圆桌讨论：技术为王还是落地为王？智慧安防遇冷是伪命题吗

赛为智能 副总裁林必毅表示：智慧城市领域会提到“顶天立地”，既要有顶层设计，又要接地气。落地可以通过项目或场景实现，其中大项目和常规项目碰到的首要问题都不一样，技术问题主要停留在开发阶段。

汉王科技 副总裁黄磊主要分享了智慧工地的案例，他认为，传统的安防可能到了一个阶段，但是 人工智能 的安防现在刚刚开始前景无限，只要能够静下心扎下根把一个细分领域做实做透，这个领域一定是百亿级的。

熙菱信息集团 副总裁兼CTO刘朋冲认为，做 大数据 的项目，最关键是把4个层做好（采集、存储、分析、应用），大数据的每一层想做好都需要特别专注。尤其数据治理这一块我们有较长的路要走，我们手里有各种各样碎片化的数据这些数据如何做到更好的汇聚、整合，标准化，发挥价值，这需要很好的工具、流程、制度来支撑；

澎思科技 公共安全业务部总经理茹敏看重技术后续的发展与发展力，对于小场景一两万的意义不是很大，但是对于百亿级千亿级的数据来讲，哪怕是细微百分之零点零零几的提升也是可以带来很大驱动力。他还指出，安防遇冷也是分阶段性的，我们整个城市级的安防需求只会越来越高。

---

主持人：第四次工业革命最基本的基础设施应该是数据。真正拥有了大数据才是第四次产业革命的大赢家，那么，数据如何运用到智慧城市各行各业中去？下面我们进入圆桌讨论环节，本场圆桌由亿欧公司智慧城市频道编委唐钰婷主持。有请 赛为智能 副总裁林必毅 、 汉王科技 副总裁黄磊， 熙菱信息 集团 副总裁兼CTO刘朋冲、 澎思科技 公共安全业务部总经理茹敏上台。 圆桌主题为《技术为王还是落地为王， 智慧安防 下一步怎么走？》 ，有请四位嘉宾。

主持人  亿欧公司智慧城市频道编委  唐钰婷

我们是否还要加大技术的研发投入？智慧安防下一步如何走？

主持人：我们今天的圆桌主题做过一次调整，因为现在平安城市肯定是需要讨论到智慧安防，智慧安防可以分为两个层面一个是智慧一个是安防，一个是技术一个是落地应用，我们圆桌的主题叫技术驱动还是落地为王，智慧安防下一步应该怎么样去走？

我们亿欧去年5月份也是在北京举办了一场叫做安防AI创新峰会，但是去年更多的是在讨论人工智能的技术对安防行业带来的改变，以及我们安防的这个行业怎么样去给人工智能提供一个非常好的落地土壤，但是我们会发现人工智能的技术发展它已经过了突破性发展的阶段，可能过去得益于深度学习的发展，我们的识别率会一下子从80%提升到90%，但是我们现在来看各家的技术只是小数点后面零头的比拼，可能我们家是99.5%的精确度，其他家可能是99.8%。

所以就想请教一下各位怎么去看待这个观点：我们现在的技术发展是不是已经没有那么必要了？我们企业是不是可以不需要投入那么多的研发精力到技术上面去，或者说反而应该加大业务方面投入的力度，不知道各位是怎么样看待这样一个问题的。

汉王科技黄磊： 这个问题比较尖锐，但是对于我们以技术为根本的公司，在核心技术方面永远是要实际投入发展的，在这里分两个层面。

第一层面是技术的深度。 深度首先是技术能力，汉王从2005年开始做人脸识别，从2008年就推出了嵌入式红外识别终端，随着应用的发展慢慢做到可见光技术，此外还做了其他技术，最近一两年又发展了全新的技术、产品及应用，核心的技术是汉王甚至也是我们国内同行安身立业的根本，最近从中美贸易战国际纠纷来看核心技术永远是我们的根本。

第二层面是广度， 早期的人脸识别要落地可能绕开光照应用场景，通过近红外识别来做，随着应用面越来越广，我们必须突破可见光技术，像公安的实战有几千万几亿级的应用，在2018年、2019年又有了新的挑战，比如跨视频跨场景，还需要无感追踪，甚至当人脸不在视频当中我们如何去解决身份验证的问题？因此，这就要求核心技术企业要把核心技术作为我们的根本，把识别度做高，挖掘技术的深度，同时识别技术的广度也要配合起来。

