弱者掉队，强者更强 2020年的疫情，国际ZZ环境影响及国内投资预算影响，安防行业整体不乐观。其中影响最大的是中小品牌，而海康、大华作为王牌，表现为“风景这边独好”。海康Q3营收180亿，利润近40亿，绝对亮眼，营收增速回弹到12%，实力使然。中小品牌的问题是品牌优势不明显，技术研发实力不够，体量小抗风险能力低，依赖渠道关系明显。当海康大华稍微下沉“低端、低价、高性价比”的产品市场，小品牌及组装企业必然哀鸿遍野，日子难过。 

      海康过早地投入智能化赛道，并有实力持续投入，持续创新，输出智能化及新产品研发，其他很多企业可能心有力不足，想要跟上产业变化节奏很难。未来，产品角度，企业将进一步集中，而其他企业可能需要想清楚偏重于某些领域、某些地域，做差异化竞争和生存。比如作为行业资深的前辈天地伟业，虽然一直没能跑到行业首席，当同期并肩的强者相继陨落，而天地伟业凭借深耕行业的韧性，在队友一波波掉队的变革中坚守下来，并且形成自己特有的竞争力。天地专注政法领域的行业化解决方案，很多解决方案纳入体系内“教科书”。

      第一梯队在变化 无论是海大宇，四小龙或者安防新三巨，都存在企业带节奏，媒体恰饭的成分，PR色彩严重。真正的地位需要用实力说话，那就是营收及利润规模，其他的不算数。目前海大宇角度，海康的Q3正好和大华的3Q营收水平相当，大体上，海康=3个大华=12个宇视。AI四小龙通过招股书披露，基本上都处于营收不高，亏损严重的爬坡期，而华为和华智的体量目前不得而知。以目前海康大华的体量，目前不够100亿规模的就不必往第一梯队凑了。 如果仅仅从规模上评定，其实对新生企业也不公平，那样行业永远不会有进步。

       换个角度，厂商的竞争力可以从创新，技术、销售、应用经验、规模这多个维度进行判断。从创新角度，AI企业绝对可圈可点，虽然很多传统安防人说他们“不盈利”。另外，华为的创新相比AI企业，更有板有眼并且持续落地。“软件定义摄像头”和“2+4+N”战略都体现了华为在算法上的技术优势和思路。大华跟着海康并偶有创新，华智跟着华为貌似压根没考虑创新。 A&S 50强即将过时？ A&S全球安防50强新鲜出炉。中国安防企业海大宇天科，分列1，2，6，7，17位。没有意外，没有惊喜。事情就是这么个情况。其中17位的科达营收是2亿美金，而50强最后一名是中国台湾的ACTI，营收为1700万美金，大概是1个亿人民币水平。所以，50强已经意义不大，50强的前十名基本上就已经足够了。

      另外，50强的亚萨合莱和博世智能建筑都是什么鬼？基本不是同类型了，还影响中国安防企业前进。唯一硕果仅存就是AXIS，挺住。 IPO第一股仍然存疑 有的IPO是为圈钱，有的IPO是为公开市场募资，有的IPO是为早期投资人解套，也有早期投资者可能长线持有，不能做“有罪推断”。天使投资龚虹嘉投资海康拿了10年多，AI企业也一定有做成的。IPO第一股是谁不重要，IPO之后能够借助募资快速地走上良性经营道路并持续下去才是王道，否则上市容易ST也不难。吃瓜群众不要看着AI企业亏损就嗤之以鼻，AI早期投入是巨大而漫长的，好比京东早期自建物流。

