两年前，顺为资本执行董事孟醒谈到一个观点：人工智能行业，最缺的是顶尖产品经理。
2年后的今天，AI公司之争，本质上还轮不到拼产品。尤其是智能安防产品，仍旧停留在用单点技术满足客户功能和性能需求的阶段。
云天励飞首席科学家王孝宇指出，科技产业从萌芽到成熟，往往需要经历三个阶段：技术＞系统、系统＞产品、产品＞运营。互联网已走到第三阶段，而AI安防还处于第一阶段。
那么除AI安防产品的未来在哪里？
“零售！”深耕AI和安防界多年的王孝宇不假思索地回答到。
“安防与零售看似不相关，但两者的视觉产品架构相似，本质上都是对人线下行为的分析和建模。当前智能安防产品更多集中在解决客户问题层面，重心是客户需求驱动技术发展。而一款划时代意义的产品，则是由技术驱动整个行业，而非被行业客户牵着走。未来在零售场景，AI企业将会拥有绝对话语权。”
王孝宇继续谈到，随着互联网流量红利的殆尽，消费级产品的创新正进入窘境。
回顾消费级科技产品的发展进程，每个颠覆式创新，本质上是利用底层介质的缺口，来创造入口。从硬件介质的智能手机，到软件介质的微信，均是对“交互与操作入口”的创造。
而零售作为与用户接触非常高频的消费级场景，它将会是人工智能介质的一大入口。
今年年底，云天励飞将发布首款人工智能零售平台。而在这之前，雷锋网就AI安防企业为何做零售这一话题，与云天励飞首席科学家王孝宇进行了一场访谈。
AI公司之间的安防战即将结束，成为今年众多业内人的共识。
“但我并不这样认为，这个行业还存在很多变数，我们应该回到商业与技术的本质去看问题。”
王孝宇总结到，互联网的本质是对用户线上行为的数字化。进入AI时代后，技术为用户线下行为的数字化和建模创造了机会。安防不过是线下数字化与建模的一小部分。
狭义上的AI安防是红海，但城市级的泛安防（交通、社区、零售等）还是蓝海，这个升级仍会持续很久。
安防的本质是什么？现阶段安防的本质就是把人及其相关属性（如车辆等）结构化，然后用于检索。这属于感知。
“感知层”的安防人脸、车辆识别市场，行业很快清晰。而线下用户画像等“认知层”的建设，仍处于起步阶段。
“认知层的安防产品刚刚起步，我认为它起步后的第一个落地场景，并不是安防本身，而是零售。”
一款真正智能的“认知型安防产品”，无论是从算法、算力，还是到数据隐私问题，都难以在短时间内解决。但它现有的技术框架，很适合套用在零售领域。
零售场景由于库小、空间简单、光线复杂度低、数据易采集、行为数据多维等特点，为消费者画像和建模提供了非常好的基础。
虽然安防公司做零售屡见不鲜，属于已知的变数，但变数在于做法。
安防公司做零售方案：一类是商场，另一类则是商铺。
商铺方案商之间的竞争非常激烈，由于客户对成本要求较高，通常不高于3000元，所以云天励飞的新零售战略优先级考虑从综合性商场入手。
作为对价格不敏感的客户体，商场与商场之间的竞争在近些年变得愈发激烈，因此他们想着各种方式进行创新。在消费升级的大环境下，商场的属性及营收方式将慢慢发生变化，商场的营收增长越来越依赖于科技分析手段。
那么如何增收？离不开两点：为商铺做引流和转化，及提高租金。
目前商场在引流方面用尽各种心思，如进行折扣、投广告、搞线下活动等，但这些效果并没有完全量化和可视化。
“我以某个商场为例，假设某商场往常日流量大概在2W左右，通过一些拉新手段使得日流量高达4W，但整体收入却仅仅增加不到30%。人流量增多了，但转化率降低了。所以这到底是失败的运营还是成功的运营？导致这个结果背后的原因是什么？”
