算法定义硬件，站上旷视技术开放日的C位【猎云网北京】7月15日报道（

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【猎云网北京】7月15日报道（文/盛佳莹）
八年前，布莱恩阿瑟在《技术的本质》一书中写到，技术是为了达成人们的目标而被组织起来的自然，技术就是对自然的编程。
一句话解构了技术，也让我们意识到，技术与自然的关系。
八年后，一家中国AI公司用实践向我们证明技术与自然的连接是如何又创造着它自己。
从2011年起，旷视深耕AI研究，在创始人印奇的眼中， AI是人类对于科技的最高追求，而在每个阶段， AI都会有它在那个阶段更具象化的一个定义，来成为那个时代商业和科技落地的最重要的主旋律。
而AIoT这个词一直是旷视这11年当中最核心的主旋律。在7月15日的旷视技术开放日上，印奇给出了AIoT一个简单的公式，即AIoT=AI+IoT+空间。

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AI代表不断演进的算法能力，在每个AI真正能够规模化落地的自然场景里面，需要找到一个非常好的IoT硬件载体。
旷视从而也提出了“算法定义硬件”的概念。
为什么算法定义硬件？为什么旷视说算法定义硬件？
AI本质上不是独立的产业体系，算法只是智能化工具。因此， AIoT是AI公司价值落地的路径，过去十多年的发展中， AI更多的是在解决一些重复度比较高的场景需求，比如安防场景、图像识别等。
传统的AI硬件产研模式，也是以硬件为核心。对于行业性ISV、集成商而言，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、做出妥协，用旷视研究员的说法“传统的算法研发其实就是戴着镣铐跳舞，你需要充分考虑这些限制，然后找一个最能适配的算法。 ”并且这使得大量用户需求无法得到充分满足。
尤其是长尾的碎片化场景是不断变化的，按照传统的“海量硬件+定制算法”的研发模式，每个应用场景，都对应于一套硬件和一套算法的产品组合。
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，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， AI硬件必须另辟蹊径。具体来说，新型AI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灵活加载不同的算法。换句话说，硬件可以是不变的，但算法可以灵活加载、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。
举一个简单的例子，假设要建立一个智慧社区，其中有多个点位，包括用户也要做区分，每个点位功能不同，硬件不同，安装和联动也变得复杂。但如果采用“算法定义硬件” ，智慧社区只有统一的几类硬件，在落地中按照点位统一部署。比如电瓶车检测点位，客户只需要下载电瓶车检测的算法包，设备就变成了电瓶车检测的专用的设备；比如烟火检测点位，下载相应的算法包就变成了烟雾检测的IPC 。
这就诞生了“算法定义硬件”的理念，实际上，算法也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， AI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海量和碎片化应用场景的需求。
算法定义硬件的三个阶段算法定义硬件有“三级火箭” 。