8月11-12日,2020年中国物流技术峰会(LT Summit 2020)在上海举办,享有中国物流界“奥斯卡”美誉的中国物流技术奖正式出炉。旷视凭借将AI算法与物流技术结合的领先探索和实践,获得大会颁发的“年度最佳企业奖”,是四家获奖企业中唯一的AI公司。 图:旷视副总裁关海英(左三)领取大会颁发的“年度最佳企业奖” 同时,旷视今年重点打造的智能物流装备新品――智能圆形播种机MegBot-RS96斩获LT峰会“创新产品奖”。该产品能够灵活、模块化部署,满足物流行业精细化运营的作业模式变革,目前已获得众多医药、服装、电商企业的青睐。 图:旷视副总裁王银学领取LT峰会“创新产品奖” 旷视智能圆形播种机MegBot-RS96将推动拣选、播种、打包等整体流程变革,给物流场景带来实实在在的成本降低,其特点如下: 效率提升:全自动智能换箱,免人工复核打包,投料作业效率最高可达4800 p/h。 准确率高:AI智能纠错调优,播种准确率超过99.99%。 适用性广:多规格货品自适应播种,适用于各种场地。 品质稳定:高强度机械结构,作业调度和资源负载平衡算法优化。 图:旷视智能圆形播种机MegBot-RS96 旷视从2017年进入物流领域,基于云、边、端等平台的深度神经网络算法创新,打造智能物流装备及“仓储大脑”旷视河图(HETU),并聚合行业合作伙伴,向工业物流及商业物流场景提供高度智慧化的行业解决方案及全生命周期服务,帮助企业降本增效、优化管理。此次旷视获得中国物流技术奖的两项大奖,表明了业界对旷视用AI助推智慧物流实践的高度认可。
7月29日,旷视科技举办“始于算法,成于价值”主题年中媒体发布会,CEO印奇、CTO唐文斌首次合体出席,并正面回应外界的关心和疑问。一开始印奇便提到,今天我是以一位答题者的身份参加本次活动。作为CV领域名声在外的明星企业,旷视的一举一动都备受关注。去年8月份,旷视冲击AI第一股赴港上市,引起行业震动,结果在新冠疫情、美国实体清单事件、新基建等多重复杂因素下,旷视的上市之路显得颇为坎坷。与此同时,在这个特殊的时代背景下,AI产业发展也迎来了前所未有的机遇与挑战。今天在本场发布会上,印奇和唐文斌将首度公开回应上市进程,并分享旷视在2020年的战略布局与行业洞察。上市计划正在筹备中“对于上市,我们非常有信心”,印奇在发布会上说到,“上市是手段不是目的,我们希望通过上市这个公开窗口,向大众展现旷视的综合实力,所以上市计划还在积极筹备中。”旷视于去年8月25日正式启动赴港上市计划,据招股书显示,旷视估值40亿美元,拟公开发行40000万股,募集资金5至10亿美元。IPO程序仅启动两个月,10月初便爆发了美国实体名单事件,包含旷视在内的28家中国科技企业被禁止从美企获取技术产品和服务。事件一出,旷视上市进程稍有停摆,但并无大碍。此外,对于公司业务发展,印奇表示,禁止科技企业间的业务往来,对于名单上的中国企业来说,多多少少都会有一定程度上的影响,但旷视拥有自主研发的算法和引擎,在技术产业链上相对独立性,因此,这种影响可以忽略不计。值得分享的是,新冠疫过后,AI产业落地迎来了更多应用场景。旷视在此也开拓了一些新的业务路线,例如,今年2月初,旷视在10天内自主研发了红外感知自动测温系统,被广泛部署于地铁站、写字楼等人流密集场所。后来该产品推向海外市场,也收获了一批海外订单。印奇表示,新冠疫情爆发前期,对AI企业产生了明显冲击,但疫情后,AI落地呈现出深度拥抱各行各业的态势。疫情为AI激发了更大的发展逻辑,AI测温只是一个小的开始,未来我们的衣食住行都会越来越被数字化技术所包容。另外,今年受疫情影响国内大力提倡新基建,着力发展5G基站、大数据、人工智能、工业互联网等领域,这意味着国内AI技术发展迎来了新机遇,基于此,选择A股上市也不失为一种好的选择。最后印奇表示,一切选择还在综合考量中,如果上市,我们的股票必将是稳定且持续增长的。逃离AI死亡之谷的三大挑战在经历了几次爆发式增长后,AI产业发展逐渐步入稳定期,或者说是瓶颈期。发布会上,印奇为我们分享了一组技术成熟度曲线(Gartner),可见当前的AI产业现状已陷入“死亡之谷”。这一阶段,如何去泡沫化,走出产业发展“深水区”,实现技术落地,是企业关注的焦点问题。作为一家估值40亿美元的AI独角兽企业创始人,印奇分享了他的见解与思考。AI产业落地要跨越三大挑战:算法供给、价值闭环和组织人才,印奇说。算法如同血液,是基础,是必需品,而当前企业的供给能力还远远不够。AI算法从开发到应用需要经历可交付和规模化两个阶段。其中,可交付性遵循二八原则,训练占据20%,部署占据80%。