曠視科技重磅發布會：開啟AIoT時代新賽道，公布機器人新戰略

AIoT時代不僅僅是AI＋IoT，更重要的是賦能。美國在線創始人史蒂夫·凱斯，提出「互聯網三次浪潮」，個人電腦為基礎的第一次浪潮，互聯網建立；智能手機為代表的第二次浪潮，是應用生態與移動互聯網的革命；未來社會終將進入萬聯網時代—萬物聯網。

1月16日下午，曠視科技在北京召開年度重磅發布會，發布智能機器人網路協同大腦—河圖，以及多款不同系列機器人，包括貨架搬運機器人、料箱搬運機器人、托盤搬運機器人與智能包裹分揀機器人。曠視科技創始人兼CEO印奇還在演講中公布了曠視科技的新Logo。

中國工程院院士鄔賀銓在開幕致辭中表示，「這是曠視科技戰略轉型的一個重要標誌，過去曠視是從人臉識別做起的，面向智慧城市、面向消費者應用。現在準備面向產業、面向物體。結合新技術，曠視科技的核心技術—機器視覺是沒有變化的。實體產業在應用上做，市場會更大。」

鄔賀銓結合AI重構行業新生態實例預測，2035年中國GDP增速大概為6.3%，但是如果用了人工智慧我們GDP有望提升到7.9%，相當於增加7.1萬億美元。提到目前國內人工智慧投資現狀，鄔賀銓認為，儘管投資絕對值高於美國人工智慧，但國內人工智慧投資，23.4%在商業零售，18.3%在自動駕駛，在製造行業還不到1%。

製造業相較於面向消費者的人工智慧應用，其數據採集，流程循環長。本身可靠性等，更有挑戰，所以檢驗其成果也較難。也使得人工智慧的應用，主要面向於未來的市場。鄔賀銓很高興曠視科技已經把製造領域作為自己的主攻方向。

曠視科技創始人兼CEO印奇認為，過去6個月AIoT被廣泛提及，但只是一個階段性的提法，AI將會滲透到生活方方面面。第三次浪潮需要我們更有耐心，生產力將被重塑。數據是我們最重要的保障，數據就像我們的血液一樣。

互聯網上半場結束之後，下半場都是沉重的。人口紅利消失，數據加速流動。新的數據孤島出現，生產關係發生變化。實業型企業被裹挾著同時進行IoT和IT的升級。從研發設計、生產製造、物流倉儲、渠道配送，是一個複雜且很長的內部鏈條。

另一個縱向維度，則是當前實業行業面臨更進一步整合時，都會面臨從資產、運營到科技的問題，甚至還要懂艱深的雲計算、AI、科技。這一橫一縱造成產業「沉重的十字」，成也長鏈條，敗也長鏈條，長鏈條是行業真正的壁壘。

分工明確、有人牽頭；宏觀架構、微觀著手；場景細分、價值閉環，組成「新共同體」。曠視科技定位於以演算法識別、控制、優化，實現人／物／場數字化，連接控制設備、感測器、機器人。印奇預測，未來演算法將成為一種驅動軟體。

隱山資本管理合伙人董中浪發表觀點，物流產業隨著客戶權利轉移，從過去製造驅動、渠道驅動，變為現在的消費者驅動。權利在向製造圈向消費端轉移，最早的權利掌握在製造業中。今天阿里巴巴、京東、蘇寧獲得權利，價值鏈、生態鏈開始重構，這其中物流行業扮演了非常重要的角色。且伴隨每一次權利的轉移，產生了許多子行業的風口。第三方物流、包裹、B to C、最後一公里、眾包物流、即時物流、共享物流出場。

物流行業最重要的要素是貨、設備、空間、人，國內的規模非常大，現在的變化是技術橫著切入，出現新場景，核心技術被切出。信息流和金融流會融合在一起，技術對物流改變深遠，被切出更好的服務，基礎技術會產生很大的促進。

唯智CEO陳夢槐：整個科技的轉型當中，披著零售的物流公司，都在看它怎麼變成披著零售的科技公司。因為如果不能變成這樣的公司，比如，亞馬遜是沒有前途的。轉型中，需要的是怎麼用新科技，在真正的場景當中落地，然後帶來回報。

如果最後沒有帶來效益，任何科技都沒有價值，所以不能是純技術。我們在幫助企業了解科技時，也發現現在需要融合，不可能純提供Software，必須去融合設備、演算法。我們的客戶已經不滿足於只有軟體，一定要AI enable，沒有AI enable就沒有價值。

菜鳥網路人工智慧負責人徐盈輝：從不確定變成確定的演變需要一個度，比如，很多物流場景的自動化源於工業製造領域，該領域自動化強調的是剛性自動化。任何一個預測有不確定性，針對不確定性的需求做剛性的解決方案，必然會帶來很大的問題。

我們尊重專業的人做專業的事情，讓他們創造成更有價值的東西，使得中國整個物流底盤足夠紮實，通過核心技術層，推動整個社會的技術共享。

普洛斯戰略顧問董中浪：過去物流是一個講究效率的行業，AI則是持續提升資產的效率。過去物流持續地改進、提升效率，都依賴於人的責任心、熟練度、對體系一點點的優化。現在AI出來了以後，其實是這一部分AI跟資產配合在一起持續改進。

啟明創投創始合伙人鄺子平：相通的東西很多，比如，前段時間投了蠻多工業機器人，人工智慧在工業製造領域裡面的一些應用，在這方面很多的經驗教訓可以是共通的。但是不同的是，一些企業，在物流行業里進一步做得縱深後，跟做電商、互聯網的APP等等的「輕」行業，會有一個根本性的不同。

