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为什么“机场”成了 AI 独角兽们的香饽饽?

2020-02-07 09:55:28 雷锋网 张栋 编辑:蛋蛋 浏览数:47蛋蛋网

就像当年的互联网巨头们一样,今天的AI诸雄们也一直在保持饥渴,寻找一个又一个的“香饽饽”。过去一年,如果一定要梳理出AI领域音量最高的落地细分市场,那么非“机场”莫属。商汤、云从、依图、云天励飞、平安、Baidu,越来越...

就像当年的互联网巨头们一样,今天的AI诸雄们也一直在保持饥渴,寻找一个又一个的“香饽饽”。

过去一年,如果一定要梳理出AI领域音量最高的落地细分市场,那么非“机场”莫属。商汤、云从、依图、云天励飞、平安、Baidu,越来越多的AI头部企业都盯上了这片热土。

尤其是Baidu,在他们最新的AI体系中,还专门成立了“智慧机场业务部”。

先来谈谈何为智慧机场,今天的智慧机场建设,总体遵循三个一:

“一张脸走遍机场”。特点是“集成”,从购票开始,到值机、贵宾室、登机口,还有远机位的摆渡车上,都能实现刷脸,这样就实现了全流程的刷脸登机且安全可控。

“一张网智能体验”。这张网就是联通运营、同时还包括智能服务信息推送的服务网。

“一颗芯行李管控”。这颗芯是指行李中带有RFID芯片的电子墨水行李牌,能对行李进行全程管控。

三个一的落地实践从某种程度上的确革新了传统行业的作业流程。

与此同时,智慧机场的建设又出现了一个问题:如果单论市场规模,机场相比其他大部分市场似乎都不占优。

一个并非纯粹市场驱动力的细分得不能再细分的行业,为什么忽然就成了AI时代的香饽饽?成了AI公司对外宣传的重点?

主要有两大原因:

其一:赢了“厉害”的大多数,才能跻身“最厉害”梯队

彼得·维斯特巴卡(Peter Vesterbacka)是爆款游戏《愤怒的小鸟》的联合创始人。此前他在接受采访时,提到了开发游戏和创业过程中的两条心得:

一、创业需要长时间积淀,然后找到合适的时间。

二、创业需要挑‘难’的事去做。

做难的事,第一要有门槛,第二要能真正创造很大的价值。这里的“难”,并非步履维艰,而是在创业之初就设定的一个伟大目标,然后通过最小阻力的路径去实现它。

这件事如果做成了,能催生根本性的变革,而不仅仅是对现状做小小的提升。

再看智慧机场,有业内人士提到:

“不同于其他任何城市级细分场景,智慧机场的技术实践要比想象中难上几个维度。”

智慧机场建设通常分为三大部分:视频监控,门禁、报警。

在视频监控领域,目前中国厂商的产品傲视全球;而在门禁、报警这两块,中外之间的差距还难以抹平;同时由于智慧机场相关方案大多由国外顶级机构设计,他们对可靠性与服务能力比较看重。

综合以上两点,可以发现一个现象:

视频监控产品外,目前中国大多机场所使用的门禁和报警产品,大部分还是外资产品。

谈完内部玩家构成,再来看看智慧机场建设本身所存难点:

机场安防系统的建设,关注的目标大体涵括三类:飞机(航空器)、人(旅客、工作人员)和车(社会车辆、相关作业车辆)。

目前机场安防主要存在三个亟待解决的问题。

1、首先所有大小的机场需要监控系统、报警系统、门禁系统、网络传输系统和管理平台等多个(子)系统的复杂协作。

但现实不是这样,如今各大机场安防系统基本都是分期建设,各个安防子系统基本是各自为政。包括视频系统、门禁系统、报警系统、卡口系统、停车场系统等系统形成一个个信息孤岛,管理员需要登录多个系统进行操作,系统之间无法进行应急联动。

2、2016年国家颁布了《反恐法》规定了在机场中视频监控系统的要求,即视频监控高清化1080P、无盲点、存储90天。

目前国内在14年之前建设完成的机场,CCTV系统基本都还是以模拟系统为主,这些视频无法满足《反恐法》的要求,对发生事件后的录像追查,智能化分析都造成了极大的困难。

3、机场的各种区域,包括码头区,停车场,办公区,货运区,前台区,飞行区,机库,周边地区等,每个都是垂直管理系统。由于这些区域的特殊性、人员和货物大量进出的复杂性,控制风险的因素太多。

一来机场是仅存不多的可以让中外技术、产品同台竞技的舞台;二来智慧机场建设难度不小。

有挑战就有机会,有机会就有市场。而在这个市场中,最终胜出的玩家,可以称之为优中选优,能为后期渠道拓展、品牌升级起到事半功倍的竞争效果。

其二:To G太难啃,ToB是方向

一直以来,不少AI安防从业者都曾提到,安防是个“小”市场,碎片化严重,从满足客户碎片化需求的开发响应、到快速交付能力的建设,是一个非常复杂的体系。

但他们也均不否认:

安防同时也是个“大”市场,这里机会无限,玩家不断涌入,撑起万亿市场规模。

未来,这个AI大市场大致可以分为三大“机会体”。

第一大“机会体”无疑还是公安头部市场,这其中战略优先级最高的莫属雪亮工程带来的大量刚需,2018年,雪亮工程项目已经达到百亿级的市场规模。

但这块蛋糕除了产品丰富、工程实施能力强的大厂商外,其他中小型玩家并不那么容易吃到。

举例来说,公安领域的采购,通常要经过严苛的筛选,然后开展招投标工作。价值几亿的大单,通常需要几期来完成,每期完成人脸布控、大数据、视频结构化等不同项目,而第一期更多是试用、对项目效果的检验。

公安领域的项目建设周期长,涉及部门多,回款也就较慢,因而,很多企业收回款及现金流的周转成为问题,也加大了项目承接的风险。

而AI初创企业,通常承担技术或服务器等产品提供商的角色,可以在集成商或安防老牌企业拿下的标中分得一杯羹。


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