可见,部署是关键一环,从目前的规模化生产来看,部署耗费大量的时间成本,却只能够解决不到1%的算法供给需求因此,解决算法供给问题的关键在于提高可交付性和规模化生产能力。技术研发的初衷是服务用户。一个成熟的AI产品,必然要考虑它的用户价值、商业价值和可规模化生产的能力。这是从0到1的过程,也是AI产业落地最艰难的过程。旷视的众多AI产品,同样遵循着这样的研发逻辑。对此,印奇将其概括为三个阶段:价值验证:具备技术可行性和用户使用价值。MVP产品:代指最小可行性产品,触达行业客户,检验商业变现能力。规模应用:提供软硬件一体化服务,规模化生产,推向市场。在他看来,这三个是阶段是层级上升,封闭式的价值闭环,同时也是AI产业落地的最大挑战。人才的培养是对于任何产业/行业而言都是至关重要的。AI赋能百业,这是一个复杂的系统,需要完整的人才体系结构来支撑。提到AI企业,大多数人的印象是公司员工基本为技术研发人员,但是对于打造一款面向行业、面向大众的产品而言,公司配备了解行业知识的人才同样非常重要。拆开来看,AI产品从研发端到应用端,需要挖掘价值需求、完成技术研发、进行可行性评估,进而推向市场,不同阶段需要不同专业程度的人才。但整个过程AI技术和行业知识始终贯穿其中,并且同等重要。印奇将这一人才需求体系称为4 in 1结构,凡是一个AI+产业,都需配备CEO(产品经理)、CTO(产品开发)、CAIO(性能评估)、CMO(行业洞察)四种角色。同时,他强调旷视的人才体系已形成了4:4:2结构,前两者比重相同,分别为技术和行业人才。最后,印奇将AI产业落地的三个关键总结为:(1)解决算法供给侧的问题是AI企业的责任。(2)只有赛道聚焦才能更快完成价值闭环。(3)打造AI人才和行业人才融合发展的新型组织。聚焦AloT,践行1+3战略始于视觉算法,终于物联网(AloT),旷视早已不是一家单纯的人脸识别算法供应商,而一跃成为物联网软硬件一体化解决方案供应商。在印奇看来,物联网是人工智能技术应用的主要场景,如果把人工智能比作「大脑」,物联网就是「身体」,二者相结合,能够让世界更加智能化,我们的愿景就是构建连结及赋能百亿物联网设备的人工智能基础设施。早在2019年初,旷视就已设下以“物联网”为核心的3+1战略布局。基于自研的Brain++人工智能生产力平台,深度聚焦个人物联网、城市物联网、供应链物联网三大领域,为更多企业提供行业解决方案。Brain++集算力、算法、数据于一身。其中算法部分来自于深度学习框架天元(MegEngine)。旷视是国内为数不多的自研深度学习框架的企业之一,目前最主流的学习框架要数Google的Tensorflow和Facebook的PyTorch,国内比较知名的是百度的Paddlepaddle和华为的MindSpore。在此,旷视是唯一一家能够与国内互联网巨头相媲美的AI独角兽企业。今年3月份,旷视将天元(MegEngine)框架正式开源,所有从业者都可以免费享受这项技术服务。针对一些外界将天元与Tensorflow、PyTorch等主流框架相比较的声音,印奇回应称,与Tensorflow相比,Brain++是更高维度的东西,比如它更像是Visual Studio,是开发者从一个创意到最后算法交付的端到端产品。目前它还还需要持续的打磨,但Brain++的开源会对行业未来产生积极影响。此外,本次决定将天元开源是出于多方因素的考虑,为3+1战略模式扩展更多to B客户也是其中一个。对于2020年下半年的发展规划,唐文斌表示,旷视的业务板块不会再扩张。目前1+3的战略模式已经具备极高的商业价值,三大场景都是万亿级的市场。接下来, 我们会在技术层面和产品层面,融入一些对行业、对客户价值的新的洞察和思考,把1+3战略框架做深入做扎实。此外,印奇透露今年9月份可能会发布Brain++的1.0版本。同时2021年,旷视也会陆续推出更多AI硬件。比如在手机端融入算法、SDK和IP,创建AI定义的智能模块。在城市领域,用AI重新定义未来的传感器,或者计算范式。在工业领域,打造更加智能化的工业机器人。印奇表示,随着Brain++和三个大场景的推进,软件和硬件一体化产品会在下半年Q3、Q4涌现。旷视在AI边缘能力上会有越来越多的AI硬件诞生。长期来看,旷视1+3的战略版图基本不会变,在此基础上,旷视未来会着力打造一个到二个支柱性产业作为立身之本。从目前的财报数据来看,城市物联网或许是最重要的场景之一,其在2019年的营收业务占比超过了七成。迈向CV+的技术洞察旷视在2019年初,将公司名称由Face++升级为Megvii,以此对外宣称旷视不在是单一的人脸识别算法公司,而是走向了更加完整的战略模式。可能很多朋友会好奇Mgevii的名称由来,在这里旷视CTO唐文斌,做了一个小分享。