03 旷视的第三种解法

为何旷视走出了智慧园区的普遍误区?

在回答这个问题前,先来梳理下许多智慧园区的错误根源,即只是解决了“园区遇到过什么”这样的问题,无法实时洞察并应对园区内正在发生的状况,结果注定是“智慧园区”被诟病不智慧、不务实、不实用。

进一步深挖的话,智慧园区的所有误区都是路线上的失误:

很多智慧园区采用了自上而下的思路,即先以“园区大脑”的形式打通园区的每一个节点,然后逐步进行子系统的开发和设备的采购,常见于新园区的规划。然而这么做的前提是后续进场的开发者必须匹配“大脑”的协议和标准,无疑是一种理想范儿的开发理念,在数据打通上存在种种不确定性。

也有一些智慧园区汲取了教训,推行的是自下而上的策略,为了消除数据烟囱,试图先解决各个子系统的智能化,再循序进行数据的汇总统一。只是现阶段的很多企业只有单点技术服务的能力,无法将场景数据、业务、技术串成一条线,自下而上的打通终究只是少数企业、少数园区做成的事。

旷视和金隅的合作让我们看到了第三种解法,可以总结为深度赋能、生态协作的路线。对比巨头们动用一切资源狂轰乱炸的战术,旷视是一家纯粹的AI技术型企业,想要抓住产业智能化转型的红利,必须要深入下沉到产业当中,比如将自家的算法嵌入到摄像头等智能设备中,结合自家的技术解决方案提供数据运营等能力支撑。

就像在金隅智造工场里,比起其他智慧园区少了很多“花里胡哨”的作秀,精力和价值集中体现在技术赋能中。一面将自家的算法嵌入到数十种智能设备,提供后端整体解决方案做全栈服务;一面依托自研的Brain++,根据业务需求快速定制算法并进行训练和部署。然后以肉眼可见的成果,打动面临多种选择的客户。

可以给出的解释是,人工智能的杀伤力绝不在于秀技术,而是让技术在特定场景里深耕,将客户难以理解的技术问题转变为运营问题。旷视的聪明恰在于此,一组组运营数据的提升“征服”了金隅,并找到了在其他园区中复制落地的可能。

04 降本增效的老话题

旷视抓住的市场切入口其实并不复杂。

无论是早前的互联网园区,还是当下流行的智慧园区,降本增效始终是园区运营方的核心诉求。选择性忽略市场诉求,采用为了智能而智能的建设理念,碰壁可以说是一开始就能预见的结果。

正如金隅智造工场所呈现的一幕,家具工厂到智能制造的蝶变,既是为了承接产业升级的需要,也在践行高效、低碳的管理理念。“智能”二字的价值,显然不应局限在字面上的理解,不应体现在园区内有多少智能化产品,重心在于创新管理的新技术、新手段和新体验,进而吸引越来越多高价值的企业入驻。

需要思考的是人工智能企业的生存哲学,随着智慧园区逐步进入到去伪存真的阶段,人工智能行业或许将迎来新一轮的淘汰赛。

不少企业还在扮演基础技术服务商的角色,所谓的AI技术服务不过是简单粗暴地卖模型、卖算法,但单点技术已经无法解决智慧园区这样的宏大命题。就连整体解决方案提供商的打法也在被挑战,因为产业智慧化转型的驱动因素,早已从团队和算法演变为数据和场景,单一的解决方案已经触碰到了天花板。

旷视和金隅的示范揭开了一个新的趋势,人工智能企业进入到了AI产品化的新赛道。在旷视和其他企业的合作中,深度学习框架天元MegEngine、深度学习云计算平台MegCompute、数据管理平台MegData等常常是独立出现的名词,分别对应旷视向不同细分领域输出的解决方案,但在金隅智造工场的案例中,被提及最多的是AI生产力平台Brain++,开始以综合能力为触点广泛参与。

做一个总结的话,企业降本增效的底层逻辑并没有变,但对人工智能的能力要求越来越系统化。就拿智慧园区的例子来说,金隅选择旷视作为合作伙伴,筹谋的因素是多个层面的,既要帮助园区解决现阶段遇到的棘手问题,通过AIoT的场景化应用实现向智慧园区的加速升级,同时也要为园区的持续升级架好向上的梯子。

智慧园区其实只是产业转型的一角,旷视代表的人工智能企业,正放低姿态深度参与到千行百业的转型升级进程中,并将从中找到属于自己的红利。