我問楊帆，從微軟到商湯，做安防幾年來，最大的收穫是什麼？

他說，是對於這個行業看法的轉變，是真正意識到自己在做一件偉大的事兒。

態度轉變的原點在於一條微信信息，大概內容是一位民警發布了一條視頻朋友圈，商湯的AI安防產品幫助他們找到了一位失蹤老人，一家人抱在一起痛哭流涕。

「我真的連續看了好幾遍，而後欣慰又有些小自豪地笑了。」

用他的話說，沒人會注意到自己之外的任何大小事，一切好像自然的發生了，但當這些事發生在自己身上時，就能體會個中痛楚。

人們所知道的安防，更多的是抓逃、是防恐；當我們目睹一個個孩子、老人因為丟失，失去父母、子女，最終家庭崩散而無計可施時，安防的角色興許就可以得到一次善意的轉換。

商湯安防邏輯

畢業於清華大學電子工程系的楊帆，是位學術與工程能力兼具的全才。

他碩士畢業後直接入職微軟亞洲研究院，負責AI、AR等圖形學相關技術的工程落地，一干便是八年；後來，其與湯曉鷗教授等人一道，創立了商湯科技。

身為聯合創始人，楊帆的主要職責是幫助商湯打造完整的工程技術體系，讓頂尖的技術變成可靠的產品，並創造足夠大的價值。

提起商湯，CV從業者們應該都不會陌生，作為目前市場上規模最大、估值最高的AI獨角獸，它依靠大量專業人才，短短四年時間便推動眾多原創AI技術在安防等行業落地開花。

與大多競逐者稍顯不同的是，商湯在安防市場正在走一條小眾且難行的路：在行業大部分玩家往『前』走，做邊緣的背景下，商湯卻集中兵力大舉向『後』，做城市級視覺中樞平台。

隨著各行各業的計算業務越來越複雜，對速度的要求越來越高，雲計算應運而生。但云計算的使用，要求將計算所需數據全部通過網路傳送至數據中心。

這種方式不僅會消耗大量的網路資源，傳輸過程也會耗費大量時間，高延遲、高能耗、網路擁塞、低可靠性等問題便會出現。

然而市場上多數AI解決方案均把智能分析放在雲端，這時引入新的計算方式迫在眉睫。由此，行業人士普遍認為，將人工智慧算力注入到邊緣將是大勢所趨。

邊緣計算包含了邊緣節點和邊緣域功能，通過統一調度IPC、NVR等分散式的智能設備資源，在數據源頭就近提供以視頻為核心感知數據，實時預處理、存與傳等服務，在提升業務敏捷性、實時性和系統可靠性同時，分攤海量數據給中心節點帶來的並發壓力。

就此邏輯解釋，楊帆首先肯定了邊緣計算帶來的實際價值，並表示商湯也會投入小部分精力部署前端；同時他也解釋了商湯安防為何要「別具一格」積極向『後』進軍。

首先是基因。

在楊帆的認知里，基因是一個動物、一家公司、一個國家甚至一個星球的靈魂；雄獅的基因善於陸地奔跑，它跑得再快不可下水捕魚；虎鯊的基因善於水下追逐，它游得再猛也不可上岸獵食。

同理，商湯的基因在於平台，它成立之初的定位就是做一家AI平台公司，要讓AI成為一個可以長期保有價值的技術，而不是轉瞬即逝的風口。

此前，行業內秘而不宣地將一眾CV公司大致分為兩類：一類做 「重」，一步一步由點及面，做軟硬一體化，如此易於活下去，但擴展速度有限；一類做「輕」，自上而下先面後點，聚焦視頻中樞平台，如此利於擴大規模，但變現周期較長。

「今天的AI安防賽道，每一家公司的戰略打法都不盡相同，但大家的模式都是『重模式』，只是「重」的方向不同罷了。」楊帆反駁道。

有些公司從端到邊到雲，通過軟硬一體化戰略提供行業整體解決方案，『重』在供應鏈，後期會慢慢朝著一家技術型生產企業方向行進；商湯的『重』，在於雲中心，基於頂層設計做服務。

