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AI市场格局有变,清华AI团队为何联手顾友良做应用使能?

文章出处:本站   责任编辑:hn13zn   发布时间:2020-07-13    点击数:16   【

【CPS中安网 cps.com.cn】2020年,AI从技术研发转向场景应用的速度明显加快。AI场景应用落地,已经成为决定AI企业命运的关键。

  在这个AI产业历史进程的关键节点,顾友良创立紫为云,携手清华AI科研团队,打造出“紫为云-清华AI使能平台”品牌,助力企业成为场景智能应用专家,全力推动AI场景智能应用和AI的全面落地。

紫为技术&紫为云CEO顾友良

  市场者,顾友良

  顾友良何许人?其实从事安防行业超过十五年的安防人基本都知道他。

  他,是中国视频监控和AI人像态势识别技术的市场推动者,在安防行业摸爬滚打了二十年。之所以称他为“市场者”,主要是因为他一直扮演着安防市场的“双重角色”:

  一是市场实战者。

  进入安防行业以来一直在跟市场打交道,可能没有人比他更熟悉市场了。

  2001年起,顾友良先后在北京黄金眼、黄金视讯担任市场总监、副总经理;2007年起,顾友良先后出任海康威视郑州分企业总经理、国内营销中心副总经理兼行业部总经理、广州分企业总经理。

  担任海康威视郑州分企业总经理期间,三年实现了河南业绩突破亿元,增长了近5倍;担任海康威视广州分企业总经理期间,同样只用三年时间,实现了广东市场(除深圳)业绩突破10亿元,增长接近4倍。

  2015年6月,顾友良先后出任佳都科技副总裁、智慧城市事业群总裁、董事、EMT委员,仅一年内就在全国构建近15个业务分支机构,夯实团队业务能力,构建共赢合作生态,聚焦AI新警务市场,助力佳都科技成为全国知名的AI智能品牌,三年后其所负责的业务板块业绩突破20亿+规模,增长了近6倍。

  二是市场思想者。

  顾友良进入安防行业,正值视频监控技术从模拟转向数字化。

  沉于思考的他,成为当时中国视频监控图像数字化发展的核心“推手”之一,在DVR时代推动了银行视频监控图像数字化转型和公安部“3111工程”试点工作。

  期间,他参与编写的数字视频监控“蓝皮书”、主导撰写的“红皮书”和“白皮书”等,成为当时业内人士争相传阅的“宝典”。

  在海康威视和佳都科技任职期间,他把自己对安防市场的思考认知和精准把握用于实战中,为企业屡创佳绩,并协助企业成功实现战略转型。

  目前,顾友良担任中国安全防范产品行业协会战略专家组组长、粤港澳大湾区智能安防产业与创新联盟理事长、广东省人工智能产业联盟副理事长、广东省计算机学会副理事长等职务。

  由于对安防行业发展所做出的贡献,2019年,他被推选为“致敬改革开放40年·中国安防卓越人物”。

  在当选的40人中,顾友良是唯一的一个职业经理人。全国城市安防协会合作互助联盟理事长、深圳市安全防范行业协会会长杨金才这样评价:“他是一个擅长于打开局面,突破瓶颈,推动企业和产业升级发展的专才。在过去20年里,顾友良一步一个台阶在行业中展现了他的能力,做出了优秀的成绩。”

  ▎落地,成为AI企业能否在市场立足和生存的关键

  近三年,AI成为最热门的技术。然而,看上去高大上的AI技术,一直实现不了规模化应用,成为AI产业发展的痛点。

  从理论研究到产品研发、应用研发,AI都是一个烧钱的行业。科技成果如何转化成市场效益?成为这个行业创业者和从业者都在思考的问题。

  现如今,AI的技术概念炒作期已结束,尤其在算法环节,产业界和用户圈更希翼围绕自己的实际需求或问题点,采用AI技术有针对性的转化出实实在在的产品和应用解决方案,同时希翼各家核心AI企业在他们面前PK一下,展现一下各自的水平。

