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战略升级,看宇视的自我进化

——对话宇视科技战略Marketing总裁张晓琳

宇视『全景数智物联』新战略的推出有何深意?
资讯频道文章B

  前言:传统安防从模拟时代发展到现阶段人工智能时代,正像是从冷兵器时代演进到信息化军事作战阶段,用户对于智能安防系统的期望,已经从物理性的看、存、管、控升级到了助力甚至引导业务实战应用的层面。从厂商角度而言,如何更好地满足用户端越来越细化的应用需求,同时又能面向碎片化的应用需求提高企业的需求响应及交付速度,这无疑成为当前市场环境下众厂商所面临的新的考验。本届安博会期间,a&s传媒特别采访了宇视科技战略Marketing总裁张晓琳,宇视将如何化解这种考验?『全景数智物联』新战略的推出又有何深意?本期对话为您解答!

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  Q:a&s传媒

  A:宇视科技战略Marketing 总裁 张晓琳

  Q:过去一年,宇视一直在积极推进AI工程化落地,现在总结一下,有哪些进展和成果?

  A:相比于前两年AI还停留在概念阶段,过去一年来,AI的落地应用变得掷地有声,渗透率在进一步加强,并且AI技术的渗透以多种方式呈现,或是前端智能,或是中心智能,这些驱动着AI产品功能和形态的变革。到2019年,伴随着AI技术的应用日趋成熟,我们也找到了越来越多“AI+视觉”的应用点。以人脸识别的应用为例,过去一年里,随着建筑工地实名制、保障性住房实名管控等行业政策的颁布,一系列的人脸识别应用需求爆发出来,衍生出众多新的应用场景。

  从2018年AI工程化到AI业务化,再到2019年AIoT场景化,用户需求的差异化对前端场景硬件、后端场景业务、中台支撑两端的灵活能力也提出了更高要求。不同细分行业的业务需求持续细化,不同场景对智能感知终端和AI交付能力的要求也持续碎片化。过去一两年里,宇视一直在致力于提升AIoT解决方案的交付能力及应用场景的触达能力,深度深度集成阿里云的智能计算和大数据技术能力,双方已成功将AIoT联合解决方案在智能交通、智慧园区、智慧机场、智慧小区等诸多细分场景的落地,其中智慧派出所解决方案已经进入到实战阶段,目前在近20个局点部署和实施,实战效果显著。

  Q:宇视核心技术战略由『可视智慧物联』架构演变为『全景数智物联』,这其中有哪些考虑?宇视又将如何落实和推进这一新的战略理念?

  A:传统安防行业的市场应用需求比较聚焦,主要集中在看、存、管、控方面。但进入到人工智能时代,在推进AI落地应用过程中,场景碎片化、行业需求碎片化的问题成为显著的痛点,跨行业之间,每个行业关注点和应用需求都不一样,导致AI算法、业务应用以及工程化的部署方案都需要做定制化处理。而行业应用同时讲究的是场景定制,以智慧园区解决方案为例,除了视频的数据和信息之外,还需要融合园区停车、消防、能源环境等相关数据,为园区用户构建起覆盖访客、会议、停车、能源环境管理、视联网信息发布等各类业务的整体解决方案。

  可以明显看出,对于用户而言,他们需要的并不仅仅是单一的基础设施,而是一套能够辅助业务实战的全套解决方案,从各系统之间的联网互通到多维数据的融合再到面向具体业务的业务软件应用,用户的需求已经从基础的可视化管理迈向了更深层次的数据应用上来。为了更好地满足用户需求,宇视深度集成了阿里云的技术能力,并在今年重磅推出了“数据中台”和“业务中台”双中台战略,围绕着『全景数智物联』新的战略理念,进一步强化软件服务能力,以此来解决交付速度与研发效率、用户差异化需求与版本质量控制之间的矛盾,用AIoT解决方案来更高效和灵活的响应用户需求。

  Q:『全景数智物联』战略是否意味着宇视后续的重点也将聚焦在数据治理和服务方面?

  A:宇视今年最大的变化在于核心战略的升级,从安防企业进一步转型升级为AIoT企业,转变的契机在于,我们看到了安防+AI技术融合之后开创出的新的应用市场,传统安防主要聚焦在安全防范的层面,但AI技术加持之后,摄像机视觉感知的应用价值升级到了新的高度,它可以助力行业用户展开可视化管理乃至用数据驱动业务决策的深度应用。相比于传统安防市场,AIOT市场有更大的增值和拓展空间,这两个市场的业务逻辑有很大的差异,因此从前端感知到云边端的交付件都会不一样。在交付件方面,宇视从“六山两关”发展到今年的“九山四关”,我们所覆盖的业务场景越来越多,交付件产品系列也在不断地壮大。

  接下来,宇视的重点将聚焦于AIoT市场的拓展,除了“双中台”战略所带来的组织和管理方面的变革,另一方面就是产品技术上的升级,宇视将围绕着AIoT架构去持续完善和拓展AIoT解决方案。现阶段,我们还是更聚焦在以视频为核心的数据的处理和应用方面。

  Q:今年安博会看下来,中台的概念可以说很“热”,宇视“业务中台”和“数据中台”的搭建推出,最主要致力于解决什么问题?

