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当前位置Q?/SPAN>主页 > 技防分公司 > 行业动?/a> >
安防Qv风了(jin)

U技创新Q正从颠覆彼此开始走向拥抱对方,技术正从辅助手D走向运营手Dc(din)?/span>

  安防行业作ؓ(f)AI落地最?jng)_景,在过ȝ三年中却陷入?jin)沉默期。不CV创企「AI赋能千行百业」的愿景无情地被现实的h员成本居高不下、品难以标准化和规模复制、落地场景单一内卷化等现实所灭?/span>

  相反行业巨头们,正?zhn)?zhn)地U蓄力量Q从Z未注意的地方发L(fng)地反凅R?/span>

  5?日,宇视U技召开2023合作伙伴大会(x)Q向业界汇报最新AIoT发展成果?qing)前行信念——行业大模型+生态ؓ(f)先,犹如在^?rn)?jin)几年的水面上投下重磅的炸弹,引发行业重大的震动。许许多多的安防企业不仅遭遇技术升U的压力Q面临着生存的危机,亟需跌传统h战和狭义规模竞争的思维Q寻扑֮防业新的突破口?/span>

  AIoT+AIGC创造行业新范式

  AIGCQ生成式AIQ的快速发展,不断凸显数据要素的重要性。近q来QAIoT行业也正围绕着「唤醒沉睡的数据」而不断寻求突破。以安防场景ZQ国内现有近2亿台安防摄像机,但其产生的视频数据却有八成冗余信息,如何让AI与业结合,通过深度学习(fn)、高性能q算?qing)大数据技术,从v量数据中{选有用的价|成了(jin)业内探讨的共同目标?/span>

  当v量的AIoT的数据遇到创造力十的AIGC技术,?x)迸发出什么样的火花?

  虽然在短期内QAIGC在行业具体的落地应用仍然处于摸烦(ch)阶段Q但看一Ҏ(gu)术的发展Q往往需要重视它的长期表现?/span>

  宇视U技总裁张鹏国表C,AIGC是一ơ非常大的技术跃q,本质在于技术^权和知识qxQ具备通识能力的大模型Q在解决长尾需求时Q所需的场景标注数据量更小、开发周期更短,意味着做细分行业算法和业务软g的成本更低。AIGC和AIoT教学盔R、互相攀升,带来新的市(jng)场机?x),l行业带来的变革是巨大而长期的Q值得期待?/span>

  从上q观点中Q可以提炼出以下信息Q?/span>

  一是AIGC和AIoT互ؓ(f)依托Q相互促(j)q,AIGCҎ(gu)v量数据有庞大的需求,量的数据能?j)进AIGC法q代和能力升U,形成正向循环。AIoT数据规模_大,量的数据可以持l的为AIGC提供「养料」ƈq一步驱动应用创?

  二是技术发展,一斚wq一步简化了(jin)开发的周期Q加速细分行业的化落圎ͼ另一斚w重构行业技术分层和生态分层结构,改变生关系Q让工程商与集成商拥有更多的参与权?/span>

  从AIGC的商业应用而言Q安防行业天然的「保真」需求属性,也ؓ(f)「反AIGC」应用生长提供良好的土壤环境——AIGC的迅速发展给我们的生zd工作带来?jin)许多便利和ƣ喜Q但同时也给依赖于信息鉴别的q_和服务,以及(qing)本就面对量真假隑ֈ信息的我们带来了(jin)新的挑战。在q样的背景下Q诸如用户对于「视频鉴伪」与「声Uw伪」等新的需求将成ؓ(f)行业新的增长Z(x)?/span>

  以上仅仅是冰׃角,M颠覆性的技术都?x)让行业感受到?jing)响,创造新的商业机?x)?/span>

  当我们蟩脱出安防领域Q将视角看向AIoT领域Q可以发现国内熟知的U技大企业在C波h工智能浪潮中Q都已经展开?jin)新的行动?/span>

  AIGC的兴P也ؓ(f)改写中国安防局面提供了(jin)l佳的机遇,一切尚斎ͼ生态未成,所有厂商处于同一赯Uѝ?/span>

  安防产业当前面(f)的决{是Q如何通过q些新的技术,d一些新的事情?/span>

  达摩院机器智能实验室认ؓ(f)Q要把技术融入一个品,需要有pȝ架构的能力,能让C襉K速运转,同时要有q泛视角Q知道如何将客户需求定义成技术问题,再去拆解?/span>

  在宇视合作伙伴大?x)上Q借鉴通用大模型训l的优秀法Q以十余q的深度学习(fn)技术积累和行业l验U篏为基Q宇视从客户实际需求出发,以通用大模?行业场景+训练调优为架构,推出宇视AIoT行业大模型——梧桐?/span>