  AI企业在实际应用场景中的落地能力,成为决定企业能否在AI市场立足和生存的关键。

  从目前的产业现实环境和AI技术的发展曲线规律看,AI已经到了从技术转向大规模应用落地临门一脚的关键节点。

  产业的早期培育阶段已经结束,但要跨向大规模的应用期,各类AI企业还得跨越从AI技术到产品、应用、行业化的门槛,即应用落地的门槛。

  目前规模化应用落地成为行业的痛点,跨过应用落地门槛的AI企业将成为AI产业的先驱,跨不过去的则可能倒下成为先烈。

  在这个产业节点上,顾友良与清华AI人共同创建“紫为”和“紫为云”品牌,在市场中擎起“AI使能”的大旗。其所依托的基础是什么?

  一是清华AI科研团队具有的核心技术实力和能力,二是其对AI场景智能融合应用的深刻理解,三是其从业职场20余年积累的生态伙伴资源。

紫为云多维算法簇群

  运筹者,顾友良

  AI安防市场引无数英雄竞折腰。但很多AI初创企业跳入视频监控圈子后,却在具体的行业场景应用落地环节“卡壳”了,因为他们很多并不精通于视频监控,也不精通各垂直行业对视频图像的应用,更不熟悉用户业务流程与功能模块的需求。

  只有积累了深厚的视频图像应用经验和精准把握了用户业务需求的人,才能把AI和视频监控图像有效结合起来应用,同时又要跳出安防的固有思维来做AI使能、做数据应用。难点在于行业中能做到这一点的人凤毛麟角。

  顾友良或许就是这样的人选之一。

  他在2001年就和团队一起提出“监控为管理服务”的理念,2011年提出“IMS行业管理可视化”,2020年在业内又首提“VI可视智能”的理念。

  一些头部企业密集地向他发出邀请,看中的就是他对产业的深厚洞察能力,对用户和系统商需求的深刻理解,以及在业务管理落地上的实战能力。

  围绕视频图像的应用,顾友良专注行业20年,极具定力,亲身经历并推动了从模拟到数字到网络、到平台的建设历程;经历了从单一产品到系统产品,到行业方案,再到行业系统方案,行业业务应用功能模块的开发及落地应用历程;并推动了云、大数据、AI等新兴技术的开发和应用落地。

  顾友良对用户和系统集成商在新技术应用方面的所思所想,以及新技术下的业务流程和业务架构的创新有深刻的理解,这些理解对推动AI、大数据、云等新技术与视频图像的结合应用有莫大的价值。

  “没有调查,就没有发言权”。在负责区域市场时,为深入市场一线调研,顾友良每年的行车里程都在10万公里以上。

  负责全国市场体系时,顾友良每年的航班数都在100次以上,奔走在各个城市之间,从而把握市场的走向和需求的关键,并从用户和合作伙伴的角度去制定相关的策略,推动合作伙伴生态的发展。

  同时,顾友良会根据战略合作伙伴的特点和需要,根据行业发展的趋势,围绕对方企业在业务、市场、战略等方面的需要,为其建言献策,因此在区域市场上有不少受惠于他的建议而成功转型升级的企业。

  在同业友商之间,顾友良还善于做协调,维护同行友商间的利益,常常能将彼此间“你死我活”的竞争关系协调成相互配合且能共赢的局面。2018年,他全票当选广州市安防行业协会会长就是一个很好的写照。

  作为一个从基层成长起来的企业管理者和战略设计者,顾友良敢于做瓶颈突破,能从整体上做企业战略规划,也能从战术上做项目的实行与运作,甚至能从一个省或市的宏观战略层面,为主管部门提出一套宏观架构与政策规划思路建议来。

  因此,顾友良无论走到哪里,都是深受用户,系统商,包括友商敬重的业内资深人士。

  所以,在AI创业型企业纷纷寻找高段位的运筹者时,顾友良与清华大学AI技术的科研团队经过一段时间的相识和相知过程,希翼通过市场与技术的深度铆合,不辜负清华大学领导的希望,去拼搏奋斗,去努力实现“清华人AI理想”,让清华的AI技术更简单、更便捷、更安全地应用到社会产业中去,服务社会、服务老百姓。

  凭着对顾友良相识多年的了解,相信紫为云有了顾友良担任这个新平台的领队,会有如一艘先进的战舰配备了一个历经实战考验且经验丰富的舰长,其未来在市场上的表现值得关注。

  ▎为什么选择紫为云?

