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深耕AI传感器,旷视“算法定义硬件”赋能AIoT落地

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7月15日,2022旷视技术开放日(MegTech 2022)在北京举行。旷视联合创始人、CEO印奇在主题演讲中表示,自旷视成立以来,AIoT一直是旷视核心的战略关键词,“AIoT=AI+IoT+空间“,AI是不断演进的算法能力,IoT是软硬结合的设备载体,空间是应用场景的闭环。

 旷视联合创始人、CEO印奇

为支撑这一长期发展战略,旷视构建了“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)。大会现场,旷视研究院计算摄影负责人范浩强针对“算法定义硬件”的核心单元AI传感器进行了分享。

“算法定义硬件”解题AIoT市场

市场数据显示,AIoT行业中AI渗透率仅为4%,还有约96%的场景没有被AI渗透(2021年数据),这是源于AIoT行业具有大量的碎片化场景,而这些海量的碎片化场景存在数据采集难、算法复用度低的问题,导致企业很难针对每一个场景进行硬件和算法的定制适配。

同时,算法本身也对于硬件应该提供怎样的信息和输入提出了要求,甚至从根本上改造了硬件的形态与样式。

在此情况下,“算法定义硬件”通过海量算法+一定数量的通用型/标准硬件,成为AIoT市场的解决之道。

AI传感器是“算法定义硬件”的核心单元

旷视研究员范浩强以AI传感器为例,分享了旷视在“算法定义硬件”方面的最新思考与进展。他认为,随着AI、视觉算法等领域的发展,传感器将不再单独、直接地提供应用价值,传感器和应用之间需要算法来作为承上启下的桥梁。从技术角度讲,这两者最显著的结合点就是计算摄影。

范浩强以手机拍照在日光、灯光、星光等不同环境下成像能力的提升为例,介绍了在AI算法和传感器的协同工作下,手机拍照画质如何发生了翻天覆地的变化。其中旷视也已经深度参与手机影像的能力提升中,目前旷视的4K级别的硬件方案已经实现了量产,并积极推动8K“AI画质”硬件方案的研发与产品化。

“算法定义硬件”的核心是全链路整合能力

范浩强指出,算法定义传感器硬件需要强大的“应用-算法-传感器”全链路整合能力。这具体来说,在传感器上需要有光学、模组、电子学的设计能力;在算法上,需要搞定深度学习,对传感器的物理建模、模型优化具有专业能力;更重要的是在应用层上,需要懂需求、能够完成产品定义和功能交付。

这其中,旷视是业界少数能将传感器的光学、模组、电子学的设计能力,传感器的物理建模和算法能力,以及传感器的应用能力融为一体的公司,该能力已在非成像的屏下光学指纹领域获得验证。目前旷视已经助力一家业内合作伙伴实现了千万颗级的指纹传感器出货。该产品具备业界最小的尺寸、最快的识别速度以及支付级的安全认证。

在过去二三十年,互联网、5G、AR、VR等技术的不断演进,给虚拟世界带来了翻天覆地的变化。但与此同时,技术对于物理世界的改造并没有发生根本性的变化。旷视将继续坚定AIoT赛道,聚集最优秀人才,推动科研创新和算法量产,不断定义能够匹配AI大脑的IoT硬件,让物理世界变得更美好。

posted @ 22-07-17 03:05  作者:admin  阅读量:

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