2022年7月15日，旷视科技开放日(MegTech2022)举行。北京保持住。旷视联合创始人兼CEO殷琦在主题演讲中表示，AIoT是旷视自成立以来的战略关键词。“AIoT=AI+IoT+ space”，AI算法能力不断进化，IoT是软硬件结合的设备载体，space是应用场景的闭环。
为了支撑这一长期发展战略，构建了“2+1”的AIoT核心技术研究体系，即以核心技术研究体系为基础，即基础算法研究和规模算法量产两大核心AI技术体系，以“计算摄影”为核心的“算法定义硬件”物联网技术体系(包括AI传感器和AI机器人)。在会议现场，旷视研究院计算摄影负责人范浩强针对。“算法定义硬件”的核心单元是AI传感器共享。
用“算法定义硬件”解决AIoT市场
市场数据显示，AIoT行业的AI渗透率仅为4%，约96%的场景没有接触到AI渗透(2021年数据)。AIoT行业存在大量碎片化的场景，数据收集困难，算法复用度低，企业难以定制和适配各个场景的硬件和算法。
同时，算法本身也对硬件应该提供什么信息和输入提出了要求，甚至从根本上改变了硬件的形态和风格。
在这种情况下，“算法定义的硬件”是由海量算法+一定数量的通用/标准硬件成为AIoT对市场的解决方案。
AI传感器是“算法定义硬件”的核心单元
旷视研究员范浩强以AI为例，分享了旷视“算法定义硬件”的最新思考和进展。他相信随着时间的流逝，随着时间的流逝。AI，随着视觉算法等领域的发展，传感器将不再独立，直接提供应用价值。需要算法作为传感器和应用之间的桥梁。从技术角度来看，两者最显著的结合是计算摄影。
范浩强以提高手机在阳光、灯光、星光等不同环境下的成像能力为例，介绍了AI在不同环境下的成像能力。在算法和传感器的协同作用下，手机照片的画质发生了翻天覆地的变化。其中，旷视也深度参与了手机图像能力的提升。目前，4K级硬件解决方案已经量产，8K“AI画质”硬件解决方案的研发和产品化也在积极推进中。
“算法定义硬件”的核心是全链路集成能力。
范浩强指出，传感器硬件的算法定义需要强大的“应用-算法-传感器”全链路集成能力。具体来说，传感器需要光学、模块化和电子设计能力；在算法上，需要深度学习，传感器的物理建模和模型优化有专业能力；更重要的是，在应用层面，需要了解需求，能够完成产品定义和功能交付。
其中，旷视是业界为数不多的能够将传感器的光学、模块化和电子设计能力，传感器的物理建模和算法能力，以及传感器的应用能力进行整合的公司。公司一个。这种能力已经在非成像屏的光学指纹领域得到了验证。目前，旷视已经帮助行业顶级合作伙伴实现了千万级指纹传感器的出货量。产品体积最小，识别速度最快，支付级安全认证。
过去二三十年，互联网，五三十年，G，AR，VR，随着技术的不断发展，发生了翻天覆地的变化。但与此同时，技术对物理世界的改造并没有根本改变。旷视将继续加强AIoT赛道，聚集最优秀的人才，推动科研创新和算法量产，不断定义与AI大脑相匹配的物联网硬件，让物理世界更美好。