熙菱信息集团刘朋冲： 我对这个事情的看法是这样，技术和业务始终是不可分的，这是我很重要的一个观点。因为二者一直以来应该是相辅相成互为补充的，我们今天如果离开了业务的场景去谈技术，技术相当于无源之水。所以技术很难取得突破或者带来更大的价值，如果离开了技术去谈业务，业务本身也很难有大的转型升级，所谓业务带来产业的变革更是无从谈起。其实技术和业务本身一定要融合起来。

我们举一个很现实的例子，刚刚汉王的老总也在讲人脸识别，人脸识别是技术和业务互为结合互为补充的一个场景，我们大家都知道无论治安上还是身份识别上对于人脸的需求是非常广泛的，所以说恰恰人脸识别技术也发展到了一定的阶段，所以业务的需求和技术的进步带来了融合，所以我们今天看真正的AI技术，人脸识别的是落地最好的。

再多说一点，我们熙菱源自新疆，那里有丰富的业务场景，但是缺技术和人才，所以我们很早就在上海、北京、西安设立了产品、技术、研发团队， 把东部的人才和技术回馈到西部丰富的业务场景当中，东西部的高度融合，技术和业务的高度融合，这是我们追逐的一种状态。

赛为智能林必毅： 我的看法主要是以下四点：第一，人工智能包含许多技术，其中计算机视觉和机器学习给安防或其它行业带来很大改变。

第二， 打磨极致的AI技术，需要算力、算法和数据的支撑，越到后越难。好比我们读书期间参加大学考试，达到八九十分不难，但要达到一百分不易。 AI技术不做到极致，或者是足够的领先水平，无法建立起企业的核心优势，赢得AI+赛道上的胜利。

第三， AI技术在AI产品或服务得以具体体现，而AI产品或服务会产生和积累大量数据，数据优化了AI算法，而AI算法优化又促进了AI技术进步，继而进行更加快速的产品升级与迭代 ，这也是原百度研究院院长林元庆所称的“AI闭环”。从闭环来看，AI是一个整体，技术是重要的一环，甚至算法也是技术的一类，差不多占据半壁江山。

第四，无论是技术驱动、产品驱动，还是生态驱动、业务驱动，都不能否认技术的重要性。我认为，技术与业务都很重要。无论是技术研究，还是产品开发，都像逆水行舟，不进则退。谢谢大家。

澎思科技茹敏： 因为澎思科技从成立开始就比较关心垂直领域场景的解决方案，所以刚刚说到算法准确率的问题，其实这个也分很多种场景，现在大家能看到社区类智能楼宇类的人脸识别的应用场景，对这一类场景识别算法的准确率影响不是很大。

对于我们公司来讲现在在建很多城市级人工智能安防的解决系统，少则建了几千，大则上万，每天产生的数据量都是非常庞大的，整个人脸大数据现在累计到了百亿千亿的这个级别， 所以说对于小场景一两万的人员意义不是很大，但是对于百亿级千亿级的数据来讲，哪怕是细微百分之零点零零几的提升也是可以带来很大驱动力 ，所以我们公司虽然说在算法上面曾经得到过人脸识别竞赛，包括百万人脸挑战赛人脸识别的冠军，在世界上也是属于领先的地位。

但是我们目前还是比较看重技术后续的发展与发展力，因为技术应该是持续力需要保持，才能够更好的为应用场景去服务 ，同时不光是单一的人脸识别算法我们还需要配合业务场景落地，需要有多方面的技术能力和储备，这是我这边的看法。

赛为智能副总裁  林必毅

大数据对智能安防意味着什么？怎么用好数据？

主持人：谢谢，刚刚各位都提到了一个词叫做数据，包括刚刚董总也提到了数据是非常重要的生产资料，再联想到之前习近平总书记他在全国公安的会议上提到科技兴起的时候，专门提到大数据对智能安防建设的作用，不知道各位是怎么去看待的，为什么现在非常强调大数据在安防或者是在平安城市建设里面的做法，我们怎么样才能把这些大数据给用好？

