古今中外任何王侯將相的功績(jì)和工業(yè)革命相比都不值一提?！獏擒姟度蚩萍纪ㄊ贰?/span>
問(wèn)題思考
1、人工智能是什么？未來(lái)是否能有跨越式發(fā)展？
2、曠視的技術(shù)體系，究竟有哪些技術(shù)已構建了一定的競爭壁壘？
3、曠視科技的技術(shù)主要應用領(lǐng)域？有哪些業(yè)務(wù)板塊？
4、曠視科技是怎么賺錢(qián)的，各業(yè)務(wù)的業(yè)務(wù)模式？
5、曠視的研發(fā)投入及研發(fā)模式？相比其他公司的投入力度？
6、如何理解曠視科技的盈利情況及盈利能力？
7、曠視的財務(wù)中有哪些需要關(guān)注的科目及原因？
8、曠視歷史融資情況，歷輪投資者的收益情況？
9、曠視科技的競爭優(yōu)劣勢在哪里？
10、曠視距其定義的“構建連接及賦能百億臺物聯(lián)網(wǎng)設備的人工智能基礎設施”遠景有多遠？
核心觀(guān)點(diǎn)
投資什么樣的人工智能科技公司
1）關(guān)注兩類(lèi)公司，一類(lèi)是以AI為主要切入點(diǎn)的企業(yè)，要看技術(shù)（軟件），及對行業(yè)的理解與打通行業(yè)的資源稟賦（如渠道），對于怎么看技術(shù)，面子可以參考科創(chuàng )板的系列要求，里子就是要看技術(shù)的落地程度，數字就是從研發(fā)投入、研發(fā)費率、人工薪酬、專(zhuān)利數量等做橫縱對比等；二類(lèi)是在較傳統的硬件但已有一定軟件基礎，在某些行業(yè)內的具體應用中已實(shí)現智能、智慧化功能的企業(yè)；
2）關(guān)注能適用AI的垂直行業(yè)：有望通過(guò)智能化（自動(dòng)化）提升效率，且在軟硬件投入成本（含新投入或更新升級）與效率提升帶來(lái)的收益間能取得平衡（性?xún)r(jià)比）；此細分領(lǐng)域的市場(chǎng)規模大（比如電子產(chǎn)品攝影優(yōu)化領(lǐng)域就很難有第二家虹軟科技，而虹軟科技從初創(chuàng )到資本市場(chǎng)則走了25年）；已有一定的數字化基礎或可實(shí)現數字化的程度，能提供海量的數據訓練算法。
在一定時(shí)機勢能下，選擇有適應AI應用場(chǎng)景土壤的行業(yè)，真正的人工智能公司都應是深度理解其服務(wù)的行業(yè)，能為此行業(yè)解決具體問(wèn)題的專(zhuān)家，而不僅僅只是概念，除了估值，除了可以不考慮盈利，但至少還是要落到營(yíng)業(yè)收入及增長(cháng)、毛利、經(jīng)營(yíng)現金流是否有壓力等具體指標上。
什么是人工智能？推動(dòng)人工智能發(fā)展的因素？
人工智能使機器模擬人類(lèi)智慧，其旨在建立能夠處理一般要靠人類(lèi)智能才能處理的任務(wù)的人工智能系統，例如視覺(jué)感知、語(yǔ)音識別、語(yǔ)言理解及決策。
為使人工智能系統能夠實(shí)現模擬人類(lèi)智慧的功能，人工智能系統需要學(xué)習數據，為此科學(xué)家開(kāi)發(fā)了深度學(xué)習方法，深度學(xué)習方法通過(guò)多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模擬人類(lèi)大腦工作，讓計算機可處理海量數據，獨立找出其中的規律及聯(lián)系。
深度學(xué)習不同于傳統機器學(xué)習技能，毋須引入手工編碼規則或人類(lèi)領(lǐng)域知識而可自動(dòng)學(xué)習來(lái)自數據的表征（例如圖像、視頻或文本），其高度靈活的架構可自原始數據直接學(xué)習且在獲得更多數據時(shí)可增加預測精準度。
