弱者掉隊，強者更強 2020年的疫情，國際ZZ環境影響及國內投資預算影響，安防行業整體不樂觀。其中影響最大的是中小品牌，而海康、大華作為王牌，表現為“風景這邊獨好”。海康Q3營收180億，利潤近40億，絕對亮眼，營收增速回彈到12%，實力使然。中小品牌的問題是品牌優勢不明顯，技術研發實力不夠，體量小抗風險能力低，依賴渠道關系明顯。當海康大華稍微下沉“低端、低價、高性價比”的產品市場，小品牌及組裝企業必然哀鴻遍野，日子難過。
海康過早地投入智能化賽道，并有實力持續投入，持續創新，輸出智能化及新產品研發，其他很多企業可能心有力不足，想要跟上產業變化節奏很難。未來，產品角度，企業將進一步集中，而其他企業可能需要想清楚偏重于某些領域、某些地域，做差異化競爭和生存。比如作為行業資深的前輩天地偉業，雖然一直沒能跑到行業首席，當同期并肩的強者相繼隕落，而天地偉業憑借深耕行業的韌性，在隊友一波波掉隊的變革中堅守下來，并且形成自己特有的競爭力。天地專注政法領域的行業化解決方案，很多解決方案納入體系內“教科書”。
第一梯隊在變化 無論是海大宇，四小龍或者安防新三巨，都存在企業帶節奏，媒體恰飯的成分，PR色彩嚴重。真正的地位需要用實力說話，那就是營收及利潤規模，其他的不算數。目前海大宇角度，海康的Q3正好和大華的3Q營收水平相當，大體上，海康=3個大華=12個宇視。AI四小龍通過招股書披露，基本上都處于營收不高，虧損嚴重的爬坡期，而華為和華智的體量目前不得而知。以目前海康大華的體量，目前不夠100億規模的就不必往第一梯隊湊了。 如果僅僅從規模上評定，其實對新生企業也不公平，那樣行業永遠不會有進步。
換個角度，廠商的競爭力可以從創新，技術、銷售、應用經驗、規模這多個維度進行判斷。從創新角度，AI企業絕對可圈可點，雖然很多傳統安防人說他們“不盈利”。另外，華為的創新相比AI企業，更有板有眼并且持續落地。“軟件定義攝像頭”和“2+4+N”戰略都體現了華為在算法上的技術優勢和思路。大華跟著海康并偶有創新，華智跟著華為貌似壓根沒考慮創新。 A&S 50強即將過時？ A&S全球安防50強新鮮出爐。中國安防企業海大宇天科，分列1，2，6，7，17位。沒有意外，沒有驚喜。事情就是這么個情況。其中17位的科達營收是2億美金，而50強最后一名是中國臺灣的ACTI，營收為1700萬美金，大概是1個億人民幣水平。所以，50強已經意義不大，50強的前十名基本上就已經足夠了。
另外，50強的亞薩合萊和博世智能建筑都是什么鬼？基本不是同類型了，還影響中國安防企業前進。唯一碩果僅存就是AXIS，挺住。 IPO第一股仍然存疑 有的IPO是為圈錢，有的IPO是為公開市場募資，有的IPO是為早期投資人解套，也有早期投資者可能長線持有，不能做“有罪推斷”。天使投資龔虹嘉投資海康拿了10年多，AI企業也一定有做成的。IPO第一股是誰不重要，IPO之后能夠借助募資快速地走上良性經營道路并持續下去才是王道，否則上市容易ST也不難。吃瓜群眾不要看著AI企業虧損就嗤之以鼻，AI早期投入是巨大而漫長的，好比京東早期自建物流。
