对话 12 家明星 AI 创&#x4

奥比中光认为，技术发展的目标是为了更好地服务于人，奥比中光要做的是让城市实现三维数字化，通过多样化的3D视觉感知技术让“万物可感”，让所有终端都能看懂世界。
3D视觉传感器的构造精密，生产工艺复杂，量产难度高，能否实现大规模量产是衡量一家企业是否全面掌握 3D 视觉感知技术的核心评价指标之一。
奥比中光表示，他们2015年成功实现了3D视觉传感器量产，2018年成功突破百万级量产交付。目前，全球已掌握核心技术并实现百万级面阵3D视觉传感器量产的企业仅有苹果、微软、索尼、英特尔、华为、三星和奥比中光等极少数企业。2020年7月，公司自建工厂投产，为支撑大规模需求增长提供了有力保障。
以奥比中光在机器人领域的应用为例，去年疫情期间，搭载奥比中光“智慧之眼”的各类机器人活跃在疫区前线，配餐、送药、导航。实现这些应用，机器人需要AI 3D视觉感知技术实时感知外界并作出智能决策。
“我们认为，未来各种智能硬件终端都将成为类‘机器人’，拥有语音感知交互能力（‘嘴巴’和‘耳朵’）、视觉感知交互能力（‘眼睛’），以及各种AI决策分析能力（‘大脑’）。”
澎思：场景下沉，围攻 AIoT 赛道
除了智慧安防，澎思近年重点进入AIoT赛道（智慧通行、智慧社区、智慧楼宇等场景方向）。
“我们认为，智慧城市已经开始从政府牵头的城市大脑、雪亮工程等大型项目主导，逐渐演变为社区、园区、楼宇、校园等一大批城市微单元和中小企业端的长尾市场来占据主流。”
而这样碎片化场景和需求，其实考验的是行业建立AI、IoT、SaaS服务闭环的能力，市场需要标准化的智能设备和持续提升的AI价值。在这个过程中，人工智能和物联网的结合是一种大趋势。
“AIoT赛道的门槛不高，但是上限高。”澎思科技表示。
以人脸门禁为例，在性能指标上更重视识别速度、底库规模、在不同场景下的识别效果、人脸防伪等技术性能指标。
识别速度基本控制在0.3s内，底库规模3-5万（某些场景比如高校、大型园区对底库要求较大）、不同场景的适应性方面比如支持逆光（户外环境）、暗光识别（黑夜环境）的识别效果，还有对小孩的识别效果（适应学校场景）、老人的识别效果（社区场景）、多族群的识别效果（海外、国际学校场景），人脸防伪方面的RGB+IR双目人脸防伪。
“当时我们在打新加坡市场的时候，就需要满足多族群的识别效果，经过两周左右的算法优化，然后对设备进行在线升级（OTA），顺利解决问题。”
在澎思看来，与AI安防相比，AIoT场景更加碎片和多样化，市场主体是SMB为主，对设备的性能表现和稳定性要求都更高。
在AI安防业务中一般有专门技术人员驻场服务客户，而在AIoT市场，大多数时候都只能靠产品自身说话。
臻识科技：智慧交通，「静态+动态」双线进发
“我们重点投入了城市静态交通和动态交通违章治理。”