大華股份：一個務實浪漫主義者的自我修養

十九世紀末，世界經歷了一場驚心動魄的變革.

發明直流電的愛迪生、天才發明家特斯拉+支持交流電的威斯汀豪斯，分為兩派，展開了一場改變人類歷史的大戰。

贏得電力之戰後的威斯汀豪斯開始迅速降低生產成本，推廣更便宜的交流電技術，讓電不再是“有錢人的特權”。

當特斯拉和威斯汀豪斯，第一次用交流電照亮了哥倫布紀念博覽會，這光亮就再沒熄滅，它像星星之火一般燎原，一直照到了一百多年後的我們身上。

正如百年前的電力命運一樣，今天的人工智能也承載着改變人類生活方式的使命。

在這場史無前例的技術變革節點之上，大華股份先進技術研究院院長殷俊表示，這場革命已經駛入第三階段。

從AI 1.0“兩耳不聞窗外事，一心只讀聖賢書”的理論研究，到AI 2.0“紙上得來終覺淺，絕知此事要躬行”的規模落地，現在AI 3.0的“忽如一夜春風來，千樹萬樹梨花開”的行業智能，行業不再聚焦於一套厲害的算法，也不是做出一套厲害的系統，而是：

行業需要什麼？我能給什麼？

不分先後的終究之問，是每個歷史節點內所有企業不停探索的答案。

作為智慧物聯網頭部企業，大華既是行業追逐的對象，也是瞻仰的標杆，它的探索路徑是怎樣的？

商戰中也需要搭建山河圖沙盤，模擬一番，看清形勢，才能運籌帷幄。

大華的排兵佈陣思路是一套邏輯嚴密的體系打法，以“全感知、全智能、全計算、全生態”四大戰略，把握市場節奏，主導市場機制。

微觀的全感知是360度無死角、全天候、全環境的感知，不放過任何細節，通過更大的分辨率採集所有數據，宏觀的全感知是以視頻為主，開闢如RFID、音頻甚至環境變量等新航道，全方位多維感知。

而感知也要從“採集”晉升為“認知”，從感知端採集並進行智能分析，在大華看來，未來機械的“獲取”過程將變為“認知”過程。

智能化也不是簡單的AI，需要具備兩項能力，除了人工智能本身的實力，要能讀懂並理解數據，其次還需要具備自我學習、自我成長、預判未來的能力。

基於此，殷俊認為，在AI時代，產品、解決方案和業務實戰三個維度必然將深度融合。

全計算，不只是在邊緣計算、節點計算和雲計算，而是面向整個系統的、覆蓋全網的計算。

實際應用中有非常多業務邏輯和體系，未來，硬件設備不一定只做一件事，或者只具備一項能力，在端側、在設備側、在網絡節點側，如何統籌全網，如何分配計算力，如何調度數據，是全計算戰略的要點。

也就是説，AI計算的核心不是怎麼做，而是怎麼做，才能更好。

計算能力的融合是重中之重，通過整個平台的部署和對計算資源的調配，可以負擔更為複雜的邏輯，從而實現全網計算的負荷平衡，使得整個計算性能最優，客户能夠得到可用、低成本、可擴容、可靠的解決方案。

