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新基建与视频异常行为分析珠联璧合 | 彭垚对话艾瑞研究院徐樊磊

来源:艾瑞网    作者:      2020年08月11日 10:01

导语:以咨询公司的角度,对于AI与产业结合的前景的判断,我们会关注技术在各个领域内以云、端等不同形式结合会产生怎样的细分场景,并基于这些细分场景预判未来三到五年的增量和市场空间。

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艾瑞视点:人工智能热度不减 落地速度取决于产业基建基础

徐樊磊:无论是从国家层面、资本层面还是从产业层面,人工智能包括IoT的热度现在仍处在第一梯队。

尽管这两年外部有资本寒冬的影响,但这些领域从国家扶持的力度、包括很多的地方产业基金和国家的产业基金,基本上都会投资智能类或者大数据类的公司。

这些产业从大的层面来讲,像今年很热的新基建让整体智能产业在我们整个更大的产业,包括传统产业升级过程当中能够发挥更大的作用。我期待通过发展AI、大数据、IoT的产业等,能够带来更大层面的产业升级。这应该是整个市场,从政府的主导到市场的参与方基本都达成共识的一件事情。

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站在艾瑞的视角,我们更多会关注很多产业数字化会走怎样的路径。尽管目前不能说已经把新基建对于产业带来的林林总总的改变已经全部了解,但是我们也会一个领域一个领域去讲。我们最近已经发了AI+物流、AI+零售以及AI+教育的报告。在这些领域,我们会站在产业端的角度去看一下实际落地的情况及空间到底是怎么样

大家都在说「加」,行业+AI看上去高大上,各个产业都想要尽快AI,但其实AI到各个产业里面也会有很多场景。进入场景的最终取得的成果主要取决于两个方面:一个是AI技术的准备度,另一个则是产业本身固有的特点

以计算机视觉为例,它在一些领域可能看上去整个的逻辑会非常充分,但是在某些领域会有自己的一些难点。举个最典型的例子就是到医疗,我们认为他的技术准备度都在某些场景其实还可以,但因为在医疗行业需要的容错率极低,所以计算机视觉的落地我们认为相对的节奏会慢些。而在其他一些例如文化领域可能会更快一些。其实更多的影响因素是由产业本身的特点导致的。

简而言之,以咨询公司的角度,对于AI与产业结合的前景的判断,我们会关注技术在各个领域内以云、端等不同形式结合会产生怎样的细分场景,并基于这些细分场景预判未来三到五年的增量和市场空间。

土土吐吐:立足新基建 视频异常行为分析将为社会带来蜕变

彭垚:整个信息化革命浪潮的变化过程中实际上经历了很长的阶段,到了今天,像IDC、5G网络等等基础设施建设已经到了相对比较完善的程度

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在这个基础上,我们人工智能企业实际上需要解决的就是每个行业中一些真正的信息化深度问题。以前物联网的一些设施的感知能力是有限的,视频数据的应用模式更多的是事后去看一些录像。但有了人工智能视频理解技术以后,我们能够实现从感知到认知的进化,极大地放大空间与人的连接,这是人工智能发展一个很好的契机

所以闪马一直设计的是一套视频异常行为分析的平台。我们通过把整个城市分成五大块空间,通过视频异常的发现对这五大空间赋能,就能发现很多时时刻刻在发生,同时也是瞬息万变的事情。这些事情之前可能并没有被很好地理解甚至是观察到,所以人工智能,给我们提供了一个非常好的技术的基础给我们去发现这些东西。

就像徐总前面提到的,不同行业对发现的要求不同,应用的深度不同,以及理解的结果对社会产生的价值也有不同。所以我们目前就会优先涉及一些可以立刻转化为非常现实的社会价值或者公司效率价值的领域,例如公路交通、工业岗位等等。我们在新基建的基础上,搭建了人工智能的发现平台,并深耕城市交通、岗位管理、互联网内容安全等行业板块。仅仅一年多的时间,我们已经发现人工智能能够提升人跟信息化设施的交互、甚至通过现有的物联网的设施无限放大人的观测能力

