編輯導(dǎo)語：對于紙品收購站來說，最迫切的需求就是用視頻方式實(shí)現(xiàn)火焰?zhèn)蓽y，這看起來這只是一個(gè)小場景的痛點(diǎn)需求，卻有可能成為撬動大市場的杠桿。 作者從這一痛點(diǎn)，探索如何實(shí)現(xiàn)視頻AI智能應(yīng)用，一起來看一下吧。

廢紙打包廠等紙品產(chǎn)業(yè)鏈倉儲場景“視頻火焰?zhèn)蓽y”需求解決方案建議：撬動大市場的杠桿，可能從視頻智能應(yīng)用的一個(gè)小場景痛點(diǎn)需求開始。

“現(xiàn)在紙品收購站最痛點(diǎn)、最迫切的需求就是用視頻方式實(shí)現(xiàn)火焰?zhèn)蓽y，廢紙打包站工作間全是灰塵，煙霧報(bào)警器無法正常使用，而一旦出現(xiàn)火情不能及時(shí)處理，就會燒掉整個(gè)廠！只要你們能在不要太高成本的情況下解決這個(gè)問題，我馬上就可以幫你們在廢紙打包廠推廣出去?！碑?dāng)泰洪紙品收購站的章總誠懇地講著他的需求時(shí)，我們有點(diǎn)震撼，是啊，也許撬動大市場的杠桿，可能就是從一個(gè)小場景的需求痛點(diǎn)開始。

01 一個(gè)小場景的視頻智能應(yīng)用痛點(diǎn)需求

泰洪紙品收購站是一個(gè)普通的廢品收購站，其中主要以廢紙品為主，在當(dāng)前我國從事再生資源回收利用的數(shù)萬家企業(yè)中毫不起眼，目前這個(gè)行業(yè)的從業(yè)人員預(yù)計(jì)有150多萬人，網(wǎng)點(diǎn)近20萬，遍布于全國各地，有著不小的產(chǎn)業(yè)規(guī)模。

泰洪紙品收購站的廠地工作面積約有2000平方米，到處堆滿了正在分揀的紙品和打包成垛的紙品、塑料品。這是一個(gè)消防部門重點(diǎn)關(guān)注的單位，雖然利潤不低，但是收購站的老板章總卻總是提心吊膽，不久前距離他不遠(yuǎn)的一家廢紙收購站起火了，燒掉了廠里的全部家當(dāng)。如何實(shí)現(xiàn)智能火災(zāi)預(yù)警成了章老板心中最大的擔(dān)心。

由于廢紙分揀區(qū)灰塵大，普通的煙霧報(bào)警器難以判斷塵土和煙霧，而市場上推出的視頻火災(zāi)報(bào)警攝像頭單價(jià)又動輒五六千元，覆蓋性安裝又承擔(dān)不起高昂的費(fèi)用。章總說這不是他一個(gè)打包廠的問題，幾乎是所有打包廠的問題，包括紙品這個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈條上的所有企業(yè)都有這個(gè)問題。

不難判定，這可能是個(gè)小切入口的大市場！

02 快速撕開這個(gè)小場景的大市場

1. 場景描述

類似泰洪這樣的廢紙打包廠和整個(gè)紙品產(chǎn)業(yè)鏈條上的紙品倉庫和作業(yè)區(qū)，都存在視頻智能火災(zāi)偵測的剛需。

2. 攝像機(jī)算法實(shí)現(xiàn)方式

1）實(shí)現(xiàn)方式一：攝像機(jī)前端檢測

鑒于火災(zāi)智能檢測需要極高的即時(shí)性反饋，需要實(shí)現(xiàn)攝像機(jī)前端檢測。

移植算法可包括：火災(zāi)檢測、吸煙檢測、人臉和人體檢測捕捉、區(qū)域入侵檢測，及車輛過秤檢測算法等。

• 優(yōu)勢：反饋快捷、一站式本地化操作
• 不足：優(yōu)化升級或加載新算法不便

2）實(shí)現(xiàn)方式二：攝像機(jī)前端（火焰預(yù)警、區(qū)域人員偵測）+云中心解析（吸煙檢測、人形檢測捕獲、人臉檢測捕獲、人形檢測捕獲、車輛過秤檢測等）

• 優(yōu)勢：保障最痛點(diǎn)的視頻火災(zāi)檢測需求本地化解決，更多的檢測需求通過云中心解決，打造一個(gè)云應(yīng)用平臺?？梢圆粩嗤浦行募筛嗨惴?，實(shí)現(xiàn)向多行業(yè)賦能。
• 不足：構(gòu)建相對復(fù)雜。

3）PC應(yīng)用平臺+APP應(yīng)用平臺

需要提供PC端和手機(jī)端應(yīng)用平臺。

03 場景應(yīng)用難點(diǎn)

針對該場景下的視頻火焰智能檢測算法，由于廢紙回收廠中，會有不少紅色的塑料制品和紅色的紙箱，會產(chǎn)生一定程度的誤報(bào)。

需要利用多種算法進(jìn)行聯(lián)合判斷，也就是在同一場景安裝多臺配置不同火焰檢測算法的攝像機(jī)，進(jìn)行聯(lián)合研判或可解決。

可能存在的問題，需要驗(yàn)證多臺攝像機(jī)的交叉角度、距離、抓拍有效性，火焰與紅色紙品或紅色塑料制品的差異性等，因此需要提前進(jìn)行場景應(yīng)用算法驗(yàn)證。

04 關(guān)于AI實(shí)戰(zhàn)落地場景的探索

與許多企業(yè)對AI的種種行業(yè)性顛覆暢想形成鮮明對比的是，PPT中的構(gòu)想有多宏大，落地時(shí)的難度就有多大。

改變一個(gè)大場景的業(yè)務(wù)模式，不僅會牽涉到硬件的改造，數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化生成挖掘，對業(yè)務(wù)流程的理解，還會牽涉到當(dāng)前業(yè)務(wù)操作人的習(xí)慣，當(dāng)然必不可少的基本上還會伴隨著巨額的資金投入。

就使得場景越大，落地難度就越大，往往只是建個(gè)試點(diǎn)項(xiàng)目，作為樣板開個(gè)發(fā)布會，等一眾投資人走馬觀花參觀過后，就基本上陷入了無人問津的地步。

相反，如果我們能改變一下思路，從一些需求度特別高的小場景出發(fā)，比如像本文構(gòu)想的紙品打包廠，雖然落地場景小，但需求十分強(qiáng)烈。

因?yàn)閷σ粋€(gè)小老板來說，一場大火就會傾家蕩產(chǎn)重返貧困。而且在小行業(yè)圈子內(nèi)，互通程度很高，一家有效，很快就會形成蜂群效應(yīng)。

或者正是應(yīng)了那句話：九層之臺，起于壘土；合抱之木，生于毫末。

從細(xì)微的小場景處入手，等滲透到了行業(yè)的骨髓，一場應(yīng)聲而起的大變革自然會撲面而來。

#專欄作家#

李震，人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專欄作家。關(guān)注人工智能落地應(yīng)用研究，讓AI為實(shí)戰(zhàn)場景服務(wù)！

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