调研问答全文
海康威视 (002415) 2018-03-16
Q:公司如何看待 AI 技术方面和竞争者的差距？会不会有新的技术替代被竞争对手后发先至？
A：公司非常关注 AI 的竞争，从业务经营角度来说公司布局了很多资源。AI 是深度学习的基础上发展起来的，目前没有比它更有效率的算法理论，基于深度学习理论的 AI 技术我们是从 2012 年开始关注和持续投入，所以海康能抢占这一波比较领先的机会。现在海康研究院有大量人员在做预研，我们在硅谷也有设立研究院分院，主要还是想了解前沿技术的发展动态，把公司的研究和市场、理论技术的进步能够动态平衡起来。一个理论从产生到落地必然需要有一个产业化的过程，对海康自己来说，我们是从研发、生产到销售，在软件、硬件、软硬件结合的方面，我们已经积累了很多的经验，有自己的底蕴和基础，按照这样的战略规划踏实的往前走，预期我们应该能有一定的收获。
Q：有一些创业型的公司在 AI 这块技术也非常领先，我们和他们是合作还是竞争的关系？
A：现在来看，竞争和合作都会有。竞争的方面，因为海康自己有一个比较大的研究院，所以我们在软件算法这部分的投入也很大，我们在深度学习这部分的积累也不比这些算法公司差，所以这是必然会出现竞争的一面。另外，这些算法公司背后都是一些比较有经验的海归的技术团队，所以他们在算法上确实是有一些比较独到的经验，是不是未来存在一些合作的可能性，我们也不排除，因为对海康来说，人有我有的，我用自己的，人有我无的，我用别人的，所以我们是用一种开放的心态去看待整个产业的。到目前还没有特别大的业务合作。
Q：关于 AI Cloud 的边缘计算，将会更先体现在哪些子行业？
A：目前来看，只要用到智能的行业，都有可能使用边缘计算的架构。因为视频是 7*24 小时不间断的流媒体，相较日常我们接触的手机图片、小视频所需的流量包来说，不论对于 To B还是 To C 的用户来说，都没有客户能承受如此高的带宽要求，而且，一些采集需要在前端进行动态调整。另外这些数据的应用和存储成本也都较高，监控视频的流数据难以充分使用，含有大量冗余的信息，比如视频背景等信息占用了大量的数据空间，这些数据都传输回云端再做数据处理，这是非常耗费资源的。我们现在讲边缘计算，说的是系统框架的搭建模式，主要是跟很多公司在谈的云计算、中心计算、大数据中心这些概念做一些分别，有些公司是做中心端的算法处理和设备的，认为中心端可以完全解决计算需求，但是我们目前来看，这些数据回到中心端的实现难度很大，带宽和存储支持困难，回到中心端必要性也并不强，同时，一些计算环节需要和感知设备做交互沟通，回到云端会使得这种交互处理延时从而导致视频处理产生一些障碍。
Q: 请问行业和公司未来 1-2 年有怎样的瓶颈和门槛，公司会采取哪些措施来解决和应对？
A：未来几年所有的行业变化都会很快很大，我们也在这样的环境中如履薄冰。大家看到了现在这波的人工智能，海康需要抓住现在人工智能的这波浪潮。公司也开展了一些新的业务，我们希望新的业务有较好的发展，能够培育起来。所有产业都有生命周期，打破这种生命周期主要看我们能不能导入新的产业，产生新的发展周期。在现有的业务中，海外的挑战比国内更大一些，不确定性更高一些，我们提出国际化 2.0 本土化，公司如何做好向下市场下沉，向上走到一些大型项目，走到高端市场，我们都面临很多挑战。
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