旷视奠基( 四 )
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图源:旷视科技-旷视科技联合创始人&CTO唐文斌
以零售业为例 , 过去 , 传统零售商大都凭借经验管理货架 , 哪些产品做促销、哪些要做清退 , 都由人工来进行判断和取舍 。 加上消费者碎片化的消费行为 , 店员很难根据商品销量、店铺库存等数据打通 , 进行业务调整 。
通过天元开源框架和Brain++生产力平台 , 零售商则能快速实现智能化转型 。 谢忆楠表示 , “通过与测算人流量的摄像头连接、测算SKU取用的移动货架相连接 , AI可以将用户行为、产品销售情况都转化为数据 , 帮助零售商降本增效、增加客户体验 , 快速推出一套AI零售解决方案 。 ”
又比如在养鸡场 , 谢忆楠告诉「猎云网」 , 之前养鸡户要通过人工计算每个鸡笼里公鸡和母鸡的比例 , 效率非常低 。 在AI的改造下 , 公鸡、母鸡进入鸡笼到达一定比例后 , 门就会自动关闭——这一系列流程都实现了智能化管控 。
因此 , 面对各行各业 , 仅靠过去“软硬结合“的业务模式一个一个突破需要耗费大量资源 , 原本“授人以鱼”的旷视则选择“授人以渔” , 让企业根据自身的业务需求产生相应的智能化解决方案 。
一个深度学习框架是不是好用、有生命力 , 就要看基于这个深度学习框架发展起来的人工智能生态是否拥有足够的规模 。
随着更多企业的加入 , 框架在各行各业中的使用也会更加广泛 , 并形成一个完整的AI生态 , 继而再支持深度学习框架的完善 , 以提供更优质的服务 , 形成正向循环 。
可见 , 旷视选择开源AI框架 , 除了推进AI快速规模化落地 , 也是其在战略升级后面临的一个新契机——通过“AI生产力平台”聚合更多中小企业和开发者 , 把AI落地的这张网做大、做牢 , 打开一个AI生态和产业链紧密结合的新局面 。
“在所有制造边缘计算端到端这些设备厂商里 , 旷视都有可能和他们去产生合作 , ”谢忆楠表示 , 单体的设备不能实现智能化 , 产业的繁荣要基于标准化、规模化的连锁反应 , 以此带动新基建下每一个参与者的能力 。
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