计算机视觉(Computer Vision)技术,定义为“How computers can gain high-level understanding from digital images or videos”在这里,唐文斌将它简单理解为“大的视觉”,即Meg Vision,那么,缩写来看便成了Megvii旷视。名字由来并不复杂,不过其背后却有着复杂且完整的技术体系:CV+以深度学习为支撑的计算机视觉技术如何才能更好地应用?首先要解决的是输入源的问题,高质量的视频/图像作为输入数据,显然会有助于视觉技术的处理,其次,处理之后的输出,能用来做什么?基于这样的技术洞察,唐文斌提出了以计算机视觉核心、包括计算摄影学,以及视觉反馈控制在内的三大模块,构建了一套完整的CV体系。计算摄影学:它就像“超级义眼”,通过手机前置摄像头等传感系统捕捉肉眼无法感知到的信息。如相机、单反或者摄像头,它们所摄取的信息分为光、感、知三个系统。“光”是光学的结构,“感”是光感芯片(CMOS Sensor),“知”即采集一些曝光时长、光谱频率等信息传递给算法。这是传统的摄取方式,旷视要做的是在其中融入AI技术。唐文斌表示,目前的摄像系统属于单向信息传递,数据之间无交互,我们将通过AI技术打通数据之间的链接,重构光感知系统。视觉反馈控制:基于视觉认知,调动“眼、脑、手、腿”等全套设备协同运动。如“眼之所见,手之所向”,“脑之所念,手之所动”,在复杂世界中,像人类活动一样,通过视觉判断,完成手、脑一套设备的协调运作。在供应链场景中,旷视发布的操作系统“河图”,便是这一功能模块的充分体现。计算机视觉:它以深度学习为核心,具体从算法、系统和数据三个维度来讲,旷视做了很多研发和创新。算法训练就是深度神经网络,在这方面做得最好的就是OpenAI研发的GPT3,它能通过预训练,与下游任务建立联系,无需微调达到SOTA,是目前NLP领域的最优算法模型。对于神经网络的结构性创新,也是旷视一直在尝试和探索的事情,比如,成立基础模型组,不做应用研究。最后提出的ShuffleNet、ShuffleNet,实现了低算力下的高训练效率。将芯片的二进制用于深度神经网络训练,探索极高的性能功耗比。其推出的DorefaNet通过低比特神经网络,实现了性能功耗的明显提升。利用几千张GPU训练超大“祖母模型”,让算法模型更加规模化。研发具有自我演化能力的模型(无需监督和标注)除了基于算法的结构性探索,旷视在系统层面,打造天元MegEngine与Brain++相结合的完整系统,通过工程化创新提升效率。在数据层面,与北京智源研究院共同发布“Objects365”数据集,据了解,它比COO物体检测的数据集还要大16倍。我们通过该数据集与超大“祖母模型”相结合,尝试探索深度学习的边界,唐文斌表示。同时,他也强调,基于深度学习的计算机视觉在物体关联度、感知维度和感知精度方面都仍有很大的提升空间。这其中的关键,在于视觉算法的规模化程度,而目前已知的探索极限,将是全面的、城市级的数字孪生。对话双子星,旷视的回应提到创办旷视科技,还有一个有意思的小故事。印奇和唐文斌思同在微软实习,某一天他们突发奇想在Iphone4手机上制作了一款小游戏,没想到的是,这款小游戏竟意外的在App store上火了(中国区排第三),更没想到的是,为此还吸引来了一批投资人。于是,旷视就在这样的契机下开始了…启明创投的创始人邝子平也是旷视的早起投资者之一,他说,以前觉得他们是一群很酷的年轻人在做一件很酷的事,时隔9年之后,感觉依然如此。今日,为了能够更深入的了解旷视,了解旷视的创始人,邝子平与印奇和唐文斌开启了一场深入又轻松的对话,下面小编将部分内容分享给大家~问题一:印奇和文斌同为技术出身,在创办旷视的企业管理中,是如何确定分工的?答:(印)如外界所说,旷视是一家命格清奇的公司,我们的创始人组合并不是最优组合,旷视走到今天背后也有很多偶然契机。我更偏向全局性和战略思考,解决“what”的问题,文斌更侧重技术和产品,擅长解决“How”的问题。但内部实际工作中,并没有严格的划分,很多问题我们都是一起商讨和学习的。(唐)我认为我们都很聪明,但聪明的点不太一样。同样一个新技术,印奇更擅长Deep learn深入思考,而我更擅长Quick learn快速掌握。这一点我们相互补充,并负责不同属性的的工作。另外,对于产品问题,我分享一个与第三位创始人杨沐的思考所得。对于产品的定义?他认为是价值的设计者,我觉得非常好,但从AI产品的角度来讲,我认为产品既需要满足客户价值,同样还要满足商业价值,双重价值导向才能设计出一款真正好的AI产品,因此它是双向价值设计者。问题二:诸如如小区门禁等,视觉技术越来越普及化,很多AI企业都可以实现。