      问题在于，持续的亏损能否换来未来的竞争力和护城河，产品及解决方案是否落地，是否有高速增长，否则就是“真亏”。比如云从，目前处于亏损阶段，但年均增长率达到360%，仍在高增长阶段，预计未来两三年将触及盈亏平衡点。除了云从科技之外，依图科技2019年投入的研发费用也占到了营收的91.63%。在这种高强度的研发支出之下，其亏损自然就不可避免了。 12月初，格灵深瞳进入了科创板上市辅导期，成为了继依图、云从、云天之后，第4家即将登陆科创板的CV公司，而且据说他们是所有AI创企里营收基本面最好看的，有可能成为国内第一家盈利的科创板AI上市公司。小几个亿的收入，几千万的利润，几十个亿的估值，比起其他几家的巨额亏损，落袋为安也挺香。格灵因早期“3000亿估值带节奏被嘲笑”过。未曾清贫难做人，不经打击永天真。卷土重来是涅槃重生，还是回光返照，拭目以待。

       企业数字化转型 很多企业都在进行数字化转型，很多安防企业都在助力企业进行数字化转型。企业的数字化转型分几个层。第一层，企业业务管理过程中的信息化，信息化指的就是SAP、CRM类的办公系统。第二层，把企业经营所需的关键产品、设备、人员以及业务场景方方面面的信息进行采集，依靠各种感知设备，做到产品、设备、设施的物联，以及场景物联，这就是物联网，也是建立了数字孪生。第三层，基于可汇聚的企业数据，包括感知到的物联数据以及企业信息化产生的信息数据，形成物信融合的平台。基于这个数据平台，又把智能分析的能力加载上去，构建认知智能，从数据中产生洞察，利用数据进行挖掘，由此形成智能应用。 以前的安防企业，总想跳出安防，到广袤无边的AIoT去遨游（忽悠投资者）。AIoT赛道太大了，太虚拟缥缈了。而企业数字化转型是实实在在的应用。比如以海康的EBG物信融合的一个架构为例，就能发现它是基于多维感知的各种设备，但设备用途已经大大广泛了，远不只是用来解决安防的问题，而是融合到每一家企业的个性化的业务管理过程中。为未来在多维感知、多模态的技术应用产生的各种变化是非常丰富多样的。还可以把上面讲的物信融合，放到公共服务中去，在城市治理这样更大的场景中。估计华为机器视觉也是这么想的。

      人脸识别遭遇危机 2020年群众及媒体对人脸识别的关注空前提高，一方面是各地为防疫纷纷落地的人脸识别，另外就是一些“人脸诉讼”案例。小编的结论是“人脸识别利大于弊，应继续推广应用”。但是，需要做好很多工作。

      从具体应用角度：一、目的合理、正当、必要。二、保障用户的选择权，不强制，多选项。三、确保授权同意后采集。四、明示收集使用规则，并建立严格的内部管理措施。五、最小化存储和使用。六、明确标注避免混淆。七、持续提升准确度和安全性。从人脸识别供应商角度，要有所为有所不为，不要为了业绩或者场景落地更多而落地一些“不必要”的项目。对于媒体来说，不要刻意误导人脸识别侵犯隐私云云或者乱带节奏。

      另外，小编最近接触了几家人脸识别产品，很简单的应用：利用人脸识别进行办公室出入控制，和原来的门禁控制系统结合使用，并附带测温、戴口罩识别等功能。通过现场试用比对，从终端用户直观感受讲，商汤和旷视自家的平板产品在识别速度和准确性方面，明显优于其他企业（其他企业有的声称自己算法，有的声称OEM商汤旷视的）。老百姓不关注参数或者PR，就是同一个场地，实实在在的测试和体验。所以，算法差异还是明显的。 阿里开始拆中台了？