印奇認為，AIoT需要有產業反推的觀點，曠視投入7年時間，有兩個場景曠視非常興奮。

第一、城市。包括阿里提供城市大腦，這裡面涵蓋了很多的內容。以地產行業為延伸，如何把這些資產提升更高的效率，值得探討。

第二、沿著供應鏈，從上到下、從製造、物流到零售。這個體系下，有一個巨大且有強大的資產作為背書，具有巨大的效率提升空間。這兩點做好，就能夠孕育出很多很多偉大的公司。

曠視科技創始人兼CTO唐文斌，重磅發布了智能機器人網路協同大腦河圖，其致力於機器人與物流、製造業務快速集成，一站式解決規劃、模擬、實施、運營全流程的操作系統。囊括生態連接、協同智能、數字孿生三個特性。「河圖就像一個機器人樂隊指揮家」，唐文斌說。

河圖落地實例：天貓超市＋心怡科技（電商倉庫的珠穆朗瑪峰500台機器人協同）、P&G寶潔＋科捷物流（訂單到人、人機協同應對業務10倍波峰）、MUJIN（手腳聯動無人倉）

最後，唐文斌表示，這是一個利益共同體，曠視宣布投入20億與生態合作夥伴一起，加速機器人場景落地。

鯨倉科技董事長李林子：場景細分，價值閉環的情況下，to C是體驗，to B解決效率，幫助客戶運營，最大的問題是專業應對不專業。硬體軟體運營，互相協同共同分擔。

MUJIN工業機器人聯合創始人劉歡：機器人主要是把人從枯燥、單調的勞動中解放出來。

國自機器人副總經理王霞：穩定數據採集器，大腦軟體技術後續進入。當幾百台、幾千台應用同時進行時，整個城市的交通，調度的演算法極為重要。硬體先行，布局好硬體以後，後面軟體升級將會帶來非常震撼的效果。還需要考慮市場剛需、技術的可行性。例如：安防行業中的應用。安防行業特點是，廉價的勞動力，人員勞動重複性高，勞動強度大，附加值比較低。

軟銀機器人物流業務與技術工程高級總監Masayuki Ataka：場景、閉環以簡單為主，企業需要柔性、協同管理否則造成浪費。運營人員需要了解技術，技術人員需要沉下心來了解運營和市場。每個人都要走出來，了解對方的需求和痛點，才能更好地融合。成功的要素是速度，效率更高、速度更快地完成業務快速迭代。

唐文斌總結道：行業需要分工明確，共同牽頭。在更加清晰的分工下，每個人做得最好。全棧型公司，既錯也對，這樣做很難成功，因為每個環節都可能遇到最強的競爭對手。在產業清晰分工的情況下，才能創造出最大的價值。

據雷鋒網了解，曠視科技的智能機器人網路協同大腦具有易用性、開放性與智能性的特點。其中易用性 方面：智能機器人開放平台通過對業務進行模塊化到數據化再到智能化，形成 AI的數據和產品業務的閉環，提供圖形建模和流程編排等可視化能大降低了實施成本。

隨著業務增長，幾乎為0的邊際成本，能為客戶帶來指數化收益；在開放性方面，客戶業務平台接入N個硬體平台，可能會有多種系統之間的接入方式，造成系統之間對接開發量巨大，使用智能機器人開放平台則可以全開放接入，並與 WMS、ERP 等系統標準對接；智能性方面，智能機器人開放平台通過對業務模型化和對作業標準化來完成業務數據化，加上深度學習演算法達到智能化，使其具備了自我優化和進化的能力。

曠視目前已研發生產出來的系列機器人，包括貨架搬運機器人、料箱搬運機器人、托盤 搬運機器人與智能包裹分揀機器人。智能系列機器人可以完成對托盤、貨架、料箱、商品的 搬運、分揀和存儲;智能無線通信網路自主無縫切換漫遊，保證機器人的實時控制和狀態上報;自主故降檢測上報、故暉策略管理功能;智能電源管理，自主充電。

導航控制方面，智能系列機器人採用機器人視覺和高精度感測器數據融合，實現機器人的亞厘米級精確定位與導航；支持調度管理、障礙物檢測、碰撞檢測、緊急制動等多級安全防護。

智能演算法方面，智能系列機器人採用自有知識產權的自學習、自適應人工智慧演算法，降低工程部署難度；採用 PID、模糊控制等混合控制演算法，實現機器人運動控制的魯棒性。

工業設計方面，智能系列機器人採用先進的零部件和整體工業設計，外觀靈巧，力扛千斤；採用工業級器件、電氣模塊、機電結構，實現 7*24小時連續可靠工作。

發布會後群訪環節，曠視科技相關負責人對雷鋒網在內媒體表示，To B的黃金時代已經到來，曠視科技專註於工業場景和To B場景。即核心城市、物流場景。物流、工業行業市場非常大，影響我們每一天的生活。連接和賦能之後，人工智慧可以調優我們的網路。曠視科技注重「技術信仰，價值務實」。對於曠視而言，硬體不是最核心的。行業中每一層都應該是最專業的人做，才能做得最好。

談及「品牌升級」，曠視科技創始人兼CTO唐文斌對雷鋒網表示，更像「遞進」，從曠視科技成立的第一天，曠視就定位於不只是做人臉識別、視覺的AI公司。從Face++的單點計算機視覺，到現在，看到的東西能不能通過決定性的行為，對物理世界做出反饋與輸出。從眼睛看到信息，到最後希望有一個反饋，有機器輸出。即不僅看見，還有一個延伸，一個遞進。

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