AI三级跳

最早在中国打响名气的 AI 视觉明星，是一个全新 ID 时代的开启者，也是同时代独角兽中最快实现规模化营收的公司。

　　谈到这一波 AI 浪潮，往往标签就是谷歌和 AlphaGo，而谈到中国 AI 创业，似乎开口就会是旷视和 Face++……

　　但即便如此，对于旷视的不同认知也相差甚远。

　　有人依然停留在天才云集、清华姚班、AI 独角兽的通识印象。

　　也有人看到旷视“AI+IoT”的战略选择后，认定这可能不再是一家掌握“魔法”的酷公司。

　　更少有人能清晰表达旷视一路的“归去来兮”，理解背后运转的关键逻辑，划定关乎本质的边界与核心。

　　只是现在，10 年一梦，连点成线。

　　宏观透视当前的旷视，不断升级打怪和求解的现实挑战，可以极简到 3 个自然数：

　　1、2，3……就是旷视。

　　1：一套核心算法

　　旷视是一家靠算法起家的公司。

　　更准确来说，可以细分为两类。

　　一类是以深度学习（DL）和计算机视觉（CV）为基础的核心算法。

　　十年前，深度学习露出了快速发展的苗头，旷视抓住了这个契机，立即决定将 DL 和 CV 进行结合；于是乎，便形成了现在特征鲜明的算法能力，包括面部识别、视频结构化、图像分类、物体检测、语义分割、动作识别等。

　　这类算法是旷视之始，是旷视算法演进的基础。心算法的突破，旷视在全球 AI 顶级竞赛中揽获 40 个世界冠军，创下了前无古人的 MS COCO 三连冠纪录，获誉 AI 领域的“中国乒乓球队”。

　　另一类则是行业算法（或者叫 AIoT 算法）。

　　这类算法的最大特点，就是碎片化和个性化，这点非常好理解，毕竟“千行千面”。而旷视的 DL+CV，更多的是解决数据的输入问题，但如若要形成行业数据的闭环，还需要具备数据挖掘和优化的算法能力。

　　旷视认为，未来十年算法将无处不在，并且成为每个行业“降本增效”最核心的引擎。因此，在明确“AI+IoT”战略方向后，旷视利用自身能力和优势，推动了行业算法的创新，以实现价值闭环。

　　这其中包括在多设备调度优化、数据挖掘和分析等方面，实现了多设备之间的高效协同、数据挖掘分析和形成决策。

　　例如，旷视推出的河图智慧物流操作系统，就是通过同构仿真和 AI 调度优化的能力，实现了项目规划、仿真、实施、运营等全流程的数字化和智能化。

　　不过，在旷视的这个 1 中，算法之强，本质还不在于单个模型，而是旷视规模化、批量化生产算法的能力。

　　即算法生产引擎 Brain++。

　　形象化理解，如果旷视的算法是蛋，那么 Brain++ 就是背后的鸡。

　　作为一个生产力工具，Brain++的形成有旷视业务需求的内因，也有当时缺乏可用开源平台的外因。

　　但内外因综合之下，最终使得 Brain++ 成为了旷视工程实践和算法创新的有力支撑。

　　而且相比于 TensorFlow 等算法框架，Brain++包含了算法、数据和计算的统一。

　　成为了旷视数次在全球 AI 竞赛中击败谷歌、微软等巨头的“秘密武器”，是旷视研发不断逢山开路的保障。

　　所以归结起来，旷视的算法之路，经历了从核心算法突破，到行业算法落地和创新，再到算法生产平台的拓展过程。

　　而所谓道生一，一生二，二生三，三生万物。

　　在旷视的定义里，AI 是不断演进的算法能力。AI 是旷视的核心能力，其后场景化落地中形成的边界感，也始终围绕这个核心。

　　算法就是旷视的1，有这个 1 才有后续落地的一切。

　　2：有“脑”有“躯干”，软硬结合的路径

　　AI 浪潮，被视为智能化浪潮，是一场替代简单重复脑力劳动的革命。

　　而这种脑力驱动，来自算法。

　　但产业化落地，光有“脑”不行，必须还要有“躯干”合体。这个躯干，旷视认定是 IoT。

　　在旷视看来，IoT 是一种网络，所具备的特点就是“基于场景空间”、“以人为核心”、“软硬结合”。它是旷视 AI 技术落地的载体。

（编辑：开发网_开封站长网）

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