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曠視升級,AI引擎驅動AIoT時代產業物聯網構建

分類:科技分享 瀏覽數:43 2019-03-16 09:31 IDC評述網 編輯: 厚學

IDC評述網(idcps.com)03月02日報道:

當一個科技公司進行品牌戰略升級時,往往意味著它將迎來規?;馁|變,從頭到腳。

7歲的曠視科技便是如此。2019年初,曠視科技換上了全新的logo,由“Face++曠視”升級為“Megvii曠視”。同一時間,曠視科技還發布了業內的首個機器人網絡系統——河圖,要做一個可以同時賦能物流、制造和零售行業的價值創造者。

曾幾何時,AI賽道一片紅海,曠視科技還只是一個默默無聞的創業公司。后來,算法上的不斷精進使其擊敗了眾多科技巨頭得以脫穎而出。于是,曠視科技這家創業公司逐漸走進大眾化視野,隨后成為一頭技術獨角獸。

七年時間,曠視科技已取得了無數的科技榮譽,比如Fast Company最具創新力企業中國區Top10、麻省理工科技評論MIT TR 評選的全球最聰明的公司第11位、累計攬獲25項國際人工智能競賽冠軍……

技術上的成就讓曠視科技不斷加緊落地步伐,從刷臉支付到工業機器人,都有曠視科技的影子。

不斷成長和進化的曠視科技證明,擁有了技術和改進技術的能力,便能在這個時代創造特殊的價值。

如今,升級后的曠視科技,又將迎來何種質變?這種質變背后,曠視科技又有著怎樣的新愿景?

從算法到操作系統,曠視不斷強化核心能力

曠視科技此次升級有兩個明顯的焦點:一是技術方面,從人臉識別平臺Face++升級為系統化AI算法引擎Brain++;二是場景方面,從城市管理、物流、零售、地產、手機、金融等垂直場景,升級為城市大腦、供應鏈大腦、個人生活大腦三大IoT場景業務群。

從技術上看,人臉識別平臺到算法引擎的升級,本質上就是垂直算法到綜合系統的升級。在容量層面,系統顯然是包括算法在內的。顯然,曠視科技想要做的不僅僅是一個算法服務商,而是想要延展到更加系統性的一站式服務方案上。

而從場景上看,升級之后的場景分類更為集中,也更為包容。雖然多個垂直場景被濃縮到三大場景業務群中去了,但不可忽略的一點是,這三大服務場景有很強的智能化升級需求,且當前技術能夠滿足這樣的需求。

從算法到操作系統,從垂直場景到豐富的跨界業態,這不僅是曠視技術的升級、戰略的升級,更是一種顯現商業競爭力的占位升級。而曠視的聰明之處在于,由技術來驅動的AIoT升級自始自終都是圍繞自己的核心競爭力——算法來進行的。從戰略上來看,這樣的升級方式就是揚長,將擅長的方面進一步加強,在面對競爭時,也更游刃有余。

這種升級思維背后,曠視的思量到底是什么?

曠視認為,核心能力就是商業價值。這就能很好地去解釋這次的升級,即曠視提高自己的核心能力,就是要提高自己對客戶輸出的商業化價值。而這也間接證明一點:曠視科技對自己核心能力的加固,就是對自己商業價值的放大。

這其實并不意外,如果去看曠視過去七年的方法論,你會發現由一到多,從單維到多維,一直是曠視所擅長的,只不過今天,曠視將其貫穿在全線的技術和產品上了。

目前來看,這樣的升級思路,的確會讓曠視的核心能力變得更加成熟,一方面體現在服務范圍的擴大上,系統性服務比單一的算法服務更有吸引力,上下游整合式服務比分裂式服務更有市場;另一方面則是體現在服務能力上,以算法為核心的系統定制服務,更靈活,也更易規?;?。

既然曠視的目的在于打造更為強大的核心能力,那么這種強大核心能力的技術內核又是什么?在高手云集的AI和IoT賽道上,曠視科技又是如何打造獨特的技術競爭力的?

曠視的兩大法寶:AI引擎和IoT OS

其實,縱觀制造、物流、零售這些行業中的企業,目前來看,它們絕大多數是傳統的,也是復雜的,更是需要技術改造的。

這也是為何曠視要發布機器人操作系統——河圖的原因。而河圖和曠視一樣,AI和IoT是兩者的內核,或者說,河圖是曠視對AI和IoT的產業化實踐成果。

此前曠視科技副總裁任志偉用兩個簡單易懂的詞概括了河圖的核心價值:連接和賦能。不管是物與物的連接,還是系統對產業的賦能,都離不開兩大技術內核:AI引擎和IoT OS。

AI是曠視的發家秘寶,而伴隨著曠視的品牌升級,曠視的AI引擎也一并走向了質變節點。

一方面,河圖本身集成了AIoT的服務能力,AI作為算法引擎,在其中起到的作用是核心的,也是頻繁的。

從制造業來看,AI引擎的存在能夠為企業或生產線帶來生產效率和質量上的加成,從而可以輻射到產能,進而輻射到整個市場,為企業帶來長期收益。從物流業來看,AI引擎可以擊破物流行業最大的效率痛點,比如此前曠視和合作伙伴就為天貓超市的機器人倉庫提高了40%的效能。

另一方面,AI引擎的自我進化能力的進一步提升,從宏觀層面看,可以為整個行業帶來連續的降本增效收益,從微觀層面看,可以為生產周期、匹配精準度等帶來實質的好處。

比如在制造業中,經過一段時間的作業學習后,AI引擎對于生產周期預測精準度的提高,將能讓企業未雨綢繆,產能不足和產能過剩的概率,將會被大大降低。而在物流行業,AI的自我進化將幫助企業于無形中提升機器分揀的時間,或者是降低機器勞動力的成本。

而對于另一核心的IoT操作系統來說,從物與物連接這個層面的概念來看,它不僅能夠將分散沒有規律的生產網絡連成一張有序運作的網,而且從行業生產作業方式的改革來看,它是根本性的改變,是將行業推到新時代的一個加速器。

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