AI和IoT的新時(shí)代：告別獨(dú)自美好，迎接雙向奔赴

　　AI+IoT=AIoT，一個(gè)樸實(shí)無(wú)華的等式，卻定下了兩個(gè)行業(yè)未來(lái)的方向。

　　AIoT領(lǐng)域有許多公司是我們非常熟悉的，例如以智能設(shè)備見(jiàn)長(zhǎng)的小米、華為。不過(guò)，在2022年過(guò)半這個(gè)節(jié)點(diǎn)上，聯(lián)系上半年AIoT領(lǐng)域巨頭的新發(fā)聲，有兩類公司的形象變得更加立體。

　　一類是以�？低�視、大華股份、宇視科技(后文分別簡(jiǎn)稱為海康、大華、宇視)為代表的安防巨頭加速擁抱AIoT，另一邊則是以曠視科技(后文簡(jiǎn)稱為曠視)為代表的AI新勢(shì)力選擇以算法優(yōu)勢(shì)逆向切入AIoT市場(chǎng)。

　　AI和IoT兩大路線的分分合合，是否迎來(lái)了確定的終點(diǎn)?通過(guò)研究這兩類“非典型”公司的AIoT布局，本文嘗試回答以下問(wèn)題：

　　1.�？�、大華、宇視、曠視的AIoT布局有何不同?

　　2.AIoT算法和硬件如何相互作用?

　　3.AIoT給AI行業(yè)的商業(yè)化難題提供了什么解題思路?

　　�？�、大華、宇視、曠視的AIoT：

　　硬件和軟件的出身差異

　　在著眼不同企業(yè)AIoT布局之前，有一個(gè)概念需要明確。

　　�？�、大華、宇視都是名義上的安防巨頭，今天的安防并不是傳統(tǒng)意義上的監(jiān)控?cái)z像。安防系統(tǒng)依然以視頻監(jiān)控作為獲取信息的前端設(shè)備，不過(guò)，加上后端的信息存儲(chǔ)與處理，以及衍生的管理控制系統(tǒng)，才是它的完全體。

　　目前，傳統(tǒng)意義上的安防企業(yè)基本只剩一些小型公司，大公司則大致形成兩大陣營(yíng)：智能物聯(lián)AIoT和智能家居AIoT。這主要取決于公司自己采取的發(fā)展路線。

　　大華在2021年10月舉行“Dahua Think # 云聯(lián)萬(wàn)物、數(shù)智未來(lái)”戰(zhàn)略升級(jí)發(fā)布會(huì)，發(fā)布了一系列人工智能開(kāi)發(fā)平臺(tái)、物聯(lián)數(shù)智平臺(tái)和AIoT產(chǎn)品。今年3月，大華又召開(kāi)了一場(chǎng)“云聯(lián)萬(wàn)物數(shù)智未來(lái)”高峰論壇。

　　2022年4月，安防第一大巨頭�？嫡匍_(kāi)年度業(yè)績(jī)報(bào)告發(fā)布會(huì)，宣布刷新自身定位，將業(yè)務(wù)領(lǐng)域名確定為“智能物聯(lián)AIoT”。

　　宇視為千方科技旗下公司的控股子公司，根據(jù)公司公告，宇視是千方科技AIoT業(yè)務(wù)的核心。2022年6月，宇視以“無(wú)限新視界”為主題，召開(kāi)AIoT合作峰會(huì)。

　　至此，傳統(tǒng)意義上的三大安防硬件龍頭全都在AIoT賽道上找到了自己的位置。從它們透露的信息看，硬件的入口作用依然顯著，AIoT中臺(tái)和后臺(tái)要服務(wù)于硬件搭建的體系。

　　因此，我們可以稱安防巨頭的路線為硬件決定軟件，AIoT思維下的軟件則是由一系列算法組成的，也就是“硬件定義算法”。

　　曠視和它們的道路不同。2022年4月，曠視在企業(yè)業(yè)務(wù)合作伙伴大會(huì)喊出了“算法定義硬件”。

　　具體來(lái)說(shuō)，就是先開(kāi)發(fā)標(biāo)準(zhǔn)化的攝像頭、機(jī)器人等硬件，再輔以不同場(chǎng)景需求的算法。顯然，這是一種軟件為先的策略，其優(yōu)勢(shì)在于更低的成本和更好的應(yīng)用擴(kuò)展性。

