「執行力，活下去」、「辦法總比困難多」大字黑色標語，在一面灰白墻上顯得格外醒目，無時無刻不在提醒著這家創辦一年多的 AI 公司加快步伐。

熱鬧的安防賽道，永遠不乏新進入者。

2017 年，原曠視科技安防業務線負責人馬原從曠視離開，創辦 AI 公司澎思科技，以計算機視覺技術切入安防行業。自 2018 年 9 月成立不到一年時間里，便拿下三輪融資。最新一輪融資為 360 與富士康等產業資本聯合領投的 A 輪。

安防行業進入者居多，前有傳統安防大鱷，牢牢守著安防芯片、監控攝像頭等球門；后有新興 AI 公司揣著一手算法、技術入場，紛紛從監控視頻入手，深入車輛分析、行為分析、圖像分析等多個場景。安防市場尚能容得下新人？

馬原覺得未必。

時間倒回 14 年前，他進入西安電子科技大學，就讀國內第一批人工智能專業「智能科學與技術」，畢業設計項目是基于視頻的人臉檢測，而后師從李子青教授，學習人臉識別，花了三年時間在中科院負責與人臉識別相關項目。

他把自己稱為兼有行業與科研視角的人。

在他的眼里，「在 AI 的驅動下，安防行業的信息化建設才剛剛開始。」他曾在多次采訪中提到，安防行業仍有許多場景未被滿足，人臉識別充其量是面向青年人的人臉識別系統，照顧不到小孩與老人，小孩丟失事故多有發生。

他放出狠話，「安防市場足夠澎思打五年的仗。」

從 2012 年踏入中科院做人臉識別相關的科研經歷算起，馬原已經入行七年，他創辦的澎思科技雖是最晚入場安防行業的公司，但從 AI 驅動安防行業角度看，現在入局或許還不算太晚。

1 先打穿一個行業

我們試圖總結澎思科技短短一年多的進展，有兩件事值得一提。

一是整合技術實力，在新加坡和北京設立研究院，拓展計算機視覺全棧研發技術和算法技術；二是以計算機視覺線出發，不斷開拓業務線，拓展邊界。

談起創辦澎思科技與之前做安防的不同，馬原表示，「創業，想做的事可以 all-in，但在此之前，跟隨別人的理想和路徑，難免有所分歧。」澎思選擇的發展路徑體現差異化，不是賦能百業，而是「行業+AI」策略，先沿著一條路線深挖一個行業。

「這與 AI+行業公司有所不同。」馬原表示，最初這兩類公司的路徑會并行，看不出差別，但到后面就會分道揚鑣。

區別在于，AI+行業的公司想要用技術賦能百業，往往適得其反。而行業+AI 型公司本身自帶行業屬性，解決行業問題。

由于 AI 能夠對視頻進行結構化處理，基于圖像識別技術對人、車、物快速識別比對，此類能力與安防需求不謀而合。安防成為 AI 最早落地的領域。

不過在馬原看來，安防還不夠完全達到 AI 化，而正處于 AI 驅動安防行業信息化、互聯網化、移動互聯網化的階段。「安防行業的勢能沒有被完全釋放。」

安防成為澎思深挖的第一個行業。2015 年，參與完人臉識別領域相關科研工作的馬原看到了安防行業巨大的機會，一頭扎了進來。在曠視磨練兩年之后，他自立門戶，繼續闖關安防行業。

澎思科技的定位是堅持「行業+AI」策略，深耕垂直行業，做產品化落地的公司。「我們的目標是先要做到 AI 安防行業的頭部企業。」馬原直言。

澎思科技 CEO 馬原

現階段安防行業群雄爭霸，在 2018 年的時間點進入安防行業會更容易嗎？馬原打了一個比方解釋，「小米進入手機行業時，諾基亞和摩托摩拉都很大，設備賣得也多。但是當智能化來臨，大家都處于同一起跑線。」

用馬原的話來說，這里的同一起跑線，即指安防智能化。安防行業的發展特點與 IT 行業相似，早期都先從硬件做起，中期聚焦產品硬件與服務，后期則是數據與場景遷移。

在上游技術的驅動下，安防行業經歷模擬監控、數字監控、網絡高清監控和智能監控四個階段，慢慢由看得見、看得遠、看得清轉向看得懂。當前安防行業正處于智能化拐點，具體到核心技術上，算法和芯片成為關鍵。

一年多時間，澎思科技沿著計算機視覺技術這條線，整合 AIoT、5G、大數據、云計算等全鏈條技術。與其他 AI 公司相比，澎思科技同樣強調軟硬件一體化。

澎思軟硬件產品組合

在 AI 安防這條主業務線上，澎思科技目前已經基本完成從端到端、軟硬件到算法的全系列自研產品，同時針對安檢、身份核驗、人員通行、考勤簽到、臨時安保等細分場景，推出智能門禁、人臉分析盒、人像布控系統、抓拍攝像機等硬件產品。

