華為取消機器視覺軍團，背后市場太卷

　　在平安城市和雪亮工程逐漸進入尾聲后，安防市場進入轉折期或瓶頸期，市場上的企業(yè)如何面對增長突破的困難?

　　文|趙艷秋

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　　今年以來，處于轉折期的安防行業(yè)呈現(xiàn)出更多變化。市場依然很卷，大廠紛紛調整策略，而對于爆火的大模型，則體現(xiàn)了較為務實的態(tài)度。

　　01

　　“華為換了一個打法”

　　今年6月舉辦的北京安博會上，行業(yè)人士告訴數(shù)智前線，華為已于去年底、今年初取消機器視覺軍團，“這是華為取消的第一個軍團”。該軍團成立于2022年5月，是華為成立的第三批軍團之一，它針對的市場與�？低�視、大華類似。

　　機器視覺軍團取消后，原研發(fā)團隊并入光產品線，成為行業(yè)感知業(yè)務，原營銷與服務人員則并入不同團隊。據(jù)悉，華為光產品線實力很強，光傳送和光接入在全球市場份額第一。在華為內部，這條產品線的博士占比很高，極為專業(yè)。

　　此前，華為有一條不成文的約定，對各部門負責人考核以三年為期，軍團也不會例外。在軍團成立之初，一些華為人士就表示，軍團并非一種長久的組織結構，它更類似于先鋒隊、特戰(zhàn)隊，會根據(jù)發(fā)展情況進行調整、收斂。此前，華為智慧公路軍團與海關和港口軍團合并，組成華為公路水運口岸智慧化軍團。

　　針對華為機器視覺軍團的調整，有安防業(yè)資深人士對數(shù)智前線分析，這與商業(yè)考量有關，“華為換了一個打法”。華為機器視覺業(yè)務本身占比較小，“攝像頭賣得再多，可能也支撐不了利潤”，最終產糧區(qū)還是攝像頭業(yè)務背后的存儲、網絡。此外，數(shù)字化進入深水區(qū)，一些智能感知剛需場景還在突破中，需要時間，因此，華為當下主要還是靠主力軍打糧食。

　　那為何會并入光產品線?業(yè)內認為，攝像頭與光網絡聯(lián)系緊密。

　　“說白了，這也是回到了初衷。”一位宇視技術人士稱，“從技術維度講，物聯(lián)感知需要多維數(shù)據(jù)采集，從2016年開始，大家就在提這個概念，現(xiàn)在已經從以往單一視覺走向視覺、光纖、雷達等的融合，從可見光走向多光譜，來提升感知能力。”比如，在康養(yǎng)領域，因為涉及個人隱私，有些是視覺技術解決不了的，需要通過雷達去檢測，獲取XY軸的精準信息，再與視頻數(shù)據(jù)做聯(lián)動分析。

　　這一說法與華為視覺軍團整合后的動作吻合。5月，華為行業(yè)感知業(yè)務對外舉辦調整后的新品發(fā)布，提出用“多維感知+AI”，構建城市智能體的感知底座。攝像頭與光網絡整合后，華為已做成了一些整體方案，比如周界安防方案等。

　　另一位大華資深人士則認為，攝像機與光網絡整合后，在一些集成項目中，華為更有優(yōu)勢。他打了一個比方，以一個1000萬元預算的體育場信息化項目為例，通常大約有兩三百萬是購買交換機的，這部分華為有優(yōu)勢拿單;還有約兩三百萬是布網線的，這部分供應商很多，標準也不一;而與攝像頭相關的大約是50萬元。

　　現(xiàn)在，布網線這部分可以改造成光纖，成本能降到原來的1/3，甲方的降本效果非常明顯，而光業(yè)務也是華為的優(yōu)勢業(yè)務。一旦攝像頭和光業(yè)務整合，一個管理工具可以管理光網絡和攝像頭，也方便這類項目的集成。

　　另一位安防業(yè)資深人士還分析，華為可能認為攝像頭這塊業(yè)務門檻不高，未來將加大從海大宇這類企業(yè)OEM攝像頭的比例。不過，幾位華為人士告訴數(shù)智前線，他們一直沒有放棄過攝像頭產品，今年又做了很多款型，9月華為HC大會上，可以看到更多新品。