旷视作为行业领导者,它技术壁垒是什么?答:(唐)它类似于90分和100分的区别,随着技术发展拿下90分可能已经不是什么难事,但要想拿到100分却并不容易。旷视的标准就是100分。可能有的朋友会问,真的有必要达到100分吗?进入小区、公司能够达到90分已经够用了但视觉技术的应用场景十分丰富,很多行业/场景要求能够达到一个金融级别的安全性。越是需要高精尖技术的场景,价值往往也越大,自动驾驶就是一个很好的例子。问题三:李开复关认为,“如今,AI壁垒低于行业壁垒,AI从业者学习行业难度要远高于行业者学会AI”,您怎么看?答:(唐)我认为不一定。行业知识需要的是经验,它需要时间的积累,我最近在学习房屋地面沉降方面的知识,对此深有体会。反过来讲,行业里的人去学AI技术,之前从未接触未必能对它形成深刻的认识。技术本身是童子功,与行业知识相比哪个更容易?还真不一定。我们在招聘行业人才时,有一个基本要求就是对技术要有信心、有好奇心,有空杯心态。现实中,很多行业里的人要么不相信技术,要么对技术抱有不切实际的幻想,我们二者最好可以能够综合一下,毕竟一个好的AI产品最终还是要回归到交易平衡中去。问题四:随着AI落地深水区,旷视的友商越来越多,包括AI企业、互联网巨头、传统科技巨头等,请问旷视在技术层面,产业方面有哪些优势?答:(唐)对于优势的定义是人无我有,人有我优,我认为这个世界上没有什么人无我有,行业里大家都很聪明,只是有人先看到了一些东西。比如,计算机摄影写、比如Brain++,我们先看到,并且踏踏实实地去做了,最终我们成为了这个领域内的优势者。(印)另外,对于企业竞争问题,首先行业比较碎片化,to B竞争没有to C那么激烈,另外,旷视三大赛道的友商,可能与大家想象的友商越来越不一样。我们通常在深入某个行业后,才发现这个行业里非常优秀的玩家,它可能偏传统,但并不是大家眼中的AI企业。另外,我们可以看到众多AI公司的风格变得越来越不一样,这很正常,是一种很良性的状态。这是每家公司有自己拿手绝活,他们选的行业不一样,对行业的认知也不一样。对于旷视而言,我们自己内部讲要道路自信,我们很坚定地朝这条路走,越走越觉得这是一种更务实的打法。问题五:印奇总谈到,AI商业化路径分为三个阶段:价值验证(检验技术可行性、验证产品)、MVP产品(触达用户,完成变现)、规模化生产(软件一体化,推向市场),请问旷视在正处于哪一个阶段,三个阶段最难的是哪一个,是否有出现过失败,或者走不下去的情况?答:(印)首先,旷视聚焦的三大场景(个人、城市、供应链)涉及不同的领域和行业,不同行业不同的发展阶段,所以很难一概而论。其次,我认为第一个和第三个阶段最难。第一阶段是完全由创新驱动的过程。一个商人在开拓新业务时,会考虑两方面:一是技术场景,二是商业模式,两者之中必然会有一个是确定的。比如,技术场景是确定,那么可以从商业模式和销售通路上创新,这条路商业化路径也可能走得通。但对于AI产品而言,这两个方面都是不确定性的,要想在两者之间发现交集点,这个难度要占整个链路的50%。第三个阶段要求AI公司必须构建出非常强的软+硬平台化能力。硬件能力是平台化,硬件从供应链到生产制造到销售需要平台,搭建完之后“软”会变得越来越容易。真正解决第一阶段核心的公司,如果很快构建第二和三步的话,可能会在行业里胜出。(唐)第三个小问题我来分享一个案例。之前为了增强手机的交互体验,我们做过一款小鸟游戏,用不同的姿势隔空打小鸟,后来这个产品被毙了。我们做一款产品会考虑它的价值增效(Value Add),具体来讲,它是否达到了降本增效,或者提升了用户体验。这款产品听起来比较新奇,但它只是一时的刺激感,成就感和激励才是持续性的东西,所以我们放弃了。还有一些产品还未发布,是因为目前的技术水平不能达到最佳的降本增效或者用户体验的效果,只要未体现出真正的产品价值,我们就不会公布。(印)补充:关于产品这个问题,我发现对于技术性或to B业务的公司,节奏感非常重要。比如,旷视早年研发了一款产品,发现不work(起效),但三年后,这款产品在市场上很有Value(价值),自动驾驶就是一个很好的例子。技术性公司产品研发周期长,它节奏是按年来衡量的,如何早个5年、20年,公司发展就很困难了,所以方向很重要,节奏也很重要。雷锋网小结旷视成立9年,收获了很多标签,融资快、估值高,CV四小龙,AI独角兽。在这些荣誉背后,可能离不开的是贯穿其中的企业基因:技术信仰、价值务实。印奇曾用Moonshot来形容他和唐文斌的技术信仰,一帮很聪明的人,做着从没做过的事儿,经过N多年努力,经历了很多的困苦,最后一刻发现把很多东西只往前推了一小步。如果说技术信仰是一种自我推动力,那么价值务实则体现了旷视,对市场、对用户负责的态度。印奇在会上表示,价值务实是我们的流淌在血液中的基因,能够为用户带来真价值,是每一款AI产品的初衷和目标。对于未来5年,10年,旷视会成为一家什么样的公司,印奇表示,旷视不会成为一家特别平台化的公司,我们会基于1+3战略,打造几个支柱型产业,作为立身之本。此外,在不同场景和维度中构建不同的“脑”,比如在供应链场景中,Brain++作为大脑,河图作为中脑,未来会在每个设备中开发小脑,打造一套完整的智能化体系为行业赋能。(雷锋网雷锋昂雷锋网)
