谁能定义下一个AIoT时代？ | 甲子光年

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。