对话澎思科技:半年融资三轮小而美的AI安防公司如何虎口夺食? 2019-06-09

  在已经有海大宇各据三角形一边,CV四小龙分食算法市场的AI+安防行业中,一片星光璀璨。面对广阔的市场,谋生存易,但想脱颖而出却难之又难。

  就在今天早晨,专注于提供软硬一体化综合解决方案的AI安防企业澎思科技正式宣布获得了来自360、富士康等产业资本联合投资A轮1.5亿元融资。

  在今天的澎思科技A轮融资暨战略沟通会上,智东西与少数几家媒体与澎思科技创始人兼CEO马原进行了深入沟通,探讨了他对于澎思科技打法战略的思考,以及对AI安防行业发展的认知。

  在他看来,创业一定要在同时具备高频与刚需两大特色的第一象限中创业,而快则是企业活下去的一大重要因素,当前安防行业已经走过了以商汤为代表的CV四小龙从平台型技术出发,赋能各个行业的第一阶段,而在第二阶段中,面向垂直领域打穿是这一时期最显著的特点。

  成立于2018年9月的的澎思科技,是一家专注于计算机视觉和物联网技术,提供AI+IoT全产业链的技术和软硬件产品一体化综合解决方案AI安防公司。

  当前他们主要聚焦在AI+安防赛道上,已经完成从端到端、软硬件到算法的全系列自研产品体系搭建,此外澎思科技还表示,当前他们已经针对公共安全领域各类业务场景推出成熟、可落地的行业解决方案,并在部分城市开始落地,形成商业化闭环。

  在完成了此次由360、富士康等产业资本联合投资的A轮1.5亿元融资后,澎思科技表示,此轮融资将用于继续夯实算法、软硬件产品研发,打造更丰富的产品线,针对智能安防、智能制造等垂直行业进行全系列的产品布局。

  同时,澎思科技也将通过北京和新加坡研究院加强技术储备,发掘更多AI技术与各类垂直行业场景的落地结合点,适时切入新的赛道。

  2018年9月,澎思科技刚一成立就获得洪泰基金领投的千万级别天使轮融资。2019年1月,澎思科技又完成数千万级Pre-A轮融资,由IDG资本领投,高捷资本、上古资本、洪泰基金跟投。时隔三月,澎思科技的第三轮融资已经完成。

  那么何为第一象限?以需求与频率为两个维度来划分,同时满足高频+刚需两个特性的就是处在第一象限的行业。

  马原看来,在这种领域创业成功的机会是最大的,AI+安防,就正好满足了这一特性,一方面从中科院到旷视大家都已经将这个市场造起来,政府层面来说,对它的接受度已经很高,同时也有相关的预算。

  在这里,马原给我们讲了一个案例,当年轰动一时的周克华案件,南京跑了199T的视频,然后把整个南京警校的人全部拉来看视频,看了一个半月,才找出来几个视频中的周克华。也是从那一刻开始,国家开始在2011年正式建立这个图侦识别侦查部门。这对于行业来说,也是一大促进。

  成立仅仅半年,澎思科技的人员数目就已经达到了一百三十多个,与此同时澎思还将360、富士康以及包括公安部、北京公安、江苏公安、湖北等各地的十几个公安部门在内的百余个客户收入囊中,将多个行业解决方案在全国50多个城市落地。

  在业务部署上,澎思则形成了括AI+公共安全、AI+智慧社区、AI+智慧园区、AI+智能交通、AI+智能制造等五大行业具体16个细分场景的解决方案。

  针对澎思科技的这种快速打法以及行业多覆盖,智东西提出疑惑,以当前澎思科技前100多个人的规模,覆盖五大行业若干细分场景,是否会出现不够深入的情况?

  马原对此表示,澎思目前“还是专注在安防这个行业,只是安防里面比较碎片化。其实通用技术是通的,只是应用模式不一样。”

  “比如同样的人脸识别,在公安那儿看到你,我要抓你。放到迎宾那个地方,看到你,我要欢迎你。放到爷爷奶奶那儿,你又来接你的孙子来了,技术是一样的,应用模式不一样,应用模式一改就OK,所以目前我们还专注在安防这个行业,还没有扩到医疗、语音这些领域。”

  作为一家成立不过七个月却已经获得了三轮融资的AI安防企业CEO,马原可以算得上是这个领域中不折不扣的老人。

  早在去年9月正式成立澎思科技之前,马原就已经于十年前在中科院VIOT(智能视觉物联网)实验室中承担起了海量视频综合利用集成与示范应用的省级课题,后来他还相继在无锡中科院物联网研究发展中心以及旷视科技主导过多个相关的项目。

  此外,毕业于西安电子科技大学的马原,还是国内第一批人工智能专业——智能科学与技术专业毕业生。

  根据在行业内打拼多年的经验,马原认为当前AI的商业化已经走到了第二阶段。

  所谓第一阶段,在他看来可以简单概括为AI+行业。这一时期的创业公司们会先锚准特定的某一个或多个AI技术,先将技术打磨成型,变成一个技术平台,然后才会考虑为技术寻找可应用的行业。

