好技术的标准众多，人人都可以定义；而产品要被使用，市场是唯一的检验标准
旷视联合创始人、CEO印奇
ChatGPT的出圈、两会委员的热议，让AI进入更多普通人的视野。得益于技术突破与成本降低，AI走出实验室，走向丰富的落地场景。从智慧社区、数字校园到无人矿山，我们的生活已经被AI改造。更多的产业等待被AI赋能。第三方研究机构IDC去年3月发布的报告预测，全球AI市场规模将在2025年达到2218.7亿美元，其中，中国市场规模有望超过184.3亿美元。技术有了，需求也有了，如何有效连接供求两侧，成为AI商业化的难题。一位长期关注AI领域的投资人说，目前至少有一半的AI公司还没有找到市场，80%以上的AI公司还处于亏损状态，因为AI供给侧成本高，需求侧收益低，现实中很多客户并不知道怎么用AI。对此，旷视给出的答案是：面向B端提供足够简单易用的好产品。在3月10日举办的企业业务合作伙伴大会上，旷视联合创始人、CEO印奇介绍，未来，旷视将专注于两类产品：AI基础设施类，旨在将AI变得“平民化”，让更多人具备算法开发能力；智能机器、AIoT（人工智能+物联网）类，继续旷视去年提出的“算法定义硬件”之路。过去一年，旷视已与全国各地的行业伙伴共创80多个场景方案，包括江西的机场行李回框方案，四川的学校“明厨亮灶”方案，浙江的智慧工地、安全生产方案等等。未来两到三年，旷视的关键词，是降低AIoT产品使用门槛，以及场景创新。前者归结于“简单”，后者则需要各行各业的合作伙伴参与共创。
AI技术不断发展，成本也在下降。旷视联合创始人、企业业务事业部产研负责人、AI 产品官杨沐分析发现，去年，单路智能化的成本已经与新建一套视频系统的单路成本持平。“以后做AI，不再是奢侈的事情。”与此同时，疫情让传统行业看到了AI的可能性和必要性。杨沐说，即便在疫情最严重的时期，旷视AI产品的销售量和收集到的需求，都在明显增长。西安利雅得电气股份有限公司是旷视在矿山行业的合作伙伴。其研发部长周雨松说，疫情期间，因无法前往现场调试，矿山行业大量项目停滞，回款周期因此变长。这段经历，强化了行业进行数字化改造、建设无人矿山的需求。AI成本高昂，仍是一个痛点。旷视合作伙伴、成都合盛智联科技有限公司创始人兼CEO杨勇在大会演讲中坦言，曾有AI竞品公司提出旷视产品价格高昂，若杨勇转而与他们合作，能降本20%。杨勇没有动摇。早年间，他曾参与某智慧社区项目，发现其它公司的人脸识别设备不良率超过30%。于是，公司临时推翻之前的选择，把人脸识别产品全部转向旷视。这些经历，让他相信旷视的技术实力，相信这份合作能让他的公司处于龙头地位，“希望跟旷视一起走下去，不是为了节省200万，甚至300万、400万、500万，是为了让公司在资本市场更值钱，而不是单纯项目上的值钱。”旷视也在尝试降低成本。旷视企业业务事业部负责人赵康提到，降低AI使用门槛是旷视的发展方向之一。具体的尝试，包括推出自研算法量产平台AIS，自动生产算法。此前，从算法数据处理、训练、设备适配，再到客户反馈、前往客户现场升级，整套流程长达3-6个月。如今借助算法量产，旷视可以通过云端下发算法，实现升级，大大缩短迭代周期。据了解，去年，旷视内部生成的算法产品，超过一半由AIS完成。
过去几年，旷视正在实现好技术到好产品的跨越。两者的评判标准不同。杨沐认为，好技术的标准众多，可由每个人自己定义；而产品要交给别人使用，市场是唯一的检验标准。To C的好产品，需要有创造力，比如带来审美层面的感官刺激；而To B的好产品，要让别人用得起来，并达到预期效果。因此，“在To B这个方向上，‘简单’一定是最有效、最终极的事情。”旷视联合创始人、企业业务事业部产研负责人、AI 产品官杨沐