人工智能在全球的發(fā)展猶如新一輪工業(yè)革命，近年來(lái)人工智能的發(fā)展主要受三大因素推動(dòng)，即：
(1)芯片價(jià)格下降及計算能力提高；
(2)互聯(lián)網(wǎng)（尤其是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)）生成及便利傳輸海量數據；
及(3)巿場(chǎng)環(huán)境利好，包括政府政策、資本投資及頂級人才引入行業(yè)。
為什么物聯(lián)網(wǎng)是人工智能技術(shù)應用的主要場(chǎng)景
如果把人工智能比作“大腦”，物聯(lián)網(wǎng)就是“身體”，也即通過(guò)人工智能技術(shù)，連接及賦能物聯(lián)網(wǎng)設備（消費電子產(chǎn)品、傳感器和機器人等），這些智能設備通過(guò)移動(dòng)通信技術(shù)可以相互連接，形成物聯(lián)網(wǎng)（或“IOT”）。
物聯(lián)網(wǎng)通常由(i)物聯(lián)網(wǎng)設備（例如傳感器及機器人）、(ii)邊緣服務(wù)器及╱或(iii)云端中心組成。解決方案供貨商通常于云端中心使用軟件，使其可以統一進(jìn)行計算工作和處理來(lái)自物聯(lián)網(wǎng)的數據。
然而，隨著(zhù)物聯(lián)網(wǎng)設備數量不斷增長(cháng)，集中處理大量集合數據將無(wú)法滿(mǎn)足用戶(hù)對迅速反應的需求，對網(wǎng)絡(luò )帶寬、存儲能力及計算能力亦產(chǎn)生重大壓力。
通過(guò)人工智能技術(shù)可建立一個(gè)利用物聯(lián)網(wǎng)設備、邊緣服務(wù)器及云端中心進(jìn)行運算的網(wǎng)絡(luò )，實(shí)現優(yōu)化分配計算能力及數據存儲功能，以為終端用戶(hù)提升性能、減少帶寬及服務(wù)器成本和縮短反應時(shí)間。
在5G網(wǎng)絡(luò )及人工智能能力的支持下，更多的設備可連接起來(lái)，成為物聯(lián)網(wǎng)的一部分，建立可支持多種應用的大型網(wǎng)絡(luò )。此類(lèi)物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò )也可產(chǎn)生大量數據用于訓練和提升機器智能，進(jìn)一步改進(jìn)人工智能的能力，由物聯(lián)網(wǎng)設備及5G網(wǎng)絡(luò )支持，人工智能預期會(huì )給世界帶來(lái)前所未有的影響。
人工智能中計算機視覺(jué)商業(yè)化潛力最大
計算器視覺(jué)、語(yǔ)音識別及自然語(yǔ)義處理是目前人工智能社區發(fā)展的三大核心領(lǐng)域。
人工智能技術(shù)層介紹
在人工智能計算中以計算器視覺(jué)商業(yè)化潛力最大，原因在于三點(diǎn)：
(1)人類(lèi)大約有80%的感知來(lái)自視覺(jué)，因此計算器視覺(jué)是獲得感知最有效的方式之一；
(2)由于互聯(lián)網(wǎng)連接變得更快且更穩定，更多信息得以視頻的方式呈列及傳播，從而刺激計算機視覺(jué)技術(shù)的需求；
及(3)計算機視覺(jué)技術(shù)具有更廣泛的應用場(chǎng)景且相對易于運用。
中國是全球人口最多和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶(hù)最多的國家，產(chǎn)生的海量數據遠超其他國家。計算機視覺(jué)已推動(dòng)消費電子、城市及小區管理、供應鏈、金融、醫療及教育等多個(gè)行業(yè)轉型，這些行業(yè)具有如下特點(diǎn)：
(1)無(wú)論以交易額或受影響人數計算，市場(chǎng)規模龐大；
