首页 - 财经 - 公司新闻 - 正文

智能安防时代,360智慧生活“撑杆一跃”

来源:伯虎财经 2023-10-26 09:35:45
关注证券之星官方微博:

(原标题:智能安防时代,360智慧生活“撑杆一跃”)



来源 | 伯虎财经(bohuFN)

作者 | 陈平安

要评价一个今年的绝对顶流,大模型一定是当之无愧的候选人之一。你或许仅仅只在ChatGPT上感受了它“胡说八道”的能力,但业界已经把它视为第四次工业革命真正进入快车道的标志。

把视角拉高到整个人类的发展史,过去300年间,每一次工业革命的关键其实是技术革命所带来的效果和效率的提升。

过去安防产业经历了从模拟时代到数字时代再到AIoT时代的变迁,但“安防+AI”始终限于人、车领域,难以突破场景限制。

而在这一点上,大模型或许能给出新的答案。

10月25日,360智慧生活举行新品发布会,以“安全,新视界”为主题,发布了全新IOT硬件,以及360视觉大模型。

“智能硬件+行业大模型+视觉云平台”,360智慧生活交出了一份安防行业的新答卷。

01 智能安防的新图景,从体验革新开始

回顾安防产业的发展历史,无论是IP带来的从模拟到数字的转变,还是智能化带来的“安防+AI”的变革,核心的需求无非两个:

一是从看的见、看得清,到看得好、看得明白。这里既包括硬件层面的革新,也包括各种新场景的解锁。

另一个则是安防产品从组合到集成,不再是简单的链接,而是数据的融合和共享。

而面对这两个变化,首先需要解决的无疑是硬件的提升。

从2014年6月首发小水滴摄像机,第一次把网络摄像机从传统安防领域带到家庭场景开始,360智慧生活集团就一直走在安防产品发展的前列。

比如在显示技术上,市面上主流的方案都不能很好的满足夜间场景的需求。业内常见的解决方案——红外夜视存在远处亮度不够、近处容易过曝的问题,画面容易失真,而升级方案补光全彩夜视虽然能解决近处过曝的问题,但远处仍然比较模糊。

这次360智慧生活集团新推出的360真全彩球机显然是更好的选择。



众所周知,成像效果和硬件高度相关,在摄像领域,有着“底大一级压死人”的说法。相比于常见的1/2.7”传感器,这次360真全彩球机搭载了1/1.8”超感光高性能传感器,画幅尺寸和像素点尺寸是前者的1.5 倍,灵敏度、信噪比表现提升2倍;同时为了保证画面的色彩,360真全彩球机配备了F1.0大光圈,进光量是行业常见的F2.0光圈的四倍。除了硬件的提升,360还通过AI ISP图像算法将传统ISP中的 HDR、3DNR、RLTM、Demosaic 四大模块AI化,通过模型训练大幅提升夜视成像效果。

也因此,360真全彩球机能够在不依赖于强光补光的条件下,清晰的呈现出画面的细节,从而让用户在黑夜场景下也能看的清楚、明白。

其次则是“大模型+智能硬件”的加持。

尽管现在市面上的可视门铃产品很多,但大多存在两个问题,首先是存在视觉死角,无法顾及到所有方位,这对于身高较矮的老人或者儿童群体很不友好。其次是智能化水平一般,例如有些门铃虽然具备人形侦测功能,但不能很好的区分“走过”和“逗留”的区别,进而导致频繁无效预警。

360智慧生活新推出的可视门铃6 Pro不仅具备500万像素和360°全景视野,还在智能化上做了全新升级:基于端测的AI芯片和360人工智能研究院的AI识别技术,可视门铃6 Pro既能做到过滤无效误报,还能精准识别家人、朋友和陌生人。

不只是C端用户,“大模型+智能硬件”带来的AI能力正在改善中小微(SMB)企业的难题。以发布会上推出的6Max枪球联动版为例。除了具备700万超清双摄外,6Max枪球联动版还能够基于360实验室自研算法实现14倍混合快速变焦,这使其具备了能够无延时、无噪音,迅速捕捉关键信息的能力。

另一方面,6Max枪球联动版还支持AI 技能商店,包括区域声光报警、口罩检测、烟雾检测、火焰检测、车辆检测等多种场景。用户可以根据自己的需求自定义下载AI技能,以适应不同的需求。

为了更好的促成产品之间的集成,在此次发布会上,360智慧生活集团还发布了许多针对SMB市场的新品和新技术。比如套装配网方案——奇快连,其特点是无需配网,可一键快连多台机器。

目前360智慧生活集团成立的To B品牌——360炫视已经在视频监控前后端产品线推出了包括室内摄像机、室外球机、半球、可视门铃、无线枪机、有线枪机、NVR等七大系列的产品。360也位列行车记录仪、可视门铃、AI摄像机等多个品类的行业第一,服务用户近1.3亿。

02 从C到B,技术变革带来新红利

在SMB安防市场,智能化的需求和潜力是实实在在的。由于SMB市场自身的场景数据少、长尾需求多、预算有限的现状,原有的基于监督学习的深度学习算法并不能满足市场需求,因此虽然目前SMB安防市场中大多数安防监控的渗透率已经达到70%以上,但是AI的渗透率不高。

而360视觉大模型却能够极大的弥补传统算法的局限。伯虎财经了解到,360视觉大模型是依托360智脑大模型针对安防场景做数据微调而来。其具备的开放目标检测(OVD)、图像标题生成、视觉问答(VQA)等能力相当程度上能够拓宽了安防+AI的应用场景。

不过现阶段,大模型的应用还存在相当多的限制。例如对算力要求高,目前还只能在云端运行,而安防场景中有一定的实时性要求,这使得耗费大量的带宽和算力成本实时上云使用大模型并不是一个可行的路径。

