专访旷视副总裁彭广平:