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安防的「創新與窘境」

2020-06-04
來源:與非網
關鍵詞: 安防 AI

時代不同了,玩法也不同。就像前浪看不上后浪,永遠覺得一代不如一代。

 

安防這一行,自 2017 年安博會之后,幾乎進入了停滯期。


格局無變化,技術無突破,產品無創新……


反觀互聯網行業,雖然流量紅利期已過,「To C 已死」的說法也層出不窮。但抖音、拼多多這類產品的異軍突起,讓互聯網格局再度發生變數。


一個到處是紅海的市場,創新卻生生不息,新公司無時無刻不在挑戰巨頭的地位。


而一個碎片化、充滿長尾機會的行業,卻直接走向停滯。


想當年,海大宇也像拼多多、抖音一樣,從邊緣市場一躍而起。


是什么讓當下的安防行業陷入了這一泥潭?


格局和眼界。


巨頭在 10 年前驗證成功的模式,已經烙在了每一位安防人心中,讓很多人以為,今天要做好企業,仍舊得走他們的路徑。這個固有認知,像座大山一樣,阻隔了從業者的格局和眼界。


何為格局?格局感強的企業,初級狀態是順勢而為,高級狀態則是順勢借力。


我們知道新型科技公司往往可以借助“VC+Marketing”的力量,迅速形成規模效應,而傳統中小安防企業,仍舊靠項目 Sales 模式挨家挨戶做地推,面對 VC 時,也無法講出一個好故事去融資,卻美名曰我可以自給自足,我比較低調務實。


長期停留在小打小鬧狀態,局限在靠一筆筆買賣為生的惡性循環中。


或許碎片化的需求,只允許行業這樣做,但新基建大潮來臨,混合云兼并本地碎片化服務的趨勢愈發明顯,企業又該如何調整戰略?


格局和眼界的局限,同樣讓其無法站在制高點往遠看。


不少安防企業的問題,是即便站在了制高點,也不敢往外看。


安防,是人工智能興起后,受益最大的一個行業。


即便如此,部分傳統安防巨頭在 AI 中的投入也屈指可數。


此時又美名曰,我們是務實做落地的,從不搞虛頭巴腦的研究。


反觀 AI 落地的其他重要領域,如汽車和金融。


汽車領域,傳統車廠和傳統安防巨頭,有著同樣“傳統”的傲氣:看不起 AI 公司搞智能產品。


但嘴上說著不要,傳統車廠卻在自動駕駛中動輒投入百億級資金進行研發或收購。


安防呢?


再看金融領域,全球最大的對沖基金公司 Citadel,在 2017 年天價招募了時任微軟首席 AI 科學家的鄧力院士、中國第一家互聯網銀行微眾銀行則引入當今最具國際影響力的 AI 華人學者之一楊強,平安集團也在很早期便引入現任集團首席科學家的肖京。


如果把時間線撥回到 2014 年,當時摩根斯坦利的一個舉措震驚整個金融界,把 C++發明者 Bjarne Stroustrup 招募到麾下,出任董事總經理。
這些人的簡歷中,沒一個有金融業從業的經歷。


安防呢?


是沒意識,還是沒錢?


都不是,是不敢。


不敢分兩種:一是不敢挑戰原有的組織結構,二是不敢花大代價試錯。


新型 AI 人才的出現,直接挑戰了傳統安防企業原有的薪資結構,當一個 VP 級高管甚至都拿著不到百萬年薪時,企業又怎敢給一個不到 30 歲的博士畢業生開出七位數薪水。


某知名安防巨頭向雷鋒網 AI 掘金志透露,他們曾試圖用三、四百萬的年薪挖某學術專家,卻招來高管層的各種不滿,激化了組織矛盾。


殊不知,當今千萬級年薪的 AI 科學家比比皆是。只要加盟一個技術領袖,頂尖人才也會慕名而來。


技術領袖在前期扮演的角色,并非考核能做出什么成果,而是他能吸引多少優秀人才加入。


一個網紅公開課教授吳恩達,讓百度在早期的人工智能技術儲備上,一步過人,遠超阿里和騰訊。


一個沈向洋、Hinton、Lecun,則讓微軟、Google、Facebook,迅速形成人才虹吸效應。


而技術領袖招募進來的團隊能做出什么成效,則看當事人和管理層的造化。


研究,猶如風險投資,砸進去十個項目,能成一個,即可賺得盆滿缽滿。


可惜的是,安防行業害怕試錯,而且總會舉出知名研究專家從互聯網大廠離職的案例論證自己是對的,逃避現實。


殊不知,Google 第一碼農 Jeff Dean 是美國工程院院士。


阿里巴巴也從 BAT 里最沒技術的公司,在短短的幾年間,匯聚了十多位 IEEE Fellow,已然成為當今最受 AI 畢業生青睞的企業,科技領導者的形象,也讓其市值與其他互聯網公司不斷拉大。


此外,科技巨頭和 AI 獨角獸的研究人才高薪制,以及他們技術領袖的號召力,也在徹底瓦解一部分傳統安防公司對優秀計算機人才的吸引力。


近幾年為何倒下大量安防企業?


沒技術含量的市場逐漸被海大宇吞噬,有技術含量的項目,做不好。


當他們想轉型做有技術的含量的產品時,沒人才,也沒錢,博士招不起,融資進不來。


當回過神來,想用“我們比 AI 公司更懂業務”的說辭來融資,然后“用別人的錢”廣招技術人才重拾競爭力時,發現已經錯過了最佳時期。


2015-2017 年間,創業公司只要有網紅 AI 科學家坐鎮,VC 都會排隊來投。


資本市場一度狂熱到,個別 VC 根據神經網絡層數,來給估值。


可惜,錯過了。


最終眼睜睜看著“外行人”AI 四小龍以數百億的身價沖擊 IPO。


時代不同了,玩法也不同。就像前浪看不上后浪,永遠覺得一代不如一代。


這個碎片化的市場,這個信息閉塞的行業,也讓很多前浪的思維禁錮在碎片化的格局中。


安防人或許是時候進一步拓寬眼界和格局了。


當今的很多前瞻思維不一定百分百正確,但它是一種啟迪,一種參考。


所以,不妨來看看,經歷過一輪輪洗牌后,存活下來的、能代表未來新十年的優秀企業,都在展望什么,探索什么。


世界上最頂級的 AI 科學家,是如何用算法解決安防人臉數據隱私和數據短缺問題的。


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