　　AI公司要在這個(gè)領(lǐng)域劃分領(lǐng)地，必須選擇不同的模式。恰好，三大巨頭深入的算法端，是AI公司的優(yōu)勢(shì)高地。

　　�？�、大華、宇視、曠視都決定在AIoT大展拳腳，驗(yàn)證了賽道的潛力。軟硬件結(jié)合之下，各家都釋放出“未來(lái)10年是AIoT”高光期的信號(hào)。

　　目前的格局會(huì)怎樣變動(dòng)是不可預(yù)知的，但核心問(wèn)題卻有討論空間：是算法定義硬件還是硬件定義算法?那要看它們到底能給對(duì)方帶去什么。

　　、算法的邊際應(yīng)用，

　　解決了硬件的規(guī)模桎梏

　　IoT最重要的是運(yùn)行過(guò)程中收集到的數(shù)據(jù)，AI最重要的是落地的形態(tài)，冥冥中形成一組雙向奔赴的合力：一個(gè)要“從實(shí)向虛”，一個(gè)要“從虛向?qū)?rdquo;。

　　就像曠視CEO印奇所說(shuō)：“我認(rèn)為AI行業(yè)這個(gè)說(shuō)法是有問(wèn)題的，AI很難作為一個(gè)獨(dú)立的產(chǎn)業(yè)體系或商業(yè)閉環(huán)存在。AI本質(zhì)上是一個(gè)效率工具，它能夠無(wú)形地滲透到各個(gè)行業(yè)，成為行業(yè)效率提升的催化劑。”

　　在這個(gè)基礎(chǔ)上，硬件定義算法和算法定義硬件的區(qū)別很明顯。如果把硬件比做身體，把算法比做大腦，那前者就是從身體的反饋產(chǎn)生思維，決定下一步的動(dòng)作;后者則是建立一個(gè)通用的思維框架，去指導(dǎo)行為。身體和大腦必須配合，但總有個(gè)部分會(huì)起主導(dǎo)作用。

　　邊緣端產(chǎn)品魔方盒子就是這樣，整體的芯片等性能領(lǐng)先友商，但真正的不同之處在于盒子里裝的算法。在這款產(chǎn)品里，社區(qū)、工地等多個(gè)領(lǐng)域的算法是集中固化的，客戶需要什么，曠視就從中提供什么。

　　所以，硬件有固定的天花板，但算法沒(méi)有。目前，AI的兩種發(fā)展模式也與此有關(guān)。一種是商湯的算力基礎(chǔ)設(shè)施+大裝置賦能千行百業(yè)，另一種則是曠視直接切入頂層設(shè)計(jì)。

　　2020年，全球IoT連接數(shù)首次超過(guò)非IoT連接數(shù)。物聯(lián)網(wǎng)有可能統(tǒng)治一切設(shè)備，設(shè)備對(duì)應(yīng)著海量的AIoT 場(chǎng)景，設(shè)備不能無(wú)限增長(zhǎng)，但算法可以無(wú)限應(yīng)用，從而借助設(shè)備這雙“手”去影響乃至改造物理世界。所以，解決AIoT時(shí)代具體需求的，一定是更有延伸性和擴(kuò)張性的算法。

　　不過(guò)，三大巨頭的建設(shè)并非著重于核心算法，它們的起步點(diǎn)是軟件架構(gòu)，比如AIoT中臺(tái)。曠視的算法定義硬件，則幾乎相當(dāng)于挑戰(zhàn)整個(gè)硬件路徑。

　　曠視認(rèn)為，基礎(chǔ)設(shè)施云化、核心技術(shù)互聯(lián)網(wǎng)化、應(yīng)用數(shù)據(jù)化和智能化都是正在演變的幾大趨勢(shì)，只要AIoT還會(huì)發(fā)展，最終都會(huì)有一個(gè)通用的頂層設(shè)計(jì)。而曠視有MegEngine(天元)自研算法優(yōu)勢(shì)，可以最大化發(fā)揮算力芯片性能，從而實(shí)現(xiàn)降成本。