  大模型引发业「大爆发?/span>

  宇视首席AIU学家李聪h(hun)表示Q宇视可能不是最擅长做基研究的,但是最擅长做技术业落地的Q宇视行业大模型「梧桐」集CV行业、NLP行业?qing)MM多模态行业于一w,能够充分满多样化的d和场景需求,更能为合作伙伴共建生态、实现更多跨领域发展赋能Q驱动CV行业二次变革?/span>

  张鹏国告诉a&sQ虽然目前行业客户对于大模型的需求尚未明提出,但对于降本与增效的提升已l是明确的痛点,通过底层AI大模型的加持Q可q一步满用户需求的同时Q帮助合作伙伴拓宽业务赛道?/span>

  单而言Q梧桐有三大「加持力」:(x)

  一是提升AI落地的「物h(hun)廉」,通过「行业大模型+样本」训l学?fn)模式,提升长尾AI需求落地的效率和效果,帮助用户以更低成本获取更好的AI效果Q?/span>

  二是提升业务程的「AI化」,通过NLP大模型,改变产品研发、销售及(qing)q营{环节的交互方式Q替换重复工作h力,实现产品选型推荐的精准「ChatGPT化」能力;

  三是提升业务服务的「差异化」能力,帮助合作伙伴挖掘视频数据衍生的新业务蓝v?/span>

  在新技术面前,业内人士坦言道,当前的「AI 时代不能睡觉Q眼睛一闭就q时?jin)」?/span>

  在宇视科技发布梧桐之后Q一些业内h士已l迫不及(qing)待向W者进行了(jin)询问Q市(jng)场沉寂太久,都在{新的水花?/span>

  目前业界中的AI服务本质上是to G与to B的生意,单h(hun)高、决{流E长、服务周期长、研发成本高、不单「重」且「慢」,企业要不断开拓新的项目才能保持持l发展,但每个细分行业又有自q游戏规则Q对于开发新目或新场景而言Q非常困难?/span>

  也有业界人士提出Q如果所有的产品都通过大模型重做一ơ,行业必然?x)诞生新的「生命大爆发」?/span>

  在大模型的技术部|上Q宇视ƈ不是行业的孤勇者,在近期v康威视与大华股䆾的机构调研报告中Q已l对外透露在大模型上有自己的部|规划。行业内暗流涌动Q就{敲开AIGC的大门?/span>

  重塑行业U序

  不少深圳渠道商曾向a&s反馈Q安防市(jng)场竞争激烈,产品同质化现象也愈发严重Q进而引发的h战让不堪aQ虽然AI的融入,曄一度让人看到差异化竞争的曙光,但终I市(jng)场窗口期E纵即逝。深x道商?qing)集成企业确信,AI的落地离不开法、算力在边缘侧的部vQ未来渠道的价|在于数据的运营。但?jng)场现状Q让他们仍然无法摆脱搬运工的传统角色Q想要靠自n拓展Ch(hun)值在当下难上加难?/span>

  张鹏国表C,自从2016q_(d)AI在行业落地至今,大部分的企业在h和R的两条狭H的l分赛道不断内卷Q究其原因,是太多的贴近用户的长、定制化的、有特色的需求和法以及(qing)业务软gQ实现效率太低,实现成本又太高,而AI技术本w也存在局限性,D行业未能形成U极向上的行业新U序?/span>

  在旧U序中,一些暂时比较成功的企业w上Q也很容易看到隐(zhn)——h(hun)g势就像「七伤拳」,伤害别h的同时也伤害自己Q集成与定制化服务,效率不够Ӟ做一单亏一单,而且场景分散Ҏ(gu)D企业战略q和增长乏力…?/span>

  大航h代,即很多人已l感受到大洋彼岸Ҏ(gu)的风Q但却坚持在旧有大陆上l内P当新大陆仅仅是个虚传说Ӟ哥u布们已经(zhn)v旗帜Q赌上一切去q寻C界未知的宝藏?/span>

  但无论技术如何变革,AI赛道注定是场长跑Q除?jin)自w实力之外,生态与合作伙伴臛_重要?/span>

  张鹏国提出,宇视倡导的是整个产业共同发展Q共同繁荣的理念。AI大模型技术降低AI落地应用的门槛,从而带来技术的qx化。这有助于每个合作伙伴可以做自己所在行业的l分的算法和业务软gQ而不用再做搬子的事Q构{自w的护城沟?/span>

  仅凭当前的案例及(qing)应用Q去判断AIGC在行业未来的发展~少适量的参照物。毕竟在商业的世界里Q只有带来实际的营收Q技术的价值才能够真正体现?/span>

  但当整个行业都在谈论转型Q蓄势已久、百折不挠的新物U终登上新舞台?/span>

  星v横流Q岁月成?/span>

  几年后回,AIGC+AIoT探烦(ch)的这一步Q或许将成ؓ(f)行业发现无限可能新大陆的契机?/span>

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