人工值守太落後，鳶安智慧推工業級視頻即時分析預警AI平臺

現階段平臺還是在一定程度上解放人力， 需配合人員二次確認環節， 以逐步驗證、升級產品。

安全是企業生存發展的必要條件之一， 是個永不過時的話題。 對於工業企業來說， 安全生產更是必不可少的。 根據Technavio發佈的研究報告透露， 到2020年， 全球工業安全集成元件市場規模有望超過610億美元（約合人民幣3956.8億元）， 期間年複合增率接近5%。

安全生產效果和生產方式還有監管強度兩個因素緊密相關。 我們可以看到越來越多的工業企業開始使用機器替代人力作為生產工具， 減少人為干預， 減少停機時間和運營成本，

加強資訊共用和業務控制， 從而預防工廠重大事故發生。 而在監管方面， 市面上開始有服務商基於機器視覺技術開發了AI即時預警平臺， 代替傳統人工值守的方式， 提升安全生產監管效率， 防患於未然。

筆者近日接觸到的鳶安智慧， 即開發了一套基於深度學習的工業級視頻即時分析預警PaaS平臺——Riverway深度分析雲平臺。

Riverway上有不同的SaaS模組， 包括陌生人出入、儀錶故障、蒸汽洩漏、作業區未佩戴安全帽等即時檢測預警模組。 使用者可以根據自身需求， 購置PaaS平臺以及不同的SaaS模組， 並將工廠的監控視頻上傳至雲端進行分析和存儲。

如果客戶對即時性要求較高， 鳶安智慧還可以提供內嵌了工業行業深度分析範本和專用模型的aVision深度分析一體機。 將aVision一體機部署在工廠攝像頭後端， 即可以即時監測、搜索和統計視頻資訊。

鳶安智慧CEO鐘衛甯告訴筆者， 公司主要依靠產品銷售和SaaS年費盈利。 現在一台aVision一體機售價約為幾十萬元， 但鳶安智慧也提供租賃服務。 另外， 針對一些特殊客戶或是大客戶， 鳶安智慧也提供方案定制服務， 並收取定制開發費用。

在行業進入門檻方面， 工業安防相比于公共安全安防的進入難點主要體現在兩方面。 首先， 預警方案想要應用在工業生產領域， 對其檢測的準確性要求很高。 而且， 除了人臉的識別和檢測，

預警系統檢測工具、制服、危險品、儀錶、操作步驟， 以及相關的生產環境的合規性， 市面上針對這些物件的識別檢測演算法模型並不多。 除了演算法模型需要進行調整， 優質資料來源的獲取也有一定難度。

鳶安智慧的訓練資料來自公開管道和合作客戶， 現有訓練資料量在萬級以上。 鐘衛甯告訴筆者， 由於公司體量問題， 他們現在將業務重心放在了能源和石化行業。 並已開發了部分種子客戶， 進行試點工程的建設和試用。

工業安全市場需要較深行業理解力， 並且各細分行業有一定差異， 暫時屬於藍海市場。 和鳶安智慧業務相似的還有筆者此前報導過的雲盾。 不過雲盾SaaS平臺除了面向企業之外， 保險公司和安評機構也都是其客戶；保險公司可以根據SaaS平臺提供的資料進行風險估算和事故後的分析；安評機構利用資料進行專業的評估分析以及製作招投標方案。

鳶安智慧剛完成數百萬元天使輪融資， 資方為創勢資本。 資金主要用於工業場景的模型開發和行業拓展。

在團隊方面，主要核心團隊由多名在國內外知名企業擔任過高級技術管理人員所組成，核心研發團隊成員均來自微軟，SAP等國際知名高科技公司。創始人兼CEO鐘衛寧擁有北美近20年軟體發展經驗，長期在企業軟體公司SAP擔任高級技術職務，主持開發軟體產品近20項，曾獲公司內部多項榮譽，包括最優秀軟體設計大獎，並獲得美國專利。

from：36氪

新浪聲明：新浪網登載此文出於傳遞更多資訊之目的，並不意味著贊同其觀點或證實其描述。

在團隊方面，主要核心團隊由多名在國內外知名企業擔任過高級技術管理人員所組成，核心研發團隊成員均來自微軟，SAP等國際知名高科技公司。創始人兼CEO鐘衛寧擁有北美近20年軟體發展經驗，長期在企業軟體公司SAP擔任高級技術職務，主持開發軟體產品近20項，曾獲公司內部多項榮譽，包括最優秀軟體設計大獎，並獲得美國專利。

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