問題在于，持續的虧損能否換來未來的競爭力和護城河，產品及解決方案是否落地，是否有高速增長，否則就是“真虧”。比如云從，目前處于虧損階段，但年均增長率達到360%，仍在高增長階段，預計未來兩三年將觸及盈虧平衡點。除了云從科技之外，依圖科技2019年投入的研發費用也占到了營收的91.63%。在這種高強度的研發支出之下，其虧損自然就不可避免了。 12月初，格靈深瞳進入了科創板上市輔導期，成為了繼依圖、云從、云天之后，第4家即將登陸科創板的CV公司，而且據說他們是所有AI創企里營收基本面最好看的，有可能成為國內第一家盈利的科創板AI上市公司。小幾個億的收入，幾千萬的利潤，幾十個億的估值，比起其他幾家的巨額虧損，落袋為安也挺香。格靈因早期“3000億估值帶節奏被嘲笑”過。未曾清貧難做人，不經打擊永天真。卷土重來是涅槃重生，還是回光返照，拭目以待。
企業數字化轉型 很多企業都在進行數字化轉型，很多安防企業都在助力企業進行數字化轉型。企業的數字化轉型分幾個層。第一層，企業業務管理過程中的信息化，信息化指的就是SAP、CRM類的辦公系統。第二層，把企業經營所需的關鍵產品、設備、人員以及業務場景方方面面的信息進行采集，依靠各種感知設備，做到產品、設備、設施的物聯，以及場景物聯，這就是物聯網，也是建立了數字孿生。第三層，基于可匯聚的企業數據，包括感知到的物聯數據以及企業信息化產生的信息數據，形成物信融合的平臺。基于這個數據平臺，又把智能分析的能力加載上去，構建認知智能，從數據中產生洞察，利用數據進行挖掘，由此形成智能應用。 以前的安防企業，總想跳出安防，到廣袤無邊的AIoT去遨游（忽悠投資者）。AIoT賽道太大了，太虛擬縹緲了。而企業數字化轉型是實實在在的應用。比如以海康的EBG物信融合的一個架構為例，就能發現它是基于多維感知的各種設備，但設備用途已經大大廣泛了，遠不只是用來解決安防的問題，而是融合到每一家企業的個性化的業務管理過程中。為未來在多維感知、多模態的技術應用產生的各種變化是非常豐富多樣的。還可以把上面講的物信融合，放到公共服務中去，在城市治理這樣更大的場景中。估計華為機器視覺也是這么想的。
人臉識別遭遇危機 2020年群眾及媒體對人臉識別的關注空前提高，一方面是各地為防疫紛紛落地的人臉識別，另外就是一些“人臉訴訟”案例。小編的結論是“人臉識別利大于弊，應繼續推廣應用”。但是，需要做好很多工作。
從具體應用角度：一、目的合理、正當、必要。二、保障用戶的選擇權，不強制，多選項。三、確保授權同意后采集。四、明示收集使用規則，并建立嚴格的內部管理措施。五、最小化存儲和使用。六、明確標注避免混淆。七、持續提升準確度和安全性。從人臉識別供應商角度，要有所為有所不為，不要為了業績或者場景落地更多而落地一些“不必要”的項目。對于媒體來說，不要刻意誤導人臉識別侵犯隱私云云或者亂帶節奏。
另外，小編最近接觸了幾家人臉識別產品，很簡單的應用：利用人臉識別進行辦公室出入控制，和原來的門禁控制系統結合使用，并附帶測溫、戴口罩識別等功能。通過現場試用比對，從終端用戶直觀感受講，商湯和曠視自家的平板產品在識別速度和準確性方面，明顯優于其他企業（其他企業有的聲稱自己算法，有的聲稱OEM商湯曠視的）。老百姓不關注參數或者PR，就是同一個場地，實實在在的測試和體驗。所以，算法差異還是明顯的。 阿里開始拆中臺了？
