优秀的产品,总是将“简单”呈现给用户,而将“复杂”留给自己。作者 | 路遥编辑 | 余快在电
优秀的产品,总是将“简单”呈现给用户,而将“复杂”留给自己。
作者 | 路遥
编辑 | 余快
在电影《妈妈》中,65岁的女儿原以为能够照顾85岁的母亲,却意外发现自己患有阿尔兹海默症,打破了她们平静的老年生活。
镜头下的老人经常忘记关火、吃药,忘记日常琐事,随着病情加重,还会出现幻听幻视、大小便失禁等症状。
电影反映了现实生活中的情景。除了阿尔兹海默症患者,还有许多年老独居、行动不便或卧病在床的老人需要照顾。
然而,对于大多数家庭来说,子女无法时刻陪伴在老人身边。
这时,具备监控、拍摄、预警功能的智能摄像头可以成为子女放在父母身边的“眼睛”。
家用智能摄像头的核心原则:场景需求
在任何电商平台APP上搜索智能家居摄像头,你会看到各种功能齐全,价格从几百到上千元不等的家庭智能监控产品。
监测的流畅度和清晰度已成为标配,从人脸识别到语音对讲和智能预警,再到无线充电和超长续航,功能几乎已达到“饱和”状态。
对于摄像机行业来说,在成熟市场中实现突破,可能需要通过AI技术真正提升用户体验。
对于有看护需求的家庭来说,急需能够解决实际问题的、简单易用的AI摄像机产品。
明确目标用户群,排除伪需求,满足真实需求,是企业首先需要解决的问题。
鹿客与旷视在推出智能看护AI摄像机前,进行了大量线上线下调研。最终发现,对于智能看护AI摄像机来说,AI跌倒检测是老人家庭最关心的功能。
根据世界卫生组织数据,30%的65岁以上老人每年至少跌倒一次。在中国,跌倒已成为65岁以上老人致死的首要原因,占比高达四成。
“由于对事物辨别能力下降,阿尔兹海默症患者很容易摔倒,尤其是在晚上。”北京回龙观医院精神病学主任医师陈大春介绍。
老年人跌倒的严重性在于,常常伴随骨折、头部损伤等严重伤害,直接或间接导致残疾,甚至死亡的概率极大。
基于调研结果,鹿客和旷视确定了产品的目标用户和核心功能,即以阿尔兹海默症患者的家庭为核心用户,扩展到所有老人家庭,深化AI跌倒检测功能。
并且,考虑到当前算法能力,为了确保AI跌倒检测的实际效果,鹿客智能看护AI摄像机被设定为:当用户开启跌倒检测时,自动关闭其他AI检测功能,以提升AI跌倒检测的效果。
为实际应用场景做“减法”当前,市面上带有AI功能的摄像机不少,但许多并不实用。
例如,某些AI摄像机基于移动检测模型,只要画面中有移动对象,就会自动判定为异常情况,并通过APP向用户发送提醒。
实际上,这些提醒常常是“误报”,包括窗帘被风吹起、飞虫进入画面、树枝摇动甚至光线变化等“非异常”情况。
对于需要看护老人的用户来说,这种频繁的提醒实在是神经上的“折磨”。
“AI必须服务于生活,不为创新而创新,不为设计而设计,不炫技、不自嗨是最基本的原则。”鹿客产品总监Memo认为,一款能直击用户痛点的智能看护AI摄像机,必须是技术创新和产品体验双轮驱动的产物。
基于这一认识,鹿客在选择合作伙伴时,十分关注两个能力:一是对待产品的务实态度,二是强大的技术能力。这也是旷视获得鹿客信任的原因。
借助旷视在AI算法领域的专业能力,鹿客智能看护AI摄像机能够在灵敏捕捉环境变化的同时,自动过滤非人体环境变化,只在检测到人形时开启镜头自动追踪录像功能。
鹿客智能看护AI摄像机对于异常情况的推送通知也更加智能和精准,比如明确界定了会发出预警的具体情况,包括老人出现、摄像头12/24小时未识别到老人、识别到陌生人脸、检测到老人跌倒、检测到家中有烟火等情况。
这些功能设计帮助用户避免了上述各种“非异常”情况的干扰。
不仅如此,鹿客的智能看护AI摄像机还具备家人录像分类功能,当用户想回看老人一天的整体状况时,可以快速在APP上找到老人一天的录像合集。
在与旷视合作的过程中,最让鹿客产品总监Memo印象深刻的是关于产品功能去留的讨论。
例如,AI挥手检测功能是否保留,哭声检测是否保留,异光感知是否保留,双方经历了反复的讨论和迭代,甚至一度僵持不下。
最终遵循的原则是聚焦用户实际使用场景,例如在老人居家场景中,挥手动作唤醒摄像机的行为不常用,且考虑到受限于场景等因素,识别效果可能不理想,最终砍掉了这项功能。
这是一个艰难的决定,相比于为产品做“加法”,做“减法”需要更多的勇气和智慧。
简单产品背后的技术修炼