日前,旷视科技联合创始人印奇在接受等媒体记者时坦言,从Gartner技术成熟度曲线来看,AI的快速爆发期发生在五六年前,今年开始真正进入到AI产业落地的深水区。在印奇看来,也许就在18个月或者24个月之后,AI产业中就会暴露出更多的问题,也会出现更多的商业化落地解决发展。 AI技术如何实现商业化落地?旷视科技正在给出答案。 疫情期间AI深度拥抱产业 “AI落地真的不容易。”在印奇看来,疫情期间,AI企业的线下部署被封闭、部分实体行业的线下业务受到限制,短期来看,疫情对AI企业造成一定的冲击。“但是我们也能够看到机会。”印奇表示,“我们发现后疫情时代,各个行业对于AI更深度地拥抱正在发生。” 疫情期间涌现的AI测温或许就是人工智能深度拥抱产业的一个标志性案例。时至今日,在大大小小的商场门口,在部分政府大楼以及写字楼门前,AI测温设备已经屡见不鲜。有了AI测温设备,无接触测温就成为可能,复产复工就有了更多的安全保障。“这些设备中,有30%是由旷视科技提供的。”据印奇透露。 “AI测温只是个开始。”在印奇看来,互联网已经有了长达20年的发展历史,但当疫情发生的时候,人们在很多领域仍然无能为力。但这场疫情却给了AI给为明确的发展逻辑。疫情之下,印奇相信,或许就在不远的未来,我们的衣食住行都能被数字化技术所包围。 AI测温以外,旷视科技还在疫情之间将AI技术更深度地与传统产业进行结合。据旷视科技方面人士介绍,作为AI龙头企业,旷视科技率先在工业场景中发布了业内首个智能机器人操作系统河图,通过连接控制机器人和智能物流装备,实现一站式解决仓储、规划、运营等全流程问题,推动了工业场景中的成本下降以及效率提升。截至目前,河图落地商业项目近百个,包括全球最柔性的服装类智能仓改造项目。在该仓中,河图连接并调度全仓10类近4000台智能物流装备,包括700余台移动机器人,在面积超过36000m2的整仓实现多个流程动态协作。 “面临新基建浪潮,我们可以遇见,AI将迎来生态和底层技术发展的黄金时代。”旷视科技相关负责人告诉记者,今年下半年,旷视还将陆续推出多款自研机器人及人工智能物流装备新品,面向物流场景提供高度智慧化的行业解决方案。 支柱产业打开千亿元营收空间 在接受媒体采访期间,印奇介绍了旷视科技的“1+3”战略。所谓“1+3”战略,就是旷视科技通过“Brain++”AI生产力平台提供算法规模化供给,实现AI技术创新在个人物联网、城市物联网、以及供应链物联网场景中的商业化落地。在印奇看来,无论是AI测温还是AI仓储都只是旷视科技“1+3”战略中的细分化场景。 “1+3”战略让旷视科技正在让旷视科技成为一个横跨多个产业的公司。 在印奇看来,“1+3”战略体系的商业价值巨大,三个物联网场景版图背后都包含着万亿元级别的市场空间。这也为旷视科技市场增量的开启带来了可能。谈及公司的长期规划,印奇表示:“旷视不会是一个特别平台化的公司,而是会涉足多个产业。这些产业中会有一至两个产业逐步扩大成旷视科技的支柱型产业,年收入有望达到100亿元甚至1000亿元的水平”。 “今年9月份,旷视将会发布Brain++1.0版。同时将会在个人物联网、城市物联网和供应链物联网三大行业构建软件和硬件一体化产品。”谈及下半年规划,印奇透露,旷视科技的旗舰型的硬件产品能够真正推向市场,包括手机传感器、AI机器人、承载视频结构化的硬件等。“希望今年年底之后,媒体叫我们‘最硬的科技公司’。”印奇表示。 “我们有信心成为领跑者。我们既有核心的技术能力,又有产品落地,也有进一步商业化的能力。”印奇表示,“同时我们也是一个务实者,踏踏实实做好每一件事,做好每一个点滴才能让旷视科技长久来看成为一家伟大的公司”。 值得一提的是,2019年8月份,旷视科技曾在港交所提交招股说明书计划上市港股,但受“实体清单”等因素的影响,旷视科技的上市进程却仍无实质性进展。谈及上市,印奇表示,公司会择机上市,但不会急于上市,目前公司现金流充裕,“实体清单”影响相对有限。