  随着AI等新技术创业企业的兴起,作为具有二十年安防行业实战经验的顾友良,无疑成为许多大企业邀请的对象,其中不乏大型国有上市企业、传统视频监控头部上市企业、互联网AI平台巨头和AI四小龙企业等,更有一些计划转板的企业希翼邀其入伙。

  然而,顾友良却毅然选择自我创业。对一位职业生涯20年的职业经理人来说,这需要一种果敢和魄力。

  顾友良联合清华AI科研团队创建紫为技术,同时出任紫为技术和紫为云的CEO,一是因为紫为云AI技术团队在人脸、行人、步态、车、物体特征识别、OCR文字识别、物体关系推理等方面的算法研究取得了诸多技术成果;二是具备整合指掌纹、静脉等生物特征识别,语音识别,语义处理,辅助驾驶,工业智能等方面有诸多可以联合开发的生态算法成果;更为重要的是紫为云AI创业团队成员的每一个人都拥有一颗“清华人AI理想”的炽热之心,他们有一股为之勤勉,为之奋斗的精神与激情。

  紫为技术&紫为云的创业骨干成员多数源自清华大学电子工程系王生进教授所带领的团队。在过去的数年里,王生进教授带领的清华团队在人脸识别、人脸检测、ReID行人再识别、无人机视觉检测、国际无人驾驶数据集、语音识别技术、物体检测、文字识别等领域发表了许多国际顶级会议和期刊论文,取得了多项国际测试竞赛的优秀奖项。

  2019年10月,其主导研究的“跨视域行人再识别的特征学习理论与计算研究方法”获得“第九届吴文俊人工智能科学技术自然科学二等奖”。

  作为清华AI人创业的紫为云团队,他们希望把人工智能领域研究出来的理论与方法帮助应用层的各行业企业解决AI算法技术缺乏的问题,打通AI算法技术瓶颈,构建AI应用创新的能力体系,实现各类企业在各自行业AI应用创新的目标,进而推动中国AI应用创新的全面发展,为国家“智能+”、新基建战略的实现添砖加瓦,从而实现清华AI人做人工智能科研的产业价值。

紫为云核心技术研发团队

  在基础算法技术已经有了很大发展的基础上,AI算法企业之间的技术PK焦点体现在大数据量算法、特定场景小样本数据算法、ReID、聚类等算法技术上的研究,而市场的PK焦点则体现在不同行业、不同场景项目中的算法细分研究和细节优化能力,以及项目场景应用落地能力上。

  目前,紫为云在人脸识别、车辆特征识别、行人再识别ReID、AI医疗影像结构化、智能环保大数据分析、智能制造工业检测、AI-3D服装设计等方面都取得了一定成果和落地,并配合清华大学某机构与国家某部委展开了AI算法的深度研究开发,也与一些具有国际影响力的核心中国企业开展了深度的技术研究与项目合作。

  当然,除了看重技术优势,顾友良也坚信“紫为云”定位AI使能,立足“智能+”可以预期的广阔市场发展空间。

  在用户和系统应用商已经日趋理性,同时资本也更加客观的审视AI企业在应用落地方面的实战能力时,紫为云作为核心AI算法企业之一,其跨越新技术产业化应用的动力强劲、潜力十足。

  顾友良的加入,使其领先的AI技术能力得到了市场推力的赋能,会成为紫为云企业迭代发展的关键一步,将开启紫为云企业成长的新阶段。紫为云将有可能成长为中国AI场景智能时代的领军企业之一。 

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