AIoT是产业数字化转型最重要的技术手段之一。
作者 | 秀松
编辑 | 余快
站在2021年底，回望全年，整个AI圈有两个避不开的热词：数字化与AIoT。
疫情带来生产、生活的不便，同时也加快产业数字化转型。
AI，作为过去几年最大的风口，与其他技术、场景的融合，被认为是推进产业数字化的最大动能。
不少AI公司都整装齐备，志在掘金数字化这块风水宝地。
旷视正是其中之一。
2019年，旷视以"城市级全栈解决方案"亮相安博会，实现了对城市数字化建设的初探。
两年后，2021年安博会上，旷视再次推出"城市空间数字化方案"，并以"AIoT软硬一体化产品体系、自研新一代AI生产力平台"为武器，和诸多玩家共同发力智慧城市建设。
在12月27日的安博会现场，掘金志采访了旷视资深副总裁曹志敏和旷视副总裁、城市业务事业部产品总经理那正平。
两位分享了这两年来旷视对于产业数字化的深度实践与思考，和在城市数字化建设过程中形成的产品、技术体系，以及战略布局。
数字化转型的历史机遇
随着人工智能、大数据、云计算等技术的深入发展与应用，原有的信息化已经不足以支撑起产业增长，以数据价值赋能产业为核心的数字化转型成为产业的新机遇。
信息化阶段，产业与数据之间的关系较为薄弱，更多是利用计算机、网络等辅助生产、管理、销售等流程；而数字化阶段，则是以数据为核心，利用AI、云计算等技术发掘数据价值，重构原有的业务。
“信息化就像是一串电文密码，只做到了信息传递；数字化就相当于对密码进行智能分析，让信息数据直接产生价值。”
那正平表示，未来的物理世界将全部数字化，而产业数字化是"实体产业 AI"的过程，是数字经济和实体经济融合创新的具体体现。
以安防为例，过去几年，AI在安防领域的落地，让传统安防进入智能时代，形成了新的生命周期，带来了千亿级的视频物联市场。
如果AI能在更多场景里面落地，将形成十几个甚至数十个类似于智能安防的市场空间。
“未来十年，产业数字化是最大的创新机遇”，在那正平看来，这主要得益于三个方面的原因。
• 政策支持。 近年来，国家提倡数字化转型，从顶层设计方面加大对产业数字化的引导和支持，是数字化转型的重要推力。并且，建设数字政府，本身就带来了一个非常可观的G端市场。 • 传统产业遇增长瓶颈，亟需转型。 在经历信息化变革之后，传统产业的增长效能已经非常微弱。比如制造业，正在经历从低端制造向高端制造的重要转型期，“AI 制造”成为智能制造的核心路径。 • AI从实验室走向田间地头。 AI要落地到具体场景中才能产生价值，这种内生性动力驱使AI技术去寻找合适的落地场景。
在多种因素的作用下，产业数字化转型已是必然趋势。那正平表示，疫情加速了数字化进程，因此技术也要"变快"，这需要人工智能企业具备快速迭代技术的能力。
旷视对此的解法是：以"AI IoT"为战略路径，其中AI是核心能力，IoT是落地场景，以技术赋能核心行业与场景。
AIoT是产业数字化转型最重要的技术手段之一。
信息化时代，数据缺少“伯乐”，其价值远没有发挥出来；AI则能够最大化利用好数据价值，助推产业数字化转型。
"在众多IoT场景中，旷视聚焦于行业痛点明确、算法能产生极大价值的行业，提供AIoT 软硬一体化解决方案，帮助客户及终端用户降本增效。"曹志敏表示。
掘金志了解到，目前旷视已经形成了"消费物联网、城市物联网、供应链物联网"三驾马车，旨在掘金千亿级产业数字化赛道。
不过，虽然产业数字化带来对技术、服务的增量需求，但AI技术要落地场景，赋能产业数字化转型，这个征程并非一帆风顺。
问题、挑战与策略
AI与实体产业的融合创新，是城市数字化实现跨越式发展的关键。
但实体产业数字化不可一蹴而就，相反，这个过程漫长而复杂，并且对AI的要求多样且严苛。
"各种各样的碎片化场景，靠单一的算法、产品，很难解决实际问题。"
仍以安防为例，下分园区、交通等多个大场景，大场景下又细分为无数个小场景，场景具有特殊性，一个小场景可能需要多种算法才能解决问题。全行业有成千上万个场景，如果做针对性地适配生产，其成本将会指数级上升。
