华为决定解散机器视觉军团，原因是市场竞争激烈

安防市场已经进入了一个转折期。近年来，随着科技的不断发展和人们对安全意识的增强，市场需求呈现出了快速增长的势头。然而，随之而来的是市场竞争的日益激烈。 在过去，安防市场主要依赖传统的监控设备，如闭路电视，门禁系统和报警系统等，这些设备的功能相对单一且易受到欺骗。然而，随着智能技术的不断创新，“智能安防”产品开始崭露头角。这些产品结合了人工智能、大数据分析、云计算等先进技术，使得监控和报警系统更加智能化、自动化。智能安防产品不仅可以实时监控，还能自动识别异常行为、提供预警功能，大大提高了安全防范的效率。 此外，人们对个人隐私的关注也对安防市场产生了深远的影响。随着隐私保护法规的完善和人们对隐私权的重视，市场对具有隐私保护功能的安防产品的需求不断增加。有关部门也加强了对安防产品的安全标准的要求，从而进一步推动了安防市场的发展。 综上所述，安防市场进入了一个转折期，传统设备逐渐被智能安防产品所取代，人们对个人隐私的关注也推动了市场的发展。作为记者，我们将继续关注市场的动态，并及时向读者提供相关报道，帮助他们了解安防市场的最新变化和趋势。

今年以来，处于转折期的安防行业呈现出更多变化。市场依然很卷，大厂纷纷调整策略，而对于爆火的大模型，则体现了较为务实的态度。

01 " 华为换了一个打法 "

今年 6 月举办的北京安博会上，行业人士告诉数智前线，华为已于去年底、今年初取消机器视觉军团，" 这是华为取消的第一个军团 "。该军团成立于 2022 年 5 月，是华为成立的第三批军团之一，它针对的市场与海康威视、大华类似。

机器视觉军团取消后，原研发团队并入光产品线，成为行业感知业务，原营销与服务人员则并入不同团队。据悉，华为光产品线实力很强，光传送和光接入在全球市场份额第一。在华为内部，这条产品线的博士占比很高，极为专业。

数智前线摄

此前，华为有一条不成文的约定，对各部门负责人考核以三年为期，军团也不会例外。在军团成立之初，一些华为人士就表示，军团并非一种长久的组织结构，它更类似于先锋队、特战队，会根据发展情况进行调整、收敛。此前，华为智慧公路军团与海关和港口军团合并，组成华为公路水运口岸智慧化军团。

针对华为机器视觉军团的调整，有安防业资深人士对数智前线分析，这与商业考量有关，" 华为换了一个打法 "。华为机器视觉业务本身占比较小，" 摄像头卖得再多，可能也支撑不了利润 "，最终产粮区还是摄像头业务背后的存储、网络。此外，数字化进入深水区，一些智能感知刚需场景还在突破中，需要时间，因此，华为当下主要还是靠主力军打粮食。

那为何会并入光产品线？业内认为，摄像头与光网络联系紧密。

" 说白了，这也是回到了初衷。" 一位宇视技术人士称，"从技术维度讲，物联感知需要多维数据采集，从 2016 年开始，大家就在提这个概念，现在已经从以往单一视觉走向视觉、光纤、雷达等的融合，从可见光走向多光谱，来提升感知能力。" 比如，在康养领域，因为涉及个人隐私，有些是视觉技术解决不了的，需要通过雷达去检测，获取 XY 轴的精准信息，再与视频数据做联动分析。

数智前线摄

这一说法与华为视觉军团整合后的动作吻合。5 月，华为行业感知业务对外举办调整后的新品发布，提出用 " 多维感知 AI"，构建城市智能体的感知底座。摄像头与光网络整合后，华为已做成了一些整体方案，比如周界安防方案等。

另一位大华资深人士则认为，摄像机与光网络整合后，在一些集成项目中，华为更有优势。他打了一个比方，以一个 1000 万元预算的体育场信息化项目为例，通常大约有两三百万是购买交换机的，这部分华为有优势拿单；还有约两三百万是布网线的，这部分供应商很多，标准也不一；而与摄像头相关的大约是 50 万元。

现在，布网线这部分可以改造成光纤，成本能降到原来的 1/3，甲方的降本效果非常明显，而光业务也是华为的优势业务。一旦摄像头和光业务整合，一个管理工具可以管理光网络和摄像头，也方便这类项目的集成。

另一位安防业资深人士还分析，华为可能认为摄像头这块业务门槛不高，未来将加大从海大宇这类企业 OEM 摄像头的比例。不过，几位华为人士告诉数智前线，他们一直没有放弃过摄像头产品，今年又做了很多款型，9 月华为 HC 大会上，可以看到更多新品。

02‍ AIOT 市场竞争太卷

华为的调整并非偶然，行业人士告诉数智前线，在平安城市和雪亮工程逐渐进入尾声后，安防市场进入转折期或瓶颈期，增长突破变得困难。

" 之前海康每年业绩和利润增长 40%，大华每年增长 30%。而增长一旦没有那么快之后，暴露的弊端也多起来。" 一位行业资深人士观察，" 比如市场龙头海康提出营收突破 1000 亿，至少说了三年，但一直突破不了。它也落实了一些举措，用更狼性的方式争夺市场和用户，这让对手们都很慌。"

数智前线制图

上述人士说，这个市场卷得已经不健康了。他打了个比方，本来大家做 500 个亿，利润可能有 20%，但现在利润可能也就 10%。今年市场仍然很卷，厂商们照样很慌，毕竟行业没有那么高的门槛。" 如果海康和大华两家龙头的日子都不好过，华为肯定要换个玩法。"

