中国科技企业如何避坑:十年7个技术方向,1/128,选择题全对
作者丨李福胜 历任宇视研发副总裁、技术服务副总裁
「纯科学」编者按:
中国科技企业宇视,十年间(2011-2021)在每一个技术的十字路口选对方向,营收增长20倍,在200个国家和地区赢取市场胜利。AIoT(人工智能、物联网)市场和技术风向变化快,探索风险大,宇视面对7个新技术方向、7个产业大坑,做对全部选择,1/128的概率。数字幸运背后是两点原因:1)坚持大势,真正的标准战略是在新技术出现的一开始就介入,即使是很小的技术优势都可能带来一个技术成为标准的事实;2)坚持测量,团队和带头人都是纯理性、看数据的判断逻辑。归根结底,是标准的胜利。
2022年10月14日是第53届“世界标准日”,国家标准化管理委员会将今年主题确定为“数字时代的标准化”。互联网、大数据、云计算、人工智能……数字化技术发展的速度之快、辐射范围之广、影响程度之深前所未有。中国的企业需要学会如何做国际标准,甚至是做国际标准组织,因此宇视的避坑经验、标准能力弥足珍贵。
目录
一、摄像机:模拟 vs IP
二、高清之路:960H/HD-SDI vs IP+图像压缩
三、图像压缩标准(MPEG1/2/4、M-JPEG、H.261、H.263、H.264、H.265、SVAC)
四、互联互通之:前端/DVR/NVR接入平台或NVR(IMOS/ SDK/ PSIA/ ONVIF/ GB/T28181)
五、互联互通之:平台互通,国标与省标的开创
六、软件行业定制化:一家全做 vs 去中心化+互补分工
七、应用标准之:智能、大数据
结语:简单最难
一、摄像机:模拟 vs IP
当时市场情况,模拟增速放缓但仍是市场份额大头:
2009在全国有能力生产各种摄像机的中小企业超过1000家,年生产各类监控摄像机1500多万台;中国市场上模拟摄像机的占有率高达95%,增长率16.5%在放缓(但与GDP比很高了),预计2010年10.1%,2011年8.6%。IMS调查,在2009年市场安装的摄像机类型中网络摄像机的占有率在0~5%之间,到2015年模拟监控市场的占比还是大于50%.......
早年每次年终规划都有一个固定议题:IP摄像机与模拟摄像机占比与行业技术发展趋势。从我们的角度,模拟快速收尾,最好明年就没人买了,但是实际上长尾效应蛮大。公司最后一次大规模讨论要不要做模拟产品,是2015年出海实际感受:安防领域中国走在世界前面,海外市场对模拟的需求量很大,要不要自研模拟产品?
决策逻辑:
1. 模拟已是后半场,不打后半场;
2. 宇视资源有限,聚焦IP。
宇视行动:
红海、低毛利、同质化、做不出特色,将有限的资源投入IPC(网络摄像机)/NVR(网络视频录像机)及配套方案,以IPC/NVR的上量为第一目标,到目前年出货近千万台,是成就公司能走到今天的基础。
二、高清之路:960H/HD-SDI vs IP+图像压缩
现在看来很简单,肯定选择第二条啊,在当时的条件下可不一定。
HD SDI(实时无压缩的高清广电级摄像机)于2009年推出后还成立了“HD-CCTV联盟”,成员:Comart、CSST、EverFocus、INFINOVA、DAHUA、Gennum(芯片厂家)、OVi和Stretch等,多是当时旗帜企业。HD-CCTV带来的最根本的好处,就是可以从当时大量的模拟视频监控方案中平滑升级到高清。这一点,最终用户、系统集成商、大量的模拟摄像机制造厂家都乐于接受。技术上与IP比有无损、低延时的绝对优势,某年在北京一重要客户处看到实际效果相当震撼。市场方面,深圳等地在大力推广HD SDI方案,甚至写入了地方规划中去。
2013年,960H(960×576(P)/960×480(N))摄像机是由Techwell和Sony共同定义和开发的一套准高清解决方案,相对传统的D1整体画面清晰度提升了30%,最大的好处是可以复用原来的BNC线缆。如果宇视选择从这里快速发力切入模拟市场,靠“精工制造”高品质产品收编众多模拟厂家和市场,看上去很正确。作者甚至是本技术的拥护者,有技术有市场,为啥宇视没做呢?