(2)有望通過(guò)提高自動(dòng)化程度提升效率；
(3)產(chǎn)生的海量數據可用于訓練深度學(xué)習算法；
及(4)具有可行的應用場(chǎng)景令計算機視覺(jué)發(fā)揮關(guān)鍵作用降低成本增加效益。
計算機視覺(jué)主要應用場(chǎng)景介紹
消費電子 產(chǎn)品 | 智能個(gè)人設備（手機） | 功能要求：拍攝功能更強（圖片質(zhì)量）、安全標準更高（設備在線(xiàn)認證解決方案） 應用：優(yōu)質(zhì)攝像頭模塊及傳感器、提高圖像質(zhì)量的人工智能算法、屏下指紋解鎖解決方案、計算攝影、在線(xiàn)人臉識別身份認證 |
可使諸如高級駕駛疲勞監察輔助系統及家居安全系統等其他電子產(chǎn)品更安全、方便及智能。 | ||
城市及小區管理 | 功能要求：為城市及小區提供更安全、更高效或更好的用戶(hù)體驗。 應用：如智慧小區管理解決方案中，人工智能門(mén)禁解決方案加上人工智能攝像頭是智慧小區管理解決方案的重要一環(huán)。識別設備可安裝在酒店、醫院、電訊服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)、政府機構等出于安全目的或法律規定須識別人員真實(shí)身份的場(chǎng)所。 市場(chǎng)空間：中國有超過(guò)1.2百萬(wàn)個(gè)地點(diǎn)需要門(mén)禁系統及超過(guò)350,000個(gè)地點(diǎn)需要識別設備，截至2018年城市及小區管理采用的計算器視覺(jué)技術(shù)的市場(chǎng)潛力達到約人民幣3,000億元。 | |
供應鏈 | 市場(chǎng)需求：倉儲、配送及銷(xiāo)售等環(huán)節很多日常工作仍需要人工進(jìn)行，此外，供應鏈受季節性因素影響較大及人工成本較高，傳統的機器人可從事簡(jiǎn)單工作但不能互相協(xié)作完成復雜工作。 應用：人工智能系統能讓機器人感應迅速及更有效地協(xié)作，在特定危險環(huán)境中也能良好運轉，及靈活適應季節性需求變化；在智慧零售中用人工智能技術(shù)分析商店數據，優(yōu)化庫存管理及客戶(hù)體驗。 市場(chǎng)空間：中國已成為最大和增長(cháng)最快的工業(yè)機器人市場(chǎng)，電子商務(wù)及制造業(yè)是采用智能物流機器人最大的兩個(gè)行業(yè)，計算器視覺(jué)技術(shù)在供應鏈方面的市場(chǎng)潛力達到約人民幣1.9萬(wàn)億元。 | |
曠視的技術(shù)體系：深度學(xué)習是核心競爭力
曠視是一家技術(shù)基因很強的公司，三位創(chuàng )始人印奇、唐文斌、楊沐出身清華“姚班”，從2017年以來(lái)，在各種國際人工智能頂級競賽中取得了22個(gè)項目的世界冠軍。人工智能的三要素是算力、算法、數據，曠視的核心是算法，算法又可以分為幾層。
人工智能三要素：AI需要大量的覆蓋各種可能場(chǎng)景的大量數據的訓練，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )才能總結出規律并應用到新的樣本上。AI除了不斷地訓練，實(shí)際需要運行在硬件上，也需要推理，這些都需要算力，算力則需要芯支撐。算法則是一系列解決問(wèn)題的策略機制，算法的優(yōu)劣直接導致了人工智能的水平高低。
曠視是全球少數擁有自主研發(fā)的深度學(xué)習（模仿大腦對大量數據進(jìn)行解析）框架的企業(yè)之一，Brain++深度學(xué)習是曠視的核心競爭力，Brain++是一個(gè)統一的底層架構，為規?；惴ㄓ柧毤澳Ｐ透倪M(jìn)過(guò)程提供重要支持，能針對不同垂直領(lǐng)域的碎片化需求定制豐富且不斷增長(cháng)的算法組合，以更少的人力和更短的時(shí)間開(kāi)發(fā)出各種新算法。
