專訪曠視副總裁彭廣平：曠視為何選擇收購艾瑞思？

作者 | 阿司匹林

出品 | AI科技大本營

2016 年 5 月，彭廣平創立了北京艾瑞思機器人技術有限公司，擔任總經理負責公司總體運營。

2018 年 5 月，艾瑞思被北京曠視科技全資收購，彭廣平擔任北京曠視科技有限公司副總裁，兼任北京艾瑞思機器人技術有限公司總經理，全面負責曠視科技機器人業務整體運營管理。

近日，彭廣平在 GIIS 2018 峰會上接受了AI科技大本營等媒體的專訪，以下為採訪實錄，略有刪減。

問：曠視目前有哪幾大業務板塊？

彭廣平：曠視目前有三大業務板塊：

第一個業務板塊是消費終端領域，尤其是在手機方向。現在國內幾大品牌裡面，華為、小米、vivo、OPPO 等人臉識別解鎖方案都是曠視提供的，美圖裡面很多的演算法也是曠視提供的。

第二個方向是城市管理。在公共安防領域，我們已經給公安、政府提供很多社會安全方面的解決方案，比如說我們去年整個協助公安抓了 5000 個逃犯，這是我們比較大的方向。

第三個方向是商業運營。曠視利用自身人工智慧技術的積累，想在行業方面找一個非常深入的場景。我們現在找到了，就是倉儲物流行業。曠視對倉儲物流領域投入還是非常大的，不管是人才，還是是研發。

問：為什麼曠視會選擇收購艾瑞思，當時的契機是什麼？

彭廣平：人工智慧不是口號，還要落地到行業中去。只有真正切入進去，你才真正能夠把人工智慧技術應用到這個行業中去。曠視與艾瑞斯雙方能夠結合有一個契合點。我們去年開始給客戶做項目，落地的過程中，我們發現客戶的期許不僅僅是要機器人，他其實希望你提供解決方案，真正把倉的效率提升。

我們想往上走，除了提供機器人和解決方案以外，我們還想提供更多。給客戶創造價值，我們才有價值。往上走就涉及到在理解業務場景的基礎上，怎樣幫客戶優化？客戶有大量的數據，運營數據、訂單數據、作業數據等，但是它不知道怎麼用，都是閑置的，其實就是廢品。但是對人工智慧公司來說，這些數據是無價的。從曠視的角度來講，它想深入這個行業，必須有個切入點，我們艾瑞思已經進入這個行業了，對客戶的場景夠了解了，雙方不謀而合。曠視想深入行業，我們也想往上走，剛好雙方是互補，這就是曠視和艾瑞思能夠合在一起的原因。

問：從曠視收購艾瑞思到現在，已經取得了哪些進展？

彭廣平：我們已經有了很多技術方面的合作。曠視原來主要是基於計算機視覺在傳統的金融、安防方面做了很多的應用，傳統的物流和倉儲同樣也是非常大的市場。曠視本身也是想在這個行業通過 AI 技術對這個行業進行賦能，提供技術變革，實現真正的降本增效。

我們目前在具體的解決方案做了一些合作。原來的機器人主要是做分揀、搬運等，這裡面涉及到很多其他的工作，第一個是調度，第二個裡面業務層面的精細化，比如訂單怎麼合單，怎麼合理的分布，使得整個倉儲效率最高化，我們已經在這裡面做了些合作。

問：現在艾瑞思有哪幾個產品線？已經成功實現商業化的有哪些？

彭廣平：艾瑞思最早期做的是搬運假期人，主要有兩點，一是在倉儲裡面訂單的分揀和貨品的搬運，另外一個方向就是工廠，比如從原材料庫到產線之間的搬運。未來我們會拓展，除了搬運之外，要跟曠視本身的視覺業務結合起來，看得見、看得懂，然後進行決策。

問：海康威視也在做物流機器人，你們和海康威視之間是否存在競爭？

彭廣平：我們的路子其實可能不太一樣，海康做機器人是因為它做視覺，所以它才做機器人。但我們其實是做人工智慧的，視覺只是我們的一個sensor。我們叫 AI + IoT，我們的攝像頭、機器人只是 IoT 里的其中一類，我們真正想構建的是看得見，看得懂，能夠決策，也能夠執行機器人，這才是我們的本質。硬體只是 IoT 的一個環節，我們真正關心的是怎樣對它賦能，或者通過 IoT 對整個行業賦能。雖然安防現在是曠視最大的業務，但是未來它不一定是最大的。

問：AI 技術在物流行業滲透的怎麼樣了？

彭廣平：坦白講，物流行業之前還是勞動密集型的，尤其倉儲這塊。現在隨著技術的發展，AI 現在開始與物流深度結合，曠視今年正式收購了艾瑞思，想要打造的是具備「眼睛-大腦-手腳」的智慧倉儲物流協作網路。我們希望用曠視的人工智慧技術再加上艾瑞思的解決方案和產品，把 AI 真正落地。

問：從概念到落地，智能物流的最大的問題是什麼？目前解決了哪一步？

彭廣平：原來做物流或者做倉儲的對業務很了解，他也可能知道它的痛點，但是往往不太懂現在這些比較新的技術，所以他很難去提煉需求，或者說把痛點轉化成一個具體問題，這是他們比較難做的事情。從曠視的角度來講，現在存在一個問題，怎麼樣把技術和業務能更加密切的結合起來？也就是說我們要真正的深入客戶的場景，理解客戶的場景，把我們的技術切入給客戶的場景，不能要求客戶理解人工智慧技術。我現在每周有一大半時間都在客戶的倉裡面，去解決客戶的需求痛點。怎樣利用我們的技術最大化地解決客戶的問題，這是現在比較大的挑戰。

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