华为安防为何突然更名为"机器视觉"？

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本文转载自：安天下

没有一点点防备，华为安防昨晚突然官宣：华为安防今后就叫机器视觉。

 

“安防”太小众，传统安防公司都在往“AIoT”上靠，而华为安防这次更名机器视觉，让人多少有点意外。

 

安防市场规模7000亿，而华为安防一直宣传“只取一瓢饮”，即使华为全取7000亿也未必满足其吨位和胃口，何况一瓢，所以跳出安防是意料之中，只不过没想到这个方向。

 

相比AIoT，机器视觉更具体和场景化。AIoT这个筐太大了：门禁、消防、楼控等传统弱电都是AIoT，BATJM的各种应用及产品也是AIoT，赛道是大了，又没什么用。

 

机器视觉分广义和狭义。狭义的机器视觉（工业相机）就是摄像机在部分领域尤其是工业领域的精细化应用，通过视频检测及视频识别等用以辅助生产。在这个小众的机器视觉领域（工业自动化），欧美及日本企业是主导，康耐视、基恩士等功力深厚、优势明显，国内大恒，凌华起步亦较早。海康、大华在2015年先后以安防监控强企切入机器视觉，起步虽晚，但凭借视频领域的积累和实力，加上强大的本地化支持与服务能力优势，有一定作为。

 

§  工业相机的精度非常高，通常聚焦于小范围“视野”比如执行产品的缺陷检测或者尺寸检测，例如：需要“在 30-mm 视野中检测ø0.1-mm 的异物；

§  工业相机的快门时间非常短，可以抓拍快速运动的物体，配合光源、频闪控制器以及全屏曝光，可以有效解决拖影等问题；

§  工业相机的拍摄速度远远高于一般相机，工业相机每秒可以拍摄十幅到几百幅甚至更多的图片，而一般相机只能拍摄30幅图像，相差甚远；

§  工业相机输出的是裸数据，其光谱范围也往往比较宽，比较适合进行高质量的图像处理算法，而一般相机（DSC）拍摄的图片，经过了MPEG压缩；

§  工业相机的性能强劲，稳定可靠，易于安装，相机结构紧凑结实不易损坏，连续工作时间长，可以在较恶劣的环境下使用无法连续长时间工作

§  工业相机以满足市场应用为前提，高速拍摄，高速传输，无损图片都是其特征，它并不强调图片的输出的好看来满足人们视觉上的享受。

 

显然，机器视觉领域市场并不大，大约在300亿规模，这并不是华为安防的菜。华为安防提出“万物感知丨万物互联丨万物智能”，希望利用“机器视觉”，助力千行百业数字化转型。

显然，华为安防所说的“机器视觉”是广义的，不仅涵盖安防、工业视觉，还有辅助驾驶，机器人等领域。华为安防重新定义、升华了一下“机器视觉”。

 

华为安防官宣：

 

机器视觉是使用光学非接触式感应设备，自动接收大量真实场景图像数据并进行智能化分析处理，获得信息以控制机器或流程。

机器视觉系统是由图像获取与感知、数据处理与分析、决策执行三部分组成，是一个包含算法、软件和硬件等诸多单元的应用系统。

机器视觉的理论和算法基础是计算机视觉, 使机器视觉应用从工业领域延展到非工业领域，以实现对事物的定位、检测、测量、识别和判断。机器视觉现在和未来的主要应用领域包括智能安防、消费电子、工业视觉、ADAS（高级驾驶辅助系统）、AGV（自动引导车）、机器人等。

 

在华为安防起步不到两年之后，华为安防抬望眼，向更高处。华为的机器视觉更强调：“感知智能+数据处理与分析+决策执行”。传统的机器视觉侧重于感知，华为强调数据与决策。

 

机器视觉与常态的计算机视觉是不一样的：机器视觉是利用机器代替人眼进行测量和判断，强调的是场景化的应用，强调实时性、高精度和高效率，而计算机视觉利用计算机模拟人眼，实现感知和理解，更侧重理论。所以，计算机视觉发展超前于机器视觉。

 

到底是华为重新定义了安防行业还是重新定义了“机器视觉”？华为安防改名目的及后续会有何动作？这是一次内生地行业前瞻性地转型还是侧重公关或品牌形象角度的外向地宣传而已？

 

首先，是华为安防跳出了“安防”这个称谓及市场空间都有限的行业，而不是说整个安防行业因为华为安防的更名而升华到“机器视觉”，其次，华为安防升华了“机器视觉”，早期的机器视觉强调的是“图像采集、感知及简单处理”，比较“前端化”，未来，更强调在数据处理、决策及响应，更强调系统及应用。包括视频采集、传输、各种芯片、深度学习算法、云、应用平台等，都是华为的优势。赛道升级后，华为安防可能获得更多的资源支持及业务规模。

 

安防行业作为人工智能最落地的场景和行业，而华为应该在落地安防行业的过程中，一方面看到了安防行业的空间有限，一方面看到了“泛视频”的大有可为。“安防”是一个行业，而“机器视觉”则可能赋能百业。尤其是结合了AI算法、芯片及大数据应用的“大视频应用”。

 

单看安防行业+AI,如果要将AI算力部署在前端，需要采用AI摄像机，将要新建或改造现存前端摄像机，有望给安防行业带来巨大市场增量。2018年AI摄像机在公安动态识别系统项目中渗透约16.6%，如果按照全国近2300万路现存公安监控摄像头，渗透率只有0.4%，有巨大的提升空间。从华为安防的发力点看，也是重点突破以上刚需：算法赋能及算力的提升。

 

目前华为的ModelArts实际上，即已跳出安防应用，赋能多个领域。ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台，提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成，以及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。同时，ModelArts能够在AI开发全生命周期中，从原始数据、标注数据、训练作业、算法、模型、推理服务等，提供全流程可视化管理。

 

类似地，海康的AI 开放平台也有类似意义。海康AI Cloud开放平台相当于他提供神经网络算法和现成的GPU资源，你可以接口调用TA现成模型或者自己训练，免费试用或商用收费。海康无偿贡献了算法模型和算力资源，得到了更多的数据、算法反馈及用户绑定优势。

 

开放的AI平台极大的提升了AI普及使用，降低了算法场景落地难度，比如带口罩识别、安全帽识别、超市货品清点、三分钟人脸识别签到系统，三分钟车型识别，菜品识别、ADAS等等，三五分钟就能做出一个非常实用的AI系统，在过去想都不敢想，现在很容易实现。

所以，华为安防的更名或者转型，可能是基于其看到了视频应用的相通性及AI基础的价值。

 

小结：安防也好，机器视觉也好，AIoT也好，视频的本质在变化，价值在裂变。不管华为安防的更名是内生的巨变，还是侧重外部宣传的切换，华为在视觉领域的优势毋庸置疑，那就是“芯片和算法”，芯片是硬核，算法是生态。也许这次华为冲出原来赛道，站在更高点，在传统安防领域继续前行的同时，将获得集团更多的资源并以更快的速度突破。拭目以待！

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