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AI独角兽旷视科技IPO获受理！创业十年成为最“硬(4)
作者:网站采编关键词:
摘要：四、旷视AIoT战略定力背后，核心算法技术的迭代演进 当下，随着AI落地进入深水区，各路AI企业的风格、世界观和行业打法都在逐渐成型，出现分野。 有
四、旷视AIoT战略定力背后，核心算法技术的迭代演进
当下，随着AI落地进入深水区，各路AI企业的风格、世界观和行业打法都在逐渐成型，出现分野。
有的企业转做芯片，有的企业定位操作系统，也有如旷视聚焦软硬一体的“AIoT”。尽管各家提法不同，但可以看到AI企业都在触及同一个核心问题，那就是AI算法仍是IoT时代的核心技术动力，但仅凭单点技术难以打穿行业、实现价值闭环。
看AI产业不是看综艺节目，只寻求新鲜感。透过热门概念背后，我们看到在“算法-系统集成-软件平台-芯片及其它硬件”这条AIoT产品诞生的长链路上，每一家AI企业都在选择多点突破，连点成线。
而这些“多点突破，连点成线”手段的目的，无非是让AI真正在行业中验证价值。也就是说，AI企业做芯片不是为做而做，做操作系统不是为做而做，如此来看，旷视选择盯准“AIoT”战略实现价值闭环的打法，是一种务实之举。
而回归到AI企业安身立命的算法能力本身，在企业战略的升级过程中，算法正随着企业能力圈的边界扩大和闭环实现而演变迭代。
旷视的定义里，“AI 是不断演进的算法能力”。以旷视算法能力的演进和扩展为例，从“核心算法突破”到“算法生产平台”，再到“行业算法创新”的过程。
1、核心算法突破
算法变革浪潮下，旷视十年前起家于深度学习和计算机视觉，两者的交集形成了旷视得以安身立命的技术，其中也包括现在支撑旷视几乎所有最核心、早期的技术。
（1）核心深度学习算法包括：云端深度学习算法（ResNet）、移动端深度学习算法ShuffleNet）、边缘端深度学习算法（DorefaNet）、自动机器学习技术（AutoML）等。
值得一提的是，在算法自演化方面，旷视科技已经开发了算法自演化模型，使得算法不再一成不变，数据可以不需要监督的，不需要标注，能够和那些数据迭代自身。通俗讲，就像一个孙悟空能变出多个孙悟空写代码一样，提高开发效率。
（2）计算机视觉算法方面：聚焦在图像分类、物体检测、语义分割、视频跟踪、动作/事件识别等核心基础问题上。根据数据和场景的不同，旷视每年持续产出数百个细分算法或算法提升。
2、算法生产平台
在算法生产平台方面，旷视已实现算法规模化供给，满足行业长尾需求。具体来说：
（1）旷视Brain++是由旷视自主研发的AI 生产力平台，该平台是公司科研实力的集大成者，也是工程实践和产品创新的原点。
Brain++包括深度学习框架MegEngine（天元）、深度学习云计算平台MegCompute以及数据管理平台MegData，将算法、算力和数据能力融为一体。作为AI基础设施，Brain++助力AI技术实现了从算法生产到应用的全流程化和规模化供给。
（2）开源深度学习框架天元MegEngine，助力开发者实现“深度学习、简单开发”。
3、行业算法创新
旷视认为，未来十年算法将无处不在。在推动行业算法升级创新方面，行业算法用以实现调度优化以及数据挖掘和分析。虽然这类算法在行业里存在已久，但还需要继续创新。目前，旷视基于行业需求和自身战略发展的需要，也在不断推动行业算法的创新。这其中包括在多设备调度优化、数据挖掘和分析等方面的算法，实现了多设备之间的高效协同、数据挖掘分析和形成决策。
旷视拥有全球规模领先的聚焦于计算机视觉和AIoT领域的研究院。成立以来，旷视在历次计算机视觉领域的世界顶级赛事中累计赢得40项世界冠军，并曾连续三年获得世界上最权威的视觉图像理解大赛COCO的多项冠军。目前，旷视专利数量在行业内处于领先水平。截至2020年9月30日，公司拥有576项专利权（包括境外专利47项），其中发明专利220项。旷视参与制订了近20项人工智能相关的国家、行业及团体标准，并赢得了90余个全国和全行业奖项。
与此同时，旷视注重在组织阵型上结合互联网人才与IT人才的符合优势。目前旷视科技有3000多名员工，AI人才、行业人才、职能部门的比例是大概是4：4：2。各路人才的背景很不一样，印奇认为要以客户价值为牵引，从相融、包容到融合。
文章来源：《科技创业月刊》 网址: http://www.kjcyyk.cn/zonghexinwen/2021/0313/627.html