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“場景數(shù)字化，特別是企業(yè)場景數(shù)字化，是公司 AIoT 戰(zhàn)略的另外一個業(yè)務(wù)方向，公司正在成為 OT（Operational Technology）廠商?！?/p>
這是?？低曈?023年年報致股東部分的最新表述。
市場需求和技術(shù)發(fā)展，像商業(yè)世界的左腳和右腳，交替前進，不斷催生新產(chǎn)品和新業(yè)務(wù)。
回首過去八年時間，海康威視從視頻感知拓展至多維感知，結(jié)合AI技術(shù)，雕琢出了AIoT產(chǎn)業(yè)畫卷，?？低曇殉醪綄崿F(xiàn)智能物聯(lián)戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型，如今場景數(shù)字化業(yè)務(wù)，正在成為?？低暤牡诙l業(yè)務(wù)增長曲線。
于海康威視，這是技術(shù)和產(chǎn)品能力積累水到渠成后的又一次順勢而為。
盡管越來越多的企業(yè)意識到數(shù)字化轉(zhuǎn)型的價值，但在行動上卻表現(xiàn)遲緩、舉棋不定。這是因為，他們在數(shù)字化轉(zhuǎn)型上仍很難快速找到合適的路徑。
數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用主要有兩條路徑：顛覆，即數(shù)字化+產(chǎn)業(yè)，賦能，即產(chǎn)業(yè)+數(shù)字化。
顛覆是通過數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用，改變原有的生產(chǎn)方式、生產(chǎn)關(guān)系和業(yè)務(wù)流程等。這條路徑存在于很多大型企業(yè)，因為它們具有構(gòu)建生態(tài)、主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)鏈的能力。
賦能是通過數(shù)字技術(shù)對已有業(yè)務(wù)的賦能，提高生產(chǎn)效率。這條路因技術(shù)的發(fā)展、市場需求的驅(qū)動，正步入快速探索階段。
數(shù)字化轉(zhuǎn)型，第一道，也是非常核心的一道坎，就是數(shù)字化，即如何把信息感知到，并以數(shù)字化的方式進行量化。
2022年11月工信部印發(fā)《中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指南》，給出明晰指示：優(yōu)先推動數(shù)據(jù)資源的采集，由易到難，由點到面，用小快輕準的產(chǎn)品，降低轉(zhuǎn)型門檻。對大型企業(yè)來說，也同樣需要探索怎樣降低“用數(shù)門檻”。
物理世界廣泛存在多維度、多類型的數(shù)據(jù)“信號”，在數(shù)據(jù)資源的采集過程中，感知手段的多樣性，將決定信息獲取的廣度和深度。
可以說，建立豐富的感知，是服務(wù)好數(shù)字化的第一步，也是最關(guān)鍵的一步。
機器理解物理世界，光譜、聲音、溫度、壓力等感知方式、維度越豐富，獲取的信息就越全面、細致，這些信息經(jīng)由AI處理和分析后，產(chǎn)生的決策也會越準確。
全面感知，可以幫助企業(yè)在數(shù)字化的過程中突破能力邊界，在新的市場競爭和機遇中脫穎而出。
第三次工業(yè)革命帶來了“信息化”，使企業(yè)從重視物質(zhì)制造，轉(zhuǎn)向了信息的處理和利用。
這個階段，盡管企業(yè)在IT信息化方面有所作為，但最重要的業(yè)務(wù)流程上，還缺乏足夠的數(shù)據(jù)支持，以及基于數(shù)據(jù)實現(xiàn)智能控制和智能決策的產(chǎn)品和方案。
第四次工業(yè)革命帶來了“數(shù)字化”的浪潮，更先進、更智能的工具和系統(tǒng)，信息化時代難以獲取的數(shù)據(jù)得以被充分挖掘，智能物聯(lián)數(shù)據(jù)的價值得以被更好的釋放。
但與此同時，企業(yè)需求個性化和碎片化的一面也更加突出。
這一背景下，海康威視提出的場景數(shù)字化，可以說是實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的有效方式。
場景數(shù)字化可以將多種感知技術(shù)，結(jié)合AI，應(yīng)用到客戶經(jīng)營的各個環(huán)節(jié)，為解決企業(yè)的各種場景問題，提供更輕、更能見效的數(shù)字化轉(zhuǎn)型方案。
要做到這一點，得有真本事。
經(jīng)過21年的不斷創(chuàng)新與積累，海康威視已構(gòu)建了物聯(lián)感知、人工智能、大數(shù)據(jù)三大技術(shù)體系。
物聯(lián)感知技術(shù)進行全面的數(shù)據(jù)采集，為后續(xù)數(shù)據(jù)分析和智能決策構(gòu)筑基礎(chǔ)。八年前開始，?？低曇钥梢姽鉃槠瘘c，有計劃地向兩端延伸，直至覆蓋全光譜，而后從視頻逐步拓展到音頻、溫度、壓力等多維感知技術(shù)。
數(shù)字化時代，數(shù)據(jù)是和煤炭、石油一樣寶貴的東西，而能駕馭這種能量的，是AI。
