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有人說，與C端產(chǎn)品較為重視用戶體驗(yàn)不同，在G端市場(chǎng)做生意，如果沒有穩(wěn)定的政府客戶資源，安防老牌勁旅強(qiáng)大的軟硬件一體化產(chǎn)品能力、行業(yè)解決方案能力、營(yíng)銷渠道能力和項(xiàng)目交付能力可以一夜之間干掉一家創(chuàng)業(yè)公司。
“穩(wěn)定的政府客戶資源”，通俗一點(diǎn)說，就是得有足夠硬的“關(guān)系”。
“關(guān)系”，這應(yīng)該是每個(gè)安防從業(yè)者每天都能聽到的高頻詞匯，特別是在業(yè)務(wù)成績(jī)較好的廠商身上容易“被”出現(xiàn)。
其實(shí)在歷朝歷代，各個(gè)國家，“關(guān)系”多少都會(huì)存在。
早在三國時(shí)期，魏國所推行的九品中正制，便是為了給以貴族推薦制為中心的裙帶關(guān)系開路；幾百年后的宋朝，在科舉制度被發(fā)明之前，“舉孝廉”也是一種裙帶關(guān)系。
從三國到宋朝，幾百年的時(shí)間跨度都跨不過“關(guān)系”這層固化臺(tái)階。今天，歷史順延到安防市場(chǎng)，欲想做好這門生意，果真還如常人所見？如若不然，還得具備哪些重要素質(zhì)？
鑒于此，雷鋒網(wǎng)在與數(shù)家頭部傳統(tǒng)安防企業(yè)高管及多位AI獨(dú)角獸高管交流中，總結(jié)出四點(diǎn)精要，希望能夠管中窺豹，以此給行業(yè)從業(yè)者們帶來些許思考。
如果說產(chǎn)業(yè)經(jīng)營(yíng)是做‘加法’，那么投資并購就是做‘乘法’。
未來的市場(chǎng)份額爭(zhēng)奪會(huì)更偏向于報(bào)團(tuán)取暖式進(jìn)取，個(gè)人英雄式的單打獨(dú)斗已經(jīng)成為過去。
一個(gè)企業(yè)的并購行為，從某種意義上來說，并不是簡(jiǎn)單追求規(guī)模效益的推動(dòng)，而是為未來的協(xié)同發(fā)展打好基礎(chǔ)。
早在戰(zhàn)國時(shí)期，諸侯并起、相互兼并，出現(xiàn)戰(zhàn)國七雄，歷經(jīng)合縱連橫，最終秦王掃六合，一統(tǒng)天下。
兩千多年后，在全球一體化的趨勢(shì)下，貿(mào)易、技術(shù)、服務(wù)、管理、資源、資本、智力等一切推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的要素都在不可逆轉(zhuǎn)地蕩滌著各國的經(jīng)濟(jì)邊界。
在這個(gè)過程中，投資并購就是資源整合、就是掃蕩邊界、就是重新洗牌；同理，此路數(shù)在安防行業(yè)也同樣適用。
對(duì)于AI創(chuàng)業(yè)公司來說，適當(dāng)?shù)耐顿Y并購在提升資本耐心的同時(shí)，還能以最快的速度覆蓋被并購者的生產(chǎn)技術(shù)、市場(chǎng)份額、管理水平等資源，以解決營(yíng)收痛點(diǎn)。
就涉及安防業(yè)務(wù)的獨(dú)角獸企業(yè)來看：商湯于上月跟投AIoT企業(yè)特斯聯(lián)；曠視于去年四月全資收購艾瑞思機(jī)器人；比特大陸、明略數(shù)據(jù)聯(lián)合領(lǐng)投視頻大數(shù)據(jù)技術(shù)提供商千視通科技。
而對(duì)于一些雄心進(jìn)軍海外市場(chǎng)的安防企業(yè)來說，并購也不失為一種上佳辦法，如此可以更好規(guī)避關(guān)稅和非關(guān)稅壁壘，同時(shí)克服地緣障礙。
比如海康威視曾收購英國公司SHL，進(jìn)一步開拓海外市場(chǎng)；大華股份也曾以2900萬美元收購FLIR旗下Lorex品牌，擴(kuò)張北美銷售網(wǎng)絡(luò)，如此等等。
安防是一個(gè)極具個(gè)性化的市場(chǎng)。在其中深耕，須有最好的技術(shù)和對(duì)客戶最深入的了解。
AI創(chuàng)業(yè)者大多出身"名門", 他們從最頂尖的學(xué)術(shù)象牙塔轉(zhuǎn)身投奔工業(yè)界，在傳統(tǒng)安防市場(chǎng)尋找機(jī)會(huì)。
與此同時(shí)，在這個(gè)轉(zhuǎn)換過程中，很多人不能脫下西裝深入田間地頭做產(chǎn)品；或者有些人索性待在實(shí)驗(yàn)室想場(chǎng)景。
就此，從2014年至今，多少從業(yè)者高調(diào)進(jìn)入又黯然收?qǐng)觥?/p>
受制于強(qiáng)地域性且系統(tǒng)復(fù)雜性，安防很多項(xiàng)目涉及的專業(yè)多、鏈條長(zhǎng)，對(duì)企業(yè)的資質(zhì)、管理水平、項(xiàng)目實(shí)施經(jīng)驗(yàn)均有較高要求，需要安防企業(yè)能夠潛下心來與甲方多交流、磨算法，為他們提供完整可行的解決方案。