  A:业务中台主要是解决系统管理、数据接入以及业务层面呈现的工作,像宇视的IMOS系统即是一个专网上的业务中台,它主要的功能在于终端设备的管理、媒体流的接入及视频数据的存储等,业务中台 完成了视频数据的采集和汇聚之后,将数据传送至数据中台,基于数据中台的视觉智能引擎和数据智能引擎,实现对数据的深度加工和分析,以更好地辅助行业用户展开数据的消费和应用。

  中台战略的推出,底层的后台就是原来的PaaS层,前台和中台对应的其实就是SaaS服务层,宇视将SaaS中共性的东西提出来做成一个中台,在业务应用层按行业垂直切开,这样我们可以按不同的行业交付不同的业务软件,甚至是针对某个行业不同的用户角色来交付不同的软件。以公安用户为例,情指中心关心的是指挥调度、警力、警情、报警联动、处置预案这些业务应用;而治安部门关心的则是小区街面巡逻、检查站防控圈、黄赌毒的打防管控等方面;刑侦部门关注的又是如何通过技术手段提升破案效率;而科信部门关注的则是图像质量、系统稳定性、安全态势和资产管理等运维方面的业务应用。

  通过将中台和业务应用软件独立开,我们可以灵活高效地针对不同垂直行业的用户交付轻量化的业务软件,这样可以合理优化资源配置,又不会造成资源冗余,有效避免了传统大一统模式中智能化功能和应用冗余的问题。

  Q:传统安防系统结构已经沉淀了相当长的时间,中台架构要如何和传统的系统架构做对接?需要用户端做哪些调整?

  A:宇视中台战略对于用户而言是无感的,因此,用户端无需作调整和改变,对于用户而言,我们提供给他们的平台依旧是以辅助业务实战为主,并且基于双中台战略,相比于传统的烟筒式架构,我们现在可以根据用户的实际业务需求提供更针对性且灵活的业务应用软件平台入口。

  最大的变化还是宇视内部组织和技术架构的变化,我们将原来的平台软件开发部拆成两个团队,一个团队专门负责中台架构,另一个团队则专攻针对行业应用的业务软件。

  另外,是对前台和中台定位的变化。中台和前台都是SaaS服务,我们把SaaS中共性的、基础的部分提出来作为一个中台,而前台则是面向行业用户的一些轻量的业务软件。对于中台中基础和共性的云、IOT引擎,我们追求的是版本的稳定和可靠,而针对行业的业务软件,版本迭代的速度会更快一些,更加灵活,这样可以更快速地响应不同行业的用户需求,做到灵活定制。

  Q:建好“数据中台”和“业务中台”之后,后续宇视发力的重点将会是哪些方面?

  A:核心的是数据智能,数据智能才是最终的目的,通过AI和大数据技术进一步探索数据的消费和应用。今年为什么感觉AI真正在落地,是因为行业里大家都逐渐找到了数据的消费和应用的点,开始探讨如何将数据用好。

  比如宇视今年推出的智慧派出所解决方案,通过对海量视频数据进行结构化分析处理,实现人脸、人体、机动车等多类型数据的相互关联,这样可以不需要将城市所有的公共场所的摄像头都升级为人脸摄像机,只需要部分点位抓取高清人脸信息,和其他摄像头中抓取到的目标人物人体信息相关联就可以构成一个完整的轨迹,找到目标人物落脚点。然后根据公安不同警情的实战业务需求,基于这些结构化数据信息助力公安机构高效破案。

  Q:随着核心技术战略的调整以及企业角色定位的升级,接下来在商业模式上是否会有较大的变化?从你们自身的感受来看,用户对于软件方面的产品和服务接受程度是否有加强?

  A:用户需求的变革确实驱动着企业商业模式的转变,我们也在不断尝试去销售高价值的软件产品和服务,用户端对软件产品的接受程度在不断提高,随着产业朝数字化和智能化转型升级,行业内用户为软件付费的意识也正在逐渐觉醒。

  Q:如何预判接下来智能安防产业的发展趋势?5G、物联网将给行业带来怎样的变革?

  从技术角度来看,智能安防产业肯定会往AIoT化的方向继续演进;从市场层面来看,未来AIOT将会是一个远超传统安防的增量市场,也是宇视重点投入的方向;从产品形态上看,伴随着AI芯片性能的升级,端智能成为显著趋势。

  5G虽然风头正盛,但5G技术的商业化应用还处于试点阶段, 摄像头中5G模组也还处于测试、调试阶段。我们现在也在配合运营商做一些测试,看5G网络上行流量能否撑得住。对于视频监控而言,5G在短期内还只是一个连接技术,预计5G在智能安防领域真正形成产品或工程落地,还要看明年的进展。另外5G能否迅速推广应用,对于运营商而言,选择光纤网或5G网来承载,最终还是依成本来决定。

  编后语:

  现阶段来看,视频监控系统的安全防范属性只是基础,其作为物联网视觉感知系统的属性正在不断加强,视觉+AI、视觉+IoT的组合应用将开创一个更为广阔的市场空间,一个远远超过安防的增量市场,即AIoT市场。这同时也是一个高度场景化的市场,为此,我们需要从传统烟囱式的安防系统建设思维中跳脱出来,重新审视AIoT市场的应用需求。宇视“数据中台”和“业务中台”战略提供了一种全新的思路,通过构建一个统一的顶层系统平台,将存储、算法、算力及数据等资源形成一种通用的引擎能力按需输送到应用层,通过强化软件服务能力,根据不同行业的业务需求交付不同的业务软件,以高可扩展的软件平台服务来快速响应不同行业用户的差异化需求。

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