　　02

　　AIOT市場競爭太卷

　　華為的調整并非偶然，行業(yè)人士告訴數(shù)智前線，在平安城市和雪亮工程逐漸進入尾聲后，安防市場進入轉折期或瓶頸期，增長突破變得困難。

　　“之前�？得磕陿I(yè)績和利潤增長40%，大華每年增長30%。而增長一旦沒有那么快之后，暴露的弊端也多起來。”一位行業(yè)資深人士觀察，“比如市場龍頭�？堤岢鰻I收突破1000億，至少說了三年，但一直突破不了。它也落實了一些舉措，用更狼性的方式爭奪市場和用戶，這讓對手們都很慌。”

　　上述人士說，這個市場卷得已經不健康了。他打了個比方，本來大家做500個億，利潤可能有20%，但現(xiàn)在利潤可能也就10%。今年市場仍然很卷，廠商們照樣很慌，畢竟行業(yè)沒有那么高的門檻。“如果�？岛痛笕A兩家龍頭的日子都不好過，華為肯定要換個玩法。”

　　行業(yè)人士稱，之前高增長時期，大家都沒有想得那么透徹�，F(xiàn)在，大家也在思考轉型。

　　安防市場將呈現(xiàn)怎樣的變化?此前，包括胡揚忠在內的�？蹈吖苷J為，從政府數(shù)字化需求層面，目前已不局限在安防領域，而是擴展到交通、水利、自然資源、城市管理、應急管理等方面，政府有更多數(shù)字化管理需求。比如在交通領域，依據(jù)車流量動態(tài)調節(jié)來保證“綠波帶”;用可見光和熱成像雙目攝像機做森林防火、用城管球機做市容市貌治理、用水尺球機做水文監(jiān)測等。

　　行業(yè)資深人士告訴數(shù)智前線，今年以來，一些基建水平達到一定程度的高端城市也提出數(shù)字孿生，要把整個城市建模，變成像元宇宙一樣。這對數(shù)據(jù)的采集、智能分析和呈現(xiàn)都帶來商機。

　　“不過，在政府層面的投入來看，可能會稍微減一些。”幾位行業(yè)人士告訴數(shù)智前線。

　　在企業(yè)方面，胡揚忠認為，開年以來，消費相關的行業(yè)如文旅、酒店、餐飲、物流等增長都比較快，制造業(yè)中的新能源等領域依然有不錯增長，電力相關行業(yè)的投資在去年的基數(shù)上保持不錯水平。

　　業(yè)界認為，企業(yè)數(shù)字化的動力很強，大家都有降本增效的需求，他們能感受到各家公司在積極投入，不投入的企業(yè)經營效率可能就會跟不上。

　　“特別是一些企業(yè)招人越來越難，像江浙做榨菜的私人企業(yè)，一年做幾十萬元的榨菜生意，都在想著是不是買個機器人來切榨菜。”一位人士介紹，企業(yè)數(shù)字化需求很多，但都是場景化、碎片化的。

　　由此，各路玩家的業(yè)務領域已從安防拓展到園區(qū)、醫(yī)療、教育、工業(yè)、能源等各個領域數(shù)字化。

　　進一步觀察，由于政企數(shù)字化進入深水區(qū)，對供應商也提出新要求。“你必須懂用戶的業(yè)務。”一位人士打趣說，“如今用戶也是‘哪壺不開提哪壺’。你說監(jiān)控，他問你AI能不能搞?你說AI，他問你硬件是不是自研?你說自研，他又問你網絡能不能做?總之，你給用戶的解決方案，就不能有一個薄弱環(huán)節(jié)。早些年，只賣監(jiān)控就能掙錢的日子已經過去了。”

　　03

　　大模型落地物聯(lián)網不會很快有結果

　　“在給用戶提供的全量方案中，基于數(shù)據(jù)去做深層分析是現(xiàn)在的核心。”一位宇視技術人士稱，這也就必須提及今年爆火的大模型。不過，在AIoT行業(yè)，很多企業(yè)對大模型仍處于探索觀望階段——大模型在細分市場怎么用，需要業(yè)界進一步深入去研究，不會很快有結果。

