安博会|智能物联第二战场打响！旷视向城市微单元“亮剑”( 三 )

如何把空间和人的关系结合起来，将人工智能技术和物联网的结合，实现“数字孪生”？这就需要对于建筑进行更充分感知、分析、再对实体物理空间做执行决策和预测，也就是实现基于空间的数字化。
三、沉淀六年，旷视的AIoT“尖刀”是什么？“一个企业的规模跟一个城市的规模没法比。但规模小，不代表简单。”曹志敏告诉我们。
他解读到，企业级需求更碎片化、更复杂，更考验厂家自己的抽象能力。很多城市治理水平较高，政府有自己的架构师，但企业数字化转型可能更依赖于厂商，厂商需要结合需求去分析用什么样的方案，同时又要使方案可复制以适应更多企业。
同时，企业级方案的关注点和政府不太一样，企业非常关注投入产出，可能比政府要求的收益期更短，很多算法落地的精度和效果却不见得会比政府要求低。
曹志敏对这些挑战怀有一个十分乐观的心态：“如果AIoT产业是高度统一的市场，大家是同一套技术体系、同一种产品形态，问题很容易都解决了，那这个行业可能容不下太多玩家。”正是这样的行业情况，也给旷视这样的创新玩家带来了机会点。
经过六年默默布局，旷视正磨砺出一把插向企业数字化转型市场的尖刀。这把尖刀可能聚焦但并不仅限于以下三大能力：
1、全新城市空间视角，沉淀“通用化+定制”方案
在传统的视角中，人们往往会以园区、能源、交通等垂直行业领域去做产品和方案区分，但这种思路无异于加剧了行业的碎片化，让数字化转型进展陷入僵局。
旷视选择打破这种思维定势，转而基于空间做技术和方案沉淀，按照企业内部区域、办公区域、生活区域、或者生产区域、制造区域等不同空间来分层抽象能力——“城市空间数字化”。
旷视做这件事的抓手是一套旷视“盘古”AIoT操作系统，以及“神行”、“魔方”、“鸿图”等软硬件设备体系。在这一套操作系统上，通用组件能满足超一半需求，另一半则通过定制化。这些通用化组件是通过空间分类抽象出来的，比如人脸梯控、人脸考勤属于企业内部区域，安全帽识别、危险姿态识别等属于生产区域。这些算法能够快速部署到旷视的各种AIoT硬件上。

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旷视AIoT软硬件一体化产品系列
其实，当下选择做AIoT平台的并不只旷视一家，很多其他头部玩家都在做。“这个核心的挑战是考验整个市场洞察能力——从大量的碎片化的、看似不一样的表象中找到共性。”曹志敏说。
谁的平台将真正获得客户青睐受很多因素影响，一大偏根本性的因素就是算法生产力水平。
2、基于“算法-算力-框架”三位一体AI引擎
算法生产，是企业数字化转型中引入AI、大数据等技术的关键环节。企业需求更急，算法需求更多样化，并且对时间和成本需求更高，这就意味着你必须有一套先进的算法生产工具。
“这是旷视这两年在持续投入做的事情。”曹志敏告诉我们。基于旷视现在Brain++的AI生产力平台，团队可以对所有新算法或客户要求的场景化算法进行快速、批量、高精度地迭代和更新，从而满足在智能建筑各个场景里客户的各种不同需求。

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旷视Brain++ 新一代AI生产力平台
基于先进生产工具，旷视这样的AI头部玩家正促进算法生产迈向自动化时代。一组旷视官方数据显示，其AI算法的快速批量生产和落地，能缩短的80%算法生产时间，降低55%的算法生产成本。