数智前线制图

行业人士称，之前高增长时期，大家都没有想得那么透彻。现在，大家也在思考转型。

安防市场将呈现怎样的变化？此前，包括胡扬忠在内的海康高管认为，从政府数字化需求层面，目前已不局限在安防领域，而是扩展到交通、水利、自然资源、城市管理、应急管理等方面，政府有更多数字化管理需求。比如在交通领域，依据车流量动态调节来保证 " 绿波带 "；用可见光和热成像双目摄像机做森林防火、用城管球机做市容市貌治理、用水尺球机做水文监测等。

行业资深人士告诉数智前线，今年以来，一些基建水平达到一定程度的高端城市也提出数字孪生，要把整个城市建模，变成像元宇宙一样。这对数据的采集、智能分析和呈现都带来商机。

" 不过，在政府层面的投入来看，可能会稍微减一些。" 几位行业人士告诉数智前线。

在企业方面，胡扬忠认为，开年以来，消费相关的行业如文旅、酒店、餐饮、物流等增长都比较快，制造业中的新能源等领域依然有不错增长，电力相关行业的投资在去年的基数上保持不错水平。

业界认为，企业数字化的动力很强，大家都有降本增效的需求，他们能感受到各家公司在积极投入，不投入的企业经营效率可能就会跟不上。

" 特别是一些企业招人越来越难，像江浙做榨菜的私人企业，一年做几十万元的榨菜生意，都在想着是不是买个机器人来切榨菜。" 一位人士介绍，企业数字化需求很多，但都是场景化、碎片化的。

由此，各路玩家的业务领域已从安防拓展到园区、医疗、教育、工业、能源等各个领域数字化。

进一步观察，由于政企数字化进入深水区，对供应商也提出新要求。" 你必须懂用户的业务。" 一位人士打趣说，" 如今用户也是‘哪壶不开提哪壶’。你说监控，他问你 AI 能不能搞？你说 AI，他问你硬件是不是自研？你说自研，他又问你网络能不能做？总之，你给用户的解决方案，就不能有一个薄弱环节。早些年，只卖监控就能挣钱的日子已经过去了。"

03 大模型落地物联网不会很快有结果

" 在给用户提供的全量方案中，基于数据去做深层分析是现在的核心。" 一位宇视技术人士称，这也就必须提及今年爆火的大模型。不过，在 AIoT 行业，很多企业对大模型仍处于探索观望阶段——大模型在细分市场怎么用，需要业界进一步深入去研究，不会很快有结果。

" 出于安全和其他很多方面的考虑，物联网和互联网还是有很大不同。" 不久前胡扬忠表达了对大模型的看法，" 我个人的判断是，基于公网的、集中式的、在云中心有大型处理能力的情况下，超大模型有一定优势。但对于物联网行业，我认为仍旧是云边融合的模式，因为在很多封闭网络，不太可能、也没有必要去建超强的计算能力，软硬一体模式至少在物联网行业和大量的垂直市场上依然是主流。"

海康这里提到的软硬一体模式，涉及其在 2017 年发布的 AI Cloud。在一位业界资深人士看来，AI Cloud 在技术上是一朵云，在商业上是一个生态。正因为最早悟到了安防市场 " 碎片化 " 的本质，海康做了一个开放平台，上面聚拢了用户或合作伙伴针对碎片化应用开发的算法。人们可以上传照片或视频，训练出一个模型，就把这些场景盘活了。这也给海康的硬件产品带来溢价。

针对 AI Cloud 的模式，起初业界都在观望。后来，大家发现 " 行业确实需要有这样一个平台 "，合作伙伴可以在上面出售算法和解决方案，客户可以应用这个生产力工具，降本增效。

" 海康起步早，也给其他企业在 AI 工程化上，把这条路的天花板打开了。" 上述人士说。他预计，目前该平台上吸纳的合作伙伴数量可能在大几万，是其他企业的数个数量级，且伙伴的粘着度比较高。

海康胡扬忠也称，如果不做 AI，海康也不会有这些年收入的增长。

现在，针对大模型，海康称已自建了数据中心，构建了千卡并行的训练能力，面向智能安防的场景，训练了百亿级参数的大模型。多模态大模型已在 AI 开放平台上上线，目前作用有二：一是在针对复杂场景下的视频内容，提取的精确度提升了一个量级以上；二是数据标注的效率提升了一个量级。

海康称，在 AI 领域，像他们这样的公司并没有能力、也不追求成为 AI 技术的领导者，"我们是一个技术的跟进者，重点是整合相关的各种技术而不只是 AI 技术，我们的重心在 AI 技术的落地上面。"

在 AIoT 领域，除了海康，一些企业有的投入试水大模型，如商汤、宇视，有的则仍在观望。

" 我们肯定不会贸然投入，训练大模型，首先要把服务器基础资源，也就是‘路和桥’建好，而这不是一点小钱就能干的。每家公司都要掂量一下。" 一位行业资深人士说。

数智前线获悉，无论是华为、海康、商汤，还是百度、阿里，对大模型技术在 AIoT 细分市场怎么用，还处于进一步深入研究、试水的状态，目前未有定论。

业界也有较为一致的看法，即 AI 技术落地是一个漫长的过程，落地过程中有非常多困难要克服。市场急于看到大模型的落地结果，但业界认为这是一个长期的、持续的过程。几位业界人士都提到了比尔盖茨那句话——人们往往高估技术变革在 3-5 年内的影响，而低估了在 10 年甚至更长时间尺度上的影响。在 AIoT 领域，海康、大华等大厂的态度都较为务实。

不过可以肯定的是，人工智能将会改变未来 AIoT 市场的版图或产业链合作模式。正如一位大华资深人士坦承，从去年开始，有不少客户会拿着业界的人工智能方案来询问，说明用户在这方面已经开始思考了。对人工智能的投入和战略部署，将左右未来AIoT 企业的增长空间。