AI和IoT的新时代：告别独自美好，迎接双向奔赴

AI+IoT=AIoT是一个简单的等式，它为这两个行业设定了未来的方向。AIoT领域有很多知名公司，比如小米和华为，它们以智能设备闻名。但在2022年这一半节点中，这两类企业的形象变得更加立体，这与上半年AIoT领域巨头的新声音有关。一是加速采用以海康威西、大华股份、Yuvisi Technology（以下分别称为海康、大华、Yuvisi）为代表的AIoT，另一方则以Megvisi Technology（以下简称Megvisi）为代表的AI新生力量，选择以算法优势逆向进入AIoT市场。人工智能和物联网这两条主线的分离是否已经到了决定性的终点？通过研究这两家“非典型”企业的AIoT布局，本文试图回答以下问题：1. Haikang，Dahua，Yuvi和Megvi的AIoT布局有什么区别？AIoT算法和硬件如何交互？AIoT为AI产业的商业化问题提供了什么样的解决方案？海康、大华、Yuxi、Megvii的AIoT：硬件和软件起源的差异在我们看到不同公司的AIoT布局之前，有一些概念需要澄清。海康、大华、玉溪都是名义上的安防巨头，今天的安防已经不是传统意义上的监控摄像头了。安防系统虽然仍然采用视频监控作为前端设备来获取信息，但后端信息存储和处理，再加上派生的管理控制系统是其完整的。目前，传统安防企业基本上只剩下少数中小企业，大企业普遍形成智能物联网和智能家居AIoT两大阵营。这主要取决于公司自身的发展路线。

大华于2021年10月召开“大华思云连接一切，数字智能未来”战略升级会议，发布了一系列人工智能开发平台、物联网数字智能平台和AIoT产品。今年3月，大华举办了“云连万物数智慧未来”高峰论坛。2022年4月，安防第一巨头海康召开年度业绩报告会，重新定位，宣布业务领域名称为“智能IoT AIoT”。根据该公司的公告，该公司是钱方科技旗下的控股子公司，是公司AIoT业务的核心。2022年6月，宇视将举办以“无限新视野”为主题的AIoT合作峰会。到目前为止，传统意义上的三大安全硬件领导者都在AIoT电路中找到了自己的位置。从他们透露的信息来看，硬件入口的作用仍然很重要，AIoT的中间和后台应该为硬件建设系统提供服务。因此，安防巨头的根源可以称为硬件决策软件，而AIoT思维下的软件是由一系列算法组成的，即“硬件定义算法”。道路和道路是不同的。2022年4月，该公司在企业业务合作伙伴会议上宣布了“算法定义硬件”。具体来说，这意味着开发标准化的相机和机器人等硬件，并为每个场景补充不同的算法。显然，这是一种软件优先的策略，其优点是低成本和提高应用程序的可扩展性。如果人工智能公司想在这一领域划分领域，他们必须选择不同的模型。三大巨头的深层算法端，是AI企业优势的高地。海康，大华，Yuxi和Megvi决定在AIoT上玩，并确认了赛道的潜力。通过硬件和软件的结合，每家公司都发出了“未来十年是AIoT的亮点期”的信号。目前的模式将如何变化是不可预测的，但核心问题仍然存在争议。算法到底定义了硬件，还是定义了硬件？这取决于他们给对方带来了什么。算法的极限应用解决了硬件规模的限制，物联网最重要的是运行中收集的数据，AI最重要的是落地的形式，形成了一群双向力量，一个是“从现实到虚拟”，另一个是“从虚拟到现实”。Megvii首席执行官Inch表示：“我认为人工智能行业存在问题。人工智能很难作为一个独立的工业系统或商业闭环而存在。人工智能本质上是一种高效的工具，它可以无形地渗透到不同的行业，并成为提高工业效率的催化剂。在此基础上，硬件定义算法和算法定义硬件的差异很明显。如果你把硬件比作身体，把算法比作大脑，前者会从身体的反馈中产生思想，然后决定下一步的行动。后者是关于建立一个普遍的思维框架来指导行动。身体和大脑必须共同努力，但总有一部分起著主导作用。边缘端的产品Lubic Box在整体芯片等性能上领先，但真正的区别在于盒子中安装的算法。在该产品中，社区和现场等许多领域的算法都是集中的，客户需要的任何东西都将由Megvii提供。硬件有天花板，算法却没有，目前AI的两种发展模式也是相关的。一个是SenseTime的哈希基础设施+大型设备，可支持1000行，另一个是Megvii，直接访问顶级设计。到2020年，全球物联网连接的数量将首次超过非物联网连接。物联网有可能主宰所有设备，设备对应的是大规模AIoT场景，设备不能无限增长，但算法可以无限应用，因此它使用设备的“手”来影响和转化物理世界。因此，为了解决AIoT时代的特定需求，我们需要更多的可扩展性和可扩展性的算法。