旷视的“简单”分成三个层面：选品环节“易决策”、履约环节“轻交付”、使用环节“好口碑”。 易决策，即找到更好的办法更快地、更简单地进行决策，这要求产品设计有更好的集成度、更强的方案性。轻交付，即通过更好的产品定义、更简单的配置方法，实现一键部署，免去复杂的交付培训，并在同行业场景里推出通用产品。杨沐介绍，交付体验是旷视今年重视的优化点。实现“简单”，需要好的AI产品经理。“产品经理”概念诞生于互联网行业，互联网产品经理的特征是，自己即为用户；发现用户的痛点，即发现自己的痛点。如今，互联网技术已经步入成熟期，技术上几乎没有门槛，产品经理要做的只是想法的创新。AI行业不一样。它仍处于技术发展期，刚开始落地，必然面向To B，和早期的互联网技术类似。此时，产品经理本人不是用户，是在为别人设计，这要求AI产品经理既懂AI技术，又懂行业。为此，旷视企业业务事业部分设几个BU，每个BU关注一个行业。产品团队内，有技术背景的人，也有传统行业出身的人。工程师需要去行业实际应用场景调研、考察。这是技术落地的要求，因为现实应用的复杂程度超乎想象。旷视企业业务事业部市场负责人乔梁举例，即便是一个小小的加油站，对于算法的需求量也非常巨大，包括对于环境着火烟雾的感知、对于人员规范穿着的感知等等。“应用没有中间状态，要么能用，要么不能用。”周雨松说。他们与旷视的一个合作项目，旨在实现智能化的洗煤，做到现场固定岗位无人化、移动岗位少人化，并利用AI对现场设备、人员安全问题进行检测。煤矿产业工艺复杂、环境恶劣，地上有水渍，煤灰散布，还有噪声，但旷视的工程师依旧来到现场考察，做产品规划方案。从那以后，他对这些“高端技术人才”有了改观，每次见到，都很亲切，“有在同一个战壕战斗的感觉。”
最近，印奇与一位煤炭行业的朋友见面，对方问，AI公司是不是在做高大上的东西？印奇的回答是，AI公司特别接地气。这也是旷视商业化的前进方向。在赵康看来，“AI赋能百业”的说法不完全准确，应该加上一句“百业反哺AI”。AI作为工具，必须跟百业的实际结合，“如果没有百业的捶打，AI永远是空中楼阁、美好的传说”。赵康认为，AI公司要放平心态，认清自己的局限：“我们永远不会比合作伙伴更懂行业。”在实践中，旷视根据合作伙伴的需求，提供特定空间、场景的解决方案，并在更迭中提取共性，形成行业通用的方案与产品，促进 AIoT 规模化落地。比如在教育行业，旷视对校园场景的赋能，起初局限于出入口通行、宿舍管理用的人脸识别系统。2021年底，一位合作伙伴的需求让旷视看到AI体育的可能性——很多学校体育训练方式传统，计算学生跑步成绩靠掐表，体育动作训练靠目测，操作麻烦，也不准确。于是去年，旷视推出软硬件一体的“AI体育助教-旷视运动猿训练站”，用视觉方式辅助体育训练和成绩检测。拥有多个行业版本的智能分析盒“旷视魔方”的完善路径也类似。矿山版盒子，就是旷视与利雅得公司共创而成，能推广到所有矿山场景。乔梁介绍，一开始，魔方只能应用至4个行业，后来不同行业的人主动提出需求，旷视才依此打造出更多版本。“产品需求一定是从客户那里挖掘的。面对明确的需求，我们用创新的手段去解决问题，这就是AI产品的价值。”在旷视看来，未来十年，人工智能有两大发展方向：AI In Digital（数字世界）和AI In Physical（物理世界）。ChatGPT是前一领域的好产品；而旷视选择在后者发力。旷视企业业务事业部负责人赵康说，“希望通过这些落地的场景方案，让每一个场景下的人、事、物都能够更好地运转。”