7月29日,旷视举办“始于算法,成于价值”年中媒体交流会,旷视联合创始人兼CEO印奇、旷视联合创始人兼CTO唐文斌共同出席交流会,并与旷视投资人、启明创投创始主管合伙人邝子平一起,和在场的媒体朋友交流分享了旷视对于“人工智能产业落地”和“CV+”技术的思考与实践。 从技术成熟度曲线来看,人工智能正处在“死亡之谷”的泡沫期,不带来真实价值的AI将被淘汰出局。作为物联网时代最重要的核心能力,AI如何在产业落地处于“深水区”的当下,找到更合适的前进路径,是行业共同关注的焦点。 AI产业落地的三个关键 印奇认为,带领AI产业驶离深水区,实现真正产业落地的关键在于算法侧供给提升、价值闭环跑通与“4 in 1”组织阵型形成。 旷视印奇主题演讲 目前各行各业对于算法的需求仍然是高度碎片化的,来自行业应用的算法需求大于算法供给能力。目前在算法训练和部署的过程中,部署仍然耗费大量的时间成本,却只能够解决不到1%的算法供给需求。印奇认为“在算法供给侧,目前AI企业做得还远远不够。解决算法供给不足问题的关键在于AI算法的可交付和规模化生产能力。” 价值闭环是AI产业落地的最大挑战。在产品层面,AI产品需要实现AI算法-系统集成-软件平台-软硬结合的三层演进。相比其他行业,人工智能从0-1需要走更长的路,成熟的AI产品必须经历价值验证-MVP产品(最小可行性产品)-规模应用三个阶段。 组织人才是创造一切价值的根本。印奇认为,AI产业落地最为合理的组织阵型是“4 in 1”。 “4”是指每进入一个AI+行业,都需要配备CEO(产品经理)、CTO(产品开发)、CAIO(AI可行性)、CMO(行业洞察)四种角色,而“1”是指四位一体。人才的合理配比,组织文化的紧密融合,是形成组织战斗力的关键。 旷视“1+3”的产业落地实践 只有高度聚焦,才能更快构建“连接及赋能百亿物联网设备的人工智能基础设施”。 旷视1+3战略图 旷视“1+3”战略正是因聚焦而来――Brain++AI生产力平台提供算法规模化供给,个人、城市、供应链三大物联网持续聚焦与落地。今年年初,旷视开放了AI生产力平台Brain++,其开放能力可以有效缩短80% 算法从需求到落地的时间,整体降低55%的算法生产成本。 在个人物联网方面,围绕AI定义光感知系统的价值闭环,旷视从面部识别做到计算摄影,再到软硬一体。目前,全球有10亿部手机在使用旷视的产品,为用户提供极致的使用体验。 在城市物联网方面,围绕城市大脑的价值闭环,旷视希望从超级应用做到操作系统,有效打通交通、城市管理等条行业应用和社区园区、公共建筑等块空间应用的数据壁垒,实现城市治理和居民生活的双赢。在北京,旷视参与了北京六大区“城市大脑”、中国尊等项目的智慧化建设,为智慧北京助力。 在供应链物联网方面,围绕供应链场景的价值闭环,旷视从局部的机器智能做到整仓智能优化,基于河图的商业项目近百项,并打造了全球“最柔性”的服装类智能仓。今年下半年,旷视还将陆续推出多款自研机器人及人工智能物流装备新品,面向物流场景提供高度智慧化的行业解决方案。 迈向“CV+”的技术洞察 “旷视已经做了不少视觉算法,但仍有很多问题远远没有解决”。 旷视唐文斌主题演讲 唐文斌认为,计算机视觉在物体关联度、感知维度和感知精度方面都仍有很大的提升空间。这其中的关键,在于视觉算法的规模化程度,而目前已知的探索极限,将是全面的、城市级的数字孪生。 在计算摄影学层面,手机前置传感系统正在历经“超级演进”。屏下摄像、超级义眼等技术探索迫切的需要AI支持,传统的光学感知系统彼此独立,而AI可以将它们连接起来,重新构建“光感知”系统。 在视觉反馈控制层面,旷视正在让“眼、脑、手、腿”等全体设备可以实现配合与协同优化。通过场景的同构仿真,进而实现决策优化和效率提升。 旷视以深度学习为根基,以计算机视觉、计算摄影学、视觉反馈控制主要方向的综合技术创新,唐文斌将这一技术地图定义为“CV+”。这是旷视“看见并释放世界的价值”的过程,这一过程最终会支持旷视目前的三大物联网业务板块。 我们正在处于,并将长期处于人工智能产业发展的初级阶段。AI产业落地,将被真实需求驱动,并仍有巨大的增量空间。 脚踏实地的技术信仰就是价值务实,长期主义的价值务实就是技术信仰。印奇表示,“当具备务实者与领跑者的两种特质之后,一个新时代的企业才能真正成长起来”。 (责任编辑:马常艳)
