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曠視科技:堅持收斂和聚焦 打造AIoT時代的操作系統

2019-03-04 09:25:39
智能相對論
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2019-03-04

持續聚焦,曠視提升核心商業競爭力

文 |顏璇

來源 | 智能相對論(ID:aixdlun)

日前,科技部副部長李萌一行來到北京曠視科技有限公司調研并進行座談交流,在參觀了由曠視科技自主研發的人臉識別、圖像識別、“城市大腦”、智能機器人等人工智能核心技術以及相關產品的落地應用情況后,李萌強調,曠視作為具有中國乃至全球影響力的AI公司,希望能夠為中國人工智能技術及相關產業發展發揮更大作用,為社會持續創造最大價值。


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科技部副部長李萌(前排右三)蒞臨曠視科技,在曠視科技聯合創始人兼CEO印奇(前排右二)的陪同下對公司進行調研

此次調研釋放的信號十分明顯,AI行業儼然已經進入政策紅利時代,迎來巨大的發展機遇,在這個關鍵時刻,以曠視科技為代表的中國人工智能企業將如何變優勢為核心競爭力,推動我國人工智能創新業態的形成呢?

持續聚焦,曠視提升核心商業競爭力

如今,隨著技術的初步落地,各大AI廠商都在想方設法來抓住不同行業的需求,建立自己的陣地。在這場白熱化的“戰役”中,曠視憑借著在三方面的持續聚焦,成為了AI企業中的佼佼者。

1、算法聚焦,他山之石是否可以攻玉?

形形色色的傳感器,如今幾乎已經覆蓋到了各個領域,從航空航天到汽車交通,從智能家居到醫療健康等等。在傳感器全面滲透人類社會的同時,也是智能物聯網在人類生活領域的推廣第一步。隨著智能物聯網概念的普及,單個技術應用已經無法滿足行業的需求,AI企業迫切尋求升級之道。

企業的一切升級都應該圍繞核心能力進行展開,正所謂“貪多嚼不爛”,能力的過度分散,就會使得核心優勢難以凸顯,技術開發難度也更大。所以,在愈演愈烈的AI戰役中,企業要如何將自己的優勢完整移植到系統上,實現品牌、戰略的升級?


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2019年1月曠視宣布將logo從“Face++曠視”升級為“Megvii曠視”

成立于2011年的曠視科技是中國最早一批用深度學習方法開展人工智能技術商業化和產品化開發的AI企業,公司由內到外都具有一種“極客”氣質,堅信技術便能夠改變世界。在“技術信仰”的驅動下,曠視很早就認識到了自身的核心基因——算法,并在核心算法與模型上不斷突破。

2016年,曠視吸收整合云計算與超算中心的各自優勢,搭建了軟硬結合的深度學習云平臺Brain++,使其既有前者的可擴展性、安全性,又兼具后者的高性能,在底層上為曠視研究院的技術生產力提供了有力支撐。因此Brain++ 不僅是曠視AI技術生產的核心引擎(AI Engine),更是曠視非凡科技的源動力。

基于算法核心能力,曠視在算法外包了兩層,一層是實現物理世界中人、物、場的數字化,另一層便是最外面和硬件連接的這一層。如此,一個軟硬結合的智能物聯系統便誕生了。

2、人才聚焦,技術革新的后勁是否充足?

在AI人才戰盛行的今天,優秀的研發團隊無疑是技術革新的強勁助力。但是目前無論是國際還是國內在人工智能領域的高端人才都是屈指可數。

《中國人工智能ABC人才發展報告》指出,由于傳統教育機構的學科體系和培養方案轉型升級滯后,基本不能滿足人工智產業化的需要。目前人工智能人才培養的現實路徑主要有兩種,一種是企業從學校里尋找相應背景的人才,或從職場上尋找年輕且有學習能力的人,進入到企業體系里,通過項目的方式來培養;另一種是企業在人才未完成學業時開始介入,由企業賦能高校進行人才培養。目前,人工智能人才培養目前主要在前沿的互聯網公司、平臺型公司,這些公司可以提供平臺、方法與算法,學習者進入這個平臺學習理論知識和直接開展編程實踐,逐步成為ABC相關人才。

在人才培養上,曠視科技具有行業領先優勢。其創始團隊畢業于清華大學姚期智實驗班,現有員工超過2000人,平均年齡不到30歲,其中海歸8%,博士4%,碩士30%,本科60%,研發團隊占比超過60%。在企業不斷發展壯大的過程中,曠視始終重視核心技術研發和創新的人才投入。一方面,曠視擁有完善、系統的AI人才培訓機制,與西安交大、香港科大、上海科大等高等學府成立了高校聯合實驗室。另一方面,曠視為研究人員提供完備的硬件開發設備和強大的服務器陣列,可同時為多項工程提供深度學習運算支持,給AI人才們施展才華提供了便利的環境和工具。

3、場景聚焦,核心能力能否成為商業能力?

在了解了自己的核心能力后,企業還需要給自己一個明確的定位,如此才能和更多合作伙伴分工明確,通過核心能力做到領域最強,進而筑高壁壘,實現更大的商業價值。那么,最重要的定位應該如何確認呢?

