硬件智能化的发展已势不可挡。


从智能手机到智能手表,从智能摄像头到智能汽车,再到用语音唤醒智能家居。智能设备,已经成为日常生产、生活的一部分。


这也使得AIoT行业,正迎来一场爆发。


传统IoT三巨头“海大宇”已经悄然换下安防这个“旧概念”,发力智能物联。


4月22日晚间,大华股份发布2021年年报。年报中,大华特意强调了“智能物联”的业务核心。


更早前的4月15日,海康威视发布2021年年度报告,同样把AIoT作为未来十年的重点,其在年报中指出,“2021 年,是公司成立的第二十年……现在将业务领域定位为‘智能物联AIoT’。我们相信,未来10年,伴随智能物联网的发展,公司将继续快速发展”。这是海康威视第一次在年报里面修改自己未来业务的介绍。


宇视科技在3月29日发布的2021年业绩报告中,也只字未提“安防”,取而代之的是“智能物联”。


变化还不止这些。


一些AI企业也在凸出自己在AIoT上的布局,最典型的是旷视。4月13日,在2022旷视企业业务合作伙伴线上大会,旷视联合创始人兼CEO印奇对外传递了一个明确的态度:AIoT是互联网的下一次浪潮,是旷视的战略方向。他认为整个AIoT产业将迎来发展的黄金十年。


行业头部企业的一致动作,已经表明了一种讯息:在疫情常态化的大环境下,业界已然意识到,AIoT早已跳出“安防”的范畴,成为智能时代一个外延更大的市场。


实际上,AIoT并不是个新鲜词,它是人工智能(AI)和物联网(IoT)的合称,2017年就已出现。2019年年初,AIoT曾迎来一场热潮,不仅华为、阿里、百度、京东、小米等互联网公司都提出各自的AIoT战略,就连OPPO、创维等传统硬件厂商也纷纷入局AIoT。彼时,AIoT如同一场科技新风口,成为各科技企业都来押注的业务板块之一。尽管入局者众,但AIoT也有其壁垒和制约,一些科技公司的入局更像是试水。


如今,经过三年沉淀,随着5G走向普及,产业互联网崛起,新基建成为主旋律,AIoT这一万亿级市场变得越来越“香”。






1.AI进化:“它不是一个独立的产业”



2018年,当腾讯喊出转型产业互联网时,下一个科技时代的大幕已悄然开始。实际上,在此之前互联网巨头们的创投布局重心就明显向to B转移。


「甲子光年」曾在《为什么说中国to B时代终于来了?》一文中探讨这一变化,从2015年之后,中国的to B行业逐步回暖,to B回暖本质是“科技替代”。这里的科技,大头便是AI,此外还有大数据、物联网、云计算等。


自2016年AI在围棋中胜出人类后,短短数年其风头便雄踞科技领域之最,甚至由之延伸出来的一些领域也在此后不断催生着一个个风口:自动驾驶、智能制造、AIoT,乃至元宇宙……


彼时,科技圈一个广受讨论的话题便是:AI将会定义一个新时代。许多人把AI当作一个独立的行业来看,不仅各大科技巨头纷纷成立了自己的AI业务线,比如谷歌、微软,以及国内的BAT等,而且各类AI创业公司也纷纷出现。此前「甲子光年」曾作过统计,2017年国内新增AI公司接近8000家,到了2018年这一数据已翻升至18000多家。


这一阶段属于AI技术创新阶段,无论是新成立的AI公司还是科技巨头的AI业务线,主要都是做一些AI基础理论、独立算法的研究。他们的商业化也多依靠面向安防、金融、零售等行业,卖算法软件、做项目获得收入,AI是作为一个底层的算法组件存在的。


然而,AI企业很快发现,随着技术壁垒不断降低,市场竞争越发激烈,算法SDK的价格大幅下滑,自身的盈利空间被大幅削减。同时,AI企业意识到,行业客户需要的不是单个模块或开发包,因为客户并不具备集成算法SDK的能力,他们需要的是一套完全定制化的行业解决方案。


但现实情况是,每个细分行业的场景都非常分散和碎片化。AI企业每开拓一个新的场景,都要对应的行业know-how积累,这使每个项目的实施周期都特别长,极其消耗研发和交付的资源。另外,由于缺乏渠道和供应链的能力,AI企业的利润空间也不高,甚至是做得越多,亏得越多。


