十九世纪末，世界经历了一场惊心动魄的变革.
发明直流电的爱迪生、天才发明家特斯拉+支持交流电的威斯汀豪斯，分为两派，展开了一场改变人类历史的大战。
赢得电力之战后的威斯汀豪斯开始迅速降低生产成本，推广更便宜的交流电技术，让电不再是“有钱人的特权”。
当特斯拉和威斯汀豪斯，第一次用交流电照亮了哥伦布纪念博览会，这光亮就再没熄灭，它像星星之火一般燎原，一直照到了一百多年后的我们身上。
正如百年前的电力命运一样，今天的人工智能也承载着改变人类生活方式的使命。
在这场史无前例的技术变革节点之上，大华股份先进技术研究院院长殷俊表示，这场革命已经驶入第三阶段。
领外势
从AI 1.0“两耳不闻窗外事，一心只读圣贤书”的理论研究，到AI 2.0“纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行”的规模落地，现在AI 3.0的“忽如一夜春风来，千树万树梨花开”的行业智能，行业不再聚焦于一套厉害的算法，也不是做出一套厉害的系统，而是：
行业需要什么？我能给什么？
不分先后的终究之问，是每个历史节点内所有企业不停探索的答案。
作为智慧物联网头部企业，大华既是行业追逐的对象，也是瞻仰的标杆，它的探索路径是怎样的？
商战中也需要搭建山河图沙盘，模拟一番，看清形势，才能运筹帷幄。
大华的排兵布阵思路是一套逻辑严密的体系打法，以“全感知、全智能、全计算、全生态”四大战略，把握市场节奏，主导市场机制。
微观的全感知是360度无死角、全天候、全环境的感知，不放过任何细节，通过更大的分辨率采集所有数据，宏观的全感知是以视频为主，开辟如RFID、音频甚至环境变量等新航道，全方位多维感知。
而感知也要从“采集”晋升为“认知”，从感知端采集并进行智能分析，在大华看来，未来机械的“获取”过程将变为“认知”过程。
智能化也不是简单的AI，需要具备两项能力，除了人工智能本身的实力，要能读懂并理解数据，其次还需要具备自我学习、自我成长、预判未来的能力。
基于此，殷俊认为，在AI时代，产品、解决方案和业务实战三个维度必然将深度融合。
全计算，不只是在边缘计算、节点计算和云计算，而是面向整个系统的、覆盖全网的计算。
实际应用中有非常多业务逻辑和体系，未来，硬件设备不一定只做一件事，或者只具备一项能力，在端侧、在设备侧、在网络节点侧，如何统筹全网，如何分配计算力，如何调度数据，是全计算战略的要点。
也就是说，AI计算的核心不是怎么做，而是怎么做，才能更好。
计算能力的融合是重中之重，通过整个平台的部署和对计算资源的调配，可以负担更为复杂的逻辑，从而实现全网计算的负荷平衡，使得整个计算性能最优，客户能够得到可用、低成本、可扩容、可靠的解决方案。
全生态的逻辑是，没有一家能穷尽所有AI业务是业内共识，大华选择不断地寻找每个细分领域垂直行业的领先企业，合作构建AI生态大系统。
战略保证方向，研发创新储备战力，这是时代的外在要求，也是大华的内在修养。
大华持之以恒地坚守自主研发，从推出内业首台自主研发8路嵌入式DVR开始，近年来，每年以10%左右的销售收入投入研发。
研发是科技企业的生命线，大华现有的16000多名员工中，研发人员比例超50%。
除了殷俊所在的先进技术研究院，大华还有大数据研究院、中央研究院、网络安全研究院、智慧城市研究院，五大研究院源源不断地为大华提供武力值和技能项。
“大华不仅要走得对，还要走得快。”殷俊如此说道。
由此在AI过境安防之际，大华才能从容转身，千人的人工智能团队，不断开拓智能交通、人脸识别、OCR、行为分析、机器人等领域的算法和技术新天地。
大华走的第三招，是深耕细分领域。
“产品与软件的下一步，就是服务了，要懂客户的业务和真实需求。”殷俊期间反复提到“懂客户”三个字。
如果说四大战略从上往下看，这一步则是从下往上看。
智能时代的万物互联，既体现在战略的顶层设计里，也体现在隐藏于各垂直领域的细枝末节里，要延伸到如毛细血管般的细分领域并且深耕，才能上下贯通。
