中新經緯7月15日電 7月15日，2022曠視技術開放日（MegTech 2022）在北京舉行。
曠視聯合創始人、CEO印奇在主題演講中表示，自曠視成立以來，AIoT一直是曠視核心的戰略關鍵詞。其中，“AIoT=AI+IoT+空間”，AI是不斷演進的演算法能力，IoT是軟硬結合的裝置載體，空間是應用場景的閉環。
曠視聯合創始人、CEO印奇介紹曠視的AIoT科研戰略
為支撐這一長期發展戰略，曠視構建了“2+1”的AIoT核心技術科研體系，即以“基礎演算法科研”和“規模演算法量產”為兩大核心的AI技術體系，和以“計算攝影學”為核心的“演算法定義硬體”IoT技術體系（包括AI感測器和AI機器人）。
大會現場，曠視研究院計算攝影負責人範浩強也針對“演算法定義硬體”的核心單元AI感測器進行了分享。
“演算法定義硬體”解題AIoT市場
2021年市場資料顯示，AIoT行業中AI滲透率僅為4%，還有約96%的場景沒有被AI滲透。這是源於AIoT行業具有大量的碎片化場景，而這些海量的碎片化場景存在資料採集難、演算法複用度低的問題，導致企業很難針對每一個場景進行硬體和演算法的定製適配。
同時，演算法本身也對於硬體應該提供怎樣的資訊和輸入提出了要求，甚至從根本上改造了硬體的形態與樣式。
在此情況下，“演算法定義硬體”透過海量演算法+一定數量的通用型/標準硬體，成為AIoT市場的解決之道。
AI感測器是“演算法定義硬體”的核心單元
曠視研究員範浩強以AI感測器為例，分享了曠視在“演算法定義硬體”方面的最新思考與進展。他認為，隨著AI、視覺演算法等領域的發展，感測器將不再單獨的、直接地提供應用價值，感測器和應用之間需要演算法來作為承上啟下的橋樑。從技術角度講，這兩者最顯著的結合點就是計算攝影。
曠視研究院計算攝影負責人範浩強在曠視技術開放日上的分享
範浩強以手機拍照在日光、燈光、星光等不同環境下成像能力的提升為例，介紹了在AI演算法和感測器的協同工作下，手機拍照畫質如何發生了翻天覆地的變化。其中曠視也已經深度參與手機影像的能力提升中，目前曠視的4K級別的硬體方案已經實現了量產，並積極推動8K“AI畫質”硬體方案的研發與產品化。
“演算法定義硬體”的核心是全鏈路整合能力
範浩強指出，演算法定義感測器硬體需要強大的“應用-演算法-感測器”全鏈路整合能力。
具體來說，在感測器上需要有光學、模組、電子學的設計能力；在演算法上，需要搞定深度學習，對感測器的物理建模、模型最佳化具有專業能力；更重要的是在應用層上，需要懂需求、能夠完成產品定義和功能交付。
這其中，曠視是業界極少數能將感測器的光學、模組、電子學的設計能力，感測器的物理建模和演算法能力，以及感測器的應用能力融為一體的公司，該能力已在非成像的屏下光學指紋領域獲得驗證。目前曠視助力一家業內頂尖的合作伙伴，實現了千萬顆級的指紋感測器出貨。該產品具備業界最小的尺寸、最快的識別速度以及支付級的安全認證。
過去二三十年來，網際網路、5G、AR、VR等技術的不斷演進，給虛擬世界帶來了翻天覆地的變化。與此同時，技術對於物理世界的改造卻並沒有發生根本性的變化。曠視表示，將繼續堅定AIoT賽道，聚集最優秀人才，推動科研創新和演算法量產，不斷定義能夠匹配AI大腦的IoT硬體，讓物理世界變得更美好。（中新經緯APP）