作为CV领域名声在外的明星企业,旷视的成长一直备受行业关注,从最初的AI算法到AI硬件,再到2019年正式提出「1+3战略」,深入部署城市物联网、个人物联网、供应链物联网三大行业级方案,旷视已经从最初的人脸识别算法供应商转身为物联网方案供应商。就在旷视IPO消息传出之前,旷视的To B业务已经悄然成形。2020年年初,旷视正式成立了企业业务事业部,这一事业部要续写的正是这个故事中最重要的一个环节——城市物联网。旷视变阵,To B战略大图初现提到旷视,人们更多想到的是CV四小龙、AI视觉、人脸识别算法……诚然,旷视是一家典型的技术导向企业,尤其早期主要以AI算法为主要输出产品。然而,曾经备受追捧的视觉技术最终被验证难以支撑起一家估值超百亿的独角兽企业完整的商业模式,面对盈利问题,AI视觉领域的诸神之战最终还是要回归到业务层面,尤其是To B业务。2019年1月,旷视CEO印奇在致投资人的公开信中表示:物联网是人工智能技术应用的主要场景。如果把人工智能比作「大脑」,物联网就是「身体」,二者相结合,能够让世界更加智能化。我们的愿景是构建连结及赋能百亿物联网设备的人工智能基础设施。也是在同年,旷视发布河图、公布「1+3战略」,甚至将“门面”从「Face++旷视」升级为「Megvii旷视」……2019年注定将成为旷视的一个转折点,转身进入物联网赛道的旷视,也从最初的人脸识别算法供应商一跃成为一家物联网方案供应商,To B业务体系初现。当时,行业中能够清晰看到的旷视To B业务体系,还是其对外公开公布的「1+3战略」:基于自研的Brain++人工智能生产力平台,旷视针对个人物联网、城市物联网、供应链物联网三大领域提供行业解决方案。时隔一年,现在再看,旷视的To B业务体系已经更加清晰——Brain++的深度学习框架实现开源,成立企业业务事业部,盘古、九霄平台发布,旷视高级副总裁、企业业务事业部总经理顾亮告诉雷锋网,“现在旷视的核心布局是「1+3+6战略」。”其中,“6”是指旷视针对三条赛道进一步部署的6个细分领域:供应链物联网赛道。在供应链场景中,旷视有物流业务事业部(LBG)和零售业务事业部(RBG)分别关注物流和零售行业,两个团队构成供应链大脑业务版块。个人物联网赛道。在个人场景中,旷视有云服务事业部(CSG)和移动业务事业部(MBG),两个团队构成个人大脑业务板块。城市物联网赛道。在城市场景中,旷视针对公共安全、城市治理、交通相关的大规模人群/车辆治理的城市级业务,已有城市业务事业部(CBG);此外,针对城市微单元和企业级市场数字化建设,旷视今年新成立了企业业务事业部(EBG)。旷视「1+3+6战略」整合EBG后,旷视为To B业务体系构建的战略大图也在雷锋网专访中首次对外完整展现。顾亮告诉雷锋网,“EBG团队的成立不是在2020年偶然做的决定,而是旷视业务发展水到渠成的规划和升级,是一个必然趋势。”事实上,旷视布局城市物联网领域已有多年。早在2015年,旷视开始进入城市管理领域,并逐渐从单点单点布局升级为全景生态,在2019年安博会上,旷视对外发布了城市级全栈式AI解决方案。在过往几年里,旷视已经树立了诸如中国尊、凯德、来福士等诸多行业地标,甲级写字楼有50%-70%的客户都有用旷视的产品。另外,据公开数据显示,2019年上半年旷视营收9.49亿元,城市物联网业务占比超七成。作为自2015年已有的业务,同时又是旷视关键营收来源,这就很好理解旷视EBG在2020年成立的“水到渠成”和“必然趋势”了。旷视给枪给炮,EBG备战城市微单元2020年1月,旷视EBG正式成立。自2015年涉足城市物联网业务后,旷视就已经打开了企业服务市场大门,顾亮此前历任战略客户部总经理、大客户业务集团总经理,对旷视的企业业务发展记忆犹新:2017年,旷视与招商银行、中信银行等大型金融企业合作,开展AI金融业务,客户覆盖近百家重点金融企业;2018年,旷视与中国移动、中国联通合作,开展运营商业务,为运营商定制专用的AI设备,每年出货量超过10万台;2019年,我们整个企业级市场有了进一步拓展,在能源、国网、南网、零售、制造领域都进行了业务部署。这样来看,此次EBG的成立,更像是一次针对To B业务的旷视内部业务单元的梳理整合。实际情况,也确实如此。顾亮告诉雷锋网,“现在看到的EBG是将此前的大客户业务单元、商业业务单元、集成产品开发部进行资源整合而成,整合了产品交付中心、软件研发中心、硬件研发中心、解决方案中心,以及强大的客户拓展和客户支持团队,以EBG这样一个事业群(事业部)的方式开展工作。”通过资源整合,充分拉通前端市场调研、市场分析,以及后端产品研发、交付、运维等环节,旷视也是想要针对企业级客户碎片化需求实现快速响应。就这次资源整合、成立EBG而言,旷视给枪又给炮,给了业务单元、又给研发中心。然而,既要实现企业客户碎片化需求,又要能够快速响应,只有AI算法显然已经远远不够,好在,这时的旷视有的也早已不仅仅是AI算法,在过往几年里,旷视针对AI视觉已经从云到端部署了数十款AIoT产品。这一产品体系最终被旷视EBG一同收编到「企业服务战略大图」中。