因此,“项目外包商”的角色并不能如愿换来规模化效应。于是,AI公司开始主动求变,探索新的商业化模式。如果大致梳理目前各家AI公司在商业化中的探索,已经形成了颇清晰的差异化路径。


一种是“软”的打法,即通过打造通用的AI基础设施,将AI以软件形式提供给各行各业的客户,赋能百业,做行业的横向扩展,以实现规模化。以商汤为例,其推出的AI大装置SenseCore本质是让AI落地摆脱人力密集的状态,它就像AI算法的流水线工厂,可以实现不同场景算法模型的底层抽象,以模块化平台套件打造通用型服务平台。


这种路径想象力巨大,不过也存在重重困难。首先,单一的AI算法很难形成很高的技术门槛和壁垒;其次,由于行业过于碎片化,每个行业需要的算法也非常碎片化,这使得AI平台的落地在现阶段很难一步到位。这就意味着要承受长期巨额的投入,有可能面临更缓慢的商业化进展。


也正因如此,商汤集团董事长兼CEO徐立在此前上市致辞中也表示,“这是一条罕有人走的路。艰难之处在于商业的不确定性。”


另一种是“硬”的打法,即AI算法能力一定要固化到某个载体中,形成一套端到端的软硬产品组合,为行业客户提供完整的价值。换句话说,AI算法必须与物联网的芯片、传感器这样的硬件载体进行结合,才能形成一块独立的业务,这就是AIoT。


这块市场,很早便被一些AI企业看中,旷视便是这条路径的坚定支持者。正如旷视联合创始人兼CEO印奇所言:“我认为AI行业这个说法是有问题的,AI很难作为一个独立的产业体系或商业闭环存在。AI本质上是一个效率工具,它能够无形地渗透到各个行业,成为行业效率提升的催化剂。”


这就意味着,AI想要落地,一定要依附于某个实体的存在。印奇曾经表示,旷视目前不会成为一家平台化的公司,而是会打造几个支柱型行业作为立身之本。因此,从2015年开始,旷视就提出AIoT是AI的产业化路径。目前,旷视在其消费、城市和供应链三大物联网业务板块,都形成了一定的软硬一体化产品和解决方案的能力。


但是,这条路同样并不容易走。由于之前没有任何一家企业走通过AI从算法到产品到方案的全流程。这意味着,为了打通这条链路,AI企业就必须从产品研发、生产制造、市场通路甚至客户服务都做一遍,牵头构建从算法、软件到硬件的产研与供应链体系,并开拓出市场通路,实现完整的价值闭环。但由于缺乏硬件渠道和供应链的能力,这对于AI企业而言显然是一个需要漫长周期且无法跨越的积累过程。






2.合围AIoT:“AI不等于安防”



过去在视频物联网这条道路上,最为人熟知的公司莫过于海康、大华、宇视等。作为国内老牌安防巨头,这三家公司占据着国内安防市场的半壁江山。此后随着AI崛起,这一技术被引入安防领域并快速落地。


实际上纵观AI发展的数年,只有三大场景实现了规模化落地:信息流推荐、辅助驾驶和智能安防。其中安防成为AI最重要的领域,人们一提到AI,就会想到安防。在某种程度上,人们似乎已经把AI与安防划上了等号。


变化出现在2021年。2021年12月26日,推迟数月的深圳安博会终于赶在年尾举办。


只是,这一次的安博会上稍显冷清:受疫情影响,传统安防巨头海康、大华、宇视纷纷撤展,华为、商汤等也宣布“离会”,破除万难南下参展的旷视,在展会上推出其“神行”“魔方”“鸿图”和“盘古”等一系列AIoT产品矩阵。这其中,跟安防直接相关的也只有“神行”这款产品。


一个暗含的趋势是,安防这个大市场已经见顶,正走向衰退。过去十年,在平安中国、雪亮工程、智慧城市、数字城市等国家政策、工程的号召下,城市立体防控监控体系已经逐渐成型,市场也迎来饱和。而且疫情之下,随着政府压低预算,做to G的生意越来越难。


在近日的海康威视财报业绩沟通会上,海康威视总裁胡扬忠直言“传统安防市场的业务实际上没那么大”,而且市场分散,订单碎片。他坦言,“过去几年政府的投资一直偏小,但政府投资是有弹性的,也有特定需求,为了解决这些需求,今年投入可能会加大一些。”