决策逻辑:
1. 相信IP自我演进的力量,IP终将统一世界;
2. 宇视资源有限,聚焦走IP路线。
宇视行动:
三、图像压缩标准(MPEG1/2/4、M-JPEG、H.261、H.263、H.264、H.265、SVAC)
研发:你们到底希望这个产品支持哪些算法?!
市场:都要!
研发:没这么多人投入,计划延后xx月行不行?!
市场:不行,已经xx出去了!
研发:那我们分B版本做,行吧?……
为啥要支持这么多算法呢:安防IP化进程太快,没有标准,然后各种标准都出来了,有客户喜好的原因,可能更多是各厂家都想把自己有别人无的特性引导入标书,最后大家都骑虎难下,只能尽量多做。
2010年中国图像编解码标准SVAC推出,成立了产业联盟,我们是联盟副理事长单位,我去交钱抱回了牌子。本标准联合国内40余家科研院所、高校、安防企业共同参与制定了第一个达到国际先进技术水平的创新型国家标准。
标准:SVAC国家标准(GB/T 25724-2010),2017年完成2.0修订;
芯片:2010年开始就有厂家积极投入,承诺模组很快就要出来了;
市场:几个相关部委联合设立了“公共安全SVAC国家标准应用推进工作组”,在全国十几个省份的100多个城市示范推广应用,其中广东为最,一度成为市场准入的门槛。面对市场压力宇视保持冷静——带来的客户价值、专利情况、芯片支撑情况是三个考虑的核心点。
决策逻辑:
1. 哪个标准更全球化,就选择哪个,坚定走全球化路线;
2. 反对伪创新,不能提高效率或降低成本的都是伪创新,不跟。
宇视行动:
做最优的H.264/H.265,对SVAC保持理论技术上跟进,尊重事实冷静避坑,虽然影响了我们广东等局部市场,但绝对成就大局。少量其他标准的在网设备由于稳定性、互通性不好,很快被主动或被动替换,H.264/H.265成为绝对主流。
纯科学评:这一段写得非常好。中国过去搞标准战略最后搞成了“非标准”的结果。都已经是国际上成为标谁了的技术,你又在此技术上另搞一套,技术上又并没有什么大的提升,以“爱国”和“民族”之名去强推,结果是搞成不标准。
四、互联互通之:前端/DVR/NVR接入平台或NVR(IMOS/ SDK/ PSIA/ ONVIF/ GB/T28181)
SDK接入是各个平台厂家的痛,中国摄像机/DVR/NVR厂家众多,有平台厂家也以兼容厂家SDK多为卖点,其实不增值,是整个行业的不得已而为之,解决要靠后来的国标GB/T28181-2011。另外两个选择是PSIA和ONVIF。
PSIA联盟:成立于2008年,2013年发展到60多个安防厂商和系统集成商会员:Inovonics、思科、泰科、海康、大华、Honeywell等知名品牌。
ONVIF联盟:2008年安讯士、博世、索尼发起,到2009年有103位会员:佳能、松下、三星、思科、西门子、INFINOVA、TI、海康、大华、YAAN(亚安)、朗驰、Honeywell、Milestone、NICE、Pelco、中兴等。
ONVIF视频方向的安防企业偏多,PSIA传统门禁类厂家偏多,头牌的安防企业不乏都押两个联盟;宇视做ONVIF也有一定偶然,一个项目要选型测试,研发团队攻关突击通过测试。2013年宇视加入ONVIF联盟提前为进入国际市场做准备,全系列产品支持。
决策逻辑:
1. 走国际化路线;
2. 走人多的路。
宇视行动:
五、互联互通之:平台互通,国标与省标的开创
这是我们最初进入安防领域的行业背景,拿着独创的IMOS操作系统,全IP化、开放、互联、NGN、直存、组播解决方案,陆续交付全行业乃至世界最大的并发视频系统:平安抚顺、平安福田、平安杭州……惊艳整个行业。由于没有行业标准,为解决与第三方的摄像机/DVR/NVR/平台互通,只能通过编码器、SDK接入、解码插件的方案,存在复杂、繁琐、易变、各家维护界面不清等不足。
“标准化”是这个时代的最强烈呼声,先说结果:2011年,GB/T28181发布实施后,国家研究院所组织标准符合性检测,把中国的安防行业推向了一个全新的高度。这个标准对安防行业的重要性怎么样评价都不为过,以此标准建立的视频安防大联网从区县到覆盖全国,宇视负责的部分省级平台十年里在部里月度考核中常年第一,最差第三。
