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隨著人工智能的發展,人工智能逐步應用在各行各業,即便是在智能家居、智能建筑等場地,基于人工智能的應用也常常被企業及學者提及,對于他們來說,人工智能是世界科技未來發展無法避免的話題。

而在國內,人工智能企業也在近期不斷引發新一輪的發展高潮——云從在7月20日順利過會,并在8月4日提交注冊;云天勵飛在8月6日也順利過會。

面對AI企業IPO進程的順利,業內人士紛紛表示“AI企業的順利IPO,將為我國AI企業的發展注射了一劑強心針”。

但值得注意的是,即便是“注射了一劑強心針”,也僅僅是資本圈的狂歡。

AI的“今生”

在談到AI,不得不說安防。

作為人工智能落地最早的行業之一,海康威視在2013年8月就基于“微智能,大智慧”的理念,推出了業界首款Smart IPC,也就是后來所說的“智能攝像機”。在隨后的一段時間里,大華、科達、宇視等國內安防企業紛紛推出相關智能攝像機。

但剛落地的智能攝像機并不“智能”——筆者在2015年專訪科達某高層時,對方曾說到AI在安防落地初期,由于過于夸張的描述,加上實際場景應用表現不佳,從而導致智能攝像機一度被用戶稱之為“安防產業的騙局”。

然而,安防企業并未因為用戶的否認而停止對AI的發展,在2014年,海康、大華、宇視等企業紛紛提出了“Smart 2．0”的概念。而值得注意的是,在“Smart 2．0”概念被集體提出時,其核心內容依然被國外企業掌控,國內安防企業通常是搭載相關的芯片,從而從普通攝像機“進化”為智能攝像機。

在這一階段,曠視、商湯等算法企業,也在痛苦的“煎熬”——AI這一技術并未被其他人所接受,而由于硬件的限制、算法的薄弱,AI也未讓企業實現直接的改變。

而這一狀況,一直持續到2016年的圍棋之戰。

圍棋之戰,讓AI成為風口的“豬”

2016年3月,AlphaGo與圍棋世界冠軍、職業九段棋手李世石進行圍棋人機大戰,并以4比1的總比分獲勝。面對這一戰績,世界圍棋冠軍柯潔不以為然,并發微博表示:就算阿法狗戰勝了李世石,但它贏不了我。

而在2017年5月的中國烏鎮圍棋峰會上,柯潔與AlphaGo正式正式對決,最終AlphaGo以3比0的總比分獲勝。面對本次比賽,柯潔坦言:自己這輩子是沒有希望打敗AI。同時在之后的節目中也表示說道:“之前我經常會用遠程服務器跟AI進行對決,但是其實也是下100盤輸100盤,下1000盤也輸1000盤。”

而值得注意的是,為何會選擇讓AI去下圍棋——就目前來說,現代圍棋(與中國圍棋略為不同)的復雜程度極高,被稱為“最復雜的智力游戲之一”,而評價一個棋手的實力,就是他的計算能力:一個普通棋手或許能看到未來幾步,但實力強悍的棋手卻能分析出之后的更多走法。

為此,AlphaGo擁有兩個“大腦”:Move Picker和Position Evaluator。

Move Picker是AlphaGo的第一個神經網絡大腦,其可以分析每一個合法下一步的最佳概率,從而選擇落子點;而Position Evaluator則通過整體局面判斷,從而輔助Move Picker。

為了訓練AlphaGo,讓其從“不懂”圍棋到棋藝“高手”,DeepMind不僅讓其與人類下棋,同時還讓其與自己、與其他機器人下棋,這也讓AlphaGo在短時間內成長為一名“圍棋大師”。

據2016年7月18日世界職業圍棋排名網站GoRatings公布最新世界排名,谷歌旗下DeepMind的人工智能系統AlphaGo以3612分,超越3608分的柯潔成為新的世界第一。

DeepMind的這一做法,成功地讓世界人民看到了AI的無限可能,并重新認識了AI。也正是如此,資本市場開始了瘋狂投資——AI企業成為最佳的投資對象,而商湯、曠視、云從等企業,也成為投資界的“香餑餑”。

來自“智能化”的進擊

然而,人工智能在資本的助推下,并未實現規模化的應用——雖然資本全面進軍人工智能企業,但技術的落地并非是資本,而是用戶市場。

對于用戶來說,其對人工智能的認知還停留在“幻想”階段,具體的如應用、場景等問題并未解決。為了推動技術落地,AI企業把目光對準了安防——前文也提到,安防市場是人工智能的首批落地場景。

這也就是為何AI企業扎堆進入安防市場的主要原因之一。

此外,有企業高層也曾提出人工智能進入安防的另外兩個原因:

1、國內安防市場也恰巧處于變革中;監控設備從模擬走向了數字化,而數字化也讓AI算法能更好地嵌入其中,從而推動安防走向智能化;

2、安防市場足夠大:雖然每年有相關的安防市場規模報告,但隨著國內安防技術的革新,以及“雪亮城市”等政策的支持,國內安防市場一直處于“不飽和”狀態,這讓每一個參與的AI企業,均能依靠安防這一市場存活。

但智能化道路并非一帆風順,“價格”成為最大的攔路虎。

在AI算法普及時,大部分是后端智能化,但這一結構直接增加整體系統的成本。為了減少成本支出,部分企業提出了“前端智能化”的理念,并表示,“通過前端智能化,能有效降低后端運算壓力、加快攝像機運算速度等優勢”。為此,“前端智能化”的模式銷售得到高速發展——在實際項目中,并不是每一款攝像機都必須采用智能攝像機。

但對于AI企業來說,這一方式并不能稱為最終解決方案——隨著參與企業的增加,價格戰成為無法逃避的一環。

如何在價格戰中脫穎而出?不同企業開始了新一輪的“玩法”。

1、部分企業提出了“智能盒子”,這一模塊化產品,能直接把攝像機數據進行結構化處理,從而使傳統的攝像機直接“升級”為智能攝像機,這一模式的優勢主要是價格極低,劣勢則是存儲數據相對有限;

2、學習互聯網企業的模式,建立類似Steam、Store APP等平臺,讓網友自行提供AI算法,一旦被企業下載并付費應用,平臺與開發者均可獲利。這一方式能有效降低平臺企業的開發成本,并吸引個人或企業開發者積極提供AI算法。

也正是因為這些方式,讓AI企業能以更快的方式,以安防為起點,輻射到其他行業。