首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布

旷视CEO印奇:AIoT是旷视11年核心战略,未来加大投入“2+1”技术科研体系

旷视科技联合创始人兼CEO 印奇(图片来源:旷视官方)

钛媒体App 7月15日消息,聚焦物联网场景的人工智能(AI)独角兽公司旷视科技(MEGVII)联合创始人兼CEO 印奇,在今天举行的MegTech2022旷视技术开放日上发表开场演讲。

印奇表示,AIoT一直是旷视成立11年当中最核心的主旋律。其中,AI技术是旷视一直坚持的核心能力,而IoT(物联网)是核心载体。

据悉,AIoT是AI与IoT(Internet of Things,物联网)的合成词,即AI与IoT设备相融合,应用场景包括智慧工厂、智能家居、智能驾驶、智能安防等。物联网能够搜集海量数据,AI则负责挖掘数据价值。根据IoT Analytics预测,全球2025年物联网连接数将达271亿,广泛存在的物联网终端能够感知海量数据,为AI应用提供支撑。

作为端到端的深度学习模型Brain++开创者,印奇认为,AIoT=AI+IoT+空间。

他指出,AI本质上是一个效率工具,它能够无形地渗透到各个行业,成为行业效率提升的催化剂,但很难作为一个独立的产业体系或商业闭环存在。因此,旷视的研发投入,需要借助IoT这一载体,做成很好的产品,进入到真正的场景和行业空深度结合的空间当中,能够发挥价值,从而实现旷视AIoT商业与产业落地。

为了支撑AIoT这一长期发展战略,旷视未来将构建“2+1”的AIoT核心技术科研体系,即以“基础算法科研”和“规模算法量产”为两大核心的AI技术体系,和以“计算摄影学”为核心的“算法定义硬件”IoT技术体系(包括AI传感器和AI机器人)。

具体来说,旷视科研投入将用于大模型、大算法和大应用三个层面。其中。旷视基础模型科研聚焦于通用图像大模型、视频理解大模型、计算摄影大模型和自动驾驶感知大模型四个方向;大算法则是基于旷视Brain++体系,自研出算法生产平台AIS(AI Service),能够支持100多种业务模型训练,最快2小时即可完成;大应用则是集中于计算摄影,基于算法定义硬件的旷视AI传感器,形成“应用-算法-传感器”的全链路整合能力。

根据旷视于2021年9月向上交所提交的注册稿显示,2020年全年,旷视营收达13.91亿元,其中研发投入近10亿元(9.994亿元)人民币,占总营收的71.87%;2021年上半年研发投入也达到5.93亿元,占比为88.49%。

因此,这意味着,未来旷视10亿元的研发投入,大部分都会用于算法与模型相关的科研技术当中。

“‘技术信仰、价值务实’不光是旷视的科研人才观,还可以总结为旷视的整体人才观。”印奇指出,所有的科研实力,甚至所有公司的核心竞争力最终会回到人的本身。而技术创新需要大量的试错,需要大家长期坐冷板凳,所以人一定需要有信仰,才能长期坚持去做,最终才能坚持做成一件事情。

印奇强调,旷视要真的做出好的技术,还要真的让这些好的技术为其客户创造价值。

在演讲结尾,印奇提及刚刚过世的旷视研究院创立者孙剑,称其一直激励公司团队前进。今年6月14日,旷视首席科学家、旷视研究院院长孙剑博士因突发疾病抢救无效去世,年仅45岁。

印奇强调:“旷视是要聚集最优秀的人才,一起做最好的科研,最终我们需要通过产品让科技成果来创造价值,不断探索新的领域。”(本文首发钛媒体App,作者|林志佳)

以下是印奇演讲全文:

大家好!欢迎大家来到MegTech 2022。MegTech是旷视一年一度特别重要的日子,因为MegTech对我们来说有两个特别重要的意义:

第一,在MegTech上,我们与大家分享旷视在一年的时间里面对于新技术的一些钻研和展望,以及我们关于未来的一些新的想法,一些新的idea。所以,MegTech是一个特别重要的分享的日子。

第二,MegTech对于每一位旷视人来说也特别重要,因为MegTech是属于每一位热爱技术,钻研技术的同学的一个节日。

今年是旷视成立第十一个年头,也是MegTech举办的第二年。未来我们希望每年都能举办一届MegTech,而且越办越好,让它能够真正变成每位旷视同学的技术节日,也能成为每位旷视朋友的一个技术Party。

AI一直是旷视战略的主航道,我认为AI是人类对于科技的最高追求,而在每个阶段,AI都会有它在那个阶段更具象化的一个定义,来成为那个时代商业和科技落地的最重要的主旋律。而AIoT这个词一直是旷视这11年当中最核心的主旋律。

AIoT,顾名思义,是AI+IoT的结合。这个词在今年被越来越多的提及,我们也非常非常高兴看到有更多志同道合的同伴来加入AIoT这样一个大的赛道。AIoT到底代表什么,其实我想可能需要大家用更多的实践来定义。

在这儿我们特别想给出一个简单的公式,我们认为:AIoT=AI+IoT+空间。

AI代表什么?AI代表不断演进的算法能力。大家在过去十年里能看到,越来越的算法被生产出来,越来越多的算法在各行各业发挥核心的价值。

同时我们会发现,在每个AI真正能够规模化落地的场景里面,我们需要找到一个特别的硬件载体,需要找到一个非常好的IoT设备。在这样的载体当中,才可以真正让AI发挥巨大的作用。