“没有科技的量化手段不好评估。”
因此，王孝宇指出，可以通过在商场布智能摄像头的方式，对顾客的客观属性和行为属性进行分析，得出量化结果。从而对引流的手段进行优化，促成转化。
现在安防公司做零售，更多还是To B打法，为商场做智能分析解决方案。但他认为，好的零售产品逻辑一定是To C的。
云天励飞的零售方案是一个To B兼 To C的total solution。To B的产品用来解耦商业各个环节和影响因素。To C的产品给用户提供一体化、浸入式的商场体验。
“我们这套产品，马上就会揭晓，到时候一定会给业界带来重磅炸弹。”
在问到零售与安防这一新一老的业务，是如何协调、如何互相反哺时。王孝宇引出了《创新的窘境里》的核心逻辑：延续性技术和破坏性技术。
延续性技术，是不断完善现有的、客户急需的、主流的技术；破坏性技术，则是一开始性能较差、非主流的技术，但成本低、售价低、对低端客户友好。
现在主流的智能安防和零售的技术框架相似，均是利用计算机视觉，对视频监控中人像和人的行为进行分析。
安防AI，就像延续性技术，零售AI，犹如破坏性技术。虽然单个零售项目的价格远不如安防，利润也相对较低，但零售很多看似不合理的需求，未来未必不会出现在安防领域，尤其在成本、体验、易用性层面。
《创新者的窘境》其实在隐射一个道理：如果一个企业过于聚焦升级某个现阶段高利润、需求强的产品，长期来看可能弊大于利。
成熟企业失败的重要原因之一就是，因为它往往忽略了“破坏性技术”，它的战略决策基于主流客户需求。而边缘企业由于无法获得主流客户，因此只能研发“破坏性技术”，这种技术成本低，售价低、性能弱、定制化弱，满足了边缘小众客户的需求。
但非常关键的一点在于，随着破坏性技术的不断完善，这类“轻”的产品更容易复制、标准化和量产。当客户需求不断更新之际，也不排除主流客户也会喜欢上这种新产品。
AI刚刚起步时，云端AI是计算机视觉公司布局的主流方向，很多AI安防公司一心扎入云端。
“现在大家也都看到了，之前并不起眼的嵌入式AI竞争，目前可以说比云端更为激烈。尽管前端性能有限，但低功耗、低延时、效率高等特点，使得边缘计算成为安防领域极为重要的组成部分。”
就在大家比拼谁家GPU多时，前端的FPGA、ASIC、SoC芯片视觉方案却成为AI安防公司的主战场。
那些只聚焦于云端的企业错过了发展良机，已无力回天。这里又印证了那句话：当破坏性技术出现时，客户便产生了新的需求。
零售行业相比于安防，对精度要求较低，但对价格更加敏感，与终端用户接触更为紧密。这对于升级产品体验、压低成本、量产有着极大的帮助。
“我有一大胆的猜想，未来哪个公司最容易成为消费级智能安防产品的领军品牌？我认为是零售做得好的公司。很多主流的技术都会完成从军用到企用，再到民用的过渡。当一项技术离消费者越近，越将会成为主流。”
最后，王孝宇谈到自己的两个零售产品原则，一则关于数据隐私，一则关乎产品体验。
任何涉及到智能分析的产品，都无法避免愈发突出的用户隐私问题，针对这一问题，王孝宇坚持一点：不要让私人的事情公开化，而是让公开的事情私人化。
在产品体验层面，他引用了日本著名设计大师深泽直人的一句话：设计一件东西往往和我们无意识的行为和我们周围的环境有关。思考需要时间，感觉则可能在片刻内完成。一件物品给你的第一感觉很重要，而当使用了一段时间之后你会发现你最初失掉的感觉才是设计的精髓所在。这就是“不假思索”背后的含义。雷锋网雷锋网
正在生成分享图...
nebula