成长与蜕变：旷视的自我价值印证之路

成长与蜕变：旷视的自我价值印证之路

• 来源:网络
• 更新日期:2020-08-10

摘要：九岁的旷视已经在企业文化、架构、技术以及业务上沉淀出了许多颇具价值的点，这足以让旷视淡然面对AI产业落地深水区。

九岁的旷视已经在企业文化、架构、技术以及业务上沉淀出了许多颇具价值的点，这足以让旷视淡然面对AI产业落地深水区。

8月21日报道（文/苏舒）

“启动—高峰—低谷—爬坡—饱和”，在著名的Gartner技术成熟度曲线中，这被认为是一项新技术必经的五个发展阶段。

人工智能作为第四次技术革命的核心，已经走过了几年的高光时刻，无论是资本，还是市场、创业者都曾经在高峰期一拥而入。而后人工智能热潮褪却，行业深水区悄然而至。

“早期只要是带有AI字眼的公司，给个高估值就投了。而现阶段，没人会怀疑AI的价值，但大家却开始思考AI公司的价值。”启明创投创始主管合伙人邝子平作为嘉宾近日出席旷视年中媒体交流会时谈到。AI公司的价值如何体现，又如何能够在不同场景实现产品落地并且产生价值，成立九年的旷视科技或许能够给出答案。

旷视作为AI行业的领跑者，成立于2011年并迅速发展壮大，却在2019年历经了IPO推迟、被美国列入“实体清单”等一系列来自外界的压力，旷视正历经着企业发展中的关键时刻 。对此，旷视联合创始人兼CEO印奇印奇在媒体交流会上回应称：“我们对旷视充满信心，下半年我们会推出多款新的产品和技术，我们希望今年年底之后，外界可以把旷视称作是‘最硬的AI公司。”

作为旷视一路成长的见证者，在邝子平看来，九岁的旷视已经沉淀出了许多颇具价值的企业文化、架构、技术储备以及业务的方向，足以让旷视淡然面对AI产业落地深水区。

不少企业的创始人组合，都是商业天才再搭一位技术大拿。旷视却是一家命格清奇的公司，创始人都是技术出身。如何寻求到最适配的位置并创造最大价值至关重要。

在旷视联合创始人兼CTO唐文斌看来，印奇更擅长Deep learn深度思考，而自己则更擅长quick learn快速掌握。也正是因为两个人不同的特点，印奇主攻全局性和战略思考，而唐文斌则更侧重技术和产品。“我来解决what的问题，文斌来解决how的问题。”印奇说道。

分工明确是公司走向成功的重要一步，随着旷视的不断发展壮大，如何搭建最适合公司发展的组织阵型也是印奇不断在思考的部分。旷视在过去9年的发展时间里，搭建成了4：4：2的人才结构：40%是有AI背景的，40%是来自各个行业的，剩下20%相当于职能支持部门。“这些人背景很不一样，有些文化也很不一样，我们真正需要客户价值来牵引，让这些人从相融、包容到最后的融合。”印奇说道。

在产业落地中，印奇也总结出了一套行之有效的“4 in 1”组织阵型。“4”是指每进入一个AI+行业，都需要配备CEO（产品经理）、CTO（产品开发）、CAIO（AI可行性）、CMO（行业洞察）四种角色，而“1”是指四位一体。人才的合理配比，组织文化的紧密融合，是形成组织战斗力的关键。每进入一个细分领域，旷视就迅速搭建起“4 in 1”的组织架构。

“一个新时代的企业往往自己构建了一个新的组织能力，才有信心说我进入任何行业都有机会，比行业内任何AI公司做得好，就是因为它已经构成了这样的组织能力。”印奇谈到。

“技术信仰最终是服务于价值的，技术突破决定AI的边界有多宽，技术做的多深，我们这个行业才能走多远，到底能创造多大的价值决定AI能量有多大。”唐文斌说到。

在唐文斌看来，在现阶段，技术处于而且将长期处于初级阶段。因此，旷视在技术上的探索也从未停止。旷视的技术地图，是以深度学习为根基，以计算机视觉、计算摄影学、视觉反馈控制为主要方向的综合技术创新。

在计算机视觉层面，很多问题还没有被解决。唐文斌认为，物体关联度、感知维度和感知精度方面仍有很大的提升空间。而这其中的关键就在于视觉算法的规模化程度。“我们必须要通过一些方式形成算法规模化。我们通过祖母模型、AutoML这样的技术，通过Brain++生产力平台，当然最重要的，就是通过强大的人才储备。”唐文斌如是讲到。

“在现有算法的基础上，我们还需要更多的算法和多维度的数据。”唐文斌提到，算法用于拓展更多的场景，而数据则用于提高算法的准确率。

通过计算摄影学技术，可获得视频和图像输入，进而获得信息，但信息的精准与否也取决于技术的使用与升级。例如，手机前置传感系统正在历经「超级演进」。屏下摄像等技术探索迫切的需要AI支持，传统的光学感知系统彼此独立，而AI可以将它们连接起来，重新构建「光感知」系统。

在视觉反馈控制层面，旷视正在让「眼、脑、手、腿」等全体设备可以实现配合与协同优化。通过场景的同构仿真，进而实现决策优化和效率提升，这也是旷视河图的作用之所在。

唐文斌将旷视的这一技术地图定义为“CV+”。“我们是一家价值导向型的公司，因为技术毕竟还是手段，最重要的还是服务于场景，服务于价值。”唐文斌说到，这是旷视「看见并释放世界的价值」的过程，这一过程最终会支持旷视目前的三大物联网业务板块。

