曠視CTO唐文斌作主題演講

“做更好的IoT決策器”

在演講中，唐文斌首先介紹了曠視的AIoT邏輯。在曠視看來，IoT未來有三種角色，分別是傳感器、執(zhí)行器和決策器。物流場景或其他AIoT場景，都應(yīng)該圍繞這三個角色進行創(chuàng)新�！拔覀冇泻芏鄨鼍岸际怯羞@樣的IoT邏輯去組成的，比如我們講人臉識別的開門的門禁，這個門禁傳感器是一個攝像頭，攝像頭識別了這個人是不是公司里的人，接下來有一個特別簡單的決策，如果是公司里的人會把門打開。所以IoT的邏輯都可以有這樣三種角色來做描述。”唐文斌進一步舉例表示。

那什么是傳感器、執(zhí)行器和決策器？在唐文斌看來，傳感器并不局限于攝像頭。掃碼槍、溫濕度器、煙桿等等都是傳感器，而傳感器作用則是能夠把物理世界進行數(shù)據(jù)化并進行匯集。同時，在不同場景下有很多執(zhí)行器，有AGV、AMR、機械臂、輸送線等，就連在倉儲過程中的人實際上也是一個執(zhí)行單位，是完成某一項任務(wù)的單元。決策器則是指揮傳感器和執(zhí)行器的，能夠讓它們更好地聯(lián)動起來。“在傳統(tǒng)的倉庫里面，流程是核心，并由WMS構(gòu)成的決策器，以人為核心的執(zhí)行器，以掃碼槍為傳感器，形成了一個倉儲的邏輯�！碧莆谋蟊硎�。

曠視軟硬一體倉儲物流數(shù)字化解決方案亮相展會

基于這一理解，曠視明確了自身的創(chuàng)新方向。第一個維度是用AI去賦能傳感器，要從傳感的角度感知更多維度的信息，并把感知的數(shù)據(jù)從精度上做得更好；第二個維度是AI賦能執(zhí)行器；第三個維度是決策器。在唐文斌看來，現(xiàn)在有很多新的執(zhí)行器在逐漸呈現(xiàn)，最終需要有一個決策器，需要智能大腦控制這個體系來高效做運轉(zhuǎn)，“作為一家以算法見長的人工智能公司，曠視更希望在決策層上做一些努力�！�

隨后在演講中，唐文斌介紹了曠視在決策器層面的探索。他表示，曠視在今年年初的時候發(fā)布的機器人協(xié)同大腦——曠視河圖（HETU）就是一個決策器�！皶缫暫訄D的核心是連接不同的傳感器和執(zhí)行器，使它們能夠有一個統(tǒng)一的大腦指揮所有的設(shè)備一起來行動，最后完成倉儲的作業(yè)任務(wù)�！痹谔莆谋罂磥�，曠視河圖能夠從作業(yè)的層面讓所有的設(shè)備高效的協(xié)同，所以從某種程度上來說，曠視河圖是一個一站式的WCS：“曠視河圖控制了所有的設(shè)備，也接管了一部分WMS的工作，通過這個方式讓倉庫擁有一個大腦，從而讓倉庫中的設(shè)備更加智能地動起來”。

唐文斌稱，未來的倉庫一定是多個設(shè)備協(xié)同，而曠視做的就是希望能夠供一個更好的、更全流程的決策器，“這個全流程包括我們希望從規(guī)劃設(shè)計階段，到仿真模擬，到部署實施和運營監(jiān)控，提供一站式解決方案，并且實現(xiàn)數(shù)字孿生�！�

不過，唐文斌也指出，每一個AIoT場景都非常復雜，因此，AIoT場景下一定是更多人一起來打造，每個人找到自己最專業(yè)的一個分工，把每一個環(huán)節(jié)打造到最好，打造到極致。所以曠視希望在AIoT場景下，聯(lián)合合作伙伴一起為智慧的倉儲與智慧的物流帶來價值。為此，曠視發(fā)起了“河圖合作伙伴計劃”，呼吁產(chǎn)業(yè)上下游的設(shè)備廠商、系統(tǒng)廠商、集成商和運營商伙伴一同加入到曠視河圖的開發(fā)和建設(shè)中來，形成利益共同體實現(xiàn)合作共贏。

深耕AIoT落地場景，不斷為用戶創(chuàng)造價值

事實上，不僅是物流倉儲領(lǐng)域，唐文斌認為，所有的IoT場景，無論是樓宇、零售、城市管理等都是同樣的邏輯�；�于這一理解，曠視正在以手機為核心的個人設(shè)備大腦場景，以城市傳感器為核心的城市大腦場景和包含智能制造、智能物流、智能零售的供應(yīng)鏈大腦場景等三大AIoT場景推進人工智能的落地實踐。

唐文斌以新零售場景舉例，消費者走進一個零售店，通過傳感器可以勾勒出他的用戶畫像，記錄日常消費行為習慣。“比如說誰來了，他是什么樣子的，上次是什么時候來的，他來了之后是不是拿起這瓶礦泉水看了看，然后又看了其它的礦泉水”等等。

通過多維度感知并理解顧客的身份屬性、消費行為信息、及其在場景中觸發(fā)的各類數(shù)據(jù)，曠視可以幫助商家優(yōu)化經(jīng)營策略，比如選什么樣的商品，我們商品進貨應(yīng)該進多少，對員工怎么管理，通過這樣的信息化能夠讓零售效果變得更好。

除了探討AIoT落地場景，唐文斌還在隨后的以“數(shù)字化物流時代”為主題的圓桌論壇上提出了對AIoT商業(yè)價值的思考。在他看來，當下的AIoT之所以能產(chǎn)生商業(yè)價值源自以下因素。第一，是因為算法比以前準了，現(xiàn)在可以做到95％～98％的準確率，使得很多場景變得可用；第二，是算法、算力、算據(jù)的提升，使得AI發(fā)生了一些變化；第三是IoT設(shè)備變得更可行、更便宜了，使得IoT設(shè)備所創(chuàng)造出來的價值和它所需要的成本之間形成了一個更科學的匹配�；�于以上多種因素，AIoT可以被應(yīng)用并產(chǎn)生價值。在這樣一個趨勢中，曠視通過提出更好的解決方案，幫助客戶實現(xiàn)降本增效，就是給客戶帶來的價值。

與會嘉賓聆聽分享

但唐文斌也強調(diào)，AI也好、IoT也好、數(shù)字化也好，都不是目的，數(shù)字化這些都是手段，最終還是要回到場景價值，這個場景價值是客戶愿意為此買單而去獲得的，那么商業(yè)模式上也能成功。同時，在唐文斌看來，降本和增效這兩個邏輯也要辯證地看，因為降本某種程度上就是增效。