海康威視2005年就開始投入AI研究，在車牌識別、生物識別、周界防范等領(lǐng)域均有規(guī)?；瘧?yīng)用。進入大模型時代，創(chuàng)新推出觀瀾大模型。如今基于大模型的?？低旳I開放平臺已廣泛應(yīng)用于安防、交通、電力、鋼鐵、煤炭、安檢等垂直行業(yè)，生成了超過10萬個模型，在2萬多個項目中落地。
?？低暡粌H把AI技術(shù)應(yīng)用到各種感知產(chǎn)品中，也把AI技術(shù)與大數(shù)據(jù)技術(shù)結(jié)合，從數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)應(yīng)用等多維度入手，建立起了一套完整的大數(shù)據(jù)技術(shù)體系。
更好地為碎片化的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求服務(wù)，同樣離不開研發(fā)、制造、市場的緊密協(xié)同。
海康威視過往30000+型號的硬件產(chǎn)品，是其服務(wù)碎片化能力的最好證明。如今，針對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的典型應(yīng)用需求，?？低曈滞瞥隽素S富的數(shù)字化新產(chǎn)品。
一路走來，海康威視依托技術(shù)創(chuàng)新，在產(chǎn)品設(shè)計和生產(chǎn)中形成獨特優(yōu)勢，抓住市場機遇。而后又將優(yōu)勢反哺生產(chǎn)和研發(fā)，推動技術(shù)不斷創(chuàng)新，優(yōu)化產(chǎn)品。同時，在基線產(chǎn)品和定制產(chǎn)品上雙管齊下，兼顧規(guī)?；枨蠛蛡€性化需求，形成良性循環(huán)。
在中國制造業(yè)等產(chǎn)業(yè)中，除了IT層面，還有許多場景在OT運營層面亟待數(shù)字化。
由于大多數(shù)制造業(yè)企業(yè)側(cè)重于物理世界，缺乏數(shù)字化優(yōu)勢，因此利用豐富的感知能力采集多維度、多類型的數(shù)據(jù)，是制造業(yè)企業(yè)實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵步驟之一。
面對復(fù)雜場景的應(yīng)用需求，?？低暿侨绾位谪S富的感知技術(shù)，為不同客戶、不同場景提供數(shù)字化產(chǎn)品和解決方案的？
從海康威視和華新水泥的合作可以窺見一斑。
建材生產(chǎn)過程中，為讓輸送到下一環(huán)節(jié)的骨料（混凝土主要材料）粗細配比均勻，需要根據(jù)料堆形狀，讓各個下料口適時打開或關(guān)閉。這個環(huán)節(jié)的檢測，過去主要依靠攝像機或人工現(xiàn)場目測維持，準確度低，并且存在一定滯后性。
采用?？低暤暮撩撞w積雷達后，2分鐘內(nèi)即完成百余米高，萬噸級別倉庫的掃描，通過料堆形狀數(shù)據(jù)，同時聯(lián)動下料口自動開閉，確保骨料粗細均勻。不僅降低了工作人員盤庫的勞動強度，還將質(zhì)量穩(wěn)定性提升了60%。
另一個案例是協(xié)助泉州喜多多工廠進行罐頭異物檢測。
對食品生產(chǎn)而言，異物檢測是質(zhì)量管理的核心。在喜多多集團泉州工廠，罐頭日產(chǎn)量高達60萬個，僅僅依靠人工檢測很難滿足效率和品質(zhì)要求。
喜多多引入?？殿Ｓ癤光智能異物檢測系統(tǒng)，結(jié)合X光與智能技術(shù)，解決金屬罐側(cè)壁、拉環(huán)、底部等對X光檢測的干擾，自動識別并剔除不合格品，提高檢測精準度的同時，還能跟上1分鐘650個的“快節(jié)奏”，高效地完成食品安檢工作。
另外一個場景是皮帶檢測。
在中國工業(yè)領(lǐng)域，皮帶數(shù)量高達幾十萬根，一旦發(fā)生故障，會嚴重影響生產(chǎn)效率，給企業(yè)造成嚴重損失，然而傳統(tǒng)的可見光和熱成像等檢測方法，都有很多來自應(yīng)用環(huán)境的挑戰(zhàn)。
?？低暲霉饫w進行振動監(jiān)測，將信號轉(zhuǎn)化為音頻進行分析，結(jié)合AI技術(shù)，實現(xiàn)了對工業(yè)皮帶精準的異常診斷。
從上述案例中不難看出，?？低曂ㄟ^服務(wù)大量非安防場景下的細分市場需求，正從輔助管理走向用戶核心業(yè)務(wù)，這一新的拓展，將為?？低曃磥順I(yè)務(wù)增長提供巨大的成長空間。
能夠跨越時代的企業(yè)往往具備相似的特質(zhì)：順勢而為、基礎(chǔ)扎實。
?？低暢闪?1年來，歷經(jīng)安防行業(yè)從數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化到智能化的三次變革，再到拓展至AIoT領(lǐng)域，一直在挑戰(zhàn)中成長，從來沒有所謂的舒適區(qū)。
?？低晱娬{(diào)以客戶為中心，敏銳把握市場，然后沉下心，深入到“田間地頭”，一點點做加法。再回首時，那些彼此支撐的技術(shù)體系、豐富的產(chǎn)品線和全套解決方案，便會呈現(xiàn)一個水到渠成的結(jié)果。雷峰網(wǎng)(公眾號：雷峰網(wǎng))
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