从“算法定义硬件”到“好产品,让你简单用AI”,旷视在AIoT产品的商业化上,找到了下一步的行动纲领。
在这一自我升级的过程中,旷视圈出了一个描述好产品的关键词:简单。
简单的产品,实际上是将海量场景需求和海量AI能力恰当匹配的最终结果。
在这背后,需要付出巨大的努力。
好的产品,是将“简单”递到用户手中,将“复杂”的技术留给自己。
以智能看护AI摄像机最重要的功能AI跌倒检测为例,由于家庭场景空间狭小,且各种家居等障碍物多,实际上对于“跌倒”的判断非常困难。
旷视虽然对跌倒算法早有研究,并已历经多次迭代,但其以往的跌倒算法模型主要基于学校、公共场所等室外场景,难度远小于复杂的家庭场景。
例如,在室外场景中,有人躺倒在地通常是异常现象,可以判断为跌倒;但在家庭场景中,躺在沙发、床上等情况,就并非跌倒。
因此在家庭场景中判断跌倒,则需要三个步骤:
经过反复优化迭代,目前在家庭场景中,旷视的跌倒算法已能够做到接近90%的准确率。
要实现算法的最大效用,还需要与之相配的软硬件做支撑。
作为算法的载体,软硬件产品直接与用户接触,是技术的直接体现,要实现算法与软硬件的高效融合,AI公司不能忽视硬件能力的积累。
最近三年来,旷视通过企业软硬一体方案的规划,从面板机,做到边缘计算,再做到摄像头,在补齐硬件单品品类的过程中,不断证明着自己是一家有硬件能力的AI公司。
这是因为,企业只做算法,会增加算法与硬件的适配成本;形成软硬结合的网络,则既能发挥算法的最大功效,又尽可能地节约成本。
始于视觉算法,辅以软硬件能力,终于“简单”的AIoT产品。旷视正发挥自己在智能硬件产品领域和智能算法领域的优势,将软硬一体化的完整技术能力,放进一个个小的闭环方案中,比如前面提到的与鹿客合作的智能家居摄像头产品。
长于软硬协作的AIoT公司,
能否率先吃到大模型时代的红利?当下,多模态的AIGC大模型技术的出现,为应用场景碎片化的AIoT行业带来了一剂良药。
在大模型出现前的传统AI技术时代,AI企业每开拓一个新的场景,都绕不过行业know-how积累,项目实施周期长,研发及交付资源消耗巨大。下游应用市场虽然巨大,但AI企业只能望洋兴叹。
而AIGC技术和AIoT的结合,带来了更多的目标种类,并且只需更少的场景训练数据,就能实现高效开发,且定制成本更低。
本质上看,这源于大模型带来的技术平权和知识平权。
对于企业来说,这既是机会,也是挑战。
机会在于,算法不再构成关键的技术壁垒,身份各异,规模大小不一的厂商们,被拉到了同一起跑线上,以少胜多,以弱胜强的故事,在不同的角落里将随处发生。
挑战在于,先前企业们形成的差异化竞争优势,也将随着技术壁垒的降低被重构。
新的时代背景下,软硬件结合的AIoT领域,既有AI研发基础能力,又有硬件积累的AI公司,或将率先吃到技术变革的红利。
相较于其他企业,AI公司在基础模型研究上有长期投入,对于算法模型有更深刻的理解,更容易把握大模型时代的脉搏。
在同类型的AI公司中,具备硬件能力的AI公司,在那些只有单一AI算法,但弱于硬件的竞争者面前,将更具差异化的竞争优势。
这是因为,随着技术平权带来算法的“平民化”,AI公司原有的商业模式受到了冲击。
过去,AI公司可以将算法卖给没有AI能力的硬件厂商,但随着AIGC带来开发门槛的降低,硬件厂商得以减少对AI企业的依赖。
这种情况下,只做算法的AI企业,业务量会急剧下降;而做软硬一体,懂软件又懂硬件的AI公司,受到的影响更小。
软硬一体已是大势所趋。当下,硬件公司正在变软,软件公司如果不变硬,就会丧失优势。
旷视联合创始人兼CEO印奇认为,AI本质上是一个效率工具,很难作为一个独立的产业体系或商业闭环存在。
也就是说,AI想要更好落地,需要有软硬一体能力的支撑。
基于这一认知,在AI这条赛道上,旷视一直是坚持做“硬”的探索者和践行者。
结语刚刚闭幕的2023世界人工智能大会( WAIC ),“大模型”是当之无愧的主角。围绕着大模型,应用、发展、数据、产业、创新成为高频关键词。
大模型浪潮下,已经走过技术和产品积累阶段的AIoT行业,将加速打开大规模商业化的入口。
接下来,具备软硬一体能力,能针对行业痛点迅速迭代优化出好产品,稳定、安全、快速、低成本交付的企业,将在各类新需求、新场景、新应用中拥有更大的竞争优势。
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