十年过去了,祛魅后的人工智能变得更加重要( 二 ) 从2011至今

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图：旷视单目黑光Demo
算法生产能力决定算法价值上限，也决定AI是不是真的更易用。当前，大量算法生产过程还是非标准化的，因为非标准化所以算法生产过程充满不确定性。旷视认为，落地实用是检验算法的最高标准之一，而生产落地实用算法的过程只有先标准化才能自动化，才能更进一步实现规模化的普惠易用。
用算法的角度来简单解读就是，基础科研的关键点是突破单点算法，让AI率先在互联网等数字化程度高等领域应用落地，变得真正可用；行业落地的关键点是拓展算法边界，让AI在越来越大行业场景实现规模化的商业落地；基础设施的关键点是降低算法门槛，让AI生产变得更加容易，从非标准化生产到标准化量产。
从旷视的分享或许可以得出这么一个结论，即便经历了十年的发展，我国的整个人工智能行业仍处于蓄势阶段，以旷视为首的人工智能公司们把AI、算法作为未来社会的基础设施来进行研究、投资，它们不仅是在为行业蓄能，更是为未来智能社会的到来造势。
就像公有云、数据中心等现阶段互联网的底层基础设施，虽然是前期投入巨大、回报周期长，但随着个人、企业、政府乃至整个社会对云、比特、数据需求的剧增，在未来，互联网的底层基础设施生意不仅是一门好生意，更是有门槛的生意，无形之中会成为数字化时代的一种话语权。由此可知，旷视科技现阶段把AI及算法看作人工智能时代基础设施，近年来的种种措施都是在为未来布局。
在这些预见性的判断思路指导下，旷视科技近年来的不少动作也显得有迹可循。
对旷视科技来说，算法是“根” 。在未来，算法无疑是人工智能时代的底层基础设施之一，因此，旷视认为算法不再只是“软件物料” ，而是“核心组件” 。在过去，算法是产品软件的附属品，如今，算法是产品的核心组件，到了智能化时代，算法融入系统，开始重新定义软硬件。
旷视科技将算法、算力和数据能力融为一体，打造了人工智能生产力平台Brain++ ，并以此为基础构建起完整的AIoT产品体系，包括AIoT操作系统、AI重新定义的硬件和行业应用。从2012年的消费物联网、2015年的城市物联网再到2017年的供应链物联网，可以明显看出旷视的软硬件一体化连接结合得更加紧密。

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未来虽然美好，但因理念过于超前而死掉的公司也不在少数，如何在未来到来以前保持企业的经营能力，对旷视科技来说是一个不小的考验。旷视则从AI落地的场景抓起，在不同的场景配有不同的IoT设备，配备不同的AI算法，通过软硬结合的落地方式，把算法、软件和硬件的各要素能力集成固化成终端可交付产品，以此定价交付，实现商业化、规模化落地。
十年过去了，或许人工智能行业没有了过去外界投来的灼热的目光，但人工智能仍在潜移默化中改造着我们的社会，相较于十年前更加有力而不可阻挡——基于深度学习的科研创新在持续拓宽人工智能边界；人工智能融入行业越来越深，创造的价值越来越大。
对旷视科技为代表的人工智能公司来说，现在的人工智能还远未到成熟阶段，它们只会觉得现阶段人工智能的有效供给还远远不足，不仅社会需要AI来提高生产效率，人工智能公司们自己也需要下大力气来提升AI的生产效率，从而加速未来的到来。