　　“出于安全和其他很多方面的考慮，物聯(lián)網和互聯(lián)網還是有很大不同。”不久前胡揚忠表達了對大模型的看法，“我個人的判斷是，基于公網的、集中式的、在云中心有大型處理能力的情況下，超大模型有一定優(yōu)勢。但對于物聯(lián)網行業(yè)，我認為仍舊是云邊融合的模式，因為在很多封閉網絡，不太可能、也沒有必要去建超強的計算能力，軟硬一體模式至少在物聯(lián)網行業(yè)和大量的垂直市場上依然是主流。”

　　�？颠@里提到的軟硬一體模式，涉及其在2017年發(fā)布的AI Cloud。在一位業(yè)界資深人士看來，AI Cloud在技術上是一朵云，在商業(yè)上是一個生態(tài)。正因為最早悟到了安防市場“碎片化”的本質，�？底隽艘粋�開放平臺，上面聚攏了用戶或合作伙伴針對碎片化應用開發(fā)的算法。人們可以上傳照片或視頻，訓練出一個模型，就把這些場景盤活了。這也給�？档挠布�產品帶來溢價。

　　針對AI Cloud的模式，起初業(yè)界都在觀望。后來，大家發(fā)現(xiàn)“行業(yè)確實需要有這樣一個平臺”，合作伙伴可以在上面出售算法和解決方案，客戶可以應用這個生產力工具，降本增效。

　　“�？灯鸩皆�，也給其他企業(yè)在AI工程化上，把這條路的天花板打開了。”上述人士說。他預計，目前該平臺上吸納的合作伙伴數(shù)量可能在大幾萬，是其他企業(yè)的數(shù)個數(shù)量級，且伙伴的粘著度比較高。

　　�？岛鷵P忠也稱，如果不做AI，�？狄膊粫�有這些年收入的增長。

　　現(xiàn)在，針對大模型，海康稱已自建了數(shù)據(jù)中心，構建了千卡并行的訓練能力，面向智能安防的場景，訓練了百億級參數(shù)的大模型。多模態(tài)大模型已在AI開放平臺上上線，目前作用有二：一是在針對復雜場景下的視頻內容，提取的精確度提升了一個量級以上;二是數(shù)據(jù)標注的效率提升了一個量級。

　　�？捣Q，在AI領域，像他們這樣的公司并沒有能力、也不追求成為AI技術的領導者，“我們是一個技術的跟進者，重點是整合相關的各種技術而不只是AI技術，我們的重心在AI技術的落地上面。”

　　在AIoT領域，除了�？�，一些企業(yè)有的投入試水大模型，如商湯、宇視，有的則仍在觀望。

　　“我們肯定不會貿然投入，訓練大模型，首先要把服務器基礎資源，也就是‘路和橋’建好，而這不是一點小錢就能干的。每家公司都要掂量一下。”一位行業(yè)資深人士說。

　　數(shù)智前線獲悉，無論是華為、�？�、商湯，還是百度、阿里，對大模型技術在AIoT細分市場怎么用，還處于進一步深入研究、試水的狀態(tài)，目前未有定論。

　　業(yè)界也有較為一致的看法，即AI技術落地是一個漫長的過程，落地過程中有非常多困難要克服。市場急于看到大模型的落地結果，但業(yè)界認為這是一個長期的、持續(xù)的過程。幾位業(yè)界人士都提到了比爾蓋茨那句話——人們往往高估技術變革在3-5年內的影響，而低估了在10年甚至更長時間尺度上的影響。在AIoT領域，�？�、大華等大廠的態(tài)度都較為務實。

　　不過可以肯定的是，人工智能將會改變未來AIoT市場的版圖或產業(yè)鏈合作模式。正如一位大華資深人士坦承，從去年開始，有不少客戶會拿著業(yè)界的人工智能方案來詢問，說明用戶在這方面已經開始思考了。對人工智能的投入和戰(zhàn)略部署，將左右未來AIoT企業(yè)的增長空間。