AIoT算法供給困境，何以破解？_風聞

AI對企業數字化轉型、產業智能化升級的助力作用在過往實踐中被高度認可，擁抱AI已成為各個行業共識。然而，傳統的算法生產方式無法適應和滿足AIoT 市場對AI算法的海量需求，市場供需明顯失衡。

於是，各大人工智能廠商試圖革新算法生產模式，全面提高算法生產力，讓AI得以在海量的場景中發揮應有效應。

近期，曠視提出算法量產的理念，意在降低算法生產的門檻，提升算法生產效率。

這個辦法可行嗎？

算法生產供需矛盾突出，曠視以算法量產解題

火焰檢測、工業質檢、零件計數、危化品檢測、通行管理、明廚亮灶、高空拋物檢測、普洱茶茶餅識別、破皮速凍水餃檢測……這些“五花八門”的AI算法，伴隨着數字化轉型的熱潮，進入了日常生產生活。

表面看，各行各業都有算法不斷融入，但實際上，AIoT市場上高質量的AI算法仍然“供不應求”，如何解決算法生產及落地應用挑戰，讓人工智能在海量場景中發揮更大的作用，是人工智能企業在AIoT時代需要解決的難題，也是曠視提出算法量產理念的初衷。

當下， AIoT市場算法供給、落地過程中，主要存在5大挑戰：行業數據匱乏、算法通用性低、IoT設備繁雜、Software2.0的挑戰以及算法供給質量參差不齊。面對這些課題，行業中存在着不同方向的探索：目前絕大多數算法都是定製化生產模式，根據需求進行算法定製化開發，一個一個項目解決，但往往成本較高、算法交付質量參差不齊；預訓練大模型能為算法帶來良好的泛化性，但其背後需要大量算力支持，並且難以解決具體的細分場景問題；能夠解決部分問題的雲端 AI 開發平台，雖然易上手、零代碼，但是隻實現了流程數字化，對策略選擇自動化等進階功能的支持有限……

 

這些探索非常好，但是在應對一個複雜問題時候，光靠單點其實是不夠的。面對如此複雜的挑戰，曠視認為“算法生產過程的標準化，是解決複雜且碎片化的算法生產的有效手段”。這個標準化過程，包括了數據生產的標準化、算法模型的標準化和推理框架的標準化。只有標準化才有可能讓算法生產的所有環節實現自動化，進而提高算法生產的效率。

為此，曠視推出了適配算法量產的AI基礎設施——算法生產平台AIS（AI Service）。AIS基於曠視Brain++體系，構建了一套覆蓋數據處理、模型訓練、性能分析調優、推理部署測試等算法生產全鏈路的零代碼、自動化的生產力工具平台。

建盞“電子身份證”透現算法量產效能

“建盞”溯源是曠視在推進算法量產過程中的一個典型案例。福建省南平市建陽區的建盞，以“入窯一色、出窯萬彩”的自然之美享譽天下，市面上不乏歷代大文豪留下的“贊詩”。時至今日，建盞依舊是收藏愛好者和飲茶人士的“心頭好”，2016年一件宋代建盞以1078萬美元的成交價拍出，2017年一件現代建盞以2600萬元成交價拍出。

 

自建窯建盞燒製技藝被列入國家級非物質文化遺產名錄以來，建盞產業蓬勃發展，產業價值倍增。據瞭解，目前福建省南平市建陽區註冊建盞企業和個體超7000家，從業人員3萬多人，產值預估達75億元。隨着產業的快速發展，網絡平台經營不規範、虛假宣傳、仿造、偽造、以次充好等問題也時有發生。

過去，建盞在銷售和鑑定過程中，更多依賴於建盞傳承人親筆簽名、拍照，或提供產品防偽碼等形式。這類方法效率低、人力成本高，還留下了更多造假仿造的空間。好在建盞“每盞皆唯一”的特性讓AI視覺識別溯源得以實踐。

曠視研發的建盞 AI 溯源系統，基於建盞的盞紋，通過圖像檢測和識別等AI技術，對建盞進行採集、登記、追溯、鑑定，實現了“一盞一圖、一盞一碼、圖碼結合”，讓千年建盞擁有“電子身份證”。

按常理來説，為數量龐大的建盞採集、登記、追溯、鑑定等流程十分複雜和繁瑣，研發建盞 AI 溯源系統應該是一個漫長的過程。其實不然，曠視基於AIS平台，極大程度的縮短了研發建盞溯源系統所需的時間。通過AIS平台內置的自動優化功能，研究員實現了模型的快速迭代，從而實現對建盞的準確、快速識別。以建盞中的兔毫盞為例，這種品類紋理細密，一般肉眼難以分辨，但目前的識別準確率可達95%以上。

除建盞溯源外，曠視通過算法量產已經幫助能源、教育、零售、運動健身等行業的多個客户在日常生產與經營中運用AI技術，實現降本增效。曠視通過算法量產研發的明廚亮灶算法，已在多個城市的學校落地，守護學生用餐安全。曠視基於MegEngine框架，通過算法量產和AIS生產平台，為某油田提供了煙霧檢測、火焰檢測、油品泄漏、配電室未佩戴絕緣手套等多項AI算法，通過“危險化學品視頻分析智能預警系統”，提升其日常安全監管工作效率。

AI向實而生，讓物理世界更美好

曠視認為，AIoT是未來十年最大的科技創新機遇，將引領新一輪的發展浪潮。基於十年多的創新實踐和產業洞察，曠視提出 【AIoT = AI+IoT+空間】的產業創新範式，通過AI、IoT和空間三大要素的創新和融合，釋放AIoT價值，促進實體產業發展。

**在AI創新方面，**曠視通過推動算法量產，提升AI規模化供給能力。

**在IoT創新方面，**曠視圍繞“算法定義硬件”，打造核心終端：即通過海量算法+通用型/標準化的智能硬件，去滿足AIoT領域海量的碎片化場景需求。用户無需理解不同硬件產品的性能及使用場景，也不用做複雜的前期準備和項目規劃，通過算法去定義硬件功能，讓同樣的硬件可以滿足不同的場景和需求。

在空間創新方面，曠視認為基於場景的價值閉環有巨大機會。為此，曠視聚焦在消費物聯網、城市物聯網和供應鏈物聯網三大業務賽道，持續為客户和社會創造價值。

AIoT 將成為未來數字經濟的一個主航道與核心脈絡。過去三十年，互聯網對虛擬世界帶來極大的改造。面向未來三十年，曠視期待通過 AI 和 IoT 的融合，讓物理世界發生同樣偉大的變化，讓世界變得更加美好。