機場安檢、考勤迎賓、以圖搜圖、電瓶車檢測、明廚亮灶、零件計數、商品識別……這些“五花八門”的AI算法，伴隨著數字化轉型走進各行業(ye) ，AI技術也走進了人們(men) 日常的生活。在AIoT萬(wan) 億(yi) 級碎片化的海量場景中，“真work的算法”是否能走進千行百業(ye) ，能否解決(jue) 算法生產(chan) 及落地應用的難題，讓人工智能技術發揮“真work”的作用，是AI公司這幾年麵臨(lin) 的第一挑戰。

　　11月10日，曠視舉(ju) 行了算法量產(chan) 溝通會(hui) ，曠視研究院算法量產(chan) 負責人周而進在會(hui) 上介紹了曠視在優(you) 質算法生產(chan) 過程中的洞察、經驗及實踐，為(wei) AIoT 時代算法落地提供了新思路。在溝通會(hui) 現場，曠視還重點展示了在非物質文化遺產(chan) “建盞”溯源領域的新成果。曠視參與(yu) 研發的建盞溯源平台，通過圖像檢測和識別等AI技術，對建盞進行采集、登記、追溯、鑒定，並建立建盞權威數據庫，有效保護建盞行業(ye) 從(cong) 業(ye) 者和消費者的權益，實現了一盞一圖、一盞一碼、圖碼結合，讓每個(ge) 盞有跡可循，達到去偽(wei) 存真、傳(chuan) 承有序的效果。

　　除建盞溯源外，曠視希望通過AI算法生產(chan) 的標準化以及AI生產(chan) 力平台的構建，大幅降低算法生產(chan) 的成本和門檻，讓更多人可以參與(yu) 進來，促進算法在更多行業(ye) 的落地，加速AI與(yu) 實體(ti) 經濟的深度融合。“AIoT已經成為(wei) 一個(ge) 大共識、大賽道、大市場，整個(ge) 產(chan) 業(ye) 將迎來發展的黃金十年”，印奇在2022年4月的合作夥(huo) 伴大會(hui) 上強調，“AI的技術與(yu) IoT設備的結合將會(hui) 是科技創新領域未來10年最大的機遇。”

　　目前，AIoT市場算法供給、落地過程中，麵臨(lin) 5 大挑戰：行業(ye) 數據匱乏、算法通用性低、IoT設備繁雜、Software2.0的挑戰以及算法供給質量參差不齊。麵對AIoT 市場算法供給的多重挑戰，曠視基於(yu) 10餘(yu) 年的算法研發積累及深入多個(ge) 行業(ye) 的項目實踐經驗，提出了“標準硬件+海量算法”的新型思維模式。通過標準智能硬件+海量算法的模式，無疑為(wei) 匹配AIoT碎片化場景需求提供了新的解法。經過多年的探索和實踐，曠視將此模式稱為(wei) “算法定義(yi) 硬件”，即通過海量算法+通用型/標準化的智能硬件，去滿足AIoT領域海量的碎片化場景需求。用戶無需理解不同硬件產(chan) 品的性能及使用場景，也不用做複雜的前期準備和項目規劃，通過算法去定義(yi) 硬件功能，讓同樣的硬件可以滿足不同的場景和需求。

　　為(wei) 實現“硬件標準化”和“算法充分供給”，全麵激發AIoT產(chan) 業(ye) 生態創新，曠視不斷推動AI核心技術能力的突破；通過自研AI生產(chan) 力平台Brain++和提高算法量產(chan) 能力，降低算法生產(chan) 和部署成本，加速實現算法生產(chan) 的標準化和規模化，促進AIoT創新生態的發展。

　　曠視認為(wei) ，類似於(yu) IT時代的“軟件定義(yi) 硬件”，“算法定義(yi) 硬件”將是AIoT時代的核心理念。算法直麵解決(jue) 海量應用場景問題，我們(men) 要讓算法滲透到AIoT產(chan) 業(ye) 鏈的各個(ge) 環節，成為(wei) 關(guan) 鍵的生產(chan) 要素。從(cong) 應用場景和算法出發，實現算法和硬件的聯合設計。硬件是算法的載體(ti) ，算法能靈活地部署，才能滿足AIoT市場碎片化場景對於(yu) 智能的迫切需求。