AIoT赛道预测 算法定义硬件如何领跑下一阶段

AIoT是大势所趋;“算法定义硬件”是核心理念;开放生态是必由之路
当前 , 我们正在大踏步地迈入物联网时代 , AIoT将是互联网发展的下一次浪潮 。 物联网一定是高度智能化的网络 , “智能”将是物联网时代最核心的生产力 。 AI技术将渗透到云、边、端和应用的各个层面 , 与IoT设备进行深度融合 。 目前 , AIoT已经成为一个大共识、大赛道、大市场 。
在物联网时代 , 用户对于智能的需求呈现爆发式增长 , 但其碎片化程度也是前所未有 。 物联网的产业链较长、场景分散、需求复杂 , 如何推动产业链上下游的精细化分工和协作 , 面临巨大的挑战 。
AIoT赛道预测 算法定义硬件如何领跑下一阶段
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硬件从“功能定义”转向“需求定义”
传统硬件产研模式 , 是以“硬件”为核心的 。 对于行业应用和解决方案提供商而言 , 他们只能根据功能参数而非应用场景来选择硬件厂商提供的产品 。 因此 , 算法必须在硬件功能与应用场景之间寻找平衡、作出妥协 , 这使得大量用户需求无法得到充分满足 。 而实际上 , 算法是最直接面向解决行业应用场景的 , 天然更接近用户需求 。 因此 , AIoT时代硬件的研发 , 必须以算法为起点 , 来进行产品的研发 。 只有以算法为核心 , 才能最大限度地满足AIoT海量应用场景的需求 。
同时 , 传统硬件采用的是“海量硬件+定制算法”的研发模式 , 即先有海量硬件 , 再加载定制化算法 。 每个应用场景 , 都对应于一套硬件和一套算法的产品组合 。 然而 , 面对不断变化的、碎片化的AIoT市场 , 这类产品组合缺乏足够的灵活性和可扩展性 , 算法无法根据应用场景的变化 , 进行升级迭代 。 而一旦用户应用场景发生变化 , 他们就不得不去部署新的硬件 , 造成硬件建设和维护成本高昂 。 因此 , AIoT时代的硬件必须另辟蹊径 。 具体来说 , AIoT硬件应该是“标准硬件+海量算法”的产品组合 , 即先建立一套标准化的硬件产品组合 , 然后硬件可根据应用场景的需求加载不同的算法 。 换句话说 , 硬件成为载体 , 逐渐走向标准化 , 为算力优化和算法更新做好准备 , 算法可以灵活加载、动态更新 。 对于用户而言 , 这意味着更低的硬件建设和运营成本 。
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“算法定义硬件”理念应运而生
“算法定义硬件”是在AIoT海量应用场景需求下产生的产品理念 。 算法将成为产品的核心要素 , 硬件将围绕算力的优化和算法的支撑而重新设计 , 逐渐走向标准化 。 通过加载不同的算法 , 标准化硬件可以灵活演变成不同的智能化硬件 , 满足海量场景的应用需求 。 这一理念贯穿于AIoT产业发展的三个阶段:
第一阶段 , 单品短闭环 , 核心AI硬件涌现:从算法和用户需求出发 , 实现算法与硬件co-design , 打造标准化硬件单品 。 为此 , 旷视打造模组、边缘计算盒子、面板机、AIIPC等一系列硬件单品 , 并在客户业务场景进行了部署;具备算法和硬件联合设计能力;积累了从产研、供应链到销售通路的全产业链know-how 。 第二阶段 , 产品大闭环阶段 , “云边端”产品体系重构:形成一整套覆盖“云-边-端”的AIoT软硬一体化产品组合 。 为此 , 旷视推出数字空间解决方案 , 构建覆盖云边端的软硬件产品组合 , 促进实现算法的自动化下发与升级 , 降低硬件成本 , 提升使用效率 。 第三阶段 , 生态繁荣阶段 , AIoT产业链全面开放:实现“硬件标准化”和“算法充分供给” , 全面激发AIoT产业生态创新 。 为此 , 旷视不断推动AI核心技术能力的突破;通过自研AI生产力平台Brain++和提高算法量产能力 , 降低算法生产和部署成本 , 加速实现算法生产的标准化和规模化 , 加速实现算法生产的标准化、规模化 , 促进AIoT创新生态的发展 。