全生態的邏輯是，沒有一家能窮盡所有AI業務是業內共識，大華選擇不斷地尋找每個細分領域垂直行業的領先企業，合作構建AI生態大系統。

戰略保證方向，研發創新儲備戰力，這是時代的外在要求，也是大華的內在修養。

大華持之以恆地堅守自主研發，從推出內業首台自主研發8路嵌入式DVR開始，近年來，每年以10%左右的銷售收入投入研發。

研發是科技企業的生命線，大華現有的16000多名員工中，研發人員比例超50%。

除了殷俊所在的先進技術研究院，大華還有大數據研究院、中央研究院、網絡安全研究院、智慧城市研究院，五大研究院源源不斷地為大華提供武力值和技能項。

“大華不僅要走得對，還要走得快。”殷俊如此説道。

由此在AI過境安防之際，大華才能從容轉身，千人的人工智能團隊，不斷開拓智能交通、人臉識別、OCR、行為分析、機器人等領域的算法和技術新天地。

大華走的第三招，是深耕細分領域。

“產品與軟件的下一步，就是服務了，要懂客户的業務和真實需求。”殷俊期間反覆提到“懂客户”三個字。

如果説四大戰略從上往下看，這一步則是從下往上看。

智能時代的萬物互聯，既體現在戰略的頂層設計裏，也體現在隱藏於各垂直領域的細枝末節裏，要延伸到如毛細血管般的細分領域並且深耕，才能上下貫通。

除了要看懂行業，還要看懂客户，大華選擇與頭部企業合作，先進入行業，知曉真正的作業環節和細節，唯有如此才能做好軟硬件，也才能打動客户。

深入細分領域不是為了全覆蓋，而是通過與領域內的主要玩家，共同合作服務行業和客户。

上陣殺敵，戰略是決勝千里的命脈，戰鬥力和武器裝備精煉與否也是制勝關鍵。

殷俊認為，巨輪要能遠航，船本身得抗造耐打。智能化海嘯中，第一，在於AI技術的泛化能力。不同行業千差萬別，如何將基礎AI能力快速遷移到新領域至關重要。第二，面對新型、突發性需求的快速適配能力。第三，AI解決方案的敏捷交付能力。

這三者，都能在大華身上找到，車牌識別應用遷移到民生服務領域，做智慧停車場及綠色停車等領域。今年疫情之初，在短短的7天時間實現研發並量產超高精度的測温系統。

大華如何精修這些內功的？

眼光獨到的大華股份從系統架構、數據智能、智能工程化、智能技術四大基礎能力實現，所謂刀切豆腐兩面光，大華考慮全面，也做得周到。

在技術體系架構上，基於大華十幾年來打造的硬軟件資源，在AI加載、算力與資源調配、安全等實際問題，打牢基礎，保證快速落地，高質量、高可靠性、高彈性的穩定交付。

“數據，是數字世界的唯一要素。”殷俊篤定。

這唯一要素遍地開花，卻並不易得易用，大華認為，從採集到應用，是層層遞增的維度問題，而且此前的數據智能是基礎智能加人工經驗，未能達到自我智能。

基於此，去年大華提出了通過AIoT構建四維數字世界，來構建智慧孿生。這個過程中，人工智能的應用不是單一的點狀的算法問題，而是數據為基礎的產業鏈問題，強調數據智能與人機協同。

如何解決在線系統的全網設備與計算能力管控與調度，人工智能的加載，多維度感知技術等問題？

大華的人工智能體系，考慮到了算力、核心算法以及面向各個行業應用的構建，打造覆蓋各產品類型的邏輯。

數據智能上，利用長期積累的大量行業經驗、實踐經驗和數據經驗，建立了“數據獲取、數據治理、數據管理、數據知識、數據分析”的完整數據鏈路，從感知到智能的數據智能閉環。

工程體系更不用説，從技術到產品到商業化着陸，大華通過兩點實現，一是打造平台，保證數據到算法的快速生成，一是滿足現場快速定製化要求，包括數據隱私、數據安全等問題。

大華一大一小的兩大數據訓練平台，巨靈人工智能開發平台、巨靈人工智能開發工作站，是AI快速標準化和定製化的得力干將，大華得以快速產生人工智能能力並部署完整的工程體系。

此外，在整體系統運行上，大華在端、邊、雲側大小系統融合過程中的數據連通與融合、系統調度和數據鏈路上傾注心血，現在真正的端、邊、雲數據協同，保證系統全網資源配置、算力統一調配和數據一致性，實現最優運行效率和用户體驗。 

採訪殷俊那天，剛好他來參加中國第三屆人工智能安防峯會，上午他要做一場演講。

九點半開始的大會，八點半殷俊就已經到達會場，演講完後找了一個飲茶區接受採訪，一結束，又風風火火地離開。

殷俊1.25倍的語速，內容簡練、生動，也讓整個過程緊湊有序。

“2004年加入大華至今已有16年了，有沒有讓你頭疼的時候？”

殷俊於2004年加入大華股份從事技術研發工作，在音視頻的系統應用、智能化、網絡傳輸、芯片設計、硬件產品設計等技術領域取得耀眼成績。

面對AI掘金志的提問，殷俊笑笑説，“哪個階段都有開心也有頭疼的時候，包括現在。”

殷俊談到，他作為技術出身，經歷了產品研發、產品管理、體系性的架構設計、HDCVI、創新業務、人工智能等不同時期的難題，挑戰永遠在路上，學習與提升也永遠在路上。

作為一員老將，大華已經習慣與緊迫感共存，並內化成它的原始驅動力。正如此次殷俊早早來到會場做好準備，任何一件事都認真對待，背後大華征戰邏輯是，做足長期準備，才不至於力到用時，方恨少。

