2021年海康威视公司主营产品与发展趋势分析报告（17页）.pdf

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1、Q：从年报来看，起始部分的描写有一个宏大的格局和趋势。提到了从可见光走向全光谱、全波长，以及从视觉感知走向了多维感知的视角，包括声音、温度、湿度、压力等，从市场的空间上是一个更大的提升。人对世界的感受 80%是来自于视觉，那么非视觉的部分，像可见光走向非可见光的部分，如何衡量投入产出的问题，或如何平衡节奏和布局?A：有些感知，可能量不大，但在某些产品、某些场景下，会更加有效，作为补充会非常有价值。比如不同波长会有不同的表现，可以解决不同的问题，这是其一。第二，投入产出时，最关键的是拐点，一个是技术的拐点，一个是市场的拐点。如果在拐点时进入是非常合适的;若在非拐点时进入，市场本身的惯性不会给予非

2、常多的机会。我们做热成像是 14 年启动的，毫米波会更早一点，X 光观察了比较长的时间，等合适的机会才做。所以并非每件事情在每个时间点都做，而是等市场、技术的变化，以及自身积累的情况来做。对于投入产出，实际上在初始阶段我们对产出不是特别关心，早期也不知道会做成怎么样。只是觉得对海康来说作为一家做物联网、大数据的公司，多维感知是我们必然的一个选择。既然是必然选择就先不考虑产出，简单化处理。Q：看到年报上大篇幅的介绍 AI 开放平台，也介绍了HEOP，市场上也有类似的平台，请问相比于他们的优势和劣势是什么?A：我们做AI 的开放平台，它是一个开放的训练平台。现在的人工智能还是一个弱智能的时代，算法

3、需要训练。如果用户的很多具体需求都要厂家、算法公司的介入，这是不合适的。我们提供开放训练平台，用户自己提供标定的样本交给系统去训练，训练同时能生成一个特征库，特征库会很便捷的被下载到应用系统里。我们的 AI 开放平台，是开放的算法训练平台，对于各种各样的用户场景下特定的应用提供一个算法训练工具，海康也在不断打磨这个工具，积累样本、积累算法。对用户来说，少量的样本就能获得不错的训练结果。同时，用户在使用过程中也会不断发现算法不完善、错误的地方，重新进行标定后再回馈到平台，不断迭代完善。长年累月，AI的误报率、漏检率会大大改善。我们嵌入式 HEOP，是在我们的硬件、嵌入设备里把特定模式的算法加载进

4、来，不只是海康的，可以是其他厂商的。如果是海康的算法，可以是在不同场景、不同时间、不同应用里关注不同的东西，可以通过统一系统进行下载;如果是第三方设备，比如说海思的处理器，已经有很多玩家在上面做算法的开发，那他就不一定要做相机，只需要在海康的相机里，通过某种方式把他的算法加载进来。好处是，对于用户来说，那么多差异化的、特定的场景下、各种各样的、可持续优化的结果，用户可以自己来做，能够提高效率、改善效果。谢谢。Q：请问一下，跟友商的竞争合作关系，是否跟三年前有一些变化，能否介绍一下?谢谢。A:每家公司关注的目标客户和诉求都不一样，业务上可能会有不同的解决之道，我们更关注自己一些。公司之间有合作有竞争，产业是不断动态调整变化的，玩家也在变化，海康保持一个开放的心态。我们没有那么高大上，没有很大的团队，没有科学家，不会砸很多的钱去挖高端人才;也不会砸很多钱干大事，我们也不做攀比，只是围绕客户，看我们能做什么，能为客户做什么。