「未來商湯的產品形態滿足行業的商業模式及市場規律的同時，也會給自身留有一定的戰略空間，但核心價值一定不會變，那就是軟體價值。」

他始終認為，企業發展壯大後，在面對產業蛋糕誘惑時，需根據基因優勢，守住定位所在，不然雄獅會溺亡，虎鯊也會衰竭。

其次是行業。

在採訪過程中，楊帆不止一次提到了AI安防工作的五大過程：採集、傳輸、存儲、分析、反饋。

在AI尚未融入安防市場之前，這個行業的採集、傳輸、存儲過程已經進化得足夠優秀。包括各種高清攝像頭的不斷迭代，4G的全面普及，雲計算、數據湖的全方位部署等等。

這些技術的演進與應用使得前面三大過程已經形成產品方案，從而也帶動了行業的飛速進步，並在短短十幾年時間內便讓中國安防屹立世界之巔。

「可惜的是，「分析」、「反饋」這兩大環節卻未能在過去十多年中得到實質性發展，導致這一領域的產業信息化沒有真正完成閉環價值的提供。」

分析是對於前端IPC採集的數據真正具備自動化價值提煉的能力；反饋是指擁有基礎提煉能力之後，再結合用戶需求，形成應用生態，能夠真正給客戶帶來價值。

楊帆篤信，對於後面兩個環節的補強便是商湯發力安防的機會點所在，商湯也會竭盡全力對一個成熟行業的不成熟環節進行商業化重構。

最後是大勢。

商湯志不在安防樣板區域，志在城市級視頻分析管理中心。

中國城市化進程加速已成現實，未來會出現以珠三角、長三角、京津冀為代表的巨型城市網路，而隨之出現的便是對於超大規模城市視頻分析管理及綜合治理的實際需求。

對於所有從業者來說，這是一個全新的課題及難題。

以一個城市級項目為例，將1萬路攝像頭（保守估計）連接在一起，每路攝像頭每天抓拍量3000張（保守估計），每天系統需要處理3000萬張人臉，如果後期需要存儲100天，也就是30億張人臉。

此背景下，如果用戶想做一人一檔，這對於技術的挑戰遠遠不是一個幾千人的門禁可以比較的。

「團隊人才的上限就是一家公司業務能力的上限，目前商湯是全行業內唯一一家能夠做到兩萬路且已經落地應用的廠商。」

楊帆告訴雷鋒網，做城市級基於數萬路的視頻分析系統的難度之高不可想像，它的出世並非一朝一夕之功，需要AI領域眾多頂尖人才的持續努力，並針對演算法做大量優化、平衡才可以做到。