澎思科技茹敏： 其实谈安防应用，安防和数据是强关联的关系，离开了数据去谈安防，或者仅谈安防不谈数据，对安防都是不利的。 另外，现在安防行业的边缘已经越来越模糊化了，整个安防的发展最需要解决的是信息的碎片化、数据的碎片化和各个系统之间的信息孤岛问题。

人工智能是天然有这样的优势能够去把数据很好的结构化应用，所以随着5G技术、物联网技术的发展，人工智能可以给数据带来更大的提升。包括我们现在一直在致力于城市级的AI人脸识别的平台，对于我们来讲现在能够识别的已经不仅仅是简单通过黑名单布控协助公安抓获违法犯罪分子， 我们后续更关注的是整体的人车物事件案件整体的捆绑，所以大数据的应用势必是安防业务的重要组成部分 。

主持人： 林总怎么看？

赛为智能林必毅： 刚刚我在AI闭环的时候也提到， 如果数据规模不够，算法提升会很困难，越是到关键瓶颈亟待突破的时候更为困难。 赛为智能在进行人脸识别算法的升级时，会采用外部第三方的数据来优化算法，提升系统识别的准确率。

主持人： 相当于数据还是需要喂养一样，有更多的数据才能有更多的算法才能更好。

赛为智能林必毅： 对，如果要达到99.999%的准确率，需要的数据将是完全不同的量级。

熙菱信息集团刘朋冲： 做大数据的项目，最关键是把4个层做好（采集、存储、分析、应用） ，大数据的每一层想做好都需要特别专注。

拿采集层来讲 ，我们 觉得至少有3个联网需要做好，第一个卡口联网，第二视频联网，第三个数据联网。 其实谈到这一点数据采集再多说一点，就是关于数据治理这一块我们有较长的路要走，我们手里有各种各样碎片化的数据这些数据如何做到更好的汇聚、整合，标准化，发挥价值，这需要很好的工具、流程、制度来支撑；

采集层往上是存储层 ，数据存储现在业界做的还不错了，因为我们现在各个主流的大数据平台数据存储这一块基本上满足业务需求了，唯一是需要降成本；

再继续往上就是分析层 ，我们有一些核心、的算法是已经取得了突破（比如人脸、车辆识别等），但是面向安防这个领域，其实真正需要的是面向特定场景的技战法，这是我们需要突破的重点；

最上面就是应用 ，目前业界做的还不够充分，我们建立了这么多前端，怎么能够把这些前端的价值可以充分的发挥出来，所以在应用上尤其是智能化的应用上其实我们可做的事情会很多

汉王科技黄磊： 时间的关系我非常的简要介绍一下我的理解， 大数据不是一个孤立的词，有三大因素非常重要，第一是场景和落地应用，第二是大数据，第三是应用的主题人工智能。

可以说没有落地应用就没有大数据，没有大数据就没有人工智能，目前所有的人工智能算法还是基于大数据，如果没有人工智能技术就没有所谓的智能应用或者落地场景，所以这三个词是一个不可分裂的整体。

汉王科技副总裁  黄磊

技术落地遇上过哪些难题？是如何解决的？

主持人：因为我们刚刚谈的更多都是技术方面的东西，像我刚刚问的第一个问题，各位的回答都可以总结为既需要重视技术，同时也要去重视我们业务，应该说是要两条腿去走路，在座的各位都在具体的项目里有一些经验，想让各位分享一下：这些技术落地应用有遇到过哪些的难题，我们怎么样把它解决的，有没有具体的经验可以分享给在座的观众？

澎思科技茹敏： 澎思科技是非常注重应用落地的一家公司，我们从公司成立以来有完善人才的储备，所以我们其实并不是太关心在落地应用当中会碰到很大的瓶颈。

目前对于整个行业来讲我们碰到的最大问题还是在于数据的碎片化和信息孤岛的问题， 所以很多业务应用场景包括甲方在理解人工智能还是认为它是比较单一化的系统，但是实际我们在业务越做越深的同时，人工智能的应用已经越来越广泛，我们如果能够把信息孤岛打破，利用人脸识别以及和其他系统的捆绑，那么通过大数据分析的技术得到更多有效的信息。

赛为智能林必毅： “落地”，不仅仅是安防行业，智慧城市领域也同样重视，因为意味着实战或实践。

智慧城市领域会提到“顶天立地”，既要有顶层设计，又要接地气、落地。

落地，可以通过项目或场景实现。 大项目或特殊项目（比如PPP项目），碰到的首要问题绝对不会是技术，资金落实、体制机制、沟通协调、商业模式、项目运营绝对排在技术之前。  

