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文｜沈筱
编纂｜王与桐
中国正减速步入老龄化社会。民政部数据显示，截至2021年底，我国60岁及以上老年人口占总人口比例为18.9%，预计到2025、2035年，该数字将分别超过20%、30%。在人口构造变动减速的状况下，养老问题的紧急性凸显。
但是，我国养老办事市场目前仍面临照护人员、照护场合的供需缺口问题。在这一配景下，国度和中央政府陆续出台了9073、9064等一系列疏导养老产业开展的政策，激励以居野生老形式为主（90%），社区日间照料为辅（7%/6%），机构养老作为办事增补（3%/4%）。然而，因为近些年来国际家庭单元的范围逐步增加，居野生老所需的人力也难以失掉无效保障。因此，解决养老供需缺口问题仍需追求他法。
这就为科技产品在养老产业中的推行运用提供了时机。智慧养老产业顺势而起，涌现出针对不同养老运用场景开发智能装备，以及基于AI、大数据等技术提供安康监测、数据剖析等办事的企业。
在老年人需求看护的场景中，防跌倒被以为是症结的一环。中国疾病监测零碎此前发布的数据显示，跌倒是我国65岁以上老年人因伤致死的重要缘故。
针对白叟防跌倒这一场景，上海趋视蓝城信息科技无限公司（下列简称：趋视蓝城）推出了基于ToF雷达和AI算法的3D智强人体姿势感应器“小蓝狮”系列产品，并搭建了相应的AIoT平台，以提供姿势预警、安康数据办理和剖析等智能看护办事。
经过ToF（Time of Flight，航行时间）传感器，与其关联的电子装备可以收集场景内的环境、物体和人体的深度数据，并反对实时成像。在算法辅佐下，这些数据能够用于丈量间隔、大小，跟踪静止。基于ToF深度数据构建的AI算法专家模型和深度学习网络，能够完成对跌倒、坐卧、缓步等人体姿势的精确辨认。目前，ToF技术曾经在智能手机的人脸辨认和手势判别场景失掉了普遍运用。其余运用场景包罗：扫地机器人的障碍物辨认；AR眼镜、等智能硬件装备的3D拍照、3D建模；无人驾驶的障碍物辨认和测距等。
除了“小蓝狮”系列产品，趋视蓝城还开发了智慧康养SaaS平台，面向居民社区，养老地产、政府及民养分老机构、居野生老场景提供一体化智能看护解决计划。平台功用掩盖日常娱乐糊口办理、安康办理、居家照护办理等，可以集成来自AIoT平台反馈的安康数据和办事预警信息。
趋视蓝城成立于2022年，由「上海趋视信息科技无限公司」（下列简称：趋视科技）和「浙江蓝城春风建立办理无限公司」（下列简称：蓝城春风）独特投资设立。
趋视科技主攻AI视觉行动剖析技术，相干产品和解决计划曾经运用于批发、安防、智慧社区等多个畛域。蓝城春风附属于房地产综合办事商「蓝城团体」。蓝城团体具有20余年的房地产开发和经营办理教训，以蓝城农业、蓝城保养、蓝城安康为中心办事产业。
在产品方面，趋视蓝城CEO单义勇告知36氪：“以后，市面上用于智慧养老场景的防跌倒类科技产品次要是毫米波雷达。相较于RGB摄像头，毫米波雷达能够辨认高度变动，对老年人的隐衷维护较强。然而，毫米波雷达辨认的精确度较差，发生姿势误报的几率很高。而ToF雷达能够在保障老年人隐衷的同时明显晋升姿势讲演的精确度。”
另外，趋视蓝城后续还将推出基于体态辨认和康养结合的全产业链产品，旨在零碎性收集人体微心情和各类举措数据，利用AI技术完成综合安康评价、痊愈及静止指点，办事需要上报等功用。
“小蓝狮”系列产品精确度和隐衷性的两重保障，一方面是因为与毫米波雷达、激光雷达等其余技术线路比拟，ToF计划自身有一定的技术劣势。同时，近些年来ToF传感器硬件模组在技术层面取患了一定的停顿；另外一方面，是得益于趋视科技在视觉辨认AI算法等方面的技术积攒。
首先，技术劣势体现于成像的隐衷性维护较高，但收集的体态数据更明晰、更丰硕。在此根底上，辅以三维空间数据，趋视蓝城可以利用AI技术对使用者的体态和行动信息进行更精确的判别剖析。趋视蓝城CEO单义勇引见：“毫米波雷达的精确率不高次要是目前可以获取到的数据量过低，只能做机械判别，难以用到AI技术。而咱们的ToF装备下面每个都带有AI芯片，能够间接做判别。”
与其余雷达传感器的成像对比
趋蓝ToF-3D传感器成像
目前，趋视蓝城运用的ToF传感器反对的数据收集最大间隔为8米，分辨率达640*480。趋视蓝城CEO单义勇指出：“收集间隔和分辨率的晋升很症结。2021年的时分，ToF传感器模组只能反对6米的收集间隔。到了2022年，这个数字减少到了8-10米。此外，在分辨率层面，曾经能达到与VGA相似的水平，足以分明分辨出人体体态和行动。”
其次，体态辨认精确率的晋升需求有相应的AI算法、模型的撑持，并经过少量数据来完成模型的继续优化。而趋视科技后期曾经积攒了少量用于深度学习的数据，并具有成熟的模型。