所以,我们发现AI和IoT是两个特别相辅相成而又核心相关的词。

第三个词是“空间”。我们为什么会引入“空间”这样一个词?过去二三十年中,从互联网技术再到移动互联网技术,先后让我们的虚拟世界发生了翻天覆地的变化。同时,我们看到AR、VR、元宇宙这样的技术也在不断地演进,让我们的虚拟世界变得越来越不一样。但当我们回头看的时候,会发现我们的物理世界似乎没有那么大的变化。所以,我们认为AI+IoT和现在流行的“产业互联网”等等词语的逻辑是一样的,我们希望更好的改变物理世界。Make the Physical World Better,是我们认为AIoT的从业者需要去努力的方向。

可能大家都了解AIoT是旷视相对长期的业务战略方向和商业战略方向。那么我们的旷视研究院、我们的核心技术能力到底如何来支撑我们的AIoT呢?今天我们也通过AI和IoT给了三个比较简单的要素:

第一个要素是基础科研。算法其实演进了很多年,在过去的十年里,每隔几年都会出现非常好的算法模型创新,推动我们的算法在更多的场景得到应用。所以,我们今天也希望通过MegTech来向大家回答:什么是我们眼中视觉AI基础创新的趋势?这是今天我们希望分享的第一个topic。

第二个点是要回答:AI除了基础模型的创新,如何真正产生更多的优质算法,把这些算法变成产品,变成非常好的商业价值?这就是回答我们到底用什么样的一种方式才能够真正生产出海量的算法,并且非常务实的提供给我们所需要的客户。所以,基础科研加上AI的算法量产,这是我们的两个AI的核心技术能力。

AI和IoT结合,是指当我们有非常好算法的时候,我们如何用这样的算法匹配最好的传感器。当我们有最好的大脑的时候,如何去匹配最明亮的眼睛,来看到最好的世界?什么是算法定义的新型硬件,尤其什么是算法定义的新型传感器,这是我们今天想要分享的第三个Topic。

所以,今天我们希望能围绕这样一个AI+IoT技术的核心系统和架构,来展现旷视的核心技术竞争力,而这三个topic也是我们的三位同事会分别为大家解读的。

最终我还是想回到旷视整体的AIoT科研战略。这样一张图虽然简单,但我想这是旷视未来十年、二十年会不断坚持的科研方向。图的内容虽然不多,但这是我们对于AIoT的体系化理解。

我也希望最后做一个“2+1”的总结。

首先,我觉得AIoT这里面的两个词,对我们来说肯定还不是并列关系,AI一定是旷视一直坚持的核心能力,而IoT是核心载体。在AI里,我们认为,从基础的科研创新到把它推向规模化的市场,要用算法量产,用系统化的方式来解决AI算法的全流程的生产问题。而在IoT里面,我们要不断地去定义更能够匹配我们核心的AI大脑的传感器以及机器人。

所以,可能在AI里面我们提了两个核心要素(“基础算法科研”和“规模算法量产”),在IoT里面我们提了一个核心要素(以“计算摄影学”为核心的“算法定义硬件”),这样一个“2+1”的AIoT核心技术科研体系也是支撑旷视未来不断走向新的AIoT商业成功的最重要的基石。

其实我们会发现,所有的科研实力,甚至所有公司的核心竞争力最终会回到人的本身。所以,最后我还想再分享旷视关于科研的人才观。

其实,“技术信仰、价值务实”不光是旷视的科研人才观,还可以总结为旷视的整体人才观。因为技术创新需要大量的试错,需要长期坐冷板凳,所以他一定需要有信仰,才能长期坚持去做,最终才能坚持做成一件事情。所以,“技术信仰”可能是旷视每位同学真正刻在最心底里的一个核心标签。而“价值务实”又非常重要,我们内部一直讲要做真正可以Work的科研,Work这个词是又土又洋,本质上的意思是说,我们真正要做一个科研,其实是希望它能够做成一个很好的产品,能够发挥价值。我觉得真正影响力才是每一位技术同学真正追求的东西。

还是那句话,我们每个人都期望用技术改变世界,而这可能要分为两部分,第一部分是我们要真的做出好的技术,第二部分是要真的让这些好的技术为我们的客户创造价值。所以,“技术信仰、价值务实”我想是旷视科研人才和旷视每位同学坚定相信的,这是我们的人才观和价值观。

这句话是旷视研究院的创立者孙剑所讲的一句话,也是一直激励我们前进的一句话,旷视是要聚集最优秀的人才,一起做最好的科研,最终我们需要通过产品让科技成果来创造价值,不断探索新的领域。我想每一位旷视同学会以此作为我们的座右铭。旷视要不断地聚集最优秀的同学,做最好的科研,让这些科研变成最好的产品,为这个世界创造最多的美好。

谢谢大家,这就是这次旷视MegTech 2022,感谢大家!

  • 发表于:
  • 原文链接https://www.tmtpost.com/6183738.html?rss=qcloud
  • 如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

扫码

添加站长 进交流群

领取专属 10元无门槛券

私享最新 技术干货

扫码加入开发者社群
领券