旷视的两大法宝：AI引擎和IoT OS

其实，纵观制造、物流、零售这些行业中的企业，目前来看，它们绝大多数是传统的，也是复杂的，更是需要技术改造的。这也是为何旷视要发布机器人操作系统——河图的原因。而河图和旷视一样，AI和IoT是两者的内核，或者说，河图是旷视对AI和IoT的产业化实践成果。

此前旷视科技副总裁任志伟用两个简单易懂的词概括了河图的核心价值：连接和赋能。不管是物与物的连接，还是系统对产业的赋能，都离不开两大技术内核：AI引擎和IoT OS。AI是旷视的发家秘宝，而伴随着旷视的品牌升级，旷视的AI引擎也一并走向了质变节点。

一方面，河图本身集成了AIoT的服务能力，AI作为算法引擎，在其中起到的作用是核心的，也是频繁的。从制造业来看，AI引擎的存在能够为企业或生产线带来生产效率和质量上的加成，从而可以辐射到产能，进而辐射到整个市场，为企业带来长期收益。从物流业来看，AI引擎可以击破物流行业最大的效率痛点，比如此前旷视和合作伙伴就为天猫超市的机器人仓库提高了40%的效能。

另一方面，AI引擎的自我进化能力的进一步提升，从宏观层面看，可以为整个行业带来连续的降本增效收益，从微观层面看，可以为生产周期、匹配精准度等带来实质的好处。

比如在制造业中，经过一段时间的作业学习后，AI引擎对于生产周期预测精准度的提高，将能让企业未雨绸缪，产能不足和产能过剩的概率，将会被大大降低。而在物流行业，AI的自我进化将帮助企业于无形中提升机器分拣的时间，或者是降低机器劳动力的成本。而对于另一核心的IoT操作系统来说，从物与物连接这个层面的概念来看，它不仅能够将分散没有规律的生产网络连成一张有序运作的网，而且从行业生产作业方式的改革来看，它是根本性的改变，是将行业推到新时代的一个加速器。

一方面，从功能上看，旷视的物联网能够实现设备、机器人、传感器等多个角色的相互高效和即时需求连接，这是让生产和运作能够踏入高效率阶段的基础。另一方面，从方式上看，软硬件结合的物联方式，一来可以让生产线、仓储分拣机器矩阵等实现信息化和数字化，二来这种协作方式能够形成相互优化的连接网络，同步性更强。

这么来看，AI引擎和IoT操作系统各司其职，它们所结合而成AIoT一体化系统是旷视得以赋能多个行业的基础工具。正如旷视所认为的那样：在这个系统里，我们希望连接更多的物联网设备，目的是给客户提供闭环的价值，在AIoT以及任何时代要交付的有价值方案一定是软硬结合的。

旷视的AIoT多场景落地驱动力

光有技术，但如果不能落地，说的好听点叫还不成熟，说的不好听就是耍流氓。所以对于技术的应用落地，旷视始终都有一个标准：能解决具体的行业问题或是个人问题时，旷视才会把这项技术推到现实中去。

正如旷视所认为的那样，“一方面我们希望牵头与众多合作伙伴一起，打造能降本增效的软硬结合方案，实现客户价值；一方面我们专注核心算法基因，持续打造能够接入更多设备的操作系统，实现产品价值。”对于这次的品牌升级，以及带来的全新AIoT系统，旷视在服务场景上有着非常明确的目的：以智能设备为核心的个人生活场景、以城市传感器为核心的城市大脑场景、包含智能制造（物流和零售）的供应链大脑场景。

这些场景，都需要AIoT生态的赋能，无论是个人消费体验，还是企业商业化能力方面，AIoT的嵌入都是一种质变的催化剂。旷视很清楚这一点，所以它想要让其各个场景中的AIoT操作系统尽快落地，赋能场景中的各个角色。当然，旷视不是没有底气，算法时代的旷视在技术落地方面的就有着很大的话语权，比如其开发的在线人脸身份验证系统已经服务了超过4亿人；其城市管理方案已经在260多个城市落地；其智能终端解决方案已经覆盖了70%以上的安卓手机市场……

更何况，这七年，旷视也已经积累了一个非常丰富的合作伙伴生态，比如阿里巴巴、蚂蚁金服、菜鸟网络、华为、联想……这意味着，旷视有十倍甚至是百倍的落地应用渗透能力。现在，AIoT系统的面世，无疑将帮助旷视完成更加宏伟的落地应用规模。从个人生活到制造业再到物流业，旷视将不断把这一套成熟的AIoT系统复制到亿万终端设备和生产线中去。

一个全面渗透的AIoT时代，正在加速向我们走来。而旷视，和算法时代一样，仍然是利用技术来驱动着着一切由内到外的变化。只不过这一次，旷视带来的驱动力更全面，也更成熟了。