对此，旷视依托其Brain 技术底座，将算法、算力和数据能力融为一体，大幅降低算法生产的技术门槛，实现AI算法的快速批量生产和落地应用。
"AI算法其实是可以量产的，在Brain 这个平台上，算法生产从提需求到落地，时间可缩短近80%，成本降低大约55%。"
并且，如果要实现算法的最大效用，还需要与之相配的软硬件做支撑。
“客户关注产品本身的实际效用，而非技术本身。”
作为算法的载体，软硬件产品直接与用户接触，是技术的直接体现，而要实现算法与软硬件的高效融合，AI公司也需要有做硬件的能力。
曹志敏认为，实体产业数字化需要以AIoT软硬件产品为基础，并且结合各类基础设施，形成软硬结合的网络。
“只做算法，很难了解用户的实际需求；同时会增加与硬件的适配成本。”
因此，在硬件方面，曹志敏强调，旷视并不只生产算法，而且具备硬件能力，其推出的"鸿图""魔方"等边缘测设备已经运用在多个场景之中。
除了边缘计算设备以外，旷视已经形成了AIoT软硬件产品体系，涉及AIoT操作系统、行业平台软件、交互式传感器、人工智能摄像机、云端算法服务器等多种产品形态。
值得一提的是，旷视的产品从设计到算法生产，再到落地，都强调"算法-软件-硬件"之间的协同。这样做“既能发挥出算法的最大功效，又尽可能地节约成本。"
AIoT构建"智序之城"
产业数字化中一个很重要的方面，是城市数字化。
城市数字化的主要推动者是政府，与企业共同构成产业数字化中最重要的两极。
数字政府、数字城市、智慧城市等概念越来越普及......说法不一，但本质差别不大：以城市治理为核心，提高政府管理效能，增强民众幸福感。
“城市数字化转型，这个市场无疑是空前的，也为AI落地提供了很好的生存土壤。”
在曹志敏看来，智慧城市是AI IoT的综合实验田，通过AI IoT进行数字化升级，实现从局域到广域覆盖，是智慧城市建设的4.0阶段，“旷视很早就开始提供相应的解决方案了”。
AI掘金志了解到，旷视AIoT产品在智慧城市建设过程中的应用，主要表现在两方面。
- 城市大空间
城市大空间聚焦广域场景，以"公共安全、城市治理和交通管理"为核心，"平台 前端 边缘"的产品体系，为城市全域治理提供赋能。
例如，在深圳罗湖，旷视通过部署城市级AIoT视频分析平台"万象"，通过与前端感知设备的耦合，覆盖6大类22种城市场景事件，让管理者看懂城市，并探索出了一套"分级治理、片区统筹"的城市治理新模式。
在引入该平台之后，罗湖区城市治理效率提升了5倍，并实现1小时"高效处置事件"。
- 城市微单元
城市微单元从城市的毛细血管出发，例如园区、楼宇、机场等更具体的场景，以盘古、鸿图等AIoT端边产品为载体，针对性地提出解决方案，为企业、政府单位实现降本增效提供技术支撑。
在北京海淀区金隅智造工场，旷视基于其AIoT产品对该园区进行智能化改造，打通了整个园区16个子系统之间的连接，其综合管理效率提升了40%，人力综合成本下降 30%。
"从微观到宏观，从局域到广域，智慧城市既需要顶层设计，也需要精耕细作。"曹志敏表示，"一大一小"是旷视摸索出来的实际经验。
如今，大到管理一座城市的AIoT视图大数据平台"旷视昆仑"，小到街头巷尾的边缘网关，旷视的AIoT产品广泛分布在城市空间，助力城市治理实现从"秩序"到"智序"的转变。
结语
产业数字化转型并非一朝一夕，目前仍然处于早期阶段，转型过程中，仍有许多问题亟待解决，或未被发现，但这正是AI的价值所在。
"以技术推动数字经济与实体经济深度融合，是AI企业实现价值的必要途径。"
曹志敏认为，技术的发展是螺旋式上升的过程，新问题的不断涌现，虽然带来了新的挑战，但同时也给技术本身注入了新的活力。
未来，旷视将以Brain 为核心生产力平台，根据实际场景需求迭代出新的AIoT产品和解决方案，为产业数字化转型中的各方用户提供赋能。
