7月29日，曠視舉(ju) 辦“始於(yu) 算法，成於(yu) 價(jia) 值”年中媒體(ti) 交流會(hui) ，曠視聯合創始人兼CEO印奇、曠視聯合創始人兼CTO唐文斌共同出席交流會(hui) ，並與(yu) 曠視投資人、啟明創投創始主管合夥(huo) 人鄺子平一起，和在場的媒體(ti) 朋友交流分享了曠視對於(yu) “人工智能產(chan) 業(ye) 落地”和“CV+”技術的思考與(yu) 實踐。

　　從(cong) 技術成熟度曲線來看，人工智能正處在“死亡之穀”的泡沫期，不帶來真實價(jia) 值的AI將被淘汰出局。作為(wei) 物聯網時代最重要的核心能力，AI如何在產(chan) 業(ye) 落地處於(yu) “深水區”的當下，找到更合適的前進路徑，是行業(ye) 共同關(guan) 注的焦點。

　　AI產(chan) 業(ye) 落地的三個(ge) 關(guan) 鍵

　　印奇認為(wei) ，帶領AI產(chan) 業(ye) 駛離深水區，實現真正產(chan) 業(ye) 落地的關(guan) 鍵在於(yu) 算法側(ce) 供給提升、價(jia) 值閉環跑通與(yu) “4 in 1”組織陣型形成。

　　目前各行各業(ye) 對於(yu) 算法的需求仍然是高度碎片化的，來自行業(ye) 應用的算法需求大於(yu) 算法供給能力。目前在算法訓練和部署的過程中，部署仍然耗費大量的時間成本，卻隻能夠解決(jue) 不到1%的算法供給需求。印奇認為(wei) “在算法供給側(ce) ，目前AI企業(ye) 做得還遠遠不夠。解決(jue) 算法供給不足問題的關(guan) 鍵在於(yu) AI算法的可交付和規模化生產(chan) 能力。”

　　價(jia) 值閉環是AI產(chan) 業(ye) 落地的最大挑戰。在產(chan) 品層麵，AI產(chan) 品需要實現AI算法-係統集成-軟件平台-軟硬結合的三層演進。相比其他行業(ye) ，人工智能從(cong) 0-1需要走更長的路，成熟的AI產(chan) 品必須經曆價(jia) 值驗證-MVP產(chan) 品（最小可行性產(chan) 品）-規模應用三個(ge) 階段。

　　組織人才是創造一切價(jia) 值的根本。印奇認為(wei) ，AI產(chan) 業(ye) 落地最為(wei) 合理的組織陣型是“4 in 1”。 “4”是指每進入一個(ge) AI+行業(ye) ，都需要配備CEO（產(chan) 品經理）、CTO（產(chan) 品開發）、CAIO（AI可行性）、CMO（行業(ye) 洞察）四種角色，而“1”是指四位一體(ti) 。人才的合理配比，組織文化的緊密融合，是形成組織戰鬥力的關(guan) 鍵。

　　曠視“1+3”的產(chan) 業(ye) 落地實踐

　　隻有高度聚焦，才能更快構建“連接及賦能百億(yi) 物聯網設備的人工智能基礎設施”。

　　曠視“1+3”戰略正是因聚焦而來——Brain++AI生產(chan) 力平台提供算法規模化供給，個(ge) 人、城市、供應鏈三大物聯網持續聚焦與(yu) 落地。今年年初，曠視開放了AI生產(chan) 力平台Brain++，其開放能力可以有效縮短80% 算法從(cong) 需求到落地的時間，整體(ti) 降低55%的算法生產(chan) 成本。

　　在個(ge) 人物聯網方麵，圍繞AI定義(yi) 光感知係統的價(jia) 值閉環，曠視從(cong) 麵部識別做到計算攝影，再到軟硬一體(ti) 。目前，全球有10億(yi) 部手機在使用曠視的產(chan) 品，為(wei) 用戶提供極致的使用體(ti) 驗。

　　在城市物聯網方麵，圍繞城市大腦的價(jia) 值閉環，曠視希望從(cong) 超級應用做到操作係統，有效打通交通、城市管理等條行業(ye) 應用和社區園區、公共建築等塊空間應用的數據壁壘，實現城市治理和居民生活的雙贏。在北京，曠視參與(yu) 了北京六大區“城市大腦”、中國尊等項目的智慧化建設，為(wei) 智慧北京助力。

　　在供應鏈物聯網方麵，圍繞供應鏈場景的價(jia) 值閉環，曠視從(cong) 局部的機器智能做到整倉(cang) 智能優(you) 化，基於(yu) 河圖的商業(ye) 項目近百項，並打造了全球“最柔性”的服裝類智能倉(cang) 。今年下半年，曠視還將陸續推出多款自研機器人及人工智能物流裝備新品，麵向物流場景提供高度智慧化的行業(ye) 解決(jue) 方案。

　　邁向“CV+”的技術洞察

　　“曠視已經做了不少視覺算法，但仍有很多問題遠遠沒有解決(jue) ”。

　　唐文斌認為(wei) ，計算機視覺在物體(ti) 關(guan) 聯度、感知維度和感知精度方麵都仍有很大的提升空間。這其中的關(guan) 鍵，在於(yu) 視覺算法的規模化程度，而目前已知的探索極限，將是全麵的、城市級的數字孿生。

　　在計算攝影學層麵，手機前置傳(chuan) 感係統正在曆經“超級演進”。屏下攝像、超級義(yi) 眼等技術探索迫切的需要AI支持，傳(chuan) 統的光學感知係統彼此獨立，而AI可以將它們(men) 連接起來，重新構建“光感知”係統。

　　在視覺反饋控製層麵，曠視正在讓“眼、腦、手、腿”等全體(ti) 設備可以實現配合與(yu) 協同優(you) 化。通過場景的同構仿真，進而實現決(jue) 策優(you) 化和效率提升。

　　曠視以深度學習(xi) 為(wei) 根基，以計算機視覺、計算攝影學、視覺反饋控製主要方向的綜合技術創新，唐文斌將這一技術地圖定義(yi) 為(wei) “CV+”。這是曠視“看見並釋放世界的價(jia) 值”的過程，這一過程最終會(hui) 支持曠視目前的三大物聯網業(ye) 務板塊。

　　我們(men) 正在處於(yu) ，並將長期處於(yu) 人工智能產(chan) 業(ye) 發展的初級階段。AI產(chan) 業(ye) 落地，將被真實需求驅動，並仍有巨大的增量空間。

　　腳踏實地的技術信仰就是價(jia) 值務實，長期主義(yi) 的價(jia) 值務實就是技術信仰。印奇表示，“當具備務實者與(yu) 領跑者的兩(liang) 種特質之後，一個(ge) 新時代的企業(ye) 才能真正成長起來”。