张天(化名)在安防圈从业近30年,亲历了行业从模拟到数字再到智能化的大变革,也见证了胡扬忠、傅利泉等一批江湖老战友从他身后一步步成为整个行业的领航人。
五十多岁的他,身形魁梧、硬朗干练,和大多数年轻人一样激情四溢,看不出多一分的岁月痕迹。
今天,他以原政府机关人员、国企销售和现知名企业高管的身份,向雷锋网讲述了自己对安防企业经营与管理的切身感悟,以及对海康威视、华为安防和AI公司未来走向的判断。
以下为张天自述:
我的从业经历比较复杂,大学毕业后做过一段时间公务员,一次比较偶然的机会,大学教授介绍我进入了一家技术背景的国企。
因为我是文科生的缘故,进入这家企业后发现什么都不会干,没户口、没档案、没经验、没行业背景,只能从业务员开始做起。
也正因为什么都不会,一张白纸比较好画画。业务员期间就逼着自己现学现用,从英文索引到通信原理,后来慢慢进入了IT领域。
做了几年之后,愈发感觉国企可能不太适合自己,而后加入一家初创公司,用通信技术做安防。
那时候,抛弃铁饭碗加入创业公司,是非常不被人所理解的,这是非常冒险的一步,我最后决定去赌一把。
2000年左右,中国安防市场还是以模拟技术为主,录像机是磁带式的,传输用的是同轴电缆,如果一个项目对于传输距离要求比较远,模拟信号很难高质量传输,调制则更加困难。
虽然对于通信巨头来说,解决这个问题不是难事,但那时候中国通信行业处于高速发展阶段,没有多余的精力放在安防领域渗透。
基于这两点,我所负责的团队决定利用自己掌握的比较成熟的数字光通信技术,将模拟信号转为数字信号,然后用光塑性的方式去传输数据,打破距离限制。
当时,国内几乎没有同类的技术,也没有同类的产品,只有少数几家做模拟光端机的厂商,短短几年时间,我们的销售额就达到上亿规模,成为当时中国安防市场炙手可热的一家公司。
公司发展后期,
业务驱动下,行业会倒逼我们做一些摄像机、存储、软件等核心团队并不擅长的事情。
同时,受限于高管的专业背景,公司的战略规划出现了两种声音:一派主张进攻,认为公司要扩张产品线,打破企业发展瓶颈;一派主张防守,公司的核心产品继续优化、迭代,守住自己的一亩三分田。
遗憾的是,在企业战略调整的方向上,管理层一直未能达成一致,也没能在那个安防黄金节点上把握住机会。
欧美的很多企业经营理论,都推崇公司把自己最擅长的那一小件事做好,做到极致,不要涉足更大更不可控的产品业务线。
但在那个时代,中国企业处于野蛮生长期,一方面市场上充斥着无数机遇,另一方面,单点优势很容易被价格战打垮。把盘子铺大,机会便越多,相应的扛风险能力也会更强。
在这件事上,我个人属于进攻派,做企业,要么做大,要么放弃。直至现在,我仍旧坚持这个观点。
慎重考虑后,我选择离开这家企业。
其实我们遇到的这个问题不是个例,大多公司在发展过程中都会面临调整和转型,怎么做选择?到底是留下来一起继续努力,还是调转船头重新出发,我当时是这么考虑的:
一家创业公司的高管团队磨合,一定要经历的四个阶段:一蜜月期;二、风暴期;三、调整期;四、高效期。没有风暴期,一定打造不出好产品来;但如果一直过不去风暴期,这家公司也很难可持续发展。
这一家公司属于后者,风口对了、基因对了、产品对了,就人没对,
人对了,事就对了,人没对,再坚持都是没有意义的。
同时,我也看到了安防软件市场的机会,软件靠应用,应用靠内容,内容则来源于对于视频图像的理解和分析。
那个时候的安防硬件市场投入也有几千亿,如此大规模的安防基建会产生海量的视频图像数据,虽然人工智能技术还没有很热,但已经有了一些传统的视频图像分析技术,我想基于这些技术去做应用、做软件,我觉得是一个非常大的机会。
不久,我决定加入飞天科技(化名)这家公司,担任高管。
加入这家公司之前,我想要做的是基于视频图像的分析和理解。切入点考虑过人脸,那时候人脸识别技术在中国也已经有些积累,比如中科院、清华大学等等。但这个方向那时候还不太成熟,作为一家创业公司,从这个方向切入可能不太适合。
一次偶然的机会,一个客户找到我们,希望帮助他们做一个智能交通产品,并提出了一些需求。我当时就把这些需求反馈给我的技术同事,他们说可以做!就这样,飞天无巧不成书地从智能交通这块切入安防了。
后面发现,这个市场非常之大,需求也比较迫切。2011年左右,安防硬件为王,买硬件送软件,但很多企业在交通这块做的软件产品并不精细,实用性不强。
后面几年,我们在这块做的越来越好。一开始,有两个国内大厂与我们沟通收购事宜,但我们并没有卖掉的打算,因为这家公司有很大的发挥空间。
我之前听过一个观点,智能交通这块,甲方能够用到的功能并不多,很多功能开发出来,用户根本不会买单。
这里包含两大问题:一是用户需求;二是用户认知。
很多功能都是依据场景而言,比如识别危化品车、水泥车,不同的城市,需求不同;
另外,很多功能,用户不知道如何应用,但它的需求是客观存在的。比如车牌信息与人脸信息相结合,这其中有非常大的商业机会,目前只挖掘到了很小的一部分。
比如交通领域,用户除了想要识别车辆,还想知道驾驶员和副驾驶的身份。如果建设通道,通过铺设人脸卡口就比较麻烦,它需要一些约束性条件;但如果结合车脸+人脸的方式就比较容易解决,因为车辆必须按照车道行驶,从正面抓拍,采集到人脸的概率会增加很多。
科技足够好的时候,但没有找到绝佳的应用时,科技是一毛不值的;但如果应用场景足够好,是可以反哺科技的。