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7月15日，2022曠視技術(shù)開放日（MegTech 2022）在北京舉行。曠視聯(lián)合創(chuàng)始人、CEO印奇在主題演講中表示，自曠視成立以來，AIoT一直是曠視核心的戰(zhàn)略關(guān)鍵詞。其中，“AIoT=AI+IoT+空間“，AI是不斷演進(jìn)的算法能力，IoT是軟硬結(jié)合的設(shè)備載體，空間是應(yīng)用場景的閉環(huán)。

(資料圖片僅供參考)

曠視聯(lián)合創(chuàng)始人、CEO印奇介紹曠視的AIoT科研戰(zhàn)略

為支撐這一長期發(fā)展戰(zhàn)略，曠視構(gòu)建了“2+1”的AIoT核心技術(shù)科研體系，即以“基礎(chǔ)算法科研”和“規(guī)模算法量產(chǎn)”為兩大核心的AI技術(shù)體系，和以“計(jì)算攝影學(xué)”為核心的“算法定義硬件”IoT技術(shù)體系（包括AI傳感器和AI機(jī)器人）。大會現(xiàn)場，曠視研究院計(jì)算攝影負(fù)責(zé)人范浩強(qiáng)針對“算法定義硬件”的核心單元AI傳感器進(jìn)行了分享。

“算法定義硬件”解題AIoT市場

市場數(shù)據(jù)顯示，AIoT行業(yè)中AI滲透率僅為4%，還有約96%的場景沒有被AI滲透（2021年數(shù)據(jù)），這是源于AIoT行業(yè)具有大量的碎片化場景，而這些海量的碎片化場景存在數(shù)據(jù)采集難、算法復(fù)用度低的問題，導(dǎo)致企業(yè)很難針對每一個場景進(jìn)行硬件和算法的定制適配。

同時，算法本身也對于硬件應(yīng)該提供怎樣的信息和輸入提出了要求，甚至從根本上改造了硬件的形態(tài)與樣式。

在此情況下，“算法定義硬件”通過海量算法+一定數(shù)量的通用型/標(biāo)準(zhǔn)硬件，成為AIoT市場的解決之道。

AI傳感器是“算法定義硬件”的核心單元

曠視研究員范浩強(qiáng)以AI傳感器為例，分享了曠視在“算法定義硬件”方面的最新思考與進(jìn)展。他認(rèn)為，隨著AI、視覺算法等領(lǐng)域的發(fā)展，傳感器將不再單獨(dú)的、直接地提供應(yīng)用價(jià)值，傳感器和應(yīng)用之間需要算法來作為承上啟下的橋梁。從技術(shù)角度講，這兩者最顯著的結(jié)合點(diǎn)就是計(jì)算攝影。

曠視研究院計(jì)算攝影負(fù)責(zé)人范浩強(qiáng)在曠視技術(shù)開放日上的分享

范浩強(qiáng)以手機(jī)拍照在日光、燈光、星光等不同環(huán)境下成像能力的提升為例，介紹了在AI算法和傳感器的協(xié)同工作下，手機(jī)拍照畫質(zhì)如何發(fā)生了翻天覆地的變化。其中曠視也已經(jīng)深度參與手機(jī)影像的能力提升中，目前曠視的4K級別的硬件方案已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了量產(chǎn)，并積極推動8K“AI畫質(zhì)”硬件方案的研發(fā)與產(chǎn)品化。

“算法定義硬件”的核心是全鏈路整合能力

范浩強(qiáng)指出，算法定義傳感器硬件需要強(qiáng)大的“應(yīng)用-算法-傳感器”全鏈路整合能力。這具體來說，在傳感器上需要有光學(xué)、模組、電子學(xué)的設(shè)計(jì)能力；在算法上，需要搞定深度學(xué)習(xí)，對傳感器的物理建模、模型優(yōu)化具有專業(yè)能力；更重要的是在應(yīng)用層上，需要懂需求、能夠完成產(chǎn)品定義和功能交付。

這其中，曠視是業(yè)界極少數(shù)能將傳感器的光學(xué)、模組、電子學(xué)的設(shè)計(jì)能力，傳感器的物理建模和算法能力，以及傳感器的應(yīng)用能力融為一體的公司，該能力已在非成像的屏下光學(xué)指紋領(lǐng)域獲得驗(yàn)證。目前曠視助力一家業(yè)內(nèi)頂尖的合作伙伴，實(shí)現(xiàn)了千萬顆級的指紋傳感器出貨。該產(chǎn)品具備業(yè)界最小的尺寸、最快的識別速度以及支付級的安全認(rèn)證。

在過去二三十年，互聯(lián)網(wǎng)、5G、AR、VR等技術(shù)的不斷演進(jìn)，給虛擬世界帶來了翻天覆地的變化。但與此同時，技術(shù)對于物理世界的改造并沒有發(fā)生根本性的變化。曠視將繼續(xù)堅(jiān)定AIoT賽道，聚集最優(yōu)秀人才，推動科研創(chuàng)新和算法量產(chǎn)，不斷定義能夠匹配AI大腦的IoT硬件，讓物理世界變得更美好。