當下，企業(yè)進行數字化、智能化和信息化的轉型已是大勢所趨，產業(yè)互聯網的發(fā)展備受關注。作為人工智能企業(yè)代表，曠視以“1+3”戰(zhàn)略為主線，積極探索科技賦能產業(yè)的最佳落地路徑。結合曠視的實踐經驗，曠視合伙人兼總裁付英波認為，在“AI+產業(yè)”的發(fā)展過程中，需經歷“融合、賦能、重塑”三個階段，真正實現技術落地，讓AI為產業(yè)互聯網創(chuàng)造價值。

付英波在中國綠公司年會分享曠視人工智能產業(yè)落地實踐

抓住主要矛盾，三位一體解決算法生產力難題

美國《在線》創(chuàng)始人STEVE CASE在《三次浪潮》中把信息技術變革分成三次浪潮：第一次是互聯網組網階段，第二次是在已經建立的互聯網網絡上做互聯網應用，第三次則是以2016年為界限，未來20-30年可能是IoT時代。

當下的“產業(yè)互聯網”正是第三次浪潮的關鍵時期，實業(yè)型企業(yè)正在被浪潮裹挾的同時進行IT與IoT的升級，企業(yè)變革的注意力正從前臺數字化、智能化轉移到后臺。付英波表示，“如果5G是產業(yè)互聯網的高速公路，那么AI就是血液，它將從前端到后端滲透到產業(yè)互聯網的每一個價值環(huán)節(jié)?！蔽磥?，AI將成為信息技術變革中的中堅力量，而產業(yè)互聯網就是AI和產業(yè)從相向而行到攜手共進的過程。

盡管近年來各行業(yè)都在信息化浪潮中積極擁抱AI，但產業(yè)互聯網的推進仍然相對較慢。付英波認為，這背后有各種各樣的原因，比如To B決策鏈長，市場需求碎片化、難統(tǒng)一等等諸多問題，這也揭示了人工智能和產業(yè)結合的主要矛盾——即場景多樣化、碎片化需求與算法生產力不足的矛盾。

為了解決算法生產力短缺的問題，曠視在今年開源了自研新一代AI生產力平臺Brain++的深度學習框架天元（MegEngine），降低算法研發(fā)門檻，以賦能更多企業(yè)快速開發(fā)出自己的算法，加速產業(yè)融合。據了解，曠視也正是以Brain++為底座，探索個人物聯網、城市物聯網和供應鏈物聯網三大核心賽道，目前已經形成了清晰的1+3戰(zhàn)略格局，推進人工智能解決方案落地各行業(yè)。

從融合到賦能再到重塑，推進“AI+產業(yè)”加速

在先進技術的基礎上，該如何真正實現人工智能產業(yè)落地，讓AI為產業(yè)物聯網創(chuàng)造價值？付英波也結合曠視的發(fā)展經驗提出了自己的看法。他表示，AI首先要與整個產業(yè)做深度融合，通過場景融合、技術融合、產品融合、人才融合，多維度攜手前進，實現產業(yè)從物理化到數字孿生、模擬，推進產業(yè)從人力密集向人機協(xié)作、人機融合發(fā)展，為產業(yè)帶來變量和價值。

其次，企業(yè)要在融合的基礎上做賦能，通過高性能算法讓產業(yè)獲得原本沒有的能力，讓不可能成為可能。付英波指出，“比如曠視現在為一些手機廠商做AI處理方案，用AI相機可以幫助拍到人眼無法看到的月亮、夜景，或是讓機器到人無法去到的惡劣環(huán)境中探測、識別，這里就是運用視覺算法賦能?！?/p>

在融合、賦能之后，人工智能企業(yè)還需通過深耕業(yè)務和場景，探索本質需求，尋找增量空間，去重塑產業(yè)的管理、服務和生態(tài)模式。比如一些高端寫字樓中已經不再需要保安人員，而是通過無感智能化設備為用戶提供安全高效的體驗；比如人們已經習慣了無人便利店的自動結算“收銀員”，這些結果都是技術在逐步“重塑”產業(yè)的過程，是技術真正融入生產生活的標志。

對于人工智能與產業(yè)互聯網結合的未來發(fā)展，付英波認為，人工智能是一項長期事業(yè)，在和產業(yè)融合的過程中，AI一定是分階段實現與細分行業(yè)逐步融合的；其中隨著場景、應用的不斷疊加，一定會有一些AIoT“超級應用”問世，這些“超級應用”需要不斷迭代、打磨；此外，我們需要根據產業(yè)的經驗、共性，用遞歸方法總結、歸納出最本質的模型和范式，形成基礎設施，沉淀出不同產業(yè)的操作系統(tǒng)?！斑@一過程很長，但‘道阻且長，行則將至’，我們要有耐心、恒心?！备队⒉ㄕf道。

作為人工智能行業(yè)的領跑者和務實者，未來，曠視將在“AI+產業(yè)”領域持續(xù)發(fā)力，加強構建AI底層生態(tài)建設，規(guī)?；苿覣I算法的落地產出，幫助更多的企業(yè)實現數字化轉型，助力產業(yè)互聯網加速。

原文標題：曠視付英波：“融合、賦能、重塑”，AI為產業(yè)互聯網創(chuàng)造價值

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