常规项目，系统解决方案本身与产品密切对应，只要对产品熟悉或设计经验足够，碰到技术问题很少。 因为某产品若解决不了问题，可以更换或升级产品，标准化产品满足不了，可以选择非标定制。

我认为，技术问题，多出现在开发阶段。 经过不断地测试和试错，最终解决问题。在场景方面，由于需要实现的目标相对比较清晰，比如家庭门禁，自带人脸识别、指纹识别、支持密码、卡开门等功能，目的是客户对进出权限进行控制。目标越清晰，其验收和评价便会相对容易一点。技术本身出发点是用于解决问题，在历史上的战争期间，飞机、无线电、密码学便是因此而产生，进而促进技术发展。如果当前的技术，解决不了问题，一定要寻找新的技术、新的方法、新的理论。

熙菱信息集团刘朋冲： 我说一下我的看法，我们公司专注于做实战应用，大家都知道做应用的痛点是客户有太多的个性化、定制化的需求， 我们做安防每一个客户都想做出个性，我相信大家都会面临同样的问题，我们怎么样去给他做出亮点？ 个性，标准化的产品是很难适应这个需求的。

我讲一下我们面对这个问题如何解决的。 现在在互联网领域产品的快速迭代的做的相对不错，有没有可能在2G领域学习2C互联网领域的快速迭代思维呢？

我们公司目前正在尝试做这个事情，到目前为止也取得了不错的进展，我们基于主流的微服务框架打造了一个微服务技术平台，我们把所有的产品无论是视综平台、图侦平台、解析平台、智慧平台，都是基于微服务架构来统一打造，我们也遵循领域驱动设计（DDD）的方法，把一些核心基础的能力，比如说关于人的能力，车的能力，技战法的能力把它抽象出来作为基础的微服务，这些基础能力是稳定存在的，我们把更多的精力集中到个性化、定制化的需求上，然后自由组合、直接调用上述这些基础的微服务，便可以快速构建个性化的需求。

汉王科技黄磊： 汉王科技核心技术与应用是智慧互动的，这里我以智慧工地为例，汉王在国内早期就将人脸识别技术应用到智慧工地领域，早期的应用很简单，主要解决两个问题，第一个是农民工欠薪问题，第二个是防逃问题。第一个问题容易理解，第二个问题主要针对经常有“恐怖分子”到工地去。

这是早期的应用。早期人脸识别就能解决这两个问题，随着我们在工地应用落地的深入，后续又激发了很多新的需求，需要用更多新技术解决这些问题。

比如说工地有安全生产的问题，我们专门针对工地的场景做了安全帽的检测实验，还有一些工人操作有施工动作不规范的问题，我们基于 无人驾驶 技术做了针对工人的动作识别系统；

再比如说工人搬东西或者拿工具是不是合格，整个动作捕捉都能检测出来看其是否符合规范，这些是针对安全生产，后续也会产生一些新的需求，比如说环保问题，我们要针对工地的场景做监测，用新的技术，新的传感器，我们还做激光装置检测PM2.5等技术；

现在还有其他的技术，比如说工地要监测施工过程中外部有没有封装，也就是用绿色的幕布遮挡，这就需要做遮挡识别，此外还有违章建筑的识别，某个地方本来只允许盖5层但偷偷盖了7层，我们就可以做建筑的高度识别等等，人工智能技术和应用是相辅相成，永远是智慧互动的。

再总结一下，这七八年在工地方面的积累，我们取得了非常好的成果，第一积累了大数据，这方面的数据都是高门槛，因为它是比较细分的领域。第二我们积累了口碑，第三在技术储备上我们获得了很好的认可。

熙菱信息集团副总裁兼CTO  刘朋冲

如何看待安防遇冷？

主持人：感谢，由于时间的关系，我现在再问最后一个问题， 去年到今年来说有一个词叫做安防遇冷，这个冷可以说是源于内忧外患 ， 很多人对安防行业会觉得不太看好这个行业之后的发展，或者觉得以后的发展会比较受限，在座的各位都是在平安城市智慧安防领域扎根多年的，我们现在如何去看待安防的现象，未来行业的发展空间究竟还有多大，行业未来的发展方向应该是怎么样的？