「基於商湯已經建立的系統性產學研體系，眼下，相同的搜索條件下，商湯演算法的實現對於算力的要求只需頂尖友商最好產品的1/10。」

商湯安防之道

分析完市場切實所需及商湯戰略打法之後，接下來需要談談商湯為安防市場帶來了哪些實際能力與產品。

從演算法層面出發，眼下他們有兩大技術突破值得一談：一是演算法增量訓練系統；二是長尾演算法。

演算法增量訓練系統的過人之處在於其可以不斷進行自我訓練學習。隨著用戶數據的不斷積累，該系統能夠針對海量數據自學習，從而為用戶反饋更好結果。

換句話說，未來該系統部分功能的實現或夯實，不需要傳統式地數據標註、餵養，演算法能夠智能地自我學習、自我成長，反哺自身再利用，形成閉環。

至於長尾演算法，它的強項在於能夠將演算法產生過程工具化、標準化，以此降低單一演算法的產生成本。

通常，一個城市級項目中會包含千奇百怪的若干場景，有些場景會比較小眾且多元，比如檢測路邊井蓋是否合攏、垃圾桶是否損壞等等。

以往，針對這些各式各樣的小微需求，用戶會尋找一些專門的演算法公司去解決這些問題，費時費力費錢且效果不佳。

而通過長尾演算法加持的商湯AI系統，在著力解決「人」、「車」的基礎上，系統還能夠快速、標準化地生產一套新演算法。

也就是說，商湯提供給用戶的系統中已經包含了幾十種演算法，而且後期還能夠根據用戶所需自動生成、迭代各種演算法，從而幫助用戶快速、有效、降本地解決各類問題。

「未來AI賽道的比拼，一定不是單一演算法技術能力的競逐，而是技術創新體系能力的比較。」楊帆說道。

值得一提的是，在頂尖人才及眾多原創技術的助力下，今天的商湯安防已經碩果累累。

眼下，商湯的安防業務已經覆蓋了全國30多個省，參與了總計超過十萬路大規模的城市級視頻分析系統的建設。

另外，就產品層面而言，商湯的AI安防產品矩陣也已成型。包括2018年全新發布的SenseFoundry方舟城市級視覺開放平台、已經投入實戰的SenseFace人臉布控實戰平台等等。

以SenseFoundry方舟城市級視覺開放平台為例，它主要應用於超大規模化系統下、城市級公共安全（平安城市、雪亮工程、智慧城市、城市大腦等）與保障領域。

它具備超大容量、超高性能、高可用性、高開放度以及自我衍進五大特點，可以支撐業務系統實現萬路及以上監控視頻實時黑名單布控與軌跡還原，支持十億級靜態人臉大庫檢索，千億級別全量人像熱數據任意時空秒級檢索。

至於前端，商湯近日也發布了包括SenseDLC嵌入式人像識別SDK。

楊帆說，通過實踐發現，較多區域由於攝像頭數量和布置等問題較難有效做到清晰的人臉抓拍，且單一的人臉識別會遇到諸多干擾，比如髮型、胖瘦、年紀、表情等變化及口罩、眼鏡、圍巾等遮擋都會影響人臉識別準確率。

為了解決這些行業痛點問題，商湯科技推出SenseDLC嵌入式人像識別SDK軟體，可以同時檢測出視頻中的人臉和人體，並自動進行關聯匹配。

它可賦能安防攝像機、NVR、人臉門禁等產品，能夠獲取比單獨人臉識別演算法更多樣的抓拍識別結果及結構化數據，通過這些數據可以更加完整描繪出嫌疑人移動軌跡，為建設和諧社會提供一張安全、可靠的智能防護網。

商湯安防價值

不難發現，商湯在安防市場耕耘始終遵循一個邏輯：技術立身、服務立命。

受訪的短短兩個小時間裡，楊帆不止十次提到了原創技術的重要性。

與此同時，過去一段時間，行業內一直有一種相悖的聲音暢行：技術「點到為止」論。他們認為，基於安防行業自身天然的高試錯率，小數點後的演算法精度數量級提升對於項目的最終歸屬沒有大的改變。

這些觀點的出現對於在原創技術上「錙銖必較」的商湯來說，無疑是一大否定。

「原創技術是條「不歸路」，從0到1容易，但技術的發展永遠是正向無限的，」楊帆顯然毫不贊同上述說法。

他認為，AI在動態人臉上的識別應用尚有很大進步空間，至於整個智慧城市，一切才剛剛開始。

隨著場景的逐步多元，其對演算法精度要求之高、演算法廣度要求之多勢必讓人咂舌，基於背景知識的圖像內容描述，挑戰都非常巨大。

安防行業未來的比拼，一定是核心技術的比拼，誰能滿足更多場景的實際需求，誰就能在這場競逐中走到最後。如果此時只是準備現有場景且剛剛達標的技術儲備，未來在這個市場比拼中會比較被動。