也就是可將Brain++理解為是一條能不斷自我改進(jìn)、不斷編的更加自動(dòng)化的半自動(dòng)化算法開(kāi)發(fā)生產(chǎn)線(xiàn)，可以支撐曠視向一個(gè)個(gè)的新的垂直領(lǐng)域擴張。
從部署硬件來(lái)分類(lèi)，針對云計算中心、移動(dòng)設備（如手機）、邊緣服務(wù)器（如智能攝像頭）三類(lèi)不同算力水平硬件，Brain++可以開(kāi)發(fā)出對應的算法，三種算法依次對算力的要求降低；從功能實(shí)現來(lái)看，Brain++不僅可以開(kāi)發(fā)“人臉識別”，也可以開(kāi)發(fā)“人體識別”、“物體識別”、“影像處理”、“文本識別”。
深度學(xué)習框架
深度學(xué)習框架技術(shù)門(mén)檻比較高，全球比較出名的框架也就十幾個(gè)，是互聯(lián)網(wǎng)巨頭的游戲，最出名的當屬谷歌的Tensor Flow，但Tensor Flow是一個(gè)更通用的平臺，可以開(kāi)發(fā)計算機視覺(jué)、也可以開(kāi)發(fā)語(yǔ)音識別、自然語(yǔ)言處理，此外還有IBM的System ML、Facebook的Torchnet等，國內的有百度的Paddle（飛槳），華為、阿里、騰訊基本都有自己的深度學(xué)習框架。CV四小龍里面，商湯也有自己的深度學(xué)習框架Sense Parrots；依圖、云從從官網(wǎng)信息來(lái)看，并無(wú)自研框架。
隨著(zhù)AI+場(chǎng)景的豐富，沒(méi)有哪家企業(yè)可以創(chuàng )造所有算法來(lái)滿(mǎn)足場(chǎng)景對算法需求的無(wú)限性，谷歌的TensorFlow、Facebook的PyTorch等均是基于開(kāi)源框架。
2020年3月25日曠視也向全球開(kāi)發(fā)者開(kāi)源其深度學(xué)習框架天元(Meg Engine)，系Brain++核心組件之一，天元兼顧了產(chǎn)業(yè)和科研雙方面的開(kāi)發(fā)需求，將開(kāi)源的深度學(xué)習框架在接口設計、優(yōu)化和編譯等環(huán)節做出兼容并包的改進(jìn)。
曠視深度學(xué)習框架及應用體系
Data++是曠視自主打造的數據管理和標注平臺，此平臺有效管理并安全存儲曠視用做算法訓練的數據，允許多個(gè)研究人員同時(shí)訪(fǎng)問(wèn)同一套數據進(jìn)行訓練，并支持半自動(dòng)數據處理及標注，因此，Data++降低了訓練過(guò)程中的帶寬需求及人工標注的需求，大幅提升了訓練效率。
人工智能數據標注
即對算法進(jìn)行訓練時(shí)，需要人工把圖片的中元素框出來(lái)，打上標簽，然后就可以讓算法去學(xué)了，數據標注是高度人力密集型行業(yè)。
曠視Data++平臺上標注圖片的過(guò)程中可以實(shí)現一定的半自動(dòng)化，可以大幅節省人力。
憑借Data++所帶來(lái)的半自動(dòng)數據處理及標注能力，曠視建立了世界上最大的全自動(dòng)物體檢測數據集Objects365，數據集包含365個(gè)對象類(lèi)別、超過(guò)638,000張圖像及超過(guò)1,000萬(wàn)個(gè)帶注釋的標注框，這個(gè)全面且高質(zhì)量的數據集對曠視高效訓練各種算法提供了很大的幫助，筆者認為這個(gè)數據庫可能是曠視最重要的一個(gè)技術(shù)壁壘。
