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汽車違章抓拍，嫌犯人臉識別、跨鏡追蹤……這些都是在我們日常生活中常見的公安安防“黑科技”，相比這些圖像、視頻類的“AI+安防”的大型應用，獵熊座針對傳統(tǒng)物聯(lián)網的缺陷，研發(fā)出新型物聯(lián)網RF-loT技術，在更加細分的場景內，不光可以幫警察抓小偷，還能防止老人走失，對電動自行車的違章進行監(jiān)管。
獵熊座面對的就是當前體量巨大的智能安防賽道，根據(jù)智研咨詢網發(fā)布的《2018-2024年中國安防系統(tǒng)市場行情動態(tài)及發(fā)展前景預測報告》預測，到2020年國內安防市場將達到9952億元的規(guī)模，年復合增長率約15%。雖然經過多年的發(fā)展，智能安防賽道中已經涌現(xiàn)出多個AI領域的獨角獸，但是整個行業(yè)還是處于初級階段，像行業(yè)應用場景最為豐富的視頻識別、視頻圖像分析等關鍵技術依然有很多問題等待突破，各類安防硬件間的數(shù)據(jù)通聯(lián)也還存在障礙。RF-loT破解傳統(tǒng)物聯(lián)網信息孤島難題物聯(lián)網是一個由感知層、網絡層、應用層共同構成的龐大的社會信息系統(tǒng)。如今物聯(lián)網正在以智能家居、智慧城市、智慧安防等形式進入到我們的生活當中。相關數(shù)據(jù)顯示，2018年全球物聯(lián)網支出金額約7725億美元，預計至2020年物聯(lián)網支出金額將突破1兆美元，屆時物聯(lián)網的發(fā)展將更加成熟。
然而，傳統(tǒng)的物聯(lián)網依托RFID（無線射頻識別）技術，存在著功能單一、讀寫固定、感應范圍受限，給海量數(shù)據(jù)的接入與兼容帶來很多難題，無法對信息進行分析管理與應用。此外，由于傳統(tǒng)物聯(lián)網只接受單向指令，數(shù)據(jù)存儲無法跨硬件交互，普遍存在著信息孤島難題。針對傳統(tǒng)物聯(lián)網的缺陷，獵熊座在傳統(tǒng)RFID射頻識別技術上，不斷進行技術創(chuàng)新，自主研發(fā)了具有自主算法的RFSoC主控芯片和高精度智能監(jiān)測雷達，發(fā)展出更聰明更具腦力的新型物聯(lián)網：低功耗、功率可控、雙向通訊的物聯(lián)網RF-IoT。從典型場景入局，獵熊座的突圍策略為避免與曠視、商湯、云從、依圖這些安防領域的老玩家正面競爭，獵熊座采取了“農村包圍城市”的策略，從顆粒度更加細分的典型場景入局。RF-IoT落地的第一個場景是“電動車防盜”。獵熊座首先在重點監(jiān)控路段架設高密度的網關，同時由社區(qū)民警向居民派發(fā)標簽芯片安裝在電動車上，一旦車輛出現(xiàn)“異常移動”，芯片會被激活并向用戶手機推送警報與實時位置。目前，獵熊座電動車智能防盜系統(tǒng)已覆蓋上海浦東、閔行、奉賢、青浦、松江等區(qū)，覆蓋面積達到900多平方公里，惠及滬上17萬余名百姓，抓獲嫌疑人164人，搗毀偷盜銷贓窩點40余個，偷盜電動自行車接報數(shù)同比出現(xiàn)大幅下降。
之后，RF-IoT又在老人防走失、小區(qū)道閘等場景中進行應用，今年1月起，RF-IoT更是上海交通部門試點應用于交通大整治，通過高精度物聯(lián)網偵測基站，對逆行、闖紅燈、占用機動車道、闖入禁行區(qū)域等電動自行車交通違法違章等行為進行準確判定和軌跡記錄。RF-IoT將助安防應用更接“地氣”相比公安圖像網這類大型AI+安防應用，或者一些安防大廠在算法、大場景應用進行資源傾斜，專注于“破案”有所不同，獵熊座的RF-IoT更傾向對社會網絡（比如社區(qū)、購物廣場）的應用，即采用AI技術在城市精細化管理、城市實有人口管理、智慧小區(qū)安防建設、大型商業(yè)場所安全防范、賓旅館業(yè)管理等更“接地氣”的安防場景上應用。
總結：目前，安防領域賽道中各家的部分技術差距已經不大，各家基本都處同一水平線，后續(xù)需要解決的是技術落地問題，為技術找到適合的場景進行應用。而獵熊座則可先聚焦于依靠技術幫助警方解決某項發(fā)生頻率較高的單一案件或者管理單一事項入手，只有實現(xiàn)商業(yè)化拿單生存下去，才能在這場智慧安防的長跑賽道中最終勝出