然而，三巨头的构建并不专注于核心算法，而是从AIoT等软件架构开始。Megvii的算法定义了硬件，几乎等同于挑战整个硬件路径。Megvii认为，基础设施的云、核心技术的互联网、应用数据和智能，是AIoT发展起来的几大趋势。Megvii具有MegEngine（天元）自研究算法的优势，可以最大限度地提高计算能力芯片的性能，从而降低成本。从这两条不同的道路上，算法定义硬件的真相也变得清晰起来：硬件平台，灵活自适应算法;系统灵活性和易用性的提升;大规模服务，全过程集成+大规模应用降低成本和效率。当然，海康、大华、宇溪的AIoT之路还没有走到最深的地方，而Megvi面对更加碎片化、多样化的场景需求，未必能完成完整的构思。算法和硬件之间的长期合作才刚刚开始，结果可能会超出预期。中信证券6月23日发布研究报告，AI产业价值链趋于稳定，正逐步向芯片和计算设备两端靠拢，应用场景。这无疑源于人工智能商业化的两难境地。人工智能公司往往具有较高的技术水平，但实际进入这个行业却很难。虽然物联网转型在传统行业中炙手可热，但大多数仍停留在设备联网上。对于获得数据后该做什么，公司可能会感到困惑。AIoT在某种程度上结束了这一局面。在极少数情况下，双方都以新的格式找到了解决问题的办法。或者，他们正在使用AI+物联网模型来解决问题，最终创造新的商业模式。自2015年以来，Megvii一直主张AIoT是AI产业化的道路，本质上是AI技术的价值转折点。2011年左右，人工智能是技术研究的一个突破。2015年左右的人工智能将算法的边界扩展到了实际领域。2020年以后的人工智能是基础设施的大规模发展，降低使用障碍，是一个点对点服务行业。这个过程既是人工智能技术发展的过程，也是人工智能逐渐认识现实的过程。这种理解是对应用程序的理解，从AI可以看到的到AI可以做的事情。这一过程中最大的问题是，人工智能公司无法覆盖所有内容。Megvii的方法是吸引更多的生态合作伙伴，但竞争才刚刚开始，目前还不清楚其他竞争对手是否会感到震惊。安全仍然是AIoT的核心轨道，强调应用场景开发能力和渗透率不足。对于海康、大华和Yuxi来说，这是因为他们才刚刚开始对AIoT的全轮投资。在Megvii，我们看到现有算法在定义硬件方面的能力有所提高。虽然早期的人工智能专注于认知智能，但目前的AIoT除了增强认知能力外，还增强了决策能力。这不是一个短期的过程，特别是在面对分散的需求时。Megvii定义硬件的想法可以加快这一过程，但并不意味着它需要突破行业界限。从认知智能到决策智能，从功能定义到需求定义，AI和物联网接口将消除火花并照亮现实世界。但是，无论这种融合发生多少次，对人工智能公司来说都是一笔好生意。（来源：Fresh Finance）