未来海康在人效方面的考虑将跟人力资源的策略直接相关，侧重末尾淘汰、能效指标牵引等方面。

对于AI赋能，海康提到，大家普遍接受一个事实是：算法不是一蹴而就的，大量的碎片化市场对算法的需求都是个性化的。

为了解决个性化问题，解决如此多碎片化市场的算法需求，就有了海康的AI开发平台。

海康目前孵化了8个创业业务，包括智能家居、自动化（机器人）、汽车智能化、智慧消防、安检等。在海康看来，这些业务市场空间都很大。

海康还提到，To B市场很碎片化，可预见性差，但同时稳定性强，不至于因为某个项目影响整体。海康的EBG业务完全符合这些特点，市场碎片化，投入周期长，订单可预见性没那么好。目前云眸业务发展很快。

EBG业务，头部的大中企业降本增效诉求突出；由于疫情，文教板块发展迅速；能源和智慧建筑业务在疫情期间有萎缩，三季度明显恢复。

海康最后强调，企业认为数字化转型能够帮助企业降本增效，增强竞争力，通过成本费用核算后觉得划算后进行投入，是非常商业化的决策。海康会努力帮用户把这笔账算清楚，让用户相信这会是一笔划算的投入。

以下是调研全文重要内容，雷锋网作了不改变原意的整理与编辑：

Q：近两年公司人员增速控制？统一软件架构的效用方面，是否有具体的内部人效统计？

A：人员增速和公司投入节奏有关，目前公司人员数量有增长，速度放慢。

2015年是人工智能浪潮的起步，海康从2013、2014年开始投入智能算法，大规模产业化投入主要在2015、2016年，这构成了公司竞争优势。所以人员增速要从两个方面看。

我们也明白人效发挥与人员成本息息相关，海康也在做人效夯实工作，希望后续的效能不断释放，形成正向循环。这也是海康过去20年一直在做的。2019年人员略有收紧，考虑到宏观经济不太景气，2020年继续收紧。

统一软件架构平台和人力资源平台策略是两个层面。因为统一软件架构平台前期需要大量投入，最近三四年，底座已经基本成型，但仍然涉及大量应用型项目的开发工作。

未来海康在人效方面的考虑将跟人力资源的策略直接相关，比如我们会侧重末尾淘汰、能效指标牵引等方面。

Q：目前海康的AI赋能，相比两年前有哪些关键提升？与AI创业公司和互联网巨头在AI赋能上的成绩相比，海康的竞争优势如何？主要从哪些方面拉开距离？

A：AI赋能不是新鲜话题，大家普遍接受一个事实：算法不是一蹴而就的，大量的碎片化市场对算法的需求都是个性化的。

为了解决个性化问题，我们要不断地把算法训练能力落到碎片化市场里去。否则，单靠公司资源，难以解决如此多碎片化市场的算法需求，所以就有了我们的AI开发平台。

就我个人感受而言，海康的AI开发平台实用也易用。因为AI开发算法，包括赋能学习需要大量的训练素材和大量技术人员投入，这两项要求对行业规模较小的用户门槛较高。

我们能够做到易用与算法的积累有关，AI开放平台用的人越多，学习的越多，算法训练越多，后续用户都是在前面已经训练好的算法的基础上，再增加新的能力。我们的算法不断迭代和优化，会更加好用。

我们有很多细分行业的生态伙伴，喜欢用海康的AI开放平台做细分领域的算法训练。几年下来，海康跟用户贴得很近，我们理解AI赋能过程中的方方面面的细节。

与其他竞争者的差距上，我不太好评价。因为我不是很了解其他公司的AI平台状态，海康的平台已经进入一个相对良性循环。例如我们的EBG业务端，AI开放平台得到了比较好的推广。