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旷视升级,AI引擎驱动AIoT时代产业物联网构建

2019-03-09 11:44:00 IDC评述网 编辑:琳达 浏览数:29智学网

IDC评述网(idcps.com)03月02日报道: 当一个科技公司进行品牌战略升级时,往往意味着它将迎来规模化的质变,从头到脚。7岁的旷视科技便是如此。2019年初,旷视科技换上了全新的logo,由“Fa...

IDC评述网(idcps.com)03月02日报道:

当一个科技公司进行品牌战略升级时,往往意味着它将迎来规模化的质变,从头到脚。

7岁的旷视科技便是如此。2019年初,旷视科技换上了全新的logo,由“Face++旷视”升级为“Megvii旷视”。同一时间,旷视科技还发布了业内的首个机器人网络系统——河图,要做一个可以同时赋能物流、制造和零售行业的价值创造者。

曾几何时,AI赛道一片红海,旷视科技还只是一个默默无闻的创业公司。后来,算法上的不断精进使其击败了众多科技巨头得以脱颖而出。于是,旷视科技这家创业公司逐渐走进大众化视野,随后成为一头技术独角兽。

七年时间,旷视科技已取得了无数的科技荣誉,比如Fast Company最具创新力企业中国区Top10、麻省理工科技评论MIT TR 评选的全球最聪明的公司第11位、累计揽获25项国际人工智能竞赛冠军……

技术上的成就让旷视科技不断加紧落地步伐,从刷脸支付到工业机器人,都有旷视科技的影子。

不断成长和进化的旷视科技证明,拥有了技术和改进技术的能力,便能在这个时代创造特殊的价值。

如今,升级后的旷视科技,又将迎来何种质变?这种质变背后,旷视科技又有着怎样的新愿景?

从算法到操作系统,旷视不断强化核心能力

旷视科技此次升级有两个明显的焦点:一是技术方面,从人脸识别平台Face++升级为系统化AI算法引擎Brain++;二是场景方面,从城市管理、物流、零售、地产、手机、金融等垂直场景,升级为城市大脑、供应链大脑、个人生活大脑三大IoT场景业务群。

从技术上看,人脸识别平台到算法引擎的升级,本质上就是垂直算法到综合系统的升级。在容量层面,系统显然是包括算法在内的。显然,旷视科技想要做的不仅仅是一个算法服务商,而是想要延展到更加系统性的一站式服务方案上。

而从场景上看,升级之后的场景分类更为集中,也更为包容。虽然多个垂直场景被浓缩到三大场景业务群中去了,但不可忽略的一点是,这三大服务场景有很强的智能化升级需求,且当前技术能够满足这样的需求。

从算法到操作系统,从垂直场景到丰富的跨界业态,这不仅是旷视技术的升级、战略的升级,更是一种显现商业竞争力的占位升级。而旷视的聪明之处在于,由技术来驱动的AIoT升级自始自终都是围绕自己的核心竞争力——算法来进行的。从战略上来看,这样的升级方式就是扬长,将擅长的方面进一步加强,在面对竞争时,也更游刃有余。

这种升级思维背后,旷视的思量到底是什么?

旷视认为,核心能力就是商业价值。这就能很好地去解释这次的升级,即旷视提高自己的核心能力,就是要提高自己对客户输出的商业化价值。而这也间接证明一点:旷视科技对自己核心能力的加固,就是对自己商业价值的放大。

这其实并不意外,如果去看旷视过去七年的方法论,你会发现由一到多,从单维到多维,一直是旷视所擅长的,只不过今天,旷视将其贯穿在全线的技术和产品上了。

目前来看,这样的升级思路,的确会让旷视的核心能力变得更加成熟,一方面体现在服务范围的扩大上,系统性服务比单一的算法服务更有吸引力,上下游整合式服务比分裂式服务更有市场;另一方面则是体现在服务能力上,以算法为核心的系统定制服务,更灵活,也更易规模化。

既然旷视的目的在于打造更为强大的核心能力,那么这种强大核心能力的技术内核又是什么?在高手云集的AI和IoT赛道上,旷视科技又是如何打造独特的技术竞争力的?

旷视的两大法宝:AI引擎和IoT OS

其实,纵观制造、物流、零售这些行业中的企业,目前来看,它们绝大多数是传统的,也是复杂的,更是需要技术改造的。

这也是为何旷视要发布机器人操作系统——河图的原因。而河图和旷视一样,AI和IoT是两者的内核,或者说,河图是旷视对AI和IoT的产业化实践成果。

此前旷视科技副总裁任志伟用两个简单易懂的词概括了河图的核心价值:连接和赋能。不管是物与物的连接,还是系统对产业的赋能,都离不开两大技术内核:AI引擎和IoT OS。

AI是旷视的发家秘宝,而伴随着旷视的品牌升级,旷视的AI引擎也一并走向了质变节点。

一方面,河图本身集成了AIoT的服务能力,AI作为算法引擎,在其中起到的作用是核心的,也是频繁的。

从制造业来看,AI引擎的存在能够为企业或生产线带来生产效率和质量上的加成,从而可以辐射到产能,进而辐射到整个市场,为企业带来长期收益。从物流业来看,AI引擎可以击破物流行业最大的效率痛点,比如此前旷视和合作伙伴就为天猫超市的机器人仓库提高了40%的效能。

另一方面,AI引擎的自我进化能力的进一步提升,从宏观层面看,可以为整个行业带来连续的降本增效收益,从微观层面看,可以为生产周期、匹配精准度等带来实质的好处。

比如在制造业中,经过一段时间的作业学习后,AI引擎对于生产周期预测精准度的提高,将能让企业未雨绸缪,产能不足和产能过剩的概率,将会被大大降低。而在物流行业,AI的自我进化将帮助企业于无形中提升机器分拣的时间,或者是降低机器劳动力的成本。

而对于另一核心的IoT操作系统来说,从物与物连接这个层面的概念来看,它不仅能够将分散没有规律的生产网络连成一张有序运作的网,而且从行业生产作业方式的改革来看,它是根本性的改变,是将行业推到新时代的一个加速器。

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