2019年，“中臺”概念被引入到安防行業，“數據中臺”/“業務中臺”最先由宇視推出。宇視推出中臺有情可原，因為宇視跟阿里的合作，因為互聯網行業的中臺概念，更早被阿里踐行。宇視阿里云發布了“雙中臺戰略：數據中臺、業務中臺”，以“不變”應“萬變”。后有高新興、東方網力等公司也提出了“中臺”概念。中臺實際上是通用業務的下沉，企業在一個行業耕耘多年之后，一般都會形成一些公用的業務，而這些業務是可以像中間件那樣進行下沉共享的，或理解為就是盡量避免重復造輪子。中臺從公司戰略角度，將這些行為進行了規范化，公共的部分交給公共系統部門去做。大華的“HOC之1平臺+N應用”，海康的“AI Cloud 平臺+N行業”都是“中臺”。中臺不僅是技術，更多是“組織”問題。 中臺不行了，連阿里都要放棄它了？其實不然。不是中臺不行，而是場景變了，中臺在提升組織效率、進行組合式創新等方面還是非常優秀的。從阿里中臺的演進來看，中臺將越來越薄，是中臺發展的一個必然趨勢。準確地說，中臺適合做“組合式創新”，沒法做“顛覆式創新”。因為，組合式創新，是把現有幾個能力進行組合，形成新的能力，它強調能力的標準化，這個恰恰是中臺所擅長的。安防企業上“中臺”，不要盲目跟風，也不能照搬硬套。
安防少年，無法再出發 這是一個悲傷的話題。之前有人就說NetP老大的口才了得，有點安防行業“賈躍亭”的意思，結果一語成讖，都變成“下周回來”。有人說安防行業不適合并購，因為很難整合，前有安防資本教父“中安消”的神操作從天堂到地獄，結果前車之鑒殊途同歸，同樣善于并購的NetP也ST了。 現在就想問問cuan投：“想要問問你以后還敢不敢，像這一波投資這樣如此草率地操作？想要問問你還敢不敢，像NetP這樣為AI癡狂；想要問問你還敢不敢，像這次這樣容易上當；像NetP這樣的大窟窿，如今裸泳在你面前到底你會怎么想；為何總是這樣，爛賬下面還深藏著訴訟，說好不要為NetP憂傷......”。 冥冥之中都有注定？ 偶然發現，這一波移動互聯網和人工智能公司的成立時間竟然是完全重合的。冥冥之中，是否也“周期”的概念？踩對了時代的節點，就更容易成功?歷史上偉大的公司無一不是在同一時期成立的，這也能說明一些問題。但是，移動互聯網公司基本江山坐定，盈利健康，而人工智能公司還在苦苦掙扎上市IPO融資以換取未知的慢慢前程。
換個角度看，人工智能公司偏實體，需要大量的科研投入及底座建設，屬于“慢公司”，而移動互聯網公司偏流量和用戶，有了合理商業模式需要快馬加鞭圈地運動，屬于“快”公司。ZF現在鼓勵慢公司。 十、AI企業路線變化
雖然都是從算法起步，但是幾家AI企業未來之路差異漸顯。依圖以算法技術及芯片技術為核心，雙輪驅動，研發云、邊、端不同形態的算力產品，形成行業解決方案，賦能各行業。云從強調人工智能將以人機協同的方式嵌入到所有的業務流程中，連接線上線下各類數據，實現領先一代的人類與智能的交互體驗，并推出人機協同操作系統。曠視宏觀微觀都在抓：宏觀層面，曠視的業務從城市基礎設施建設，到公共安全、交通管理、城市管理和司法四大垂直領域都有所覆蓋，是首個以計算機視覺能力助力城市治理的AI 企業。在微觀層面，曠視聚焦城市微單元場景，如社區、樓宇、產業園、工廠、景區、校園、工地等小場景的智能化升級。 過去三十年，從“看得見”、“看得清”再到“看得懂”，從數字化、網絡化，再到智能化，場景越來越復雜，數據越來越多維，市場需求不斷升級的同時，技術和產品需要更快速地升級。城市級數字基建需要人工智能穿針引線，才能實現全周期、全域視圖管理，實現條、塊顆粒度的數字孿生。建設城市大腦沒有捷徑，行業中的長尾需求和碎片化場景亟需源源不斷的創新算法和有業務特色的新型軟硬件產品，曠視為代表的諸AI企業致力于向客戶交付整體解決方案的價值而非“單兵型”產品。曠視的做法是用深入碎片化場景的高性能算法結合業務場景，重新定義硬件和軟件，通過軟硬一體化的手段構建覆蓋云、邊、端的應用網絡，從而圍繞“條”和“塊”打造出具有場景特性的“超級應用”。
