PingWest品玩|如何理解今日之旷视？，从AI到IoT( 二 )
2017年 ， 在手机摄像头中加入AI算法成为行业趋势 ， 旷视顺势推出计算摄影解决方案 。 “我们很早的时候就在思考 ， 图像数据流是单向的 ， 未来能不能变成更复杂的 。 ”唐文斌说 ， “印奇在创业初期去哥伦比亚大学攻读 ， 就是计算摄影方向 。 ”
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除了计算摄影 ， 旷视还为手机厂商提供人脸识别设备解锁方案 。 如今 ， 旷视的设备解锁和计算摄影方案 ， 已经搭载在小米、OPPO和Vivo手机上 。 据灼识咨询报告 ， 2018年中国制造的搭载人脸识别设备解锁功能的Android智能手机中 ， 有超过70%都采用了旷视的解锁方案 。
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在旷视的个人物联网业务中 ， Face++和FaceID被归为SaaS ， 而计算摄影和设备解锁被归为个人设备 。 2019年 ， 两部分加起来的收入为2.07亿元 ， 占旷视总收入的21.8% 。
在这个业务方向上 ， 旷视不再满足于只提供软件层面的方案 ， 印奇在交流会上透露 ， 今年下半年或明年第一季度 ， 旷视自研的一款软硬一体化传感器 ， 就能在合作伙伴的手机里看到 。
让AI进入城市和生产空间城市物联网是AI视觉企业的必争之地 ， 旷视也不例外 。 2015年11月 ， 旷视开始提供城市物联网解决方案 。 具体落地场景上 ， 大多数AI视觉聚焦在公共安全领域 ， 而旷视还拓展到交通、商业楼宇、社区和学校等场景 。
在和海康威视、大华以及其他AI视觉公司的竞争中 ， 旷视从一个纯算法公司 ， 成长为一家集算法、软件和硬件一体的方案商 。
“我们的城市物联网解决方案包括算法、软件和人工智能赋能的传感器 。 ”旷视在招股书中如此描述这项业务 。 言下之意 ， 旷视提供的是一揽子方案 。 “任何一个2B或2C企业都不会只买个算法 。 ”印奇说 ， “AI算法落地过程中 ， AI公司首先要成为系统集成商 。 ”
算法层面 ， 旷视打造了一个平台型软件 ， 可接入自研和第三方的摄像头和传感器 ， 也能连接其他应用程序 。 得益于自研的云端神经网络ResNet ， 平台可以对视频数据进行结构化分析和分类管理 。
软件方面 ， 由于城市治理中不同场景有特定需求 ， 旷视要针对性地开发应用 。 比如 ， 安防场景下 ， 软件实时分析摄像头录得的视频 ， 减轻人工压力；交通管理场景下 ， 软件24小时分析实时车流 ， 自动识别交通违规（如非法停车） 。
硬件是旷视做城市物联网的特色 。 早在2015年10月 ， 旷视就推出了一款智能传感器 。 此后 ， 推出了30多款基于AI能力的MegEye系列摄像头 。 同时 ， 旷视开发了边缘服务器 ， 让视频数据分析在边缘进行 ， 不仅反应速度更快 ， 还能减少带宽成本 。
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印奇在交流会上总结道：“算法、软件和硬件在一起设计之后 ， 确实比单独设计软件、算法和硬件效果要好得多 。 今年下半年 ， 旷视在边缘能力上 ， 会有越来越多AI硬件诞生 。 ”
经过几年发展 ， 城市物联网业务已经是旷视的收入支柱 。 2019年上半年 ， 来自城市物联网的收入为6.95亿元 ， 占总收入的73.2% 。 但这部分收入面临着一定不确定性 。 旷视在招股书中提示 ， 来自城市物联网的收入受政府支出和城市政策影响 ， “无法保证政府在城市物联网解决方案上的支出 ， 将继续增长或保持在当前水平” 。
2017年前后 ， AI视觉企业纷纷在城市物联网赛道之外 ， 寻找新的增长点 。 旷视通过仓储物流场景 ， 切入到供应链物联网 。
仓储物流场景涉及诸多不同品牌方的软件和硬件 ， 它们之间的沟通协作是一个难题 。 旷视看准了这个机会 ， 于2019年统一操作平台“河图” 。
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