安防创新百人会丨安检老炮儿，曹玥藏着AI改造安检的野心

 

现有的安检系统存在人力成本高、效率低、功能单一等痛点，而结合互联网、人工智能成为了未来安检的一条出路。

全设智能作为一家从事安检设备及系统的高科技公司，致力于通过AI改造传统安检行业，提升安检危险物品识别率和大幅度降低人力成本；用智能联网占据安检数据入口，让数据提供系统的智能安检模型，解决行业痛点。安检行业混战，用AI让行业快一点

安检我们每个人都不陌生，提到它，你会想到什么？检查包裹的安检机还是扫描你全身的安检员？

但大概怎么想，都和AI没什么关联。

传统的安检是通过X光识别物体，每当我们的包裹通过安检机时，机器会呈现一张X光识别出的图谱。安检人员则通过图谱的颜色对物质进行判别。但这样的判别手段并不十分准确，且高度依赖于安检人员的专业素质。因而，目前安检行业人力成本高、效率低等问题十分严重。

曾任同方威视市场负责人，参与2008年奥运会和2010年世博会安保安检项目，有十几年安检行业经验的老炮儿、全设智能创始人兼CEO曹玥，对这点感知尤深。

“安检行业整体还较为传统，除了少数厂家可能在探索未来安检行业的智能化发展，大部分厂家还在打价格战，进行一种‘劣质化’竞争。”

曹玥认为可以分为两大阵营，一边是有志于推动行业的智能化变革的同方威视等行业巨头；另一边则是在打价格战的大多数中小企业。“外人可能看他们好像天天在竞争，但从我的感觉，他们都是各自独占一个山头，各玩各的。”

有志于发展智能化的大企业，也常常受限于企业基因。大企业内部业务也较为庞杂，体制较为臃肿、效率较慢；最后的决定也是一个各方面平衡的结果，并不一定是最优的。

价格战和智能化缓慢的带来直接后果就是核心科技的缺乏，中兴被制裁便是这一点的体现。“现在其实中国意识到这个问题，像我们这种行业都是to G、to B的招标，招标的时候，如果总是低价中标，那‘中国制造’的‘廉价’标签就摘不掉了，会一直走不出这个循环。”

而曹玥想用智能化在安检行业打下一片天地，带动行业的良性竞争。

其实针对传统安检方式痛点的“自动识别”，早在十几年前就有人提出，但那时更多是一个想法，技术没有实现的手段。而随着人工智能的发展，曹玥觉得这个时机渐渐成熟了。

于是，2017年，有十几年从业经验的的曹玥带着自己对行业的判断、对市场的敏感，开始了自己的创业。机器自动识别，打破人力和效率痛点

传统的安检方式，是通过X光去测定物质的等效原子序数，判定C、H比例，再具体识别物质，但这种方式并不准确；并且X光穿过的路径上可能存在多个物体，“X光并不知道它穿过的是不同物体。”

并且，经由X光来检测、呈现物质的电子图谱，需要由人工判别物质具体是什么。“包裹在设备里扫描以后，能形成一张图。操作员会根据图上显示的形状和等效原子序数判断物质。等效原子序数反应为不同颜色，橙色是有机物、蓝色是金属、绿色是铝、塑料等混合物。”

操作员读图，对人员的专业程度和注意力等要求很高。首先人会疲劳，操作员判断一个包裹也仅仅是两、三秒时间；二是高度依赖于他们的专业技能。

曹玥举了一个例子，他们曾经做过一个测试，让一位排爆专家和一位民航安检专家分别去识别包裹中藏的打火机。排爆专家，擅长识别炸弹中的继电器、激发装置等；民航安检专家，则可以准确看出各种小刀、打火机等。

结果测试中，防爆专家看不到藏匿的打火机、开始对设备性能产生质疑，而民航安检专家一下子就识别出来了。

曹玥团队所做的，就是通过智能自动识别图像达到操作员看图的效果、减少注意力分散和专业性不足等带来的误差，并大幅降低人力成本。

通过自主研发的图像算法进行再成片，全设智能可以提升图像对比度、增强细节并锐化图像边缘。在安检系统中加入机器学习算法，经过大量图像数据识别后，建立人工智能识别模型。让机器自动报警，从而提高对违禁物品的识别率，并大大较少人力资源。

对此，曹玥算了一笔账。

以地铁为例，在一个设备上，围着它转的安检员需要十几个人、两三班倒。一台设备生命周期如果是七年，那十几个人要围着设备服务七年。

“而如果花一块钱在设备上，则要花80块在人上。以有30个人服务的地铁线路为例，安检设备一共3000多万，加上人的话，七年下来就是20多个亿。如果我们把智能安检引入进去，起码有希望将二十个亿降到十几个亿。”智能化的开端，野蛮生长的物流业

对于智能安检，曹玥有着变革行业的野心，这不仅在地铁场景里，还涉及到航空的安检，工业检测、医疗检测等。而智能化最先落地的，还是野蛮生长的物流业。

目前全设智能已经成为通达系转运分拣中心的安检服务提供商，逐步进入物流邮政领域。

传统的物流行业一年要处理500亿个包裹，收发都需要安检，这将带来大量的工作量。而目前物流行业还很粗放。

“物流行业目前在野蛮生长，在逐渐走向规范化的过程。分拣中心，去三次是三个样子，场地和流转的设计都很野蛮。分拣中心的设计可能要在其他建筑间见缝插针，流水线上的安检设备也在不停变动。每次变动，对安全的要求就要进行相应的调整。”

因而，快速发展的物流行业较先提出了智能化的需求。

“从实际出发，用户逼着我们做这个自动识别这个概念，他们会说你们为什么不考虑智能化呢。”

但物流行业只会说“我想要”，想要到什么程度，却需要能看了技术的实现程度才能提出。而且智能安检在流程上也要有与他们接近的议价能力。

为什么没有其他的厂家去做这件事？曹玥解释道，第一技术上没有没有足够的储备；第二“很多厂家对客户的了解都是来自于竞争对手，而不是市场本身。”

而有多年从业经验的曹玥，就成了那个技术上有足够储备，同时又足够了解市场的人。

在物流领域，全设智能使用智能安检系统，对包裹进行自动安检并排除违禁品。在后台，还可以基于人工智能进行初步分类。

除了安检机的硬件之外，将智能化的前端和后端打通，“联网”是曹玥更大的愿景。

曹玥想将孤立的单机都连起来，将所有的安全设备、运行流程的数据都上传到云端。这样可以了解到客户更喜欢用的功能，通过系统日志查看系统故障、核心部件的寿命，分析为何发生故障，以及对故障进行提前维护。

数据还可以打通使用者、监管者、决策者之间的藩篱。一线的工作者最了解设备的使用和运行，但他们所获取的信息却难以传达到决策者那里。而数据共享之后，分工不同的角色可以基于同样的数据进行分析，进行针对性的汇报和决策。

对于安检行业，曹玥想要的是不仅仅是智能这件事，而是通过智能来改造行业，引起行业流程和政府安防和采购取向的变化。

在这一点上，智能安检也许和人脸识别在公安领域内走的路更为相似。智能摄像机和后台的智能分析通过人脸识别来识别违法分子等，并能进行预警，不断通过小闭环来改变公安工作流程的大闭环。

全设智能目前已完成由远瞻资本、华创资本出资的千万级天使轮融资，目前正在筹备A轮预计5000万的融资。

智能安检，还处于智能化的初期，或者说目前的智能安检还相当于未被完全认可的人脸识别。要完全打开智能安检的市场，还需要曹玥和更多的智能安检厂商们从技术和市场上更多发力。

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