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随着技术的覆盖度不断提高,许多工作会产生天翻地覆的变化。像交警、公路运营这些领域内,时时刻刻能观测到原来数十倍的异常行为,对于管理者的判断以及随后的措施都会有极大的改变。

艾瑞视点:沉淀行业经验、拥抱技术开放是人工智能大势所趋

徐樊磊:艾瑞咨询每年都会推出人工智能的行业深度报告。站在艾瑞的角度去理解AI报告的话,我们总结了以下3点趋势。

1、所处行业成为企业分类重要标准

尽管我们还会把企业按照他们的技术领域进行分类,例如机器视觉、NLP、知识图谱等,但在一些主要技术的提供能力层面,我们的分类主逻辑还是依照行业分类。其实非常好理解,同样都是做计算机视觉的公司,哪怕都有很大的技术池和算法池,放到不同行业里面他的解决方案有时候是截然不同的。

2、对于「底座」能力的关注在显著提升

前些年,算法层公司一直都是整个AI行业里面最明星、最突出的一些公司。但是到了新基建时代,我们认为一家公司在整体产业布局里面的「技术可获得性」变得更为重要

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除了每个公司推出的解决方案之外,我们还会关注其技术的调用、应用的便捷性。我们希望AI技术能够像所谓传统定义的基建一样随时调过来使用。之前因为各个公司大多处于相对闭合的状态,在项目中需要用太多的附加工作才能真正实际应用,开放性和便捷性就是关键。

3、政府客户更关注企业在当地产业协同中所发挥的作用

两年之前在图谱里面更多的领域来自于安防和金融。所以前两年我们的判断就是国内的AI至少在变现层面本质上还是toG的。

从管理者的角度,他们更关心的一定是AI公司的进入对于整体产业发展的期待。政府在引进技术企业的时候其实不会很在乎公司拥有多少解决方案,不是在当地开个分公司就可以了,而是更关注有多少技术真正能在当地落地。

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我们从咨询公司、第三方研究公司的角度,非常愿意沉到产业里面去看这些产业结合了AI和IoT之后会有哪些更好的发展方向给产业带来哪些兴奋点,这也是我们期待的一个方向。

土土吐吐:所有的管理都落于异常 AI视频异常分析帮助城市管理者真正解决细微问题 

彭垚:不论是一个团队,一家企业还是一座城市,在管理层面始终都是专注在「异常行为」。如果所有事情都很正常,路上没有车祸和违法,工厂没有违规和事故,那么管理的意义就变得不大。

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然而,在现实中,这样的状态是几乎无法实现的,不论是主观的违规行为还是客观的事故,在城市中时时刻刻都在发生。那么我们构建的视频异常行为发现的平台就是帮助城市里的管理者们及时发现这些事件,从而维护规矩和秩序。安全、高效、干净是管理者们所追求的结果。

以交通行业为例,我们有很多部门在采取各种新技术使得城市的交通越来越便利和安全。从道路的建设、保障交通安全、管理道路运营,甚至到整个街面上非机动车的摆放,不同部门在共同努力提升城市的交通运行水平。

那我们现在通过视频异常行为的发现,然后赋能到交通等行业里面。作为这么一个公司来说实际上首先是会利用一些信息化的基础设施和移动互联网的一些手段把我们的技术真正扩散到每一个工作和生活在城市中的人。让他们在自己的时间空间更高效地得到更多信息。

更重要的是,有了我们AI核心的一些发现能力之后,原来放在那里只有出了事才会用的设备变成了活的设备,它能够实时地发现很多东西。那我们能知道我整个街面从机动车道、非机动车道、人行道、街面等区域,乃至整个空间中车辆、人、环境、设施设备的情况。这样的AI赋能,能够真正地解决交通这个行业存在的问题。我们希望在新基建时代,更快地把我们的理念和技术付诸实践,能够真正的去把城市的问题解决好。

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(文章为作者独立观点,不代表艾瑞网立场)
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