旷视EBG成立不久后,正式对外公布了「企业服务战略大图」,发布了旷视盘古、旷视九霄物联网云平台,以及「神行」系列人脸门禁产品,结合此前多年的产品布局,整个「企业服务战略大图」展现的AIoT云边端产品体系成为EBG备战城市物联网精细化布局的核心。基于这样的产品体系,旷视EBG主要提供的还是三项核心技术能力:第一,通过人脸识别进行身份验证;第二,楼宇、园区智能化从算法、硬件到平台的产品体系;第三,现场化的算法训练平台和服务。而所谓城市物联网精细化布局,正是顾亮口中的城市微单元,是楼宇、园区等细分场景。旷视的园区计划电力行业是一个相对传统的行业,如今在改革大潮之下,尤其在输电线路、配电园区,同样面临着智能化转型升级。国家电网、南方电网等电力行业的“关键先生”近年来也在大力推广无人机输电线路巡检。顾亮告诉雷锋网,旷视目前也正在和无人机厂商、芯片厂商等一同为国家电网提供无人机输电线路巡检、园区智能化解决方案。在整个输电线路巡检过程中,如何将无人机反馈回来的检测图像、视频信息实时进行AI处理,以及如何对整个输电线路、配电站、变电站附近的安全生产进行监测,在这些方面,国网提出了很多需求,近两年我们都在一起解决这些问题。为了解决这些问题,我们输通过Brain++平台帮助客户通过客户自有的行业数据训练行业定制化的算法,在此基础上,配合客户搭建算法平台、行业业务平台。无人机巡线(示意图)电力行业是旷视EBG在能源领域深入布局的业务单元,目前,旷视EBG核心战略重点聚焦楼宇园区场景,主要针对行业、区域两个维度进行了业务布局:行业方面,旷视针对金融、运营商、能源三大行业领域进行了深入布局,三大行业的深入部署也是旷视EBG的重头戏,EBG有专门为三大行业配客户团队,业务占比达到二分之一。经过多年深入行业,旷视在三大行业也建立了一些重要的业务版块,例如在金融领域的身份验证、刷脸支付、园区智能化,在运营商领域结合5G的云端一体化解决方案,在能源领域的安全和质检应用。区域方面,旷视在全国六大区域(华北、东北、华中、华西、华南、华东)设有SMB业务和渠道业务。三大行业之外,旷视EBG也将触角深入了泛园区中诸如科技园区、智慧社区、智慧校园、智慧酒店等场景,在旷视看来,这些也都属于城市微单元。EBG当下业务主要是服务于城市物联网场景中的城市微单元的,这是相对于诸如公共安全、交通等城市大场景来说的。在城市智能化方面,EBG为园区、楼宇中的生活、办公场景提供端到端的产品解决方案,为生活和办公提供一个好的体验,为企业降本增效。布局城市物联网多年的旷视,在将业务下沉到楼宇、社区、智能建筑这些场景化的微单元过程中,其实也面临着新的问题。顾亮将在实际企业业务中遇到的问题总结为以下三点:第一,企业客户需要的是一个端到端整体解决方案。传统客户对智能化的改造需求有多样性,经常会在智能化升级改造过程中感到无从下手,因而,从人的管理、车辆的管理,包括对于消防、安防、楼宇设备整个自动化的管理,企业客户需要一整套端到端解决方案。EBG此次经过资源整合后,在产品方面推出的一整套全栈式智能楼宇、智能建筑解决方案,正是希望能够从算法、软件到硬件;在业务架构上也从了解客户需求、提供解决方案到最终的安装运维搭建了一站式服务团队,来解决客户对于智能化、数字化的诉求。第二,企业客户的需求较为碎片化。面对行业差异化、碎片化的需求,我们一方面在算法、软件、硬件产品和整个业务层充分考虑了开放、集成能力,以使得我们与上下游合作伙伴的能力能够很好地融合,同时我们也提供在线的、现场的算法训练服务,以去满足客户对于行业性、定制性的、个性化的需求。第三,成本的平衡问题。旷视EBG也必须考虑成本问题,为不同类型客户提供简单有效的,且高性价比的产品和服务。面向SMB则推出了旷视九霄公有云的解决方案,同时我们部分产品也可以基于现有的传统软件帮助客户控制成本。而在2020年,在“疫后”新基建中,泛地产、泛园区领域面临面临着更纠结的局面。雷锋网向业内人士了解到,一方面,疫情中暴露出的问题让泛地产、泛园区领域智能化转型升级更为迫切,国家也因此适时提出了「新基建」;另一方面,企业又不得不为了“生存”被迫砍掉在智能化上的预算。要在今年深入城市微单元,深入布局楼宇、园区场景的旷视EBG而言,显然拥有更多的机遇,同时也面临着更多的挑战。顾亮告诉雷锋网,今年旷视EBG会在硬件重兵投入,同时对软硬一体的整体解决方案不断做升级,另一方面也会对整个客户服务体系会进一步调整。我们希望能够更加贴近客户,能够覆盖到更多不同层级的客户需求,因此,从前端的客户服务体系来看,我们今年也需要做一个整体升级,公司从人员、资源等方面也在对EBG加大投入。此外,顾亮特别提到,“EBG今年在整个公司「1+3+6战略」版图中扮演一个非常重要的角色,我们在楼宇、园区场景也会持续投入。”