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废纸打包厂等纸品产业链仓储场景“视频火焰侦测”需求解决方案建议：撬动大市场的杠杆，可能从视频智能应用的一个小场景痛点需求开始。
“现在纸品收购站最痛点、最迫切的需求就是用视频方式实现火焰侦测，废纸打包站工作间全是灰尘，烟雾报警器无法正常使用，而一旦出现火情不能及时处理，就会烧掉整个厂！只要你们能在不要太高成本的情况下解决这个问题，我马上就可以帮你们在废纸打包厂推广出去。”当泰洪纸品收购站的章总诚恳地讲着他的需求时，我们有点震撼，是啊，也许撬动大市场的杠杆，可能就是从一个小场景的需求痛点开始。
01 一个小场景的视频智能应用痛点需求
泰洪纸品收购站是一个普通的废品收购站，其中主要以废纸品为主，在当前我国从事再生资源回收利用的数万家企业中毫不起眼，目前这个行业的从业人员预计有150多万人，网点近20万，遍布于全国各地，有着不小的产业规模。
泰洪纸品收购站的厂地工作面积约有2000平方米，到处堆满了正在分拣的纸品和打包成垛的纸品、塑料品。这是一个消防部门重点关注的单位，虽然利润不低，但是收购站的老板章总却总是提心吊胆，不久前距离他不远的一家废纸收购站起火了，烧掉了厂里的全部家当。如何实现智能火灾预警成了章老板心中最大的担心。
由于废纸分拣区灰尘大，普通的烟雾报警器难以判断尘土和烟雾，而市场上推出的视频火灾报警摄像头单价又动辄五六千元，覆盖性安装又承担不起高昂的费用。章总说这不是他一个打包厂的问题，几乎是所有打包厂的问题，包括纸品这个产业链条上的所有企业都有这个问题。
不难判定，这可能是个小切入口的大市场！
02 快速撕开这个小场景的大市场
1. 场景描述
类似泰洪这样的废纸打包厂和整个纸品产业链条上的纸品仓库和作业区，都存在视频智能火灾侦测的刚需。
2. 摄像机算法实现方式
1）实现方式一：摄像机前端检测
鉴于火灾智能检测需要极高的即时性反馈，需要实现摄像机前端检测。
移植算法可包括：火灾检测、吸烟检测、人脸和人体检测捕捉、区域入侵检测，及车辆过秤检测算法等。
- 优势：反馈快捷、一站式本地化操作
- 不足：优化升级或加载新算法不便
2）实现方式二：摄像机前端（火焰预警、区域人员侦测）+云中心解析（吸烟检测、人形检测捕获、人脸检测捕获、人形检测捕获、车辆过秤检测等）
- 优势：保障最痛点的视频火灾检测需求本地化解决，更多的检测需求通过云中心解决，打造一个云应用平台。可以不断往云中心集成更多算法，实现向多行业赋能。
- 不足：构建相对复杂。
3）PC应用平台+APP应用平台
需要提供PC端和手机端应用平台。
03 场景应用难点
针对该场景下的视频火焰智能检测算法，由于废纸回收厂中，会有不少红色的塑料制品和红色的纸箱，会产生一定程度的误报。
需要利用多种算法进行联合判断，也就是在同一场景安装多台配置不同火焰检测算法的摄像机，进行联合研判或可解决。
可能存在的问题，需要验证多台摄像机的交叉角度、距离、抓拍有效性，火焰与红色纸品或红色塑料制品的差异性等，因此需要提前进行场景应用算法验证。
04 关于AI实战落地场景的探索
与许多企业对AI的种种行业性颠覆畅想形成鲜明对比的是，PPT中的构想有多宏大，落地时的难度就有多大。
改变一个大场景的业务模式，不仅会牵涉到硬件的改造，数据的标准化生成挖掘，对业务流程的理解，还会牵涉到当前业务操作人的习惯，当然必不可少的基本上还会伴随着巨额的资金投入。
就使得场景越大，落地难度就越大，往往只是建个试点项目，作为样板开个发布会，等一众投资人走马观花参观过后，就基本上陷入了无人问津的地步。
相反，如果我们能改变一下思路，从一些需求度特别高的小场景出发，比如像本文构想的纸品打包厂，虽然落地场景小，但需求十分强烈。
因为对一个小老板来说，一场大火就会倾家荡产重返贫困。而且在小行业圈子内，互通程度很高，一家有效，很快就会形成蜂群效应。
或者正是应了那句话：九层之台，起于垒土；合抱之木，生于毫末。
从细微的小场景处入手，等渗透到了行业的骨髓，一场应声而起的大变革自然会扑面而来。
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