安防市场的变化,传导到企业身上就是,连安防巨头们也开始“去安防化”了。


幸运的是,当安防市场这扇窗正走向关闭之时,企业数字化这扇门则徐徐打开。数据显示,过去两年,疫情大大加速企业的数字化进程,推动了企业智能化升级。作为这场大升级的通道,AIoT自然也乘势爆发。


此外,互联网时代的数据在采集、存储、处理以及应用等环节都是独立存在且相互孤立,使得单品智能甚至多品智能、系统智能在应用中不断涌现数据孤岛、数据烟囱和碎片化应用等问题。而在AI介入之后,IoT 很快有了连接的大脑,数据孤岛等系列问题很快得到了解决。


因此,“AI新势力”和“安防巨头”们都瞄准了AIoT市场的“蛋糕”。


要说明的是,AI和AIoT并不等于安防。过去,由于安防市场是AI和IoT领域落地最早且相对成熟的赛道,很多人就会认为AI和IoT就是安防,就是视频监控。“但实际上,当我们去看一个企业、一个政府它所在的业务领域时,我们会发现在数字化转型进程里,传统的安防和视频监控只是一个非常小的、垂直的赛道和应用。”印奇此前曾如此表示。


他认为,目前的AIoT才刚刚开始,如果类比,AIoT更像IT行业,未来的产业分布、上下游分工也一定会更像IT行业。


这便不难理解,为什么印奇会认为“AI技术与IoT设备的结合会是科技创新领域未来十年最大的机遇”。


据「甲子光年」了解,尽管旷视和“海大宇”们都瞄准了AIoT,换句话说都是“硬件+算法”,但两者的底层产品逻辑并不一样。


过去在安防市场,海康的打法可以归纳为“机海战术”,即先做出一套物联网硬件组合,再针对特定场景需求“灌入”算法。每个场景都会对应一套硬件和算法,硬件和算法是“绑死”的。由于场景少、用户需求集中,每款硬件的出货量都可以做大,因此这一打法容易形成规模效应。


然而,当安防升级到AIoT,场景就会变得非常碎片化,比如工业制造流水线的瑕疵监测,物流仓库的货物拣选等。碎片化的场景,一方面需要厂商投入巨大的研发成本,很难形成规模化出货;另一方面也使用户要根据场景需求变化不断购置新硬件,设备更替频繁。这时候,“海量硬件+海量算法”的模式就遇到挑战了。


由于算法迭代成本远低于硬件的迭代成本,有更强的经济效益。依托AI算法的优势,旷视提出的思路是“标准硬件+海量算法”。


比如,先开发一套标准化的摄像头或机械臂,然后可以根据不同的场景,在同一套硬件里加载各种各样的算法,如同在智能手机中安装各种App一样。







旷视认为,这才是做符合AIoT市场未来需求的AI硬件的思路。






3.从“硬件+算法”到“算法定义硬件”



越来越多人相信,AIoT中,AI扮演的角色是大脑,IoT扮演的角色是感官和四肢。


过去,IoT公司做AIoT的思路是,先做好一套硬件,然后往里面“灌”适配的算法,算法是最后一步。


然而,正如上文提到的,面对日益丰富的AI场景和蓬勃发展的应用需求,未来很难针对每个场景进行硬件和算法的定制适配。


算法定义硬件的思路则与此相反,AI公司以算法为核心,去设计一款AIoT产品。算法定义硬件,类似于软件定义硬件的概念,是要彻底改变做AI硬件的思路,算法需求前置考虑,从算法和用户需求出发,反推所有技术架构,得到最终的产品方案。


但这种方式也存在挑战——一方面AI公司对行业know-how积累不够,另一方面不同行业专业公司(如行业ISV和集成商等)又缺乏AI研发和部署能力。因此,市场亟需一家同时具备AI算法能力和硬件方案的公司,帮助那些行业专业公司解决AIoT的训练、部署算法以及POC测试、方案交付等全流程问题。而各个行业的专业公司,只要专注于针对场景需求的应用开发即可。


或许正是看到了这个市场需求,在今年4月13日的2022旷视企业业务合作伙伴大会上,旷视提出“算法定义硬件”的理念。


在这样的产品理念下,旷视开发出一套标准化的从算法、组件到产品的软硬一体化产品组合。它包含两个基本要素:一是海量算法的充足供给,二是标准化的AIoT硬件。这个标准化的软硬产品族,将面向不同行业的专业公司(例如行业ISV和集成商)开放,使他们能基于行业know-how,利用这个平台实现行业应用的创新。


