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唐文斌: AIoT是人工智能技术与产业结合的必经之路

2019-12-07
12月6日,量子位主办的 MEET 2020 智能未来大会在北京举行。会上,来自人工智能业界和学界的优秀代表齐聚一堂共话人工智能的“新价值、新边界、新格局”。旷视联合创始人兼CTO唐文斌受邀出席并以“AI 与产业变革相向而行”为题发表演讲。



旷视联合创始人兼CTO唐文斌受邀出席MEET2020智能未来大会并发表演讲


2019年,是不平凡的一年。这一年里人工智能在自身技术演进和产业生态建立的同时,也经历着与物联网、5G等前沿新技术的聚变考验。而今,整个行业都面临着灵魂拷问:人工智能到底能够给谁带来什么价值?人工智能商业化是否进入到了深水区?


人工智能技术应用要回归价值讨论


创新工场创始人李开复认为,人工智能应当回归理性和商业本质。传统公司应当将 AI 公司作为朋友,寻找最有创意的方法;AI 公司应当有服务心态,落地为王。作为在行业中摸爬滚打八年的实践者,唐文斌用四个字解答了人工智能落地的议题——价值创造。


唐文斌表示:“人工智能本质上是一个手段,而这种手段在场景中究竟能为谁带来价值,带来多大价值,才是最需要人工智能企业思考的。”旷视在选择人工智能落地的商业场景时会从两个维度考虑,一方面从供给侧要看技术的成熟度是否能够满足市场需求,另一方面是要从需求侧去评估应用的规模是否足够大。


AIoT是人工智能落地的必经之路


在唐文斌看来,AIoT 是人工智能技术与产业深度结合的必经之路。“ 5G 带来了连接方式的革命,硬件产业链的日趋成熟和人工智能技术取得的突破性进展是 AIoT 被反复提及的三个条件。”




旷视对 AIoT 的理解包含三种必要的角色,即 AI 算法赋能的传感器、决策器和执行器。唐文斌认为 AI 与 IoT 的结合将产生新物种,而旷视也将为更多不同的场景带来不同的价值。目前,旷视已经构建了从感知到决策,再到执行的完整框架,其中的每一个环节都有着创新的机会。


同时唐文斌也强调,AIoT 的价值仍要回归到 ROI 上,去看技术是否真的为行业带来了成本的优化、效率的提升和体验的增强。




人工智能规模化有赖于算法量产


根据《2019年中国人工智能产业研究报告》,人工智能在安防、金融与客服行业的整体成熟度较高,但在制造、零售、农业等领域的基础设施 IT 化程度上都尚未成熟。这造就了要想实现技术能力的 AI 与行业深度融合并创造价值,最关键的一点就在于低成本、大规模地产生算法。


2014年,旷视开始自建深度学习框架,用于人工智能算法的批量研发。目前,旷视以自研深度学习框架为核心的人工智能算法平台 Brain++ 已经能够满足云、边、端不同计算平台的部署需求,并产出了大量的贴合主流应用场景的算法模型。


正是基于 Brain++,旷视才能够打造出适合城市物联网、个人物联网和供应链物联网场景的 AIoT 全栈解决方案。“降低算法的生产成本就等于降低人工智能在场景中的应用成本。”唐文斌表示,“旷视 Brain++ 为我们能够低成本、大规模生产算法提供了可能,未来我们希望 Brain++ 能够服务更多的企业。”


旷视奉行技术信仰,价值务实。“旷视不会赋能百业,只有足够聚焦才能做好技术落地。” 演讲最后,唐文斌向与会嘉宾分享了旷视在垂直的三个物联网场景领域的业务进展,价值第一的理念始终贯穿其中,人工智能技术与产业变革虽相向而行,但终会相遇。


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旷视联合创始人兼CTO唐文斌受邀出席MEET2020智能未来大会并发表演讲


2019年,是不平凡的一年。这一年里人工智能在自身技术演进和产业生态建立的同时,也经历着与物联网、5G等前沿新技术的聚变考验。而今,整个行业都面临着灵魂拷问:人工智能到底能够给谁带来什么价值?人工智能商业化是否进入到了深水区?


人工智能技术应用要回归价值讨论


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唐文斌表示:“人工智能本质上是一个手段,而这种手段在场景中究竟能为谁带来价值,带来多大价值,才是最需要人工智能企业思考的。”旷视在选择人工智能落地的商业场景时会从两个维度考虑,一方面从供给侧要看技术的成熟度是否能够满足市场需求,另一方面是要从需求侧去评估应用的规模是否足够大。


AIoT是人工智能落地的必经之路


在唐文斌看来,AIoT 是人工智能技术与产业深度结合的必经之路。“ 5G 带来了连接方式的革命,硬件产业链的日趋成熟和人工智能技术取得的突破性进展是 AIoT 被反复提及的三个条件。”




旷视对 AIoT 的理解包含三种必要的角色,即 AI 算法赋能的传感器、决策器和执行器。唐文斌认为 AI 与 IoT 的结合将产生新物种,而旷视也将为更多不同的场景带来不同的价值。目前,旷视已经构建了从感知到决策,再到执行的完整框架,其中的每一个环节都有着创新的机会。


同时唐文斌也强调,AIoT 的价值仍要回归到 ROI 上,去看技术是否真的为行业带来了成本的优化、效率的提升和体验的增强。




人工智能规模化有赖于算法量产


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2014年,旷视开始自建深度学习框架,用于人工智能算法的批量研发。目前,旷视以自研深度学习框架为核心的人工智能算法平台 Brain++ 已经能够满足云、边、端不同计算平台的部署需求,并产出了大量的贴合主流应用场景的算法模型。


正是基于 Brain++,旷视才能够打造出适合城市物联网、个人物联网和供应链物联网场景的 AIoT 全栈解决方案。“降低算法的生产成本就等于降低人工智能在场景中的应用成本。”唐文斌表示,“旷视 Brain++ 为我们能够低成本、大规模生产算法提供了可能,未来我们希望 Brain++ 能够服务更多的企业。”


旷视奉行技术信仰,价值务实。“旷视不会赋能百业,只有足够聚焦才能做好技术落地。” 演讲最后,唐文斌向与会嘉宾分享了旷视在垂直的三个物联网场景领域的业务进展,价值第一的理念始终贯穿其中,人工智能技术与产业变革虽相向而行,但终会相遇。


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