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。其中，“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印奇介绍旷视的AIoT科研战略
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，传感器将不再单独的、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。
旷视研究院计算摄影负责人范浩强在旷视技术开放日上的分享
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，旷视是业界极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。目前旷视助力一家业内顶尖的合作伙伴，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。
延伸阅读：
《新兴图像传感器技术、应用及市场-2021版》
《汽车激光雷达（LiDAR）专利全景分析-2022版》
《飞行时间（ToF）传感器技术及应用-2020版》