安防，說起來就二字概括，但真的潛下心去做就會(huì)發(fā)現(xiàn)，每一個(gè)甲方都有自己的獨(dú)特需求，每一個(gè)場(chǎng)景都需要后期調(diào)優(yōu)，每一個(gè)項(xiàng)目從開始到結(jié)束都困難重重，而且很多還都不是技術(shù)上的問題。
在這個(gè)過程中， 效果一樣，處理方式不同。方式固然重要，但能給甲方帶來真正價(jià)值的還是結(jié)果。也就是說，技術(shù)雖然非常重要但不能一味地扎進(jìn)技術(shù)里，摸透每個(gè)具體場(chǎng)景的真實(shí)需求同等重要。
面對(duì)繁雜問題，特別是初創(chuàng)企業(yè)一定需要善于學(xué)習(xí)，同時(shí)深入了解客戶實(shí)際需求，實(shí)時(shí)幫助客戶解決任何點(diǎn)位上的疑問及困難。
與此同時(shí)，對(duì)于業(yè)務(wù)選擇，在人力物力有限的情況下，與其廣撒種不如深扎根，想要一口氣涉足甚至吞下所有行業(yè)，還不如專下心來重點(diǎn)深耕幾個(gè)賽道，認(rèn)真分析研究這些賽道的情況和需求，提供貼合實(shí)際的全棧解決方案、精細(xì)化服務(wù)，增強(qiáng)與客戶的粘性，之后再去做些新的嘗試。
場(chǎng)景優(yōu)先，技術(shù)先行，技術(shù)是場(chǎng)景的催化劑、場(chǎng)景是技術(shù)的煉火石，想要在安防行業(yè)更好、更穩(wěn)地走下去，一定要有自己‘拿得出手’的核心技術(shù)。
這不是一句廢話，也不是老生常談，人人都懂的道理說來不過一秒，做起來需要持續(xù)不斷的投入，而且風(fēng)險(xiǎn)巨大，到最后可能成了先烈、賠了歲月。
從算法角度來說，太多依靠開源框架微創(chuàng)新，然后采用低價(jià)策略搶占市場(chǎng)，導(dǎo)致整個(gè)行業(yè)喪失了做基礎(chǔ)原創(chuàng)技術(shù)創(chuàng)新動(dòng)力的案例。
堅(jiān)持自研是一條漫長(zhǎng)且艱苦的路，沒人知道數(shù)年的努力能不能換得一次數(shù)量級(jí)的提升，也沒人知道高投入后是否得到與之相匹配的回報(bào)。
幸運(yùn)的是，現(xiàn)在的AI安防市場(chǎng)已經(jīng)過了普及技術(shù)的階段，眼下5%不到的智能安防產(chǎn)品滲透率只是暫時(shí)數(shù)據(jù)，行業(yè)‘去偽存真’階段已經(jīng)開始，之后不久，整個(gè)智能安防市場(chǎng)發(fā)展速度會(huì)在此背景下指數(shù)增長(zhǎng)。
在AI安防時(shí)代下，沒有自主算法的、不能指數(shù)級(jí)提高生產(chǎn)力的、為了做人工智能而做人工智能的參與者都會(huì)被淘汰，過去太多偽智能的存在讓很多人理解不到AI真正的應(yīng)用價(jià)值，導(dǎo)致了一些AI泡沫的產(chǎn)生。
與此同時(shí)，對(duì)于安防行業(yè)的AI技術(shù)融合、應(yīng)用，頻頻出現(xiàn)“點(diǎn)到為止”技術(shù)論。
支持者認(rèn)為，基于安防行業(yè)自身天然的高試錯(cuò)率，小數(shù)點(diǎn)后的算法精度數(shù)量級(jí)提升對(duì)于項(xiàng)目的最終歸屬?zèng)]有大的改變。
其實(shí)，現(xiàn)階段，與安防相關(guān)的AI技術(shù)精準(zhǔn)度還遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有達(dá)到天花板，基于安防場(chǎng)景的不斷變化，其對(duì)算法迭代的要求一定是非常嚴(yán)苛且上升的。在這個(gè)市場(chǎng)中，誰能夠看到算法精度提升解鎖的更多場(chǎng)景，并根據(jù)場(chǎng)景的變化做到最為快速且精準(zhǔn)的反應(yīng)，誰就能在未來競(jìng)比中走得更遠(yuǎn)。
眼下，AI在安防領(lǐng)域的研究應(yīng)用主要針對(duì)幾個(gè)核心問題：分別是分類檢測(cè)、分割、以及對(duì)整個(gè)圖像區(qū)域分類。
以往來看，AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中激活函數(shù)、非線性單元、權(quán)重矩陣的應(yīng)用形成了非常高維的非線性函數(shù)，從而可以完成非常復(fù)雜的任務(wù)；與此同時(shí)，在這基礎(chǔ)之上，GPU的出現(xiàn)讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展如虎添翼。
即便如此，相關(guān)AI技術(shù)在安防市場(chǎng)上的應(yīng)用還存有幾個(gè)挑戰(zhàn)：