澎思科技茹敏： 安防遇冷这个概念，我觉得是蛮有意思的事情，我从事安防挺长的时间， 安防遇冷也是分阶段性的，传统意义上的安防来讲确实城市的保有量非常高，只能说安防的建设脚步放缓。随着城市化进程加快，包括老百姓对安保需求的日益提高，实际上对于我们整个城市级的安防需求只会越来越高。

另外随着人工智能技术新的突破，包括物联网、5G、大数据、云计算等的发展， 实际上现在安防行业已经到了新的发展阶段，就是智慧安防的新阶段。 所以说对安防遇冷这个问题，我们是抱着比较乐观的态度，因为实际上我们现在在很多建设的过程当中， 包括政府类的公安安防，还有民用的泛安防都是有非常大的需求。

刚刚你提到的我们怎么样来看待安防的后续发展问题， 实际上现在公安安防来讲传统摄像机的体量非常大已经超过了1亿，对于传统的安防项目后面通过怎么样的方式得到人工智能AI的提升，这是非常值得讨论的话题。 我们现在也一直致力于这方面的研究，推出了新的解决方案，以及新的产品去快速的响应整个市场安防业务的提升，以及把安防系统打造为更为智能化的安防系统，所以对于我们来讲安防遇冷反而是一个机会。

赛为智能林必毅： 我认为，安防遇冷，意味着其增长速度放缓，这主要取决与市场和客户需求。 如城市存在公共安全、综治维稳需求，但资金预算、债务规模有限。

我个人比较看好安防行业未来的发展空间： 从地域上看 ，雪亮工程推动安防行业从城市发展到乡、村，企业拓展从国内走向国外； 从位置上看， 原有的安防行业需求从地面，扩展“海陆空地”，呈立体化趋势 ；从功能或者是场景来看 ，依托于边缘计算、人工智能技术的融合赋能和改造，其功能更加强大，使用场景更加丰富； 从技术上看 ，从视频已经衍生出无人机、机器人、AR、RFID、NB-IOT、RoLa等综合应用。未来行业的发展将在城市(或城乡一体化)、家庭等存在更大的发展空间。

在过去，企业涉及的领域尚未覆盖该领域或者重视不够，经济和科技的发展衍生出新的场景需求，例如赛为智能研发应用的大载荷军事察打无人直升机、安防巡逻机器人，以及在数据中心领域使用的巡检机器人，都是使用新技术改造、传统产业，赋能新需求。

汉王科技黄磊： 传统的安防可能到了一个阶段，但是人工智能的安防现在刚刚开始前景无限。 我前面介绍的智慧工地就是一个例子，其实还有很多类似于几十亿百亿级的细分市场，只要我们扎根下去，空间是无限的，像人脸识别的智能门锁，像我们现在跟运营商合作做国境线智能识别等等， 只要能够静下心扎下根把一个细分领域做实做透，这个领域一定是百亿级的，这个方面我们没有必要有所担心。

主持人：非常感谢台上四位毫无保留的分享，由于时间的关系我们无法做更多的讨论，今天的讨论就到此为止了，谢谢。 

澎思科技公共安全业务部总经理  茹敏  

企业介绍：

汉王科技 ：汉王科技的前身是中科院自动化所文字识别中心，汉王是国内人工智能的先行者，是以人工智能核心技术为基础，以智能硬件为载体，以平台软件为依托，面向服务应用的人工智能企业，目的主要是为了改善人民生活，提高人民的幸福感。

熙菱信息集团 ：熙菱是从新疆走出来的企业，是在新疆地区第一家上市的软件公司，目前形成了新疆、上海、北京、西安四大中心的全国布局，主营业务聚焦在智能安防领域，核心产品是基于视频和大数据的智能化应用平台。

赛为智能 ：赛为智能以人工智能为发展战略，主营业务覆盖人工智能、大数据、智慧城市和文化教育四大业务板块。

澎思科技 ：澎思科技是一家“行业+AI”公司，一直致力于人工智能技术在安防行业以及其他垂直行业的 业务落地 。能够提供全自研、全栈的AI技术，以及完整的落地解决方案。

本文已标注来源和出处，版权归原作者所有，如有侵权，请联系我们。