依托于Brain++這一基礎框架，曠視開(kāi)發(fā)了可部署于云端中心ResNet、移動(dòng)端設備絡(luò )ShuffleNet及邊緣服務(wù)器DorefaNet等不同計算平臺以訓練算法的先進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )。
利用所訓練的高級算法開(kāi)發(fā)出尖端的計算器視覺(jué)技術(shù)包括人臉識別、物體檢測、物體比對、場(chǎng)景分割、情緒識別、手勢、動(dòng)作識別等；
對供應鏈物聯(lián)網(wǎng)垂直領(lǐng)域中的多機器人的協(xié)同工作開(kāi)發(fā)了控制和優(yōu)化技術(shù)，控制技術(shù)融合了來(lái)自多個(gè)傳感器的傳感信號，以執行機器人的導航，操縱和協(xié)作運動(dòng)。
曠視在供應鏈物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的具體核心技術(shù)包括深度和地標感應、深度SLAM（同時(shí)本地化和映射）、6D物體檢測和姿態(tài)估計、存儲優(yōu)化、全局調度等。
憑借軟硬件集成能力，曠視將這些技術(shù)打造出創(chuàng )新的物聯(lián)網(wǎng)解決方案，專(zhuān)門(mén)滿(mǎn)足不同垂直領(lǐng)域客戶(hù)的不同需求，實(shí)現各種業(yè)務(wù)場(chǎng)景的智能、數字化管理，具體如優(yōu)化云端中心、邊緣服務(wù)器與物聯(lián)網(wǎng)設備間的計算能力及數據存儲的分配。
物聯(lián)網(wǎng)解決方案中平臺軟件（類(lèi)似微軟對個(gè)人計算器的作用和安卓對智能手機的作用）包括Face++人工智能平臺、曠視洞鑒（智慧城市）、曠視河圖（物流）等；硬件包括手機、傳感器、機器人。
曠視的業(yè)務(wù)：個(gè)人物聯(lián)網(wǎng)、城市物聯(lián)網(wǎng)、供應鏈物聯(lián)網(wǎng)
曠視科技作為一家領(lǐng)先的人工智能公司，其整個(gè)落地方向是物聯(lián)網(wǎng)，在推動(dòng)人工智能落地的長(cháng)期實(shí)踐當中，曠視致力于以自主研發(fā)的機器視覺(jué)AI技術(shù)為核心，把感知、控制、優(yōu)化能力賦能給IoT設備，實(shí)現物理世界與數字世界的智能物聯(lián)，并持續打造在個(gè)人設備大腦（個(gè)人物聯(lián)網(wǎng)）、城市大腦（城市物聯(lián)網(wǎng)）、供應鏈大腦（供應鏈物聯(lián)網(wǎng)）三大場(chǎng)景的數字化解決方案，如下圖所示：
曠視致力深耕所選擇的垂直領(lǐng)域，是根據技術(shù)的適用性及產(chǎn)品開(kāi)發(fā)與商業(yè)化能力而逐漸拓展業(yè)務(wù)布局。
三大業(yè)務(wù)中，曠視首先進(jìn)入的是個(gè)人物聯(lián)網(wǎng)垂直領(lǐng)域，借此向市場(chǎng)推出最先進(jìn)的計算機視覺(jué)技術(shù)，隨后進(jìn)入城市物聯(lián)網(wǎng)垂直領(lǐng)域，旨在通過(guò)將城市空間數字化使城市及社區更安全、更高效，為政府機構及企業(yè)提供智慧城市管理解決方案、智慧社區管理解決方案，接著(zhù)進(jìn)入供應鏈領(lǐng)域，推出智慧物流軟件等，完成個(gè)人物聯(lián)網(wǎng)、城市物聯(lián)網(wǎng)、供應鏈物聯(lián)網(wǎng)解決方案的三大業(yè)務(wù)布局。
個(gè)人物聯(lián)網(wǎng)解決方案即以人工智能賦能攝像頭及其他傳感器，改善個(gè)人設備的用戶(hù)體驗，具體包括：
(i)計算攝影解決方案；(ii)設備解鎖解決方案；(iii)云端身份驗證解決方案FaceID；及(iv)計算器視覺(jué)開(kāi)放云端平臺Face++。
