旷视唐文斌：AI的核心价值是重构效率和成本结构

近日，第六届世界互联网大会在乌镇成功召开。大会同期举行的"世界互联网领先科技成果"发布活动，发布了聚焦人工智能、5G、云计算等各大技术门类的15项世界互联网领先科技成果。其中，中国人工智能领军企业旷视凭借自主研发的人工智能算法平台Brain++入选。

图：旷视自研人工智能算法平台Brain++入选"世界互联网领先科技成果"

旷视Brain++，早于TensorFlow半年，具备大规模算法研发能力，并能够构建一条不断自我改进、不断更加自动化的算法生产线，以更少的人力和更短的时间开发出各种新算法，针对不同垂直领域的碎片化需求定制丰富且不断增长的算法组合。作为基础支撑，旷视Brain++能够使旷视整个的算法研发工作效率更高，让旷视的方案更加稳定和鲁棒，从而为客户创造更大的价值。

在AIoT时代 人工智能企业如何实现核心与价值？

旷视Brain++等"世界互联网领先科技成果"的发布，证明了人工智能、芯片等中国智造之星正在冉冉升起。那么，对于人工智能行业而言，其最值钱最有价值的地方在哪呢？

对此，旷视联合创始人兼CTO唐文斌表示，AI的核心价值就是重构整个效率和成本的结构。在唐文斌看来，经济下行在某种程度上对人工智能公司来说是利好的，只有在这样的场景里，才更加注重降本增效带来的价值。而那正是真正需要精细运营，需要把每个地方环节、效率和成本看得更仔细的时候。此时AI的价值将被凸显。而自主可控的人工智能算法平台和自主可控的人工智能操作系统将成为推动价值产生的原动力。

正如唐文斌所言，技术作为第一生产力，由其发展带来的能量是推动产业变革的最重要的力量，而每次技术的更新所带来的产业变革都有两个重要的指标——生产效率与规模。生产效率的提升本质是消耗减少、产出增大，从而产生结余从而推动经济持续发展。可以说，每个时代的真正技术水平标志，是对应可以处理当时时代最重要的生产资料工具，谁掌握了这个工具，谁就可以在这个时代享受最大的经济利益。

进入20世纪80年代以来，已出现多家掌握技术核心的企业。如康耐视公司在1986年开发出强大的软件工具"Search"，能够在灰度图像中快速精确地定位图案，显著地改进用户使用效果。同时，康耐视新业务战略，即开发并向OEM厂商销售标准机器视觉硬件和软件产品，而终端用户的设备集成则由OEM厂商完成。该战略成效显著，1987年，公司开始首次盈利。

除康耐视外，微软与英特尔合作组成的"Wintel"联盟主导着全球PC市场。"Wintel"联盟造就了互联网时代，正是因为有这种强悍联合，才使个人电脑的发展日新月异，也因此在全球个人电脑产业形成了所谓的"双寡头垄断"格局。

然而，随着人工智能和物联网的发展，Wintel联盟显得力不从心。但物联网时代带来的变化，又让许多企业看到了新机遇。以海康威视为例，海康威视是以视频为核心的物联网解决方案提供商,为全球提供安防、可视化管理和大数据服务。AIoT的发展让海康威视看到了数据融合的机会。视频结构化以后才有了文本信息，才有了智能信息结构化产生的数据，对于海康来说，有了AI以后才有数据的机会。那么，在AI+IoT时代到来的当前，技术将如何发挥根本作用？人工智能企业的核心与价值在哪里？

在AIoT时代，AI是IoT的大脑，让设备的简单连接上升为智能连接，让万物互联进化到万物智联；IoT是让AI具备行动能力的身体。IoT中数十亿的传感器和摄像头采集周围环境的数据，并将这些数据发送给AI进行分析和处理。数据协助AI变得越来越聪明，而使得AI能够顺利读取数据最重要的部分，则是自主可控的人工智能算法平台和自主可控的人工智能操作系统。因此，人工智能算法平台的开发和部署，成为当前人工智能企业真正发挥AI价值的重要核心。在此背景下，旷视凭借自主研发的Brain++，已经成功助力人工智能实现商业价值。

旷视软硬一体解决方案 实现人工智能市场价值

事实上，人工智能算法从研发到部署是一套庞大的系统工程，目前业界普遍把深度学习框架作为算法开发工具，但是学习和使用成本高，难以规模化。究其原因，只有深度学习框架并不本质，需要拉通从数据到算力再到框架的端到端解决方案，人工智能时代亟需一个满足产业需求的操作系统。所以，以算法为核心的人工智能算法平台和以传感控制设备为核心物联网系统将是未来AI+IoT时代的基础设施，而旷视所打造的Brain++就是为此而生。

旷视从2014年开始自主研发Brain++，据旷视联合创始人兼CTO唐文斌介绍，旷视Brain++是一套端到端的AI算法平台，目标是让研发人员获得从数据到算法产业化的一揽子技术能力，不用重复造轮子也可以推进AI快速落地。

目前，旷视全员使用Brain++来训练、部署算法，与业内其他人工智能算法平台相比，旷视Brain++针对计算机视觉任务做出了定制化的优化，使预处理、传输及处理图像与影像更高效；旷视Brain++还引入了AutoML技术，可以让算法来训练算法，让AI来创造AI；此外，旷视Brain++可智能地调度旷视信息技术基础设施的计算能力，可以支持数百名研究人员同时在数千个GPU芯片上执行逾万个训练任务，从而显著提高训练效率。

以Brain++作为基础设施，旷视开发了可部署于云端、移动端及边缘端计算平台的先进深度神经网络。因此，旷视的全栈式解决方案优化计算能力及数据存储的分配，从而提升表现及效率。如旷视曾经在业界推出的超画质项目，就是通过以深度学习技术替代原来的ISP流程，旷视可以对原始图像进行检测、分析、降噪和融合等处理，能够解决用户在夜晚和低光照环境下拍摄照片时产生的画面亮度偏暗、噪点过多、动态范围不佳等画质问题，并通过人工智能学习高画质数码相机的成像特性，还原景物原有的细节纹理，使画面品质得到整体提升。

依托Brain++，旷视能够孵化真正可实施的全栈式解决方案，从而可以打造未来的人工智能操作系统。比如，旷视从去年起就在规划一种用于深度学习训练的专属语言，从而协调训练所需要的灵活性以及推理所需的性能要求。这是当前深度学习、深度框架领域带头企业都在做的一些前沿性探索，不过从进度上来看，目前大家都还处于比较早期的阶段。从这一方面来说，旷视的研发或许将领先业内一步，Brain++将帮助旷视成为物联网时代的微软。

值得一提的是，在人工智能领域，算法与硬件缺一不可，因此与微软、康耐视、海康等企业估值方法不同，旷视不单按照软件或硬件公司，而是按照软硬一体的公司进行估值。旷视的解决方案包含先进算法、功能强大的平台软件、为客户量身定制的应用软件、内嵌人工智能功能的物联网设备在内，已实现对个人物联网、城市物联网、供应链物联网三大场景的赋能，解决客户的痛点并使价值最大化。可以说，以旷视为代表的中国人工智能企业，正在开辟一条全新的道路，做前人没有做过的事情，这是非常有意义的。

---------------------------------------------------------

免责声明：

1.本文援引自互联网，旨在传递更多网络信息，仅代表作者本人观点，与本网站无关。

2.本文仅供读者参考，本网站未对该内容进行证实，对其原创性、真实性、完整性、及时性不作任何保证。