AI和IoT的新时代:告别独自美好,迎接双向奔赴( 三 )


这个过程既是AI技术发展的过程 , 也是AI逐渐理解现实的过程 。 这种理解是对应用的理解 , 从AI能看到什么 , 到AI能做到什么 。
这个过程最大的问题在于 , AI企业无法面面俱到 。 旷视选择的方式是吸引更多生态伙伴 , 但这种方式是否会受到其他竞争者的冲击还不确定 , 因为竞争才刚刚开始 。 安防依然是AIoT的核心赛道 , 凸显出应用场景的开发能力和渗透率还不足 。 对海康、大华、宇视来说 , 这是因为它们对AIoT的全方位投入才刚开始 。 对旷视来说 , 现有算法定义硬件的能力还在提升 。
早期的AI着眼于认知智能 , 现在的AIoT则要求AI在认知之上强化决策能力 。 这不会是一个短期的过程 , 尤其是面对碎片化需求 。 旷视算法定义硬件的理念可以加速这个过程 , 但不会免去深入行业突破边界的必经历程 。
从认知智能到决策智能 , 从功能定义到需求定义 , AI和IoT的交错擦出火花 , 让现实世界为之一亮 。 但这种互相融合无论发生多少次 , 对AI公司来说都是有利的生意 。
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