  以CV四小龙为代表的企业在这一期间崭露头角,他们都是AI平台型的企业,提供以计算机视觉为代表的人工智能技术,然后将其赋能各个行业。而那时候一个用户要将一个项目落地,可能需要旷世、商汤的算法,还要海康、大华的摄像头,然后需要浪潮、华为的服务器,最后还要找个第三方公司做个平台,拼一个东西出来。

  但是这种靠多个组织一起协同的效率,在马原看来一定是不如一个组织来的效率高的。

  与之相对应的是主打行业+AI的第二阶段的AI创企,这些企业呈现出的一个最显著的特点就是垂直。大家会先选定某一个垂直领域,然后发现AI的在其中的实际应用价值之后,用不同的AI工具以及硬件产品组合形成一个服务来赋能给行业。

  大家的服务模式从最初的拿锤子找钉子,然后不停的再造锤子,变成现在的针对问题与需求打包解决。相应的,第二阶段的公司也会更辛苦一些。

  所以,马原提到,澎思科技的最大特点就是全自研的、全栈的计算机识别技术,以及全新的软硬件产品,提供直接面向场景的解决方案。

  不过一般来说,想要将一个行业的某个痛点解决掉,一般来说仅仅依靠AI技术是不太现实的,针对智东西的这一疑问,马原回应称,澎思科技在项目选择的时候,大部分还是会选择基于AI生长出来的业务系统。在实践中,他们会对实际情况进行切分,“如果有项目的部分,就回到项目那里,如果产品线,就保持产品线,相对进行剥离。什么叫方案?方案就是产品的组合嘛。产品是独立标准化的,方案可能是各种产品的组合。”

  此外,马原补充企业能够拥有良好的行研能力,深入调查目标行业的痛点与需求就变得非常重要。

  以与富士康的合作为例,富士康一直号称在峰值时有100万的员工,一个产线上有几千人,但后来他们就发现这100万的员工很难管理。

  比如说,他们装了很多海康的监控,但是那些监控不是智能的,其实没法看,一旦没人盯着监控,就会有人偷懒,导致富士康自己无法精确统计这个产量到底需要多少人。甚至在需要人手的时候,还会出现业务负责人与产线主管之间一千、两千、一千五的讨价还价,而不是完全根据产量来判断。

  后来,澎思科技在富士康的产线上重新布了一批摄像头,平均每管理两千人用一百个摄像头。通过一套现场人流价值可视化系统,来对每一个进入厂区上下班的工人每天打分,判断他到底什么时候是在工作,什么时候是在偷懒。

  1、大陆。主要是以中科院、清华大学为主,这里最大的特点就是中科院是一个大帽子,下面全是个体户,人也全散了出去,养成了一大批中科系小公司。

  2、香港。汤晓鸥老师对AI最大的贡献之一在于,他把整个香港地区团结住了,汤老师手下有不少学生,汤老师把这些学生团结在一起,形成了一个很大科研实力。

  3、新加坡。马原前老板李子青就是南洋理工出身的,另外包括当前澎思科技新加坡负责人申省梅老师,他们在新加坡形成了最后一块华人AI圈。

  马原看来,当前国内的AI已经炒得有点儿过热了,稍微会点儿东西的人就能成为一个AI的工程师,拿几百万年薪,但是在新加坡氛围会稍微纯净一些、简单一些。而对于企业来说,一旦错过了这里,就要去台湾、美国挖人,成本会非常之高。此外,在新加坡如果要建AI实验室,政府能出50%资助,这个支持力度在国内也是不敢想象的。

  因此,日前澎思科技宣布引入全球计算机视觉与深度学习领域顶级科学家申省梅任首席科学家,并成立新加坡研究院。

  作为目前计算机科学和人工智能领域鲜有的华人女性科学家,从1991年、1992年开始就负责松下在新加坡的研究院,从早期的MEGP-4、视频编解码再到当前的模式识别、机器视觉她全数都有涉猎,仅仅专利就300多项。

  此外,申省梅拥有人脸检测和识别、行人检测和跟踪、行人再识别、车辆识别、自动驾驶、驾驶员行为检测、移动操作机器人等全栈技术能力,技术面横跨计算机视觉多个应用研究领域。

  最重要的是,申省梅作为前松下在新加坡的离岸研发中心,每年都要交付完整的可交付的商业化的技术成果,总部才会继续提供经费支持,因此团队已经被训练的非常市场化。

  而未来,马原表示,将会把新加坡研究院的人数从当前的二三十人在三年时间里扩张到一百人。

  马原表示“无论是在AI安防行业这条主航道,还是做技术边界的延展进入其它垂直行业,澎思科技都将坚持行业+AI的策略。”在传统行业智能化变革的新时期,澎思科技要进一步深扎到垂直行业中。

  而目前来看,无论是澎思科技还是第二波AI商业化浪潮中的其他企业,只有能够针对用户需求深挖场景,了解行业里的问题、痛点,回归到行业本质,然后针对问题提出解决办法,重视应用落地,陪伴行业和客户共同成长,才能获得长久的生存资格。

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