曠視于2012年剛創(chuàng )立時(shí)即開(kāi)始從事個(gè)人物聯(lián)網(wǎng)中人臉識別業(yè)務(wù)，根據灼識咨詢(xún)報告的數據，曠視在中國手機人臉解鎖及云端人臉識別市場(chǎng)的占比分別為60%，70%。
方案 | 主要功能 |
計算攝影解決方案 | 手機拍攝出優(yōu)質(zhì)圖片主要由三大因素決定：攝像頭模塊的精密度、芯片的計算能力及計算攝影算法的質(zhì)量。 |
曠視算法取代光學(xué)處理，提高照片和視頻的美感，讓終端用戶(hù)能夠用智能手機拍攝出與專(zhuān)業(yè)單反相機畫(huà)質(zhì)媲美的照片，取代了智能手機的美顏應用程序的若干功能，主要功能包括：畫(huà)質(zhì)優(yōu)化、多攝像頭解決方案、圖像美化、視頻優(yōu)化、趣味功能、3D建模等 | |
設備解鎖解決方案 | 讓終端用戶(hù)能夠使用人臉識別技術(shù)實(shí)時(shí)解鎖設備或授權支付，較傳統密碼解鎖解決方案更安全便利，允許終端用戶(hù)使用他們的智能個(gè)人設備方便且安全地授權支付。 |
2019年開(kāi)始向智能手機公司提供光學(xué)屏下指紋解鎖解決方案 | |
FaceID | 利用先進(jìn)的人臉特征、人臉比對及活體檢測技術(shù)，快速進(jìn)行遠程身份識別，確保支付級別的安全，亦具有強大的反詐騙功能，可協(xié)助金融機構、金融科技公司、網(wǎng)約車(chē)平臺（駕駛員身份驗證）及其他移動(dòng)應用開(kāi)發(fā)商對終端客戶(hù)快速進(jìn)行遠程身份驗證，使直播平臺等客戶(hù)能夠高效地完成主播的實(shí)名認證流程等。 |
Face++ | 一個(gè)以免費增值模式提供服務(wù)的開(kāi)放平臺（www.faceplusplus.com），即讓第三方企業(yè)借助曠視的計算器視覺(jué)技術(shù)開(kāi)發(fā)產(chǎn)品及服務(wù)，如人臉比對、人體摳像、情緒識別、人臉稠密關(guān)鍵點(diǎn)及手勢識別等工作。 |
曠視科技2018年個(gè)人物聯(lián)網(wǎng)收入2.7億，其中個(gè)人設備方向收入0.97億，按70%市場(chǎng)份額計算，那么曠視覆蓋的手機絕對超過(guò)了1億部，平均每部手機的技術(shù)授權費不到1元；此外2019H1里，SAAS方向收入1.25億，主要是給各種APP做身份認證，包括金融科技、網(wǎng)約車(chē)、金融機構、直播平臺等等，日均調用次數2.4一次，平均每次調用3厘錢(qián)，同比略有下降。
個(gè)人物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)雖然在快速增長(cháng)，但因曠視科技市占比已經(jīng)很高，說(shuō)明整個(gè)市場(chǎng)規模的天花板較低，未來(lái)增長(cháng)也有限，因為全球每年智能手機出貨量也就不到15億，其中中國5億部左右；
另一方面，給各種APP做人臉識別的SAAS服務(wù)想象空間大些，但大多APP對人臉識別的身份驗證并非剛需，且單次驗證費用比較低，市場(chǎng)規模也有限；同時(shí)因為競爭激烈，曠視想提客單價(jià)也很難。
小米推出首款采用2D攝像頭模塊進(jìn)行人臉解鎖的智能手機Note3；vivo推出中國首款采用2D紅外攝像頭模塊進(jìn)行人臉解鎖的智能手機X21；OPPO推出中國首款大規模生產(chǎn)、采用3D結構光攝像頭模塊進(jìn)行人臉解鎖的智能手機FindX。
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