任何技術的落地都需要在真實的場景中去不斷試錯和迭代,尋找定位的第一步便是找準落地場景。曠視創始人印奇在采訪中曾提到,“如果你無法為客戶創造真正的價值,卻說自己是一個平臺公司,這是大部分AI公司在起步時可能會犯的錯誤。曠視希望能成為一家扎實的公司,所以我們一直在嘗試,我們越來越相信要找到場景,扎進去。”

因此,曠視找準了服務的三個場景,一為以城市傳感器為核心的城市大腦場景,發力點在城市管理和智慧地產,二為包含智能制造、智能物流、智能零售的供應鏈大腦場景,三為以手機為核心的個人生活大腦場景,基于這三大場景,曠視完成了“算法平臺技術提供商”到“智能物聯方案提供商”的升級,也產生了巨大的商業價值。

駛入快車道之前,先回答這幾個問題

雖然曠視已經傳來了AIoT的好消息,但是整個行業的發展時間仍不長,在駛入快車道之前,行業還需直面兩個問題。

1、真功夫還是假把式,先得拿出來溜溜

企業是否擁有真功夫,首先表現在對行業的理解和技術的成熟上。2019年2月16日下午,市委副書記、市長陳吉寧在海淀區深入高端制造、人工智能等領域央企和民營企業調研時強調,改革創新體制機制,搭建多種發展要素對接平臺,積極為符合首都定位的各類企業做好服務,營造共同向上奮斗的良好發展氛圍,確保一季度經濟社會發展“開門紅”。


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北京市委副書記、市長陳吉寧在2019年開年調研曠視科技

這番話是國內重視基礎科研的表現,也給了行業許多信息,其中,搭建“對接平臺”是一個十分重要的行業理念——只有能夠接入終端客戶,并為其創造真正的價值,才算是真正成功的系統,比如微軟的Windows。系統是否有用,產品是“真功夫”還是“假把式”,在于廠商是否能深刻理解行業、領跑行業,曠視“構建驅動百億臺智能設備的物聯網生態系統”的宏偉愿景,與中國加強基礎科研目標一致,也因此獲得了各級領導的認可。

2、回報周期長,如何跨過講故事階段

如今,AIoT的出現只是第一步,只有產品深入各行各業,在人們生活的公共空間全面推廣和鋪開,才算是完成了商業閉環,當然,在人工智能的浪潮下,這也只是時間問題而已。在這之前,企業必須要有一定的行業積累,在長時間內打磨自己的AI算法引擎和IoT操作系統,才能為未來的商業競爭鋪設基石,并保證業務之間不出現斷層。

在這方面,成立了8年的曠視科技具有難以比擬的優勢。在技術方面,曠視的核心人臉識別技術被美國著名科技評論雜志《麻省理工科技評論》評定為全球十大突破技術,在各項國際人工智能頂級競賽中,曠視曾多次擊敗Google、Facebook、Microsoft等科技巨頭,攬獲25項世界技術評測第一。


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曠視入圍快公司最具創新力企業中國區Top10

在業務上,曠視營收連續三年穩定增長,在國內市場,贏取了一大批國內優質頭部客戶,包括華為、小米、OPPO、vivo等手機品牌,以及華潤、凱德等地產集團;在國際市場,也實現了海外四大洲的市場拓展。

技術不是歸處,企業價值才具有深遠意義

如今,在AI這個賽道上,各大廠商都忙著“秀肌肉”,然而,技術并不是企業的最終目的,如何被大眾承認和喜愛才是保證品牌競爭力的關鍵。歸根究底,技術也只是一種服務大眾的手段而已,最關鍵的,還是需要企業有積極的價值觀和行業擔當。

1、人工智能企業如何引領實體經濟產業升級

傳統實業通過自身技術和實力去擁抱AI的挑戰很大,一方面,實業的內部業務流程太長,既往的數字化程度不夠,導致尾大不掉,另一方面,AI+實業的跨度太大,對高層的知識結構提出了新的要求。所以,傳統實業需要一個AI系統,連接更多的物聯網設備,彌補本身產業AI化的不足。


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如何切入傳統實業?曠視發布了河圖合作伙伴計劃,希望各種類型的合作伙伴,比如設備廠商、系統廠商、集成廠商和各種類型的客戶都能加入到這樣計劃中,形成利益共同體。在“共同體”的命題下,企業的誠意和擔當顯得尤為可貴,結盟、共同優化行業效率,也成為企業價值的表達渠道。

2、生于斯長于斯,本地企業如何帶動當地發展

一個有溫度有情懷的企業應該與人一般,是有歸屬的。于情,在人工智能企業成長過程中,當地政府和行業給予了企業十分大的支持;于理,企業依托于當地,在當地擁有更多的資源,更加了解行業在本地的需求和壁壘,所以,企業成長于此,又能為此地注入AI力量,是企業價值得以實現的渠道之一。

如今的AI領域獨角獸曠視科技,成長于北京,也想要服務北京,不僅在具體技術應用上發揮積極作用,去年十一月,曠視更是與北京市科委聯合發布北京智源行動計劃,成立北京智源人工智能研究院,依托自身在人工智能技術研發、平臺建設、數據挖掘、人才整合等方面的優勢,推動北京成為全球人工智能學術思想、基礎理論、頂尖人才、企業創新和發展政策的源頭。

結論:

總而言之,AIoT在曠視的演繹下有著非常大的想象空間,但這個賽道太擁擠,后來者在行業理解和積累上想要追趕還是十分不易,不過話說回來,一個有正確價值觀的企業總是容易被大眾所認可。

【完】

智能相對論(微信ID:aixdlun):深挖人工智能這口井,評出咸淡,講出黑白,道出vb深淺。重點關注領域:AI+醫療、機器人、智能駕駛、AI+硬件、物聯網、AI+金融、AI+安全、AR/VR、開發者以及背后的芯片、算法、人機交互等。


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