　　從這兩條不同的道路中，算法定義硬件的真相也得以明晰：硬件平臺(tái)化，靈活適配算法；系統(tǒng)柔性化，提高易用性；服務(wù)規(guī)�；�，全流程一體+大規(guī)模應(yīng)用降本增效。

　　當(dāng)然，�？怠⒋笕A、宇視的AIoT之路還沒(méi)有走到最深處，曠視面對(duì)更加碎片化、多元化的場(chǎng)景需求，也并不一定能成功完成自己的全部構(gòu)想。算法和硬件的長(zhǎng)期協(xié)作才剛剛開(kāi)始，結(jié)果可能超乎雙方的預(yù)料。

　　下一代人工智能，

　　瞄準(zhǔn)碎片化需求加速延伸

　　中信證券6月23日發(fā)布研報(bào)稱，AI產(chǎn)業(yè)價(jià)值鏈趨于穩(wěn)定，并逐步向芯片&算力設(shè)施、應(yīng)用場(chǎng)景兩端靠攏。

　　這種觀點(diǎn)無(wú)疑是從AI曾經(jīng)的商業(yè)化困局出發(fā)的。曾經(jīng)的AI企業(yè)往往具有很高的技術(shù)水平，但卻很難真正落地到一個(gè)行業(yè)。傳統(tǒng)行業(yè)IoT轉(zhuǎn)型風(fēng)潮火熱，但大多停留在讓設(shè)備聯(lián)網(wǎng)。至于聯(lián)網(wǎng)后獲得了數(shù)據(jù)該做什么，企業(yè)一頭霧水。

　　AIoT一定程度上終結(jié)了這種狀態(tài)。很罕見(jiàn)的，雙方都從新業(yè)態(tài)里找到了解決自己?jiǎn)栴}的方法。或者反過(guò)來(lái)說(shuō)，雙方選擇用AI+IoT的模式解決問(wèn)題，最后創(chuàng)造了新業(yè)態(tài)。

　　從2015年開(kāi)始，曠視就提出AIoT是AI的產(chǎn)業(yè)化路徑，本質(zhì)上是AI技術(shù)的價(jià)值躍遷節(jié)點(diǎn)到了。2011年左右的AI是技術(shù)科研單點(diǎn)突破;2015年左右的AI是算法邊界向?qū)嵱妙I(lǐng)域拓展;2020年之后的AI則是基礎(chǔ)設(shè)施大發(fā)展降低使用門檻，和點(diǎn)對(duì)點(diǎn)服務(wù)行業(yè)。

　　這個(gè)過(guò)程既是AI技術(shù)發(fā)展的過(guò)程，也是AI逐漸理解現(xiàn)實(shí)的過(guò)程。這種理解是對(duì)應(yīng)用的理解，從AI能看到什么，到AI能做到什么。

　　這個(gè)過(guò)程最大的問(wèn)題在于，AI企業(yè)無(wú)法面面俱到。曠視選擇的方式是吸引更多生態(tài)伙伴，但這種方式是否會(huì)受到其他競(jìng)爭(zhēng)者的沖擊還不確定，因?yàn)楦?jìng)爭(zhēng)才剛剛開(kāi)始。安防依然是AIoT的核心賽道，凸顯出應(yīng)用場(chǎng)景的開(kāi)發(fā)能力和滲透率還不足。對(duì)�？�、大華、宇視來(lái)說(shuō)，這是因?yàn)樗鼈儗?duì)AIoT的全方位投入才剛開(kāi)始。對(duì)曠視來(lái)說(shuō)，現(xiàn)有算法定義硬件的能力還在提升。

　　早期的AI著眼于認(rèn)知智能，現(xiàn)在的AIoT則要求AI在認(rèn)知之上強(qiáng)化決策能力。這不會(huì)是一個(gè)短期的過(guò)程，尤其是面對(duì)碎片化需求。曠視算法定義硬件的理念可以加速這個(gè)過(guò)程，但不會(huì)免去深入行業(yè)突破邊界的必經(jīng)歷程。

　　從認(rèn)知智能到?jīng)Q策智能，從功能定義到需求定義，AI和IoT的交錯(cuò)擦出火花，讓現(xiàn)實(shí)世界為之一亮。但這種互相融合無(wú)論發(fā)生多少次，對(duì)AI公司來(lái)說(shuō)都是有利的生意。