除了要看懂行业，还要看懂客户，大华选择与头部企业合作，先进入行业，知晓真正的作业环节和细节，唯有如此才能做好软硬件，也才能打动客户。
深入细分领域不是为了全覆盖，而是通过与领域内的主要玩家，共同合作服务行业和客户。
修内功
上阵杀敌，战略是决胜千里的命脉，战斗力和武器装备精炼与否也是制胜关键。
殷俊认为，巨轮要能远航，船本身得抗造耐打。智能化海啸中，第一，在于AI技术的泛化能力。不同行业千差万别，如何将基础AI能力快速迁移到新领域至关重要。第二，面对新型、突发性需求的快速适配能力。第三，AI解决方案的敏捷交付能力。
这三者，都能在大华身上找到，车牌识别应用迁移到民生服务领域，做智慧停车场及绿色停车等领域。今年疫情之初，在短短的7天时间实现研发并量产超高精度的测温系统。
大华如何精修这些内功的？
眼光独到的大华股份从系统架构、数据智能、智能工程化、智能技术四大基础能力实现，所谓刀切豆腐两面光，大华考虑全面，也做得周到。
在技术体系架构上，基于大华十几年来打造的硬软件资源，在AI加载、算力与资源调配、安全等实际问题，打牢基础，保证快速落地，高质量、高可靠性、高弹性的稳定交付。
“数据，是数字世界的唯一要素。”殷俊笃定。
这唯一要素遍地开花，却并不易得易用，大华认为，从采集到应用，是层层递增的维度问题，而且此前的数据智能是基础智能加人工经验，未能达到自我智能。
基于此，去年大华提出了通过AIoT构建四维数字世界，来构建智慧孪生。这个过程中，人工智能的应用不是单一的点状的算法问题，而是数据为基础的产业链问题，强调数据智能与人机协同。
如何解决在线系统的全网设备与计算能力管控与调度，人工智能的加载，多维度感知技术等问题？
大华的人工智能体系，考虑到了算力、核心算法以及面向各个行业应用的构建，打造覆盖各产品类型的逻辑。
数据智能上，利用长期积累的大量行业经验、实践经验和数据经验，建立了“数据获取、数据治理、数据管理、数据知识、数据分析”的完整数据链路，从感知到智能的数据智能闭环。
工程体系更不用说，从技术到产品到商业化着陆，大华通过两点实现，一是打造平台，保证数据到算法的快速生成，一是满足现场快速定制化要求，包括数据隐私、数据安全等问题。
大华一大一小的两大数据训练平台，巨灵人工智能开发平台、巨灵人工智能开发工作站，是AI快速标准化和定制化的得力干将，大华得以快速产生人工智能能力并部署完整的工程体系。
此外，在整体系统运行上，大华在端、边、云侧大小系统融合过程中的数据连通与融合、系统调度和数据链路上倾注心血，现在真正的端、边、云数据协同，保证系统全网资源配置、算力统一调配和数据一致性，实现最优运行效率和用户体验。
常为常新
采访殷俊那天，刚好他来参加中国第三届人工智能安防峰会，上午他要做一场演讲。
九点半开始的大会，八点半殷俊就已经到达会场，演讲完后找了一个饮茶区接受采访，一结束，又风风火火地离开。
殷俊1.25倍的语速，内容简练、生动，也让整个过程紧凑有序。
“2004年加入大华至今已有16年了，有没有让你头疼的时候？”
殷俊于2004年加入大华股份从事技术研发工作，在音视频的系统应用、智能化、网络传输、芯片设计、硬件产品设计等技术领域取得耀眼成绩。
面对AI掘金志的提问，殷俊笑笑说，“哪个阶段都有开心也有头疼的时候，包括现在。”
殷俊谈到，他作为技术出身，经历了产品研发、产品管理、体系性的架构设计、HDCVI、创新业务、人工智能等不同时期的难题，挑战永远在路上，学习与提升也永远在路上。
作为一员老将，大华已经习惯与紧迫感共存，并内化成它的原始驱动力。正如此次殷俊早早来到会场做好准备，任何一件事都认真对待，背后大华征战逻辑是，做足长期准备，才不至于力到用时，方恨少。
而今，大华依然在开疆扩土，寻找新池塘。
在人工智能、大数据、行业应用和看不见的基础材料及技术投入外，软件也是大华未来着重打造的方向。
软件层是中国百业的软肋，智能安防更甚。
一是细分行业太多，业务散碎，提炼出一套持续可用的技术体系，其中软件架构的设计就非常繁杂。
