旷视科技进军智能机器人业务 CTO唐文斌谈论未来方向.doc

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1、旷视科技进军智能机器人业务CTO唐文斌谈论未来方向　　旷视科技（Face＋＋）公布全资收购艾瑞思机器人（Aresrobot）的消息，宣告正式进军智能机器人业务。　　　　据了解，艾瑞思机器人致力于智能机器人、人工智能、大数据等核心技术研发，主要为物流仓储、智能工厂等行业客户提供具有竞争力的产品和解决方案。2017年，艾瑞思建立自有机器人生产线，并与心怡科技、科捷物流等合作伙伴合力打造智能仓库，而且成功应用于富士康工厂。不到一年的时间，艾瑞思的产品及解决方案已实际应用于多家电商物流仓储和智能工厂，在电商仓储成功经受住了“双11”和“双12”等重大节日流量压力考验。此外，艾瑞思仓

2、储机器人还曾荣获2017年度中国电子商务物流最佳技术装备（智能机器人）大奖。　　究竟旷视为何要进军机器人业务？未来旷视的业务会有哪些新动向？为解开疑惑，亿欧采访了旷视科技CTO唐文斌。　　艾瑞思将解锁旷视新业务　　旷视收购机器人公司，不是一件“突然”的事情，“之前印奇就提出过‘4＋2＋X’。”唐文斌告诉亿欧，“4”是指脸、人、车、文字；“2”是指机器人的手和腿；“X”是指通过Brain＋＋这个平台快速做技术的定制，让场景真正地形成一个完整的产品链。　　“4相当于是眼睛，旷视的核心是做视觉感知技术，有了数据之后，我们需要通过眼手联动、眼腿联动的方式去做动作（acTIon），而

3、机器人就是一个重要的行为载体，这是我们收购机器人公司背后的思考逻辑。”唐文斌说，在他看来，艾瑞思是做仓储解决方案最好的公司，“整个团队对行业的理解，对TOB业务的理解很到位，对重型解决方案交付的洞见也很深。”所以旷视在艾瑞思成立后不久便对其进行了战略投资，“现在并购也是希望双方在战略上协同得更好，两个团队能更紧密地联系在一起。”　　据了解，旷视与艾瑞思自2017年起开始技术、产品合作，旷视曾为艾瑞思提供了基于深度学习的机器视觉和智能调度算法技术支持，以提高物流机器人的智能、增强人机协作效率、提高生产效率、变革仓储管理业务模式。　　此次艾瑞思加入旷视业务矩阵，一方面会为物流仓

4、储、智能工厂等行业提供更加丰富的、更加智能的产品及解决方案；另一方面会积极探索智能机器人与新零售、行业物联等领域的融合。此前旷视已经与富士康、菜鸟网络、闪送、便利蜂、肯德基等品牌有过深度合作，随着旷视机器人业务的正式开辟，未来将会有越来越多的商业场景被解锁。　　赋能城市之眼，构建城市大脑　　“赋能城市之眼，构建城市大脑”是旷视在人工智能战略上的布局。唐文斌告诉亿欧，“旷”是大的意思，“视”指的是视觉，“我们成立之初就是希望做大视觉，希望通过人工智能、视觉技术，不仅让摄像头、机器人能看见，还能看懂东西。”这是赋能城市之眼的内涵，在获取信息后，需要对信息做出决策和行动，所以要构

5、建城市大脑，而构建城市大脑的目的，是用机器代替重复的人类劳动。　　旷视的业务开展也是围绕着这个战略展开的。据了解，目前旷视有三大板块的业务。线上服务，包括金融身份认证、face＋＋开发平台；城市大脑，包括安防、新零售、机器人等；另外还有为手机设备厂商提供人像解锁、影像互动的业务。　　“接下来业务的核心点在于，我们能多快把事情做扎实。”唐文斌说，要把一个样板工程做出来，并把价值验证闭环做好并不是难题，难点在于批量化地去复制业务，”批量化不仅需要把单个环节做好，更需要公司在技术、产品、方案、交互等方面做到相对扎实，我觉得这是我们目前在修炼的内功。“　　旷视的线上业务已经有较为成

6、熟的发展，“但我们觉得更大的机会其实在线下，因为线下的数据化、在线化、智能化，都处于相对初级的阶段。”唐文斌说，旷视的核心能力在于感知，对于线下的场景，可以通过感知的能力使他们数据化，再把数据聚集，并且通过智能算法对数据进行决策，最后通过机器人的方式去进行行动。“实际上还是围绕着‘赋能城市之眼，构建城市大脑’的这个逻辑展开的。”唐文斌说，本次的收购也是旷视人工智能战略布局的一部分，能够帮助他们进一步完善AI＋IOT的布局。　　人工智能将率先变革“有限”场景　　人工智能赋能全产业将会成为未来的趋势，但人工智能在不同产业的落地会有先后顺序，唐文斌认为，人工智能在产业的落地速度，

7、取决于该行业对人工智能需求的迫切程度。唐文斌把产业对人工智能的需求分为两类，一类是“musttohave”，另一类是“nicetohave”，而安防行业就是前者的代表。　　除了需求外，技术的发展也是不可忽视的。“人们对自动驾驶的需求很强烈，但是我认为目前的技术还不足以支撑开放式的自动驾驶。”唐文斌说，受到技术的限制，这类产业受人工智能变革的影响会相对靠后。目前，在相对受限的场景下，在人能提供有限的服务的前提下，人工智能能够有相对优秀的表现，因此旷视目前在做的也是针对有限场景的人工智能，“比如我们的自动驾驶场景限制于