      2019年，“中台”概念被引入到安防行业，“数据中台”/“业务中台”最先由宇视推出。宇视推出中台有情可原，因为宇视跟阿里的合作，因为互联网行业的中台概念，更早被阿里践行。宇视阿里云发布了“双中台战略：数据中台、业务中台”，以“不变”应“万变”。后有高新兴、东方网力等公司也提出了“中台”概念。中台实际上是通用业务的下沉，企业在一个行业耕耘多年之后，一般都会形成一些公用的业务，而这些业务是可以像中间件那样进行下沉共享的，或理解为就是尽量避免重复造轮子。中台从公司战略角度，将这些行为进行了规范化，公共的部分交给公共系统部门去做。大华的“HOC之1平台+N应用”，海康的“AI Cloud 平台+N行业”都是“中台”。中台不仅是技术，更多是“组织”问题。 中台不行了，连阿里都要放弃它了？其实不然。不是中台不行，而是场景变了，中台在提升组织效率、进行组合式创新等方面还是非常优秀的。从阿里中台的演进来看，中台将越来越薄，是中台发展的一个必然趋势。准确地说，中台适合做“组合式创新”，没法做“颠覆式创新”。因为，组合式创新，是把现有几个能力进行组合，形成新的能力，它强调能力的标准化，这个恰恰是中台所擅长的。安防企业上“中台”，不要盲目跟风，也不能照搬硬套。

      安防少年，无法再出发 这是一个悲伤的话题。之前有人就说NetP老大的口才了得，有点安防行业“贾跃亭”的意思，结果一语成谶，都变成“下周回来”。有人说安防行业不适合并购，因为很难整合，前有安防资本教父“中安消”的神操作从天堂到地狱，结果前车之鉴殊途同归，同样善于并购的NetP也ST了。 现在就想问问cuan投：“想要问问你以后还敢不敢，像这一波投资这样如此草率地操作？想要问问你还敢不敢，像NetP这样为AI痴狂；想要问问你还敢不敢，像这次这样容易上当；像NetP这样的大窟窿，如今裸泳在你面前到底你会怎么想；为何总是这样，烂账下面还深藏着诉讼，说好不要为NetP忧伤......”。 冥冥之中都有注定？ 偶然发现，这一波移动互联网和人工智能公司的成立时间竟然是完全重合的。冥冥之中，是否也“周期”的概念？踩对了时代的节点，就更容易成功?历史上伟大的公司无一不是在同一时期成立的，这也能说明一些问题。但是，移动互联网公司基本江山坐定，盈利健康，而人工智能公司还在苦苦挣扎上市IPO融资以换取未知的慢慢前程。 

　　
　　换个角度看，人工智能公司偏实体，需要大量的科研投入及底座建设，属于“慢公司”，而移动互联网公司偏流量和用户，有了合理商业模式需要快马加鞭圈地运动，属于“快”公司。ZF现在鼓励慢公司。 十、AI企业路线变化
　　
　　虽然都是从算法起步，但是几家AI企业未来之路差异渐显。依图以算法技术及芯片技术为核心，双轮驱动，研发云、边、端不同形态的算力产品，形成行业解决方案，赋能各行业。云从强调人工智能将以人机协同的方式嵌入到所有的业务流程中，连接线上线下各类数据，实现领先一代的人类与智能的交互体验，并推出人机协同操作系统。旷视宏观微观都在抓：宏观层面，旷视的业务从城市基础设施建设，到公共安全、交通管理、城市管理和司法四大垂直领域都有所覆盖，是首个以计算机视觉能力助力城市治理的AI 企业。在微观层面，旷视聚焦城市微单元场景，如社区、楼宇、产业园、工厂、景区、校园、工地等小场景的智能化升级。 过去三十年，从“看得见”、“看得清”再到“看得懂”，从数字化、网络化，再到智能化，场景越来越复杂，数据越来越多维，市场需求不断升级的同时，技术和产品需要更快速地升级。城市级数字基建需要人工智能穿针引线，才能实现全周期、全域视图管理，实现条、块颗粒度的数字孪生。建设城市大脑没有捷径，行业中的长尾需求和碎片化场景亟需源源不断的创新算法和有业务特色的新型软硬件产品，旷视为代表的诸AI企业致力于向客户交付整体解决方案的价值而非“单兵型”产品。旷视的做法是用深入碎片化场景的高性能算法结合业务场景，重新定义硬件和软件，通过软硬一体化的手段构建覆盖云、边、端的应用网络，从而围绕“条”和“块”打造出具有场景特性的“超级应用”。