二是深入行业，不是写代码，而是深入到领域内细枝末节，技术与用户作业流程紧密适配并不容易做到。
三是生态难建立，业务链极长、产品、业务和需求极其细拢，一家无法满足散碎型市场。
四是满足产品可靠性、稳定性，大华构建高标准的工程实验中心，包括测试5G、WiFi的传输性能。
“这是一个很大的挑战。”殷俊接连说了几遍。
难，才有挑战的价值，知难而上者才有成为王者的可能。
在殷俊看来，互联网时代的IaaS、PaaS 、SaaS的分层逻辑，已经不适用于物联网。
资源认知不同。以前的IaaS是机房、服务器等，物联网有层出不穷的传感器，要想实现互联互通，覆盖全领域，基础资源范围将囊括所有的传感器和计算资源。
能力认知不同。Pass层以数据为例，互联网更关注文本数据、数据检索和数据关联性，计算资源有哪些可用。物联网除了这些之外，还要更多关注传感器关联性、地理位置、时间关系等等，能力要求较互联网有明显差异。
此外，互联网模式三个层面各自分工，物联网则更需要三层融合。
大华将三层有机结合，与合作伙伴一起实现优势互补。
从基础设施能力到智能应用，从软件服务到硬件产品，在每一层都提供开放能力，并根据合作伙伴能力的差异，每一个版块都可以与生态合作伙伴形成一个面向应用场景的融合方案，赋能客户，开放共赢。
尤其在PaaS、 SaaS上，向内向外都可以做的更细致，做到类似搭积木的模块方式快速交付，包括与第三方合作。
除以上外，大华从未停止对新业务的探索，保持生机与活力。
大华基于视频，开拓了机器视觉、视频会议系统、专业无人机、智慧消防、电子车牌、RFID及机器人等新兴视频物联业务。
从模拟化到数字化到智能化时代的每个转型期，无论是销售、售前、销售、交付还是研发环节，对人、对技术、对行业都是莫大的挑战。
在这个快速更新的时代，对于企业和人，都是大浪淘沙的过程。
在安防这个鱼塘里，在细分化、碎片化的业务里，迸发出极具冲击力的势能，技术、业务、甚至行业边界都发生了巨变，熬过了伴随着行业上上下下的阵痛，接下来就是迎接新时代的喜悦。
「将军」的秘诀
在现存的历史文物中可以看到，中国古代将军没有斯巴达战士线条清晰的八块腹肌，大多有的，是“将军肚”。
这是因为中国古代战将，需要承受铠甲、武器、战备辎重的重量以及长途行军的巨大考验，没有大量脂肪作为能量储备，难以想象。此外，还可御寒、抵御刀剑直入肌肉的伤害。
所以，那其实是包裹着厚厚肌肉的“将军肚”，是战斗力量性和持久性的代表。对这些将军而言，实战中，肌肉线条毫无性价比，提高体重却能极大增强战斗力。
在现今局势动荡、风起云涌的国际战场上，需要的正是拥有“脂包肌”型的企业，他们锻就了抵御外部恶劣局势的能力，同时又兼具实力。
“别纠结字眼，无论哪一派，落地最重要。"面对关于“AI+安防”还是“安防+AI”的提问，殷俊坦然一笑，“政府和企业的业务流程本质不会变，核心是数字化信息化的决策分析系统，如何基于数据分析形成闭环式决策系统，来更好提升作业效率和质量。”
“所以你看，归根结底还是效率。”他说道。
正如当初的蒸汽机带来的工业革命，要争论是“蒸汽机+工厂”还是“工厂+蒸汽机”，历史没有答案，也不需要。
无论时代如何变幻，大华有不变的坚守，有图新的突破，技术实力上，它夙兴夜寐，不辞投入；工程能力上，它打磨体系，提高效率；生态平台上时，它虚怀若谷，开放共赢。
大华之所为，正如爱迪生和威斯汀豪斯，也许财富与成功是目标，但只是“小目标”。
赢得对手，从来不是他们的标准，只有进步和超越，只有将产品和服务做到极致，才是他们的第一标准。
只有做到了“第一标准”，才能打破世界原有的老标准。
威斯汀豪斯说过，“我认为解决之道是平分围墙的费用，或是根本不盖围墙，院子就会变成两倍大。”
这正是大华一直强调的生态，开放共赢，只有实现行业智能、AI普惠，才能让世界不一样，让你我的生活不一样。
而我们也相信，AI终将如电力一样，未来会无所不在。雷锋网雷锋网雷锋网(公众号：雷锋网)
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