與此同時，楊帆還通過雷鋒網分享了他對於AI技術型公司如何在安防行業更好走下去的三點看法。

一要更好理解行業本身的運作模式。對於技術型公司而言，不可只往技術端走，不往客戶端走。

這一點看似老生常談，但實際能夠貫徹執行的公司少之又少，每一個行業都有其自身運行法則及內在規律，如何更好理解用戶需求才是重中之重。

二是技術才是為各個行業帶來革新的絕佳武器。如果只往客戶端走，或者輕視了技術端，那麼後期被對手追上、趕超只是時間問題，如此這家技術型公司也就沒有了存在的價值和必要。

而這就考驗一家公司的產品化能力，如何能夠更快更好地將技術創新與用戶需求相互結合是每一家技術型創業公司的必修課。

三是需要學會揚長避短。每個行業中的每個玩家都有自己的優勢長處；與此同時，市場化比拼較為綜合，在這個過程中，需要一邊打仗一邊調整，儘可能地發揮出自身最大的價值，而非跟風調整。

他舉例，正如安防行業內近期熱議的『軟體定義』命題，孰對孰錯？

其實通過已經非常成熟的手機、IT等行業的發展就可發現，有大量的公司，通過軟體掙錢，通過硬體掙錢，通過服務掙錢。

也就是說，無論是做軟體還是做硬體，每一家公司都會有自己的生存空間，最終還是要看自身能夠為用戶提供多少價值與服務。

在高速行進的AI安防賽道，傳統安防公司會不停地強調客戶服務，同時發展技術能力；技術型公司則要一方面講技術，一方面緊緊貼住用戶。誰能先抵達技術與用戶交叉的中點，誰就贏得了這場戰役的勝利。

商湯安防未來

「商湯戰略進入安防行業的那一天起，我給自己定下的第一個小目標是要在安防的一個細分領域做到當之無愧的第一。今天，在做大規模視頻分析系統這件事上，無論是從品牌影響力還是實際落地角度，商湯已經是國內做得最好的企業，沒有之一。」楊帆自信地表示。

與此同時，他還補充，在做AI安防這件事上，壓力很大，誠惶誠恐，後期商湯會一直敬畏行業，加強合作，尋求更多對行業有深入理解的人才加入，以持續創新。

「ToB行業發展到最後一定要分工合作。」

他解釋，任何行業發展初期，產業格局未定時，所有人都會蜂擁而上爭奪地盤，哪怕不擅長的領域，也要拚命多做，在這個過程中，大家比拼的是技術差異化；

到了發展中後期，格局相對確定之後，大家比拼的則是精細化運營，如何持續降低成本，追求利潤最大化將成為行業主題，而到了這個階段，強強合作的佔比會越來越大。

至於技術提供商與行業巨頭之間合作從來都是不歡而散的結局，楊帆也給出了他的看法。

「這是任何一家公司發展都會經歷的過程，也是合作的一部分。」

合作之初，巨無霸企業需要技術和市場；創業公司需要現金及名氣，這是共贏的結局。慢慢地，巨無霸公司通過自身學習也具備了某些技術能力，可能選擇中斷合作，未來，再到達一定程度的時候雙方可能又重新合作。

對於技術型創業公司來說，能否在合作期加強自身壁壘是重中之重，也是未來能否活下去的關鍵要素。

「商業戰場是殘酷的，從來只有利益與市場，合作是為了更好的達成目標。」

採訪最後，對於他所領導的商湯安防團隊，我問，如果滿分100分，你給自己打多少分？「75分吧。」

他說，做安防挑戰很大，每個人都在拚命奔跑，目前我跑得還不夠快，未來還得思考如何才能跑得更快一些。

其實，於雷鋒網看來，就安防行業而言，商湯等AI獨角獸已經做得足夠優秀，他們所代表的不僅僅是技術的原創與頂尖，更多的是對各個產業的賦能與重塑。

從某種意義上來說，對於AI，商湯等公司已非歷史的參與者，他們自己就是歷史。