商汤《星际争霸2》AI智能代理公开亮相，大型AI设备达到专业级决策水平
06-17
AIoT时代不仅仅是AI+IoT，更重要的是赋能。
美国在线创始人和史蒂夫·凯斯提出了“互联网的三波浪潮”。
第一波基于个人计算机的浪潮是互联网的建立；以智能手机为代表的第二次浪潮是应用生态和移动互联网的革命；未来社会终将进入数万人的时代。
互联网时代——万物互联。
1月16日下午，旷视科技在北京召开年度发布会，发布了智能机器人网络协同大脑河图，以及货架搬运机器人、箱体搬运机器人、托盘搬运机器人等多个不同系列的机器人。
智能套餐。
分拣机器人。
旷视科技创始人和CEO印奇也在致辞中公布了旷视科技的新标识。
中国工程院院士邬贺铨在开幕致辞中表示，“这是旷视科技战略转型的重要标志。
过去，旷视以人脸识别起家，面向智慧城市和消费领域。
”现在它已经准备好面向行业和面向对象了。
”与新技术结合，旷视科技的核心技术——机器视觉并没有改变。
如果应用于实际行业，市场会更大。
“邬贺铨以人工智能重构新产业为例，预测中国GDP增速约为6.3%，但如果用上人工智能，我们的GDP预计将增长到7.9%，相当于增长了谈及国内人工智能投资现状7.1万亿美元，邬贺铨认为，虽然投资绝对值高于美国人工智能，但国内人工智能投资23.4%在商业零售，18.3%在商业零售。
与面向消费者的人工智能应用相比，制造业的可靠性本身更具挑战性，因此也很难测试其结果。
这也使得人工智能的应用主要面向未来的市场，邬贺铨很高兴旷视科技把制造领域作为自己的主攻方向。
旷视科技创始人和CEO印奇认为，AIoT在过去六个月被广泛提及，但只是阶段性提及。
人工智能将渗透到生活的各个方面。
第三次浪潮要求我们更加耐心，生产力将被重塑。
数据是我们最重要的保障，数据就像我们的血液。
互联网上半场结束后，下半场重磅。
人口红利消失，数据加速流动。
新的数据孤岛出现，生产关系发生变化。
工业企业被迫同时升级物联网和IT。
从研发设计、生产制造、物流仓储，到渠道分销，是一个复杂而漫长的内部链条。
另一个垂直的维度是，当前工业产业面临进一步整合时，会面临从资产、运营到技术的问题，甚至云计算、人工智能、技术的难题。
这种横向和纵向在行业内形成了“沉重的交叉”，成功与失败形成了一条长链条。
链条过长才是行业真正的壁垒。
分工明确，有人牵头；宏观结构基于微观；场景细分，价值闭环，形成“新社区”。
旷视科技定位于利用算法进行识别、控??制和优化，实现人/物/场的数字化，连接控制设备、传感器、机器人。
印奇预测，未来算法将由软件驱动。
银山资本管理合伙人董忠朗表示，随着客户权利的转移，物流行业从过去的制造驱动、渠道驱动转变为现在的消费者驱动。
动力正在从制造圈向消费端转移，最早的动力在制造业。
如今，阿里巴巴、京东、苏宁纷纷获得权益，价值链、生态链开始重构，其中物流业扮演着非常重要的角色。
随着每一次权利的转移，许多子行业也随之出现。
第三方物流、包裹、B to C、最后一公里、众包物流、实时物流、共享物流出现。
物流业最重要的要素是货物、设备、空间和人员。
国内规模非常大。
当前的变化是技术横向切入、新场景不断涌现、核心技术不断被切入。
信息流和资金流将一体化。
科技将深刻改变物流并提供更好的服务。
基础技术将会有很大的提升。
圆桌论坛嘉宾的部分核心观点： AIoT时代的产业升级 微智CEO陈梦槐：在科技的变革中，伪装成零售的物流公司都在看如何成为伪装成零售的科技公司。
因为如果它不能成为这样的公司，比如说亚马逊，它就没有未来。
在转型中，需要的是如何利用新技术，将其落地到实际场景中，然后带来回报。
如果最终不能带来效益，任何技术都没有价值，所以它不可能是纯粹的技术。
当我们帮助企业了解技术时，我们也发现现在需要整合。
单纯提供软件是不可能的，必须把设备和算法结合起来。
我们的客户不再仅仅满足于软件。
他们必须具备人工智能支持。
没有人工智能的支持，就没有任何价值。
菜鸟网络人工智能负责人徐迎辉：从不确定性到确定性的演变需要一个度。
例如，很多物流场景的自动化起源于工业制造领域，而该领域的自动化强调刚性自动化。
任何预测都是不确定的，死板地解决不确定的需求必然会引发大问题。
我们尊重专业的人做专业的事，让他们创造更有价值的东西，让中国整个物流基础设施足够扎实，通过核心技术层推动全社会的技术共享。
普洛斯战略顾问董忠朗：过去物流是一个注重效率的行业，但人工智能不断提高资产的效率。
过去，物流的不断完善和效率提升，靠的是人们的责任心、熟练程度，以及一点一滴对系统的优化。
现在AI出来了，这部分AI其实是和资产一起不断完善的。
启明创投创始合伙人邝子平：有很多共同点。
比如前段时间我们投资了很多工业机器人以及人工智能在工业制造领域的一些应用。
这方面的许多经验和教训是可以共通的。
但不同的是，一些企业在物流行业进一步发展后，将与电商、互联网应用等“轻”行业有着本质的区别。
印奇认为AIoT需要行业逆推的视角。
