AI落地存在哪些难题？

2019-02-21 10:10

场景碎片化难题凸显

曾有行业大佬说过，安防是一个很小的市场，这个市场的“小”体现在它是一个非常碎片化的市场，用户不集中，应用很分散，产品也很分散，客户的定制化很多，要建立一个从满足客户碎片化需求的开发响应、到快速交付能力的系统，是一个非常复杂的过程。

安防市场的分散和零碎，并不是AI落地才显现出来，这和产业的业态有很大关联。

其一，安防行业与其他行业不同，中国有400个地市，700个地级市加县级市和2400个区县，每个地方对公共安全的要求都不尽相同，用户不集中，应用和产品分散，定制化需求多，这直接导致了安防行业的碎片化。对此，企业需要庞大的销售网络和营销体系来支撑，除了对技术的把控，还要同时拥有对客户需求的深刻理解以及发达的渠道网络。

其二，碎片化的另一个原因是安防行业没有被完全信息化。安防行业数据全部是分布式存储，某些细分市场的视频监控数据只能存储3个月，过后就会被删除。过去的安防厂商做得更多是前端硬件，软件只是提供一个“播放器”，并没有对图像进行信息化存储，比如基于二维图像的人像数据库等。

但安防行业这个特点有一天也会被终结，它的终结将伴随着两个技术的发展：一个是计算机视觉的关键性技术，一个是5G技术。计算机视觉解决信息提取的问题，而5G将主要解决信息传输的问题。

碎片化场景衍生“场景蓝海”

从理性的角度看待，碎片化之于安防产业而言，是不可绕开的行业痛点，但与此同时，行业也因为AI落地应用场景的碎片化，衍生出了更多细分的应用商机。

随着行业技术持续深化和产业间的横向融合，往后由一家企业通吃的局面将变得越来越困难，不同的公司都可以针对不同的场景提出自己的解决方案，解决不同用户的实际需求，找到自己的市场定位。这自然就给创业公司创造了更多的机会，可以在不同的场景下做尝试。而这些已经被挖掘的还有很多待挖掘的细分应用场景都将变成新的“掘金池”，可以让更多企业在其中找到商业机会。

这种发展态势也将直接影响到用户需求的改变和升级，行业碎片化的特点决定了客户需要具备长期服务、整体解决问题能力的合作公司，与某一方面的长板相比，客户更注重没有短板。因此，供应商在提升技术的同时，更应该满足客户细致、实用的需求，不断迭代、提升算法、系统、软件等，打造综合能力，尽可能解决客户提出的任何问题，以持续获得客户信任和订单。

对于企业而言，只有坚持以客户需求为中心，让产品和服务真正解决用户需求，保证落地效果并持续创新发展，才能不断发展，陪伴客户共同成长。

随着人工智能、深度学习和计算机视觉等技术在智能安防领域的深化应用，以及5G时代的即将到来，整个安防行业的信息化、智能化建设将加速演进。在这样的产业环境驱动之下，面对碎片化的行业市场，产品化和商业化落地能力将成为衡量一家AI公司竞争力的重要指标。作为产品和方案商，未来也将更多地关注 AI 技术的产品化形态和商业化能力，用工业界的思维去做真正符合安防行业需要的产品。

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