機(jī)場安檢、考勤迎賓、以圖搜圖、電瓶車檢測、明廚亮灶、零件計數(shù)、商品識別……這些“五花八門”的AI算法，伴隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型走進(jìn)各行業(yè)，AI技術(shù)也走進(jìn)了人們?nèi)粘５纳睢Ｔ贏IoT萬億級碎片化的海量場景中，“真work的算法”是否能走進(jìn)千行百業(yè)，能否解決算法生產(chǎn)及落地應(yīng)用的難題，讓人工智能技術(shù)發(fā)揮“真work”的作用，是AI公司這幾年面臨的第一挑戰(zhàn)。

　　11月10日，曠視舉行了算法量產(chǎn)溝通會，曠視研究院算法量產(chǎn)負(fù)責(zé)人周而進(jìn)在會上介紹了曠視在優(yōu)質(zhì)算法生產(chǎn)過程中的洞察、經(jīng)驗及實踐，為 AIoT 時代算法落地提供了新思路。在溝通會現(xiàn)場，曠視還重點(diǎn)展示了在非物質(zhì)文化遺產(chǎn)“建盞”溯源領(lǐng)域的新成果。曠視參與研發(fā)的建盞溯源平臺，通過圖像檢測和識別等AI技術(shù)，對建盞進(jìn)行采集、登記、追溯、鑒定，并建立建盞權(quán)威數(shù)據(jù)庫，有效保護(hù)建盞行業(yè)從業(yè)者和消費(fèi)者的權(quán)益，實現(xiàn)了一盞一圖、一盞一碼、圖碼結(jié)合，讓每個盞有跡可循，達(dá)到去偽存真、傳承有序的效果。

　　除建盞溯源外，曠視希望通過AI算法生產(chǎn)的標(biāo)準(zhǔn)化以及AI生產(chǎn)力平臺的構(gòu)建，大幅降低算法生產(chǎn)的成本和門檻，讓更多人可以參與進(jìn)來，促進(jìn)算法在更多行業(yè)的落地，加速AI與實體經(jīng)濟(jì)的深度融合?！癆IoT已經(jīng)成為一個大共識、大賽道、大市場，整個產(chǎn)業(yè)將迎來發(fā)展的黃金十年”，印奇在2022年4月的合作伙伴大會上強(qiáng)調(diào)，“AI的技術(shù)與IoT設(shè)備的結(jié)合將會是科技創(chuàng)新領(lǐng)域未來10年最大的機(jī)遇。”

　　目前，AIoT市場算法供給、落地過程中，面臨5 大挑戰(zhàn)：行業(yè)數(shù)據(jù)匱乏、算法通用性低、IoT設(shè)備繁雜、Software2.0的挑戰(zhàn)以及算法供給質(zhì)量參差不齊。面對AIoT 市場算法供給的多重挑戰(zhàn)，曠視基于10余年的算法研發(fā)積累及深入多個行業(yè)的項目實踐經(jīng)驗，提出了“標(biāo)準(zhǔn)硬件+海量算法”的新型思維模式。通過標(biāo)準(zhǔn)智能硬件+海量算法的模式，無疑為匹配AIoT碎片化場景需求提供了新的解法。經(jīng)過多年的探索和實踐，曠視將此模式稱為“算法定義硬件”，即通過海量算法+通用型/標(biāo)準(zhǔn)化的智能硬件，去滿足AIoT領(lǐng)域海量的碎片化場景需求。用戶無需理解不同硬件產(chǎn)品的性能及使用場景，也不用做復(fù)雜的前期準(zhǔn)備和項目規(guī)劃，通過算法去定義硬件功能，讓同樣的硬件可以滿足不同的場景和需求。

　　為實現(xiàn)“硬件標(biāo)準(zhǔn)化”和“算法充分供給”，全面激發(fā)AIoT產(chǎn)業(yè)生態(tài)創(chuàng)新，曠視不斷推動AI核心技術(shù)能力的突破；通過自研AI生產(chǎn)力平臺Brain++和提高算法量產(chǎn)能力，降低算法生產(chǎn)和部署成本，加速實現(xiàn)算法生產(chǎn)的標(biāo)準(zhǔn)化和規(guī)?；?，促進(jìn)AIoT創(chuàng)新生態(tài)的發(fā)展。

　　曠視認(rèn)為，類似于IT時代的“軟件定義硬件”，“算法定義硬件”將是AIoT時代的核心理念。算法直面解決海量應(yīng)用場景問題，我們要讓算法滲透到AIoT產(chǎn)業(yè)鏈的各個環(huán)節(jié)，成為關(guān)鍵的生產(chǎn)要素。從應(yīng)用場景和算法出發(fā)，實現(xiàn)算法和硬件的聯(lián)合設(shè)計。硬件是算法的載體，算法能靈活地部署，才能滿足AIoT市場碎片化場景對于智能的迫切需求。