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1、组织架构变革,销售、研发力量下沉,人均产出有望触底回升。为顺应统一软件架构下的战略变革,2018 年,公司对传统安防业务进行了变革重组,成立了公共服务事业群 PBG、企事业事业群 EBG、中小企业事业群 SMBG,采取不同的业务策略,提供不同的产品和解决方案。同时,省级分公司升级为业务中心,将销售、研发、技术支持资源前移,将市场触角与决策中心前移,更近距离的接触和服务客户(2018 年销售人员增加约 50%至 7,482 人)。总部的研发力量专注于迭代更新相对较慢的架构层和基础组件,而省级业务中心的研发人员进行碎片化场景组件的开发落地(不再向总部研发申请开发排期等待),从而以较快速度响应客户个
2、性化需求。同时,碎片化场景组件进入公司的组件库,不同省级分公司之间可以付费共享和使用,从而进一步提升未来类似碎片化场景的迭代效率,且组件背后的行业痛点和know-how 实现在公司的积淀。变革打破了原有的公司内部利益,短期难免有效率方面的阶段性负面影响,公司除去生产人员的人均产出从 2016/2017 年约248 万元/年下降至2019 年211 万元/年,随着变革的持续推进以及边际投入的逐步降低,我们预计,公司的人均产出有望在 2020 年逐渐出现触底回升态势。打造 0 门槛的 AI 开放平台。公司从 2018 年起搭建了 AI 开放平台,帮助用户简单、快速地构建自己的智能算法,以解决产业智
3、能化进程中应用场景化、碎片化的难题。 AI 开放平台面向合作伙伴免费开放,显著降低中小微企业和开发者参与 AI 开发的门槛和成本。截至 2019 年,AI 开放平台已上线各类通用 AI 功能 40 余项,平台日均调用次数 35,000,000+次;累计训练模型超过 10,000 个,其中垂直行业的碎片化场景模型占模型总数 95%以上。行业其他的 AI 开放平台一般来说是面对程序开发者,提供相应的 API、SDK 等开发工具和接口,提高开发者效率。而海康威视的 AI开放平台的潜在使用人群可以说甚至都不是程序员,用户仅通过自主上传图片、数据标定后关联相应的算法进行自动迭代运算即可实现特定的场景模型训练。AI 开放平台能实现易用、0 门槛、高效训练,离不开过去公司在底层算法、数据的长期积累,也和前面提到的统一软件架构、组织架构变革密切相关,三者做到了很好的相互支撑。未来随着平台用户贡献数据的持续增加,数据和算法底座的能力将进一步夯实,碎片化场景拓展的边际成本有望进一步下降,形成平台、数据、模型和产品落地的良性循环。