算法定义硬件，站上旷视技术开放日的C位( 二 ) 【猎云网北京】7月15日报道（

第一级是形成硬件单品最小闭环，比如旷视推出的魔方盒子产品。在传统系统需要智能化改造时，魔方可以快速通过RTSP或者国标等协议对接前端已有相机产品，提供各类智能应用服务，对上层平台提供API接口上报相关警戒事件。
目前魔方针对各类场景应用，接受部分ISV定制功能，且魔方还可以提供容器化部署方案， ISV可将自己的应用部署到魔方上，与旷视算法能力融为一体。
比如在生产安监、加油站、园区等不同场景，加载不同的算法，魔方盒子就成为了一个行业性产品。
实际上，算法定义硬件在行业里已经落地，这两者最显著的结合点就是计算摄影。旷视研究院计算摄影负责人范浩强梳理了拍照技术的发展过程，他提到，智能手机的进一步发展也在拓展拍照能力的边界，自从算法引入智能手机之后，在夜晚拍照对于消费者来说已经不再遥不可及，而成为大家认为理所当然的一个事情。

文章图片
“可以说，算法引入使得智能手机可以很高质量地在月光下进行夜景拍照。而AI算法的引入让这件事情的边界得到进一步的扩展。进入2022年，我们可以很自豪地跟大家说，在AI驱动之下的智能手机拍照能力已经到达了星光级。 ”范浩强在旷视技术开放日上说。这其中， AI算法扮演着非常重要的角色。算法本身的复杂性越来越高，相关镜头的防抖、对焦以及光线传感等等每个组件也根据算法需求进行定制，才能实现影像能力的提升。
旷视深度参与到影像能力提升过程中。目前在1080P这个规格上，旷视“AI画质”方案已经用通过多种形态软件得到了应用。
第二级是产品大闭环阶段，重构“云边端”产品体系，形成一整套覆盖“云-边-端”的AIoT软硬一体化产品组合。
为此，旷视推出了数字空间解决方案，构建起覆盖云边端的软硬件产品组合，并且建立了算法下发工具，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。
旷视研究院算法量产负责人周而进表示，在一个应用场景里，尤其是针对丰富、长尾且碎片化的需求，只解决一两个单点的算法流程是不够的，需要有一个强大的算法生产能力和体系，能够规模化、系统性地解决一大类场景下的算法流程。

文章图片
旷视自研的AIS就是针对数据生产、算法模型和推理框架的标准化从而推出的一个算法生产平台。基于旷视Brain++体系，在旷视自研的深度学习框架MegEngine ，在旷视自己的数据管理平台MegData和计算平台MegCompute的基础上面，为算法生产构建的一个从数据到模型训练，到性能分析调优，到推理部署测试全链路的零代码自动化的生产力工具平台。
第三级是生态打通，协议互通。不过这仍然是目前的憧憬，但是为了实践这一目标，旷视也已在积累技术储备，打造基石。
这个基石，也正是近期旷视技术开放日上， CEO印奇提出的“2＋1”核心技术科研体系。 “2+1”的AIoT核心技术科研体系，即以“基础算法科研”和“规模算法量产”为两大核心的AI技术体系，和以“计算摄影学”为核心的“算法定义硬件”IoT技术体系（包括AI传感器和AI机器人）。
2即基础算法科研+规模算法量产， 1便是算法定义硬件可以说基础模型科研是AI创新突破的基石。可以看到，历史上每一代基础模型的突破都很大程度上促进了视觉AI的发展。