旷视招股书解读：中国 AI 公司的生意经

此外，在业内颇为有名的深度残差网络（ResNet）就是由旷视首席科学家孙剑博士提出，ResNet 大幅提升了云端算法的成效和效率。ResNet 目前是深度学习领域应用最广泛的神经网络结构之一，并被成功应用于先进的 AI 应用系统中，例如 DeepMind 的 AlphaGo Zero。孙剑坐镇的旷视研究院，也成为了全世界产出成果最多、斩获全球 AI 竞赛最多的研究院之一。

在招股书中，旷视特别强调了自研的深度学习框架 Brain++。可以说，Brain++就是其未来发展的基石。根据灼识咨询报告，旷视是世界上为数不多的拥有自研深度学习框架的公司之一。旷视的深度学习框架 Brain++的核心优势就是能够针对计算机视觉任务做出了定制化的优化，使预处理、传输及处理图像与影像更高效，能够针对不同垂直领域的碎片化需求定制丰富且不断增长的算法组合，包括很多长尾需求。正是在自主可控的算法生产体系支撑下，旷视开发了可部署于云端、移动端及边缘端计算平台的先进深度神经网络。依托于 Brain++，旷视在各业务领域的全栈式解决方案方能得以实现优化计算能力及数据存储的分配，从而提升表现及效率。

在印奇看来，深度学习同时也是支撑人工智能革命的关键。他曾表示：「生成一种具体的算法并不难，但要创建几乎能自动生成众多算法的引擎绝非易事。」Brain++则承担了这样的使命，旷视想通过它来引领半自动化算法时代。持续打造自己的 AI 算法引擎和 IoT 操作系统，将会成为未来旷视参与商业竞争的核心产品基石。

旷视的下一站

在印奇致投资者的信中，可以看出，旷视对未来的方向很明确——「坚定地认为物联网是人工智能技术应用的主要场景」。「如果把人工智能比作「大脑」，物联网就是「身体」，二者相结合，能够让世界更加智能化。我们希望成为各行各业的『大脑』创建者，为物联网上下游企业提供核心技术。我们的愿景是构建连结及赋能百亿物联网设备的人工智能基础设施。这些设备包括消费电子产品、传感器和机器人等，它们被广泛地应用于各行各业，全面覆盖个人、公共和企业场景。」

将这个目标拆解为近期会落地执行的动作，即是印奇在不久前的 D 轮融资发布会时曾提到过的旷视的 2019 年的目标：在城市物联网场景，以摄像头硬件为承载，发力点在于城市管理与智慧地产；在供应链物联网场景，以智能物流为核心，以机器人硬件为承载，发力仓储、新零售与制造业场景；在个人物联网场景，以传感器为承载，发力点为手机与征信验证。

对于更长久的未来，关于如何构建一个可持续、负责任、有价值的人工智能生态，印奇表示将完整披露旷视开发和使用人工智能技术时须遵循的核心原则，主要包括六个方面：正当性、人的监督、技术可靠性和安全性、公平和多样性、责任可追溯、数据隐私保护。

旷视的 IPO，意义远超一家公司本身，其在资本市场的表现会影响市场对后续 AI 创业公司的考量。拿下人工智能领域第一股的重要性不言而喻，但继续推动技术发展以及稳健开展商业化，开一个好头，对旷视自身以及行业而言，无疑更为重要。

（编辑：核心网）

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