以旷视边缘端产品魔方盒子为例,该产品就是出于客户对“以一种更加经济的方式,让前端大量非智能的高清摄像机具备AI识别能力”这一应用需求出发的。为此,工程师先从功能角度,明确需要用到哪些算法;然后,再根据用户需求匹配相应算法,在早期就和芯片进行联合调优,最终开发出边缘性能非常强的产品。


按照旷视的说法,魔方盒子里固化了很多不同的算法,有安监领域的,有办公领域的,有社区领域的,也有针对智慧工地的,“旷视可以通过下发算法的方式升级魔方分析盒,使它适应不同客户的要求。”


旷视幻方则是“算法定义硬件”的另一个典型。和友商同等算力芯片的产品相比,幻方Premium系列售价只有其65%,但是却发挥出了2.5倍的算力。“以结构化算法为例,友商的产品可以支持60路左右的视频流解析,而幻方的解析路数高达140路。” 旷视方面表示。


之所以能实现如此高的性价比,是因为幻方的产品采用了算法仓的架构设计。“算法可以经由AIoT平台被动态加载到硬件中,算法和硬件解耦,硬件变成了一种平台,一种能力载体。基于旷视自研的AI生产力平台Brain++和算法框架MegEngine,算法和算力资源可以被动态调度。框架变成了一种桥梁,为不同的算力平台自动选择匹配的高性能算子,充分释放芯片的算力。”旷视方面解释道。


这便是“算法定义硬件”的构想。赛迪顾问集成电路负责人滕冉就曾表示:“算法定义硬件可以使得系统具有更高的灵活性与可部署性能,使得人工智能更好赋能垂直细分领域。”他认为,将硬件层面的操作和调度由软件完成,最大限度优化硬件的占用,从而减少硬件开销。这或可为AIoT企业提供新的发展思路。






4.AIoT时代,AI企业的生态位



如何正确地吃下AIoT这个数万亿体量的市场,是一个值得思考的问题。


“AIoT实施太复杂,云边端,从最早期的前端、上游的芯片、传感器到最下游的集成解决方案,我们认为任何一家公司都非常难从上到下地提供闭环的价值。”印奇称。


过去,在视频监控这样一个比较狭义的领域,单个企业可以通过闭环提供一个好的用户体验。但AIoT领域如同IT行业一样大,因此一定会发生产业链上下游的精细化分工。“有的公司适合做上游,有的公司适合做解决方案,还有很多公司适合在中间技术链条里面提供价值。只有大家连接成深度的、大的产业链,每家公司在产业链里去做自己最擅长的一件事情,这样生态才能更快、更繁荣、更健康地发展起来。”印奇表示。


而且,为了实现算法定义硬件,就需要先做硬件平台化。旷视副总裁、企业业务事业部研发负责人杨沐称,不同的芯片在图像处理能力、应用的适配能力、AI算力的展现能力上都是各有优势的,不结合实际场景往往就适配不到最好的平台,“为了解决这一问题,从今年开始,旷视会以更开放的态度和选型适配更多的芯片平台。这里既包括传统安防芯片供应商,也包括了更多新入局的AI创新芯片供应商”。


另外,为了吸引更多行业ISV,在4月13日的企业业务合作伙伴大会上,旷视发布了“AIoT生态合伙人计划”。该计划面向全国招募“AIoT生态合伙人”,倡导共建AIoT生态、共研AIoT产品、共助AIoT产业落地,共同成为AIoT时代的创造者。


目前,在旷视软硬一体化的产品族中,组件针对的客户群是产品方案商,单品针对的客户群是区域ISV,软硬一体的产品族针对的客户群则是全国性的行业ISV。这样的好处是,不同的生态合作伙伴可以将旷视的组件、单品和产品族打包在其方案里,从而服务不同行业的最终用户。这样,当不同的合作伙伴获取到的市场反馈,再结合know-how,反向反馈给旷视,便能形成一个不断优化AIoT产品的生态闭环。


经过三年沉淀,越来越多的玩家已经意识到,AIoT是一场持久战,现在才刚刚开始。谁会最终杀出重围,短期内或许很难有明确答案。


但可以肯定的是,面对如此广阔且复杂的市场,单个企业已很难像在安防行业那样做到一家独大、上下通吃。AIoT必定能容纳更多企业,形成产业链上下游的精细化分工。届时,每家企业都有机会在整个产业链找到自己最擅长的角色,占据属于自己的生态位。
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