認(rèn)知問題相較感知問題較難解決。感知問題可以用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)逼近，相比之下認(rèn)知問題解決起來比較棘手。
比如如何教會(huì)機(jī)器辨識(shí)一把椅子。如果定義為四條腿，很多椅子并不滿足此描述；如果定義為可以坐的物體，如此也行不通。所以說簡(jiǎn)單的檢測(cè)物體問題上，背后都蘊(yùn)含著更深層次的認(rèn)知問題，如今很多問題還尚未解決。
在弱線索、遮擋、模糊、對(duì)象追蹤等情況下，人類在識(shí)別的過程中通常會(huì)依據(jù)常識(shí)，并加入豐富的想象及推理。但是想要將這些能力傳授給機(jī)器便非常困難；即使實(shí)現(xiàn)，識(shí)別能力與人類相比也相差甚遠(yuǎn)。
計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)帶給機(jī)器的能力不只是用來觀察世界，而是需要與世界建立聯(lián)系，從而一起做交互。在某個(gè)機(jī)器人去解決一件重要的問題需要用到手眼協(xié)同時(shí)，需要連續(xù)的關(guān)鍵決策，而不停地觀察、決策和控制，這是機(jī)器智能目前非常難做到的事情。
隨著安防行業(yè)的多元化發(fā)展，未來很多細(xì)分場(chǎng)景對(duì)于精度要求之高勢(shì)必讓人咂舌，基于背景知識(shí)的圖像內(nèi)容描述，挑戰(zhàn)都非常巨大。
也就是說，AI在安防行業(yè)的探索才剛剛開始，如果此時(shí)只是準(zhǔn)備現(xiàn)有場(chǎng)景且剛剛達(dá)標(biāo)的技術(shù)儲(chǔ)備，未來在這個(gè)市場(chǎng)比拼中會(huì)比較被動(dòng)。
一般來說，TO G 項(xiàng)目周期較長(zhǎng)，一個(gè)項(xiàng)目首先會(huì)讓多家競(jìng)標(biāo)企業(yè)在不同分局免費(fèi)試行一年，確定技術(shù)和系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定性后再集中POC測(cè)試，眾多參與者最終只有一家企業(yè)獲得訂單。
免費(fèi)試行一年，再到回款，一來一去最少三年，三年時(shí)間要不斷投入而且顆粒無收，對(duì)于多數(shù)創(chuàng)業(yè)公司來說壓力巨大。
資金實(shí)力也決定賽道玩家是否有足夠的糧草度過眾人爭(zhēng)食的寒冬。
再者，選擇一個(gè)好的平臺(tái)，通過生態(tài)平臺(tái)來進(jìn)行合作不失為一大智舉。包括安防、智慧城市等項(xiàng)目是非常繁雜的系統(tǒng)，沒有任何一家公司能夠做好全部的工作。
在這個(gè)過程中，如果能夠選擇一個(gè)利益沖突不大且擁有非常強(qiáng)大生態(tài)能力的平臺(tái)合作伙伴，會(huì)在接下來的智慧城市拓展之路上走的更穩(wěn)、更快、更好。
做好安防需要一定的偶然及必然。偶然是所謂的運(yùn)氣，必然是絕對(duì)的實(shí)力。
也許對(duì)于大多從業(yè)者來說，安防是一個(gè)強(qiáng)GR行業(yè)，其實(shí)深耕下去，可能會(huì)發(fā)現(xiàn)，在通往接單的彼岸，關(guān)系也許是一座橋，但只要你自身硬實(shí)力夠強(qiáng)，也能成功到岸。
未來人工智能的發(fā)力需要更多的深度和廣度。從實(shí)驗(yàn)室到實(shí)際應(yīng)用，人工智能需要邁過商品化鴻溝，因此要大力推進(jìn)人工智能在應(yīng)用層面落地。
在這個(gè)競(jìng)爭(zhēng)殘酷的行業(yè)中、在面對(duì)智能安防的轉(zhuǎn)型大勢(shì)中，你必須更加注重科技進(jìn)步及全面創(chuàng)新，要把科技進(jìn)步放在前所未有高度上的同時(shí)，通過全面創(chuàng)新為發(fā)揮科技創(chuàng)新的作用創(chuàng)造條件，最終實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展向創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)型。
值得一提的是，雖說商業(yè)世界是殘酷的，找準(zhǔn)方向事半功倍，但以上所談“方法論”的充分且必要條件是做好自己。
打鐵還需自身硬，唯有修煉好內(nèi)功，才能找到好的合作伙伴，才能更好地解決實(shí)際問題，才能更好地為客戶服務(wù)，才能獲得更大的市場(chǎng)份額。雷鋒網(wǎng)雷鋒網(wǎng)雷鋒網(wǎng)
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