷锋网雷锋网雷锋网

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