结果和意义伟大,但过程很痛苦。中国各级政府、行业、企事业对标准的重视程度极高,各部门都看到安防行业严重缺乏标准,且深受其苦,于是都组织厂家开发安防标准,首要矛盾是互联互通标准,要解决不同厂家的产品如何能够组合在一起实现需要的功能。从2007年加入浙江地方标准《DB33 629》系列标准起草开始,宇视前后参与数十个不同部门/客户组织的安防行业标准起草,仅2012前发布实施的重要标准部分摘录如下:
GB/T 25724-2010 公共安全视频监控数字视音频编解码技术要求;
GB/T 28181-2011 公共安全视频监控联网系统信息传输、交换、控制技术要求;
GB/T 29315-2012 中小学、幼儿园安全技术防范系统要求;
GA/T 669.1~10-2009 《城市监控报警联网系统技术标准》;
运营商的全球眼、千里眼;
电力系统的国网与南网标准;
浙江省地方标准:DB33_T 629.1-5跨区域视频监控联网共享技术规范.(2007);
陕西省地方标准:DB61/T 525-2011视频监控联网共享系统技术规范;
……
每一个标准,几乎都是一套不相容的架构、协议、消息、流程,且来头都很大,对应的市场空间也很大,做与不做、什么时候在产品方案中实现,考验着公司的预判和定力。都做人力支撑不了,都不做市场有门槛,平衡点在哪里?
决策逻辑:
1. 相信国标会统一;
2. 相信浙江企业的实力,会把浙江的DB33推成国标。
宇视行动:
六、软件行业定制化:一家全做 vs 去中心化+互补分工
研发驻场,客户要啥就做啥。在全国省市视频联网共享平台建设期,客户和专家热情高涨但目标模糊,要边做边想。只要市场需要,就安排一批研发现场按客户要求开发,先占领平台以求圈地,理由是省市平台是至高点,先取势后求实地。
现实中需求的边界不清楚、客户多提需求,后果是项目投入不断、验收难、回款难。
几年下来发现,占领制高点与最后能不能落实地关系不是太大,最后落得一堆难以维护的定制版本、投入产出比微小。宇视在向城市AIoT进攻的过程中,定下去中心化与平等互补两个原则:
- 去中心化,平等互补。尊重商业逻辑,为了生态的良性发展,明确哪些做,哪些不做。
- 长期主义,生态思维。宇视坚守定位,代码开源,丰富的业务联合专业的SaaS公司,分工合作。
决策逻辑:
1. 难以复制的不做,再好再炫都不做;
2. 需求的确定性,决定了交付的确定性,选择可以交付的去做。
宇视行动:
七、应用标准之:智能、大数据
我们为啥一直说“AI落地难、工程化属性强、要结合实际应用场景去解决具体的问题”?其实不难理解:到目前为止没有一个通用的AI算法/产品能够完全认知自然世界和人类建立起来的规则,人类的天才大师都做不到更何况机器;且还有很多问题是用计算机不可计算的。
看一个例子:2018年11月底热搜:董小姐在宁波行人闯红灯被抓怕。实际上是公交车上的董小姐大头像广告过斑马线时被误判。
图 AI的工程化、场景化属性(微博截图)
那摄像机误拍的原因是啥呢,是产品差、算法不行、还是其他啥?
1. 摄像机看过去人是一个平面,在动,说明是活的。只要是一定大小、在动的、人头就会被抓拍。车上的大照片,与人轮滑、骑车过去闯红灯,从相机上看是完全一样的。当然如果是抓井盖、车轮就不对了,一个不动,不是人头。
2. 在这种场景,没有办法做活体检测。可能能够有改善的就是用双目,能够知道是个立体的人,不是一个平面照片。但是如果有人拉着一个人体模特就又不行了。还有就是做人体关节运动,但是对骑车、轮滑的人,又不行了。
3. 用拌线方向也不行,其本质是对某一个方向的违规行为不做检测。
再说一个例子:拌线及移动侦测是AI中最常被提及和最早实现的一类AI应用,要解决的问题很简单:在圈定的场景里面,有移动物体/人就报警,比如不该有动物、人的空间里/围墙上。
人类看到要判定有没有要报警的东西很容易,但是对AI来说就难了,要处理好该报警的不能漏报,不该报警的不要误报。人走过去了要报警,人的影子过来了要不要报警?人披着衣服戴着头套呢?人蹲着爬着过去呢?动物过去呢?有个虫子在镜头前爬呢?地面水潭反光呢?花弄影呢…….?