趋视蓝城可以间接调用其现成模型，并疾速写入装备算法。
目前，首席迷信家张忠博士率领的技术团队曾经解决了两个ToF技术难点。
一是经过数据调制，完成了远间隔深度数据漂移的可控。据引见，在传统意义上，监测间隔达到8米后，深度数据的漂移失真会对比重大；
二是基于深度学习算法，结合专家模型，进步了体态辨认的精确率。趋视蓝城CEO单义勇告知36氪：“深度学习存在不克不及达成精确辨认的场景，好比因为遮挡物的掩盖或者阻挡，形成人体特点数据彻底或部份丧失的场景。举例来说，老年人可能在茶几面前摔倒了，ToF装备捕获不到茶几面前的人像。这个时分，传统的深度学习零碎会泛起误报，然而咱们经过专家零碎的记忆和剖析才能能够完成推断。”
在趋视蓝城看来，这一专家零碎也是目前公司的中心技术壁垒，可以帮忙其构建一定的先发劣势。趋视蓝城CEO单义勇指出：“当初以这个技术做事件的还对比少，有人做，然而落地对比慢。”
在市场方面，依靠蓝城团体以及关联企业在房地产行业的资源，趋视蓝城曾经签约部份养老地产名目，如杭州蓝城·陶然里等，业态以CCRC社区和高端养老机构为主。趋视蓝城预计往年落地名目会超过10个，并在5月完成量产，向客户交付约一万台产品。
但同时，透过趋视蓝城现阶段所具备的技术劣势和资源劣势，在市场层面，其可能面临着相应的两个应战。
一是，产品价钱较高，而市场的付费志愿和购买才能仍较低。
从本钱侧来看，趋视蓝城CEO单义勇表现，每台ToF装备都装有AI芯片，这就致使ToF装备的价钱无奈间接降到和普通雷达传感器同样的本钱程度。从需要侧来看，市场教育和费用领取被以为是国际养老市场从刚需养老办事走向CCRC精密化办理模式的两个拦路虎。
目前趋视蓝城的装备定价为一台2000元人民币。通常状况下，需求在厕所、卧室、客厅三个场景分别搁置一台装备，也就是繁多住户需领取的装备费用最少6000元。趋视蓝城CEO单义勇坦言，这也是为何趋视蓝城首先要从CCRC社区和高端养老机构来切入市场的次要缘故之一。但同时，他也表现，将来跟着产量的增长，外采模组的价钱会升高；加上经过后端“模组+自研主板”的方式，公司无望完成本钱的继续降落，将来一台装备的售价能够降至1000元摆布。
二是，现有行业资源能否在产品向除关联企业以外的B端客户，以及G端和C端客户浸透的过程当中继续发扬劣势还有待验证。
总的来看，趋视蓝城现阶段的业务模式次要分BtoBtoC、BtoGtoC两类，而将间接面向C端用户作为下一阶段的指标。
在BtoBtoC模式下，CCRC社区、养老地产等B端客户，其新建名目是不是采取ToF计划，以及建成名目是不是改换为ToF计划，可能会更重视装备可以为名目发明的实际经济价值。而这又在一定水平上取决于装备的价值能否被C端用户认可。详细而言，一是ToF计划在用户选择养老机构的决策过程当中的权严重小；二是用户是不是违心由于ToF计划的采取领取溢价。
另外，趋视蓝城的体态辨认产品目前只解决了养老需要的一小部份——实时看护、即时反馈。在后续办事的提供上，还需求专业的机构和办事人员来填补。因此，装备的采取能否实际地升高照护人员需要，进步照护效力，进步人员复用率，升高照护本钱也可能构成中心考量要素的一部份。
在BtoGtoC模式下，政府更注重社会价值的发明。只管趋视蓝城提出了定阅付费的模式来解决装备本钱较高的问题，但正如前文所述，是不是可以与后端办事达成协同多是症结。这对C端用户自身而言，一样首要。
这样一来，做好产品和办事状态的延长，与产业链上上游企业建设牢靠的协作火伴瓜葛多是趋视蓝城将来需求关注的。
对此，趋视蓝城表现将探究“物业+”的方式，与物业公司达成协作，由趋视蓝城担任智能装备的提供和根本经营，物业担任体态预警后的办事输入。在这类模式下，小区住户也能够采取装备和办事定阅的方式付费。然而，这样的协作模式可能在实际推广时会见临一些难题，好比相干责任的划定，以及物业提供相干办事的才能等。
对于团队
目前团队以研发人员为主，正在筹建营销团队。
开创人兼首席迷信家张忠博士，结业于清华大学，曾在寰球首家视觉行动剖析企业OBJECTVIDEO负责首席迷信家近10年，率领团队开发了行业当先的专家算法模型。目前，在结合深度学习模型的根底上，张忠博士曾经构建了成熟的“专家模型零碎+深度学习零碎”双零碎的技术门路。
开创人兼CEO单义勇在康养地产头部企业任务近20年，曾参预多个行业标杆康养地产名目的布局、建立、经营任务，并曾参预兴办安康办理公司，推出基于IoT的O2O社区安康办理解决计划。
开创人兼CFO 梅坚博士，具有20余年金融行业从业教训，以及3年地产征询行业守业教训，曾任国有和股分制商业银行首席信息官、投资银行部总裁。
团队其余中心成员均有人工智能、IOT等畛域的多年从业阅历。 |
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