当然，要应对好这一新挑战，华为至少要回答三个问题：

　　1.做什么?
　　一言以蔽之，就是补强机器视觉的应用范畴，从早期智能安防的重采集、重感知，开始向更考验智慧能力的领域输送系统级的“大视频应用”。
　　比如依赖于实时视频感知的ADAS(高级驾驶辅助系统)、AGV(自动引导车)，需要视觉系统来行动和交互的机器人，自动完成高精度检测的工业视觉机械臂等等，甚至包括更智能的安防系统平台，都可以借助更强大的机器视觉技术来实现。

　　2.怎么做?
　　当机器视觉向更广阔的领域走去，它就不再仅仅依赖视觉能力本身，还需要添加进自然语言处理、边缘算力、其他智能终端传感器等，来共同实现视觉数据的效用最大化，驱动千行万业的数字化转型。
　　显而易见，这个千亿美元体量的市场，考验的不是企业在一城一池的战斗力，而是在5G、AI、云、机器视觉等综合能力布局，都不允许有短板。
　　这也就不难理解，今年一月的华为组织架构调整，新增的第四大BG Cloud&AI，为何将工业视觉、自动驾驶等都整合到工业智能体当中。
　　接下来，华为机器视觉必然能够从华为技术生态内得到更强大的资源支持和滋养。

　　3.谁来做?
　　解决了路径问题，接下来就要面对执行层面的主体之争。
　　我们知道，华为的传统是恪守业务边界，不做应用，不与客户争市场。那么，“万物感知”的愿景应该与谁来共同搭建呢?
　　加强机器视觉的产业生态打造，实现技术的开放、共赢，让相关从业者从中受益，就成为华为接下来的重要任务。
　　借助一站式智能视频算法商城HoloSens Store，广泛输出了可运行于华为软件定义摄像机和智能视觉平台的优秀第三方算法，满足金融、能源、教育、园区等诸多行业智能化定制诉求。
　　比如人脸识别签到在办公场景的应用，自主餐厅的菜品识别、是否合规佩戴口罩或安全帽的安检审查等等，都让机器视觉以实用、便捷的形象，开始深入并改变了普通人的生活细节。

　　一个有趣的现象是，一些传统安防巨头也开始启动向“基于视频监控的物联网解决方案提供商”的过渡。这或许也侧面说明了，华为更名背后的场景升级，不仅是华为和人工智能自身的技术溢出需求，也是安防行业技术承载饱和所必然会出现的选择。

　　刚刚出发的华为机器视觉，走向何处?
　　三月伊始，华为机器视觉也将走进另一个战场。
　　它会以何种面貌改变我们的生活，交付怎样的价值，或许才是每一个你我这样的普通人所关心的。
　　按照技术和产业发展路径来进行推演，我们认为应该会有三个领域发生重大的变化：
　　第一，做深做透安防。
　　正如前文所说，安防是机器视觉技术应用最为成熟、完善的领域，本质上也是华为机器视觉业务的压舱石。所以改名并不意味着与“安防”的诀别，而是升级。
　　尤其是目前，智能安防刚刚完成了市场需求的重新定义，伴随着数据分析决策与前端感知技术的持续深化，提升端侧智能，未来还会释放更多、更丰富的新应用，这也是华为“云边端”战略的重点。
　　有数据显示，到2022年，智能安防市场的复合增长率将达到40-50%左右。比如许多原本不被重视的地点的区域，比如社区、银行、酒吧等都会被增补设施，而人脸识别等算法的加强，也会给门禁业、金融、公共安全等带来改变。
　　第二，整体智能水平提升。
　　除了场景的扩展，我们发现更令人心动的是技术本身迭代后的变化。
　　以安防为例，此前是解决一点、一处的需求，所以前端硬件-网络传输-后端浅AI的模式就能够基本满足。但伴随着华为将更高性能的机器视觉算法，以及自然语言处理、数据协同等技术引入之后，一个智能视觉系统就更能够解决长期性的问题，比如对一个社区的整体防控进行实时监控、主动预警、查漏补缺，未来甚至有可能发展到整个城市。
　　第三，触发AI新的可能。
　　智能安防、智慧城市等发展如火如荼，但这其实只是AI时代的序曲，有大量的机器学习能力还有待于被各行各业所理解和接受。
　　视觉作为信息获取最直接、也是最高效的门槛，在产业智能化进程中的应用自然也充满了想象空间。
　　结合了AI算法、芯片及大数据应用的“大视频应用”，能够主动理解万物，能给人类社会带来哪些惊喜，这恐怕才是华为机器视觉想探索的未来面貌。
　　已经完成第一阶段探索的华为，接下来将横渡风雨前往大洋彼岸，追寻机器视觉的新大陆。
　　此时，我突然想起了《海贼王》中的一句话——我不会去统治这片大海，在这片大海上，最自由的人就是海贼王!
　　手握着技术之桨、不断出发探险的华为，才有资格成为这片产业大海中最自由的人。