还有像打架报警,啥叫打架能定义清楚吗?
这样的例子很多,其实归根到底就一点:不能通过数学无歧义定义的东西,AI处理不了的,哪怕是个概率也要明确给出阈值在哪里,如果想让AI看着办就不靠谱了。
从这个角度,就很容易理解为啥AI最成熟的应用是智能交通行业的车辆管理上:车牌的字、大小、颜色是确定的,双黄线、单黄线、实线、路口有几个车道是确定的,如何走和停的规则是确定的,相机所处位置及视场内抓拍的范围是可以确定的,唯一的不确定因素“光照”通过补光灯也让其变确定等等,通过这个努力,抓拍率、识别率准确性可超99%。原因是这些场景的影响因素都固化下来了,这就是AI的场景工程化过程。
那能不能用同样的设备来治理骑车戴头盔?还不行,有不同的不确定因素,所以不准。
再说大数据。
AI结构化、各种传感器、智能终端的大量使用,把模拟的物理世界和人类活动变为了计算机可以理解的数据,由于量太大超越了人的处理能力,而借助机器海量存储、不知疲倦的高速运算,可发现蛮多以前无法掌握的数据之间的关系,希望把握一种新关系就把握了新的定理,然后就能够预知结果。这就像地下埋藏的矿,与实物矿不同的是它的种类和数量不断在增加,好多当下还不知道用处数据,明天也许就知道了。从这个角度上讲就容易理解大数据的根本性问题所在:数据产权、数据安全性、大数据运营模式何在;也能够理解为啥国家会颁布《中华人民共和国数据安全法》。
对套牌车的治理,应该是大数据在行业内最早成功的应用,当两个相同车牌在不可能的时间内出现在不同的地方,拦下2辆车,一定有一个是有问题的,准确率50%。逻辑很简单,但靠人只能一种场景能够做到,两个车牌号一样的车停在一起了。
很多大数据的应用逻辑与这个很相似,面对海量数据,如果你都不知道要找啥时,再多的数据+机器都没用。对行业的理解、可以用哪些数据、通过怎么样的逻辑去发现、求证、解决什么问题一定是行业专家的特长,机器和懂得用机器的大数据工程师只是辅助。最近听一做了20多年的大数据行业专家讲课,刷新了认知:所有高大上的大数据项目基本都亏本。
前面说了很多AI、大数据的局限,但是要充分看到它们给这个行业带来的深刻改变,加上云技术,把低端的安防行业一下拔高到时代技术的最前缘,让满足温饱后的第一需求“安全”的从业者们高大上起来,赞美之词太多就不再赘述。在这火热的大潮中,尤其要保持冷静,对应产品/解决方案一定要做,但是从哪里开始、做什么、怎么做?
决策逻辑:
1. 智能必须跨越工程化的鸿沟,这条路很苦,急不得;
2. 大数据可以跟,但数据模型和业务模型必须标准化,绝对不要走到集成商的角色上去。
宇视行动:
踏踏实实一个个场景做,成熟一个推广一个。
结语:简单最难
做科技类企业,变化太快,变量太多,尤其是在最近十余年技术大发展的安防行业,能活下来就算幸运儿,宇视很幸运。达成共识后强大的执行力,看见新技术新市场扑上去,是宇视组织的辨识度。做加法相对容易,做减法聚焦最难;企业的顶级能力是通过创新发现新赛道,但创新容易导致多部门盲目出击。
宇视基本避开了行业和技术演进的一系列大坑,2021年是宇视成立十周年。在中国安防发展40多年的历史上,宇视不是最早出发的,也不是最大的,更不是占尽天时地利的真命天子。反而在成立伊始,就迎来了行业集中度提升这个非常难受的节点。10年营收增长超过20倍,在绝地生长出的宇视,面对着围追堵截的环境,硬是做出了视频监控全球第四、中国第三的成绩单,而且未来十年AIoT的行军道路依旧清晰。
把自己的选择变简单最难,共勉。
纯科学评:作者李福胜就任宇视技术服务部之前,为宇视研发副总裁,有近20年的研发和管理经验;本文并由管蓓、李聪廷等研发技术专家审核,以确保信息准确可靠。其实整篇是可以总结出统一决策逻辑的:走标准化方向。