作为一家AI公司，能够真正做到从发现场景到产品落地，并实现量产的商业闭环尤为重要，这也逐渐成为AI公司是否具备价值的衡量标准。

而旷视从成立之初，每做出一项产品都会从根源上思考其价值所在。旷视成名于人脸识别技术，但目前来看，人脸识别技术只是旷视现有业务上一个细分的点。九年的沉淀，旷视越来越注重价值务实，在此基础上形成了软硬一体化的“1+3战略。”其中，“1”是指Brain++AI生产力平台，“3”是指个人物联网、城市物联网、和供应链物联网三大赛道。

Brain++是旷视开发了六七年时间才做出来的产品。印奇说，Brain++是旷视的核心竞争力之一，它能够把需求落地的时间缩短约80%，同时降低约55%的算法生产成本，现在，旷视内部近1400名研发人员都在使用Brain++。今年3月，旷视还对外开放了Brain++的最核心组件——深度学习框架“天元”。

天元（MegEngine）的开源以及Brain++的开放，能很大程度降低企业连接AI的门槛，极大简化算法的研发流程，这对于掌握生态系统中的关键资源，却缺乏高效系统的AI研发能力的传统企业来说，是非常友好的。

至于三大物联网领域，旷视进入最早的是个人物联网（2012年），从面部识别做到计算摄影，再到软硬一体，目前，全球有10亿部手机在使用旷视的产品；其次是城市物联网（2015年），旷视主要面向公共安全、交通、城市管理等场景。最后是供应链物联网（2017年）。这是旷视最年轻的业务场景。针对这一场景，旷视此前发布了一个名为“河图”的产品，据介绍，截至目前，基于河图的商业项目已经近百项，而旷视在该场景的布局也从局部的机器智能做到了整仓的智能优化。

此外，在印奇看来，相较于互联网行业经常说的“从0到1”，AI产业的落地也可以分为三个阶段，即“0-0.1”、“0.1-1”和“1-N”。其中，“0-0.1”阶段相当于技术可行性和产品价值验证阶段，这是最本质的创新阶段；“0.1-1”则是最小可行产品(Minimum Viable Product,简称MVP)打磨阶段；“1-N”则是规模化应用阶段。

印奇坦言，与互联网行业的从0到1相比，AI行业的从0到1之路要更长，也更难。而真正落实到“1+3”战略中，印奇则认为旷视的三个细分场景分别处于不同的阶段，并不能一概而论。

不同细分场景对产品的要求也不同，也会面对不同的技术壁垒，对于AI公司来说，在一套算法落地并交付的全过程中，有两个环节，分别是训练环节和部署环节。而最核心、最困难的地方是在算法的部署环节，且这个环节占据了全过程的80%。这是一个从量变到质变的积累过程，而对一家技术起家的科技公司来说，旷视一直十分注重打好80%的部署环节。

因此，印奇也强调，旷视将会长期践行“1+3”战略，未来三年都不会超出这个版图，旷视的业务也会在这三个最大的行业里展开并深入，去做真正的技术创新和健康的规模化发展。

“1+3战略”中不同场景的软硬一体化也是旷视所强调的发展核心。“我们的物联网它会很开放，会连接很多的硬件，未来物联网硬件是百亿量级别。”印奇谈到。

在此基础上，印奇透露，除了今年9月份将推出Brain++商业版外，旷视今年内部设定的KPI是在每个场景中都推出一款旗舰型的硬件产品。比如在个人物联网行业，未来大家不仅会在手机中看到旷视交付的算法，还可能使用到旷视的传感器；在供应链体系下，旷视的核心产品是机器人，而且旷视要做的不只是一个产品，而是产品家族；在城市化场景下，旷视也会推出承载视频结构化的硬件体系出来。

旷视成立九年的时间里，有过五轮融资。旷视成立到现在，创始团队在沉淀，公司业务、规模也在不断扩大，但在邝子平眼中，旷视成立的初心却一直未变，正因如此，邝子平也一直十分看好旷视的发展。

在谈及企业文化上，印奇提出“技术信仰，价值务实”。脚踏实地的技术信仰，就是价值务实；长期主义的价值务实就是技术信仰。而谈及做到长期主义的技术信仰和价值务实时，印奇则强调，不仅要看企业现在的价值，还要看终局的价值。

对于旷视来说，去年赴港IPO是旷视坚持长期主义的技术信仰和价值务实的一次阶段性冲刺，同时旷视成为AI行业新创企业中首家寻求上市的公司，对于行业来说意义重大。

但IPO申请之后，直到现在没能等来上市的消息。对此，印奇在这次年中媒体见面会上首次正面回应了关于公司上市的问题。“我们现在的现金流十分充足，上市对于我们来说只是手段，而并非目的。”印奇强调，他希望未来旷视上市后会有一个稳健的增长态势，因此，针对上市的事情，会在一个合适的时间稳步推进。

“上市是一个自然而然的过程，也是一个慢慢积累的过程。”就像此前提到的一个能够成功落地的算法需要80%的部署一样，旷视现在更多的是在做一个量的积累，无论是从技术层面、业务方向还是人员结构，都是一个长期积累沉淀的过程，而蜕变或许正是量积累到一定程度则自然而然发生质变。

对于旷视来说，破茧成蝶是必然结果，而如何渡过破茧前关键的产业落地“深水区”，值得关注和期待。