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印奇|旷视CEO印奇：AI步入死亡之谷，要做最“硬”AI公司( 三 )


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当AI每个小的产品落地过程中 ， 可能都需要这样四个角色 。 每进入一个AI行业 ， 部门都需要搭好4 in 1的组织架构 。
总得来说 ， 经过以上推导 ， 印奇论证了对于AI产业 ， AI算法供给、AI价值闭环和AI产业落地组织要求三大方面都十分关键 。
印奇|旷视CEO印奇：AI步入死亡之谷，要做最“硬”AI公司
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二、AI不会覆盖所有行业 ， 最大头是城市物联网 ， 最看好供应链物联网
完成了理论答题 ， 印奇讲起旷视近十年来的实践 。
印奇从“1+3”战略说起 ， 其中的“1”即旷视完全自研的深度学习框架Brain++ ， “3”指的是针对三大行业的解决方案：个人物联网、城市物联网、供应链物联网 。 其中 ， 旷视的实践是长期践行这个战略 。
据称 ， 在个人物联网方面 ， 全球现在有10亿部手机里面都有AI的技术 ， 其中大部分用了旷视的面部识别、超画质、多摄等技术；在城市物联网方面 ， 就是大家常提的新基建、智慧城市、安防等 ， 已经有北京城市大脑、智慧公租房等许多落地案例；在印奇最看好的供应链物联网领域 ， 旷视推出了河图 ， 也有柔性化的机器人软硬一体化产品 ， 也越来越多会进入到真正的物流仓储核心领域 。
印奇|旷视CEO印奇：AI步入死亡之谷，要做最“硬”AI公司
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回到“1+3”战略 ， 从深度学习框架Brain++说起 。 今年3月份旷视选择开源Brain++的最核心组件——深度学习框架天元 。 印奇说 ， 旷视科技不是谷歌、微软那样的大公司 ， 把研发六七年的一大核心技术拿出来开源也是纠结的 。 今年3月基于中美大环境 ， 决定开源“天元” 。
印奇认为 ， 海量的算法不会覆盖每个行业 ， 而是在某个行业有很饱和的攻击 。 每个行业不仅仅需要人脸识别的算法 ， 可能需要100种、1000种算法在同一个场景里 ， 而Brain++经过各方面的实践会发现 ， 它能够缩短80%左右的从需求到落地的时间 ， 同时降低55%左右的算法生产成本 。
海量算法会对哪些行业进行饱和攻击？印奇的答案藏在旷视科技的三大业务板块中 ， 印奇说 ， 旷视科技的产品有的处于0~0.1阶段 ， 有的处于0.1~1阶段 。 由此前数据可知 ， 截至2019年6月30日 ， 在旷视科技的三大业务板块中 ， 城市物联网贡献了73%的收入 ， 其次是占比22%的个人物联网 。
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城市物联网在印奇认为与近期的新基建热潮更匹配 。
印奇认为 ， 没有一个公司能端到端地打造一个城市大脑 ， 正常的情况是 ， 每个城市都有自己的操作系统 ， 每个建筑有自己的操作系统 。 当下在云、管、端各方面 ， 全社会在投入大量资金 ， 大家对硬件（“端”）的想象是非常统一的 ， 是视频类的应用 。
印奇坦言 ， 不同的公司都在朝着同一个方向 ， 但这件事情阶段性大家磨合还很难 ， 企业都没有太认知到自己的边界 ， 没有形成很好的上下分工 ， 需要时间 。
“旷视很简单 ， 云、管都和我没关系 ， 我们就是希望在云管端的端上能够以应用为出发点 ， 用AI能力把它连起来 。 这些硬件可能是我们的 ， 也可能是别人的 ， AI本身是连接、赋能最后那个大脑部分 ， 而用户用的是大脑那部分 ， 所以我们核心希望是在选的这三个领域里扎扎实实地搭建几个核心的应用 。 ”印奇说 。
就像微软是有了office ， 才有windows 。 一个super App的诞生 ， 也会推进软件、芯片等各层面的发展 。 印奇举了一个自己非常喜欢的例子 。
印奇|旷视CEO印奇：AI步入死亡之谷，要做最“硬”AI公司
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当智东西问到 ， 面对安防等行业友商 ， 旷视如何发挥技术优势、弥补行业经验、渠道等短板？
印奇表达了自己的自信 。 首先他澄清 ， To B的竞争没有To C市场那么激烈 ， 因为市场是碎片化的 。 旷视科技进入制造业、物流、零售等行业后会发现 ， 每个行业都有非常优秀的传统玩家 ， 就会去跟他学习 ， 跟他竞争 ， 是良性循环 。
同时 ， 旷视自身提到了道路自信 ， “我们坚信是软件定义硬件 ， 这不是软件+硬件 ， 就像最近华为也在讲的“软件定义硬件” 。 为什么说自信？我认为如果我们是在正确道路上 ， 核心能力也沿着这个道路不断加强 ， 最后（还看）谁能掌握这个核心能力和核心要素 。 一个企业都有它的周期 ， 旷视也有自身的周期 。 ”
说完业务 ， 印奇谈到了组织架构 ， 目前旷视科技有3000多名员工 ， AI人才、行业人才、职能部门的比例是大概是4：4：2 。 各路人才的背景很不一样 ， 印奇认为要以客户价值为牵引 ， 从相融、包容到融合 。
三、“CV+”技术探索：基于计算机视觉 ， 计算摄影向左 ， 视觉反馈控制向右
在印奇用1.5倍速讲完了旷视科技在产业上的进展后 ， 旷视科技CTO唐文斌则用几乎一致的语速讲了旷视的技术实践与探索 。


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