而今，大華依然在開疆擴土，尋找新池塘。

在人工智能、大數據、行業應用和看不見的基礎材料及技術投入外，軟件也是大華未來着重打造的方向。

軟件層是中國百業的軟肋，智能安防更甚。

一是細分行業太多，業務散碎，提煉出一套持續可用的技術體系，其中軟件架構的設計就非常繁雜。

二是深入行業，不是寫代碼，而是深入到領域內細枝末節，技術與用户作業流程緊密適配並不容易做到。

三是生態難建立，業務鏈極長、產品、業務和需求極其細攏，一家無法滿足散碎型市場。

四是滿足產品可靠性、穩定性，大華構建高標準的工程實驗中心，包括測試5G、WiFi的傳輸性能。

“這是一個很大的挑戰。”殷俊接連説了幾遍。

難，才有挑戰的價值，知難而上者才有成為王者的可能。

在殷俊看來，互聯網時代的IaaS、PaaS 、SaaS的分層邏輯，已經不適用於物聯網。

資源認知不同。以前的IaaS是機房、服務器等，物聯網有層出不窮的傳感器，要想實現互聯互通，覆蓋全領域，基礎資源範圍將囊括所有的傳感器和計算資源。

能力認知不同。Pass層以數據為例，互聯網更關注文本數據、數據檢索和數據關聯性，計算資源有哪些可用。物聯網除了這些之外，還要更多關注傳感器關聯性、地理位置、時間關係等等，能力要求較互聯網有明顯差異。

此外，互聯網模式三個層面各自分工，物聯網則更需要三層融合。

大華將三層有機結合，與合作伙伴一起實現優勢互補。

從基礎設施能力到智能應用，從軟件服務到硬件產品，在每一層都提供開放能力，並根據合作伙伴能力的差異，每一個版塊都可以與生態合作伙伴形成一個面向應用場景的融合方案，賦能客户，開放共贏。

尤其在PaaS、 SaaS上，向內向外都可以做的更細緻，做到類似搭積木的模塊方式快速交付，包括與第三方合作。

除以上外，大華從未停止對新業務的探索，保持生機與活力。

大華基於視頻，開拓了機器視覺、視頻會議系統、專業無人機、智慧消防、電子車牌、RFID及機器人等新興視頻物聯業務。

從模擬化到數字化到智能化時代的每個轉型期，無論是銷售、售前、銷售、交付還是研發環節，對人、對技術、對行業都是莫大的挑戰。

在這個快速更新的時代，對於企業和人，都是大浪淘沙的過程。

在安防這個魚塘裏，在細分化、碎片化的業務裏，迸發出極具衝擊力的勢能，技術、業務、甚至行業邊界都發生了鉅變，熬過了伴隨着行業上上下下的陣痛，接下來就是迎接新時代的喜悦。

在現存的歷史文物中可以看到，中國古代將軍沒有斯巴達戰士線條清晰的八塊腹肌，大多有的，是“將軍肚”。

這是因為中國古代戰將，需要承受鎧甲、武器、戰備輜重的重量以及長途行軍的巨大考驗，沒有大量脂肪作為能量儲備，難以想象。此外，還可禦寒、抵禦刀劍直入肌肉的傷害。

所以，那其實是包裹着厚厚肌肉的“將軍肚”，是戰鬥力量性和持久性的代表。對這些將軍而言，實戰中，肌肉線條毫無性價比，提高體重卻能極大增強戰鬥力。

在現今局勢動盪、風起雲湧的國際戰場上，需要的正是擁有“脂包肌”型的企業，他們鍛就了抵禦外部惡劣局勢的能力，同時又兼具實力。

“別糾結字眼，無論哪一派，落地最重要。"面對關於“AI+安防”還是“安防+AI”的提問，殷俊坦然一笑，“政府和企業的業務流程本質不會變，核心是數字化信息化的決策分析系統，如何基於數據分析形成閉環式決策系統，來更好提升作業效率和質量。”

“所以你看，歸根結底還是效率。”他説道。

正如當初的蒸汽機帶來的工業革命，要爭論是“蒸汽機+工廠”還是“工廠+蒸汽機”，歷史沒有答案，也不需要。

無論時代如何變幻，大華有不變的堅守，有圖新的突破，技術實力上，它夙興夜寐，不辭投入；工程能力上，它打磨體系，提高效率；生態平台上時，它虛懷若谷，開放共贏。

大華之所為，正如愛迪生和威斯汀豪斯，也許財富與成功是目標，但只是“小目標”。

贏得對手，從來不是他們的標準，只有進步和超越，只有將產品和服務做到極致，才是他們的第一標準。

只有做到了“第一標準”，才能打破世界原有的老標準。

威斯汀豪斯説過，“我認為解決之道是平分圍牆的費用，或是根本不蓋圍牆，院子就會變成兩倍大。”

這正是大華一直強調的生態，開放共贏，只有實現行業智能、AI普惠，才能讓世界不一樣，讓你我的生活不一樣。

而我們也相信，AI終將如電力一樣，未來會無所不在。雷鋒網雷鋒網雷鋒網