2 快速扎根能力如何煉成？

一年多時間里，澎思的業務布局迅速。現已經推出包括 AI+公共安全、AI+智慧社區、AI+智慧園區、AI+智能交通、AI+智能制造等五大行業的 16 個細分場景解決方案。

探索如何將能力快速覆蓋多個行業多個場景，澎思科技用了短短一年時間。某種程度上凸顯出，這是一家擅于學習和拆解的公司。

馬原將澎思科技能夠快速打通行業的做法歸納為戰略和戰術。

戰略上專注一個賽道，所能帶來的好處是，效率提升；戰術上建立中臺能力，強化「腰部力量」，輸出產品的能力相應加快。

澎思科技花費近一年半的時間在修煉中臺能力。「中臺能力建好后，發展產品線就像是在搭積木。」

他舉例，「我們要將解決方案覆蓋 16 個場景，如果單個場景直接做，一年半只能做兩個。」

采用的方法是，一開始先不著急建場景，而是先把 16 個場景共用的東西找出來，將其產品化、工業化，做成通用型產品，之后再基于這一通用型產品往外延伸，各自組合，進入不同場景。澎思在選擇一個產品進入行業時，會考慮這三個要素，重復購買率、標準化、規模化。

即使是在初期，被客戶追著去做項目開發，馬原也要優先將精力放在開發市場、提取共性上。「或許你可以會贏得一個項目，但是你也有可能失去一個市場。」將一個公司的通用型能力提取出來，好比制造一個發動機，至于應該按怎樣的輪子，視情況而定。

馬原一直在尋找適合澎思的生存方式，以及對產品的堅持。「有的時候先來者不一定會守到最后，后來者有可能會把前者干掉。」他一直堅持這樣的觀點，產品型的公司到最后一定會把項目型公司干掉。當產品穩定性好，標準化及價格優勢時，最終帶來的是效率的提升。

在智慧園區和智能制造方面，澎思科技與富士康達成戰略合作，基于人臉識別、行人再識別等技術，部署一套「現場人流價值評價」系統，這在工廠應用中并不多見。

富士康-人臉識別解決方案-行人再識別應用

據馬原介紹稱，這能夠幫助富士康提高員工工作效率，節約 10% 企業管理成本；有效預警生產過程中違規事件 160 余起；積累訪客電子化檔案 15600 余條，成功預警重點關注人員 90 余次。

3「雪亮工程」之后

雖然澎思科技已經拓展了五個行業，但其中最為重要、市場潛力較大依舊是公共安全行業。

在公共安全行業之下的 AI 安防，成為澎思科技第一個五年計劃的主航道。馬原很明確，「澎思科技要在 AI 安防賽道做第一。」馬原的野心還不止于此，他透露，明年會開拓更多場景，推出差異化的產品。

馬原曾提出，以 5 年為期，技術驅動安防產業變革。20 年前是模擬轉數字，圖像分辨率進入標清時代；15 年前是數字轉高清；10 年前隨著云計算、云存儲、大數據等技術普及，安防行業進入集約化階段；未來 5 年將是以 AI 技術為驅動的信息化階段。

雪亮工程也提出建設立體化、信息化社會治安防控體系。在十三五規劃（2016-2020）中，該工程被納入建設重點。目前，面向公共安全領域視頻監控的雪亮工程已經成為促進安防產業發展的新引擎，這將為安防及相關行業帶來 3000 億元市場商機。

馬原向機器之心表示，「在雪亮工程的鼓勵下，全國大量建設前端硬件、設備，這必然會導致硬件背后存在大量數據處理和數據分析的需求。接下來的建設重點會側重軟件方向，對市場整體利好。」

此外，雪亮工程也提出推進「智能化農村社會治安防控體系」建設。基于此，澎思科技的產品也在往鄉村下沉，今年初已經在江蘇省無錫市梁溪區落地實施。「攝像機建到哪里，我們的分析能力就要鋪設到哪里，兩者相輔相成。」

針對下一個「十四五規劃」，馬原表示，澎思已經開始提前布局和研發，將推出以 AI 驅動的立體化、信息化社會治安防控建設解決方案。

在新一波的行業機遇下，澎思科技已經從叩門人轉化為參與者的角色。作為一家 AI 創業公司，澎思在競爭中找準自己的長板，不與巨頭硬碰硬，差異化尋找出路。放眼望去，安防行業正迎來智能化拐點，背后孕育著巨大的產業擴容與技術升級機會，下沉市場空間依舊巨大。