为此,360智慧生活集团推出了基于已有的PaaS层和C端平台,面向中小B端使用与二次开发集成场景进行场景化定制封装的SaaS与aPaaS平台——360视觉云平台。



作为一个互联网化的SaaS平台,360视觉云的特点是大小模型相辅相成,端边云协同。怎么理解?通俗理解就是,既具备B端的专业性,也保持了C端的易用性。

这是因为在实际的场景中,大小模型各有优缺点。大模型更通用,但是成本高,小模型虽然只能应对特定场景的任务,但胜在成本低,实时性较强。在训练的过程中,大模型能够帮助小模型提升快速生成、标记样本的能力,而小模型则帮助大模型快速收敛,从而提升算法性能。

端边云协同则是指在设备端,AI能力实现算法运行容器化,能动态匹配场景规则,然后在云端进行数据的二次处理和分析。

得益于此,360视觉云做到了既能满足渠道、工程、用户不同角色的碎片化需求,也通过灵活的SaaS服务帮助中小企业能够更好的针对自身的情况去进行数字化。比如基于带有本地AI算力的智能摄像机,动态加载客流检测算法,连锁类企业可以较为轻松的统计进店、出店、过店客流,生成报表,方便经营分析。

在此次发布会亮相的云大屏就充分展现了这一特点。

值得一提的是,360视觉云并不闭门造车,而是通过开放共享努力构建新的安防生态。

在软件服务层面。和大企业相比,中小安防企业往往存在缺乏底层技术、数字化服务能力不足的特点,但其服务的场景通常比较繁杂,难以满足客户的长尾需求。

由于平台底层使用的是IOT 云平台统一架构,B 端C 端产品设计一体化,使用360自研设备以及生态伙伴设备可以通过接入360智慧生活物联网平台进行统一的视频管理,既减少了客户的使用成本,在使用上也大大降低了安防中小企业的开发成本。

例如在360智慧生活与安防安装商为某个连锁客户提供数字化服务的过程中,如果按照原本的方式服务,通过摄像机+NVR 的搭建,前期投入至少上千万。而在采用360视觉云+硬件的搭建方式,一次性的硬件投入仅为原投入的十分之一,极大的缓解了双方因为费用而产生的分歧。

在硬件层面,针对中小厂商们缺乏的数字化升级,360视觉云通过提供了 OTA 升级、数据加密技术等端到端完整硬件接入平台方案,提升硬件产品体验,帮助厂商实现白牌品牌化。

根据官方数据,目前360视觉云已为数十万企业用户提供专业的企业管理服务,共建视觉云平台生态。

03 大模型时代,如何为安防实现“科技普惠”?

如果一项新技术的诞生不能落到应用层面,有效的提升效率和效果,那么无论这项技术具备怎样的可能性,也很难称得上“普惠”,大模型也是一样。

对于如何找到大模型落地的关口,360智慧生活集团给出了自己的答案。这家有着18年网络安全经验、2EB级的安全大数据、智慧安防用户数超5000万人、中国排名第一网络安全公司在大模型的研发上保持着极大的热情和足够的定力,作为国内首批推出大模型的厂商,360已经训练了一个千亿级参数,基于图文、自然语言理解的智脑大模型。



今年5月底,360智慧生活集团率先发布了视觉大模型,并开始在安防场景的内测应用。通过对十亿级的互联网图文做基础预训练,结合百万级的安防行业标注数据做行业微调,融合千亿级的360智脑大语言模型,360智慧生活集团最终实现了在视觉大模型领域的突破,并交出了一份“智能硬件+行业大模型+视觉云平台”的答卷。

伯虎财经了解到,在B端,这套方案已经带来了相当的增益。以360智慧生活与国内的一家养殖场的合作为例。原有的安防体系下,养殖场既无法无法确认资产安全,也没办法做到确认禽类安全和远程巡查。

在把原本的方案升级为智能化巡查解决方案后,养殖户巡查业务实现了“降本增效”的双重效果。目前已部署上千家养殖场,每年至少可节省人力成本50%。

而在c端,这种变化也在潜移默化的发生。今年5月31日360智慧生活发布了一系列AI普惠升级的新产品,并且一些产品比如云台摄像机8 Pro的价格也下探到200元价位。新品全系列产品均迭代到支持1.2T本地算力加量不加价的升级版本,同时新发布的带有1.4T算力的边缘智能NVR,支持将传统非智能的摄像机在边缘端进行AI升级。

360智慧生活集团正在推动整个行业一起重塑。

正如360智慧生活总裁王汝林所说:“在安防行业,所谓‘普惠’,就是让所有人都能‘智见’。”

*文章封面首图及配图,版权归版权所有人所有。若版权者认为其作品不宜供大家浏览或不应无偿使用,请及时联系我们,本平台将立即更正。

微信
扫描二维码
关注
证券之星微信
APP下载
下载证券之星
郑重声明:以上内容与证券之星立场无关。证券之星发布此内容的目的在于传播更多信息,证券之星对其观点、判断保持中立,不保证该内容(包括但不限于文字、数据及图表)全部或者部分内容的准确性、真实性、完整性、有效性、及时性、原创性等。相关内容不对各位读者构成任何投资建议,据此操作,风险自担。股市有风险,投资需谨慎。如对该内容存在异议,或发现违法及不良信息,请发送邮件至jubao@stockstar.com,我们将安排核实处理。
网站导航 | 公司简介 | 法律声明 | 诚聘英才 | 征稿启事 | 联系我们 | 广告服务 | 举报专区
欢迎访问证券之星!请点此与我们联系 版权所有: Copyright © 1996-