旷视在里面投入了七年的时间，其中有两个场景让旷视非常兴奋。
首先，城市。
包括阿里巴巴提供的城市大脑，涵盖的内容非常多。
以房地产行业为延伸，如何提高这些资产的效率值得探讨。
第二，沿着供应链，从上到下，从制造、物流到零售。
在这个体系下，有庞大而强大的资产作为后盾，效率提升空间巨大。
如果这两件事做得好，很多伟大的公司就能诞生。
创始人、旷视科技CTO唐文斌近日发布智能机器人网络协同脑河图，致力于机器人与物流、制造作业的快速融合，解决规划全流程的一站式操作系统、模拟、实施和操作。
它包括三个特征：生态连接、协同智能、数字孪生。
“河图就像一个机器人乐队指挥。
”唐文斌说。
河图实施实例：天猫超市+信义科技（电商仓珠穆朗玛机器人协同）、宝洁宝洁+科捷物流（订单送到人手，人机协同应对业务高峰10次）、无印良品（手工和物流）脚联动（无人力仓库）最后，唐文斌表示，这是一个利益共同体。
旷视宣布将投资20亿，携手生态伙伴加速机器人场景落地。
圆桌论坛嘉宾的一些核心观点：技术如何驱动产品产生最大的客户价值？鲸仓科技董事长李林子：在场景细分、价值闭环的情况下，to C是讲体验，to B解决效率、帮助客户运营。
最大的问题是专业的回答不专业。
硬件和软件操作相互协调和共享。
木槿工业机器人与创始人刘欢：机器人主要是把人从枯燥、单调的劳动中解放出来。
国自机器人副总经理王霞：稳定数据采集器、大脑软件技术稍后会介绍。
当成百上千个应用程序同时运行时，整个城市的流量调度算法就显得极其重要。
硬件是第一位的。
硬件布局之后，后续的软件升级将会带来非常震撼的效果。
还需要考虑市场需求和技术可行性。
例如：安防行业的应用。
安防行业的特点是劳动力廉价、重复劳动性强、劳动强度大、附加值相对较低。
软银机器人物流业务与技术工程高级总监 Masayuki Ataka：场景和闭环主要是简单的，企业需要灵活的协同管理以避免浪费。
运营人员需要懂技术，技术人员需要安心懂运营、懂市场。
大家都要向前??一步，了解彼此的需求和痛点，才能实现更好的融合。
成功的关键是速度，更高效、更快地完成业务迭代。
唐文斌总结道：行业需要明确分工、共同领导。
每个人在更明确的分工下都能做到最好。
一家全栈公司既是错误的，也是正确的。
成功是很难的，因为每个环节都可能遇到最强的竞争对手。
只有行业分工明确，才能创造最大的价值。
据雷锋网介绍，旷视科技智能机器人网络协同大脑具有易用、开放、智能的特点。
易用性方面：智能机器人开放平台通过将业务模块化到数字化再到智能化，形成AI数据和产品业务的闭环，并提供图形化建模、流程编排等可视化，可大幅降低实施成本。
随着业务的增长，几乎为0的边际成本可以给客户带来指数级的效益；在开放性方面，如果客户业务平台连接了N个硬件平台，系统之间可能存在多种接入方式，导致系统之间存在大量的对接开发。
使用智能机器人开放平台，可以与WMS、ERP等系统标准全面开放接入和接口。
在智能化方面，智能机器人开放平台通过业务建模、标准化操作来完成业务。
数据化与深度学习算法的智能相结合，使其具有自我优化和进化的能力。
旷视目前已研发生产了一系列机器人，包括货架搬运机器人、料箱搬运机器人、托盘搬运机器人和智能包裹分拣机器人。
智能系列机器人可完成托盘、货架、料箱及商品的运输、分拣和存储；智能无线通信网络可自主无缝切换漫游，保证机器人的实时控制和状态报告；自主故障检测和报告、古慧策略管理功能；智能电源管理，自主充电。
在导航控制方面，智能系列机器人利用机器人视觉与高精度传感器数据融合，实现机器人亚厘米级精准定位导航；支持调度管理、障碍物检测、碰撞检测、紧急制动等多级安全保护。
在智能算法方面，智能系列机器人采用具有自主知识产权的自学习、自适应人工智能算法，降低工程部署难度；他们还使用PID和模糊控制等混合控制算法来实现机器人运动控制的鲁棒性。
在工业设计方面，智能系列机器人采用先进的部件和整体工业设计，外观灵动，重量厚重；他们采用工业级器件、电气模块和机电结构，实现7*24小时连续可靠工作。
在发布会后的集体采访中，旷视科技相关负责人向雷锋网等媒体表示，To B的黄金时代已经到来，旷视科技主攻行业场景和To B场景。
即核心城市和物流场景。
物流和工业行业市场非常大，影响着我们的日常生活。
当连接和授权时，人工智能可以调整我们的网络。
旷视科技注重“科技信仰、务实价值观”。
对于旷视来说，硬件并不是核心。
行业的每个层级都应该由最专业的人来处理，才能把工作做到最好。
谈及“品牌升级”，创始人、旷视科技CTO唐文斌告诉雷锋网，这更像是“进取”。
从旷视科技成立的第一天起，旷视就将自己定位为一家不仅仅做人脸识别和视觉的AI公司。
从Face++的单点计算机视觉到现在，看到的事物是否能够通过果断的行动向物理世界提供反馈和输出。
用眼睛看到信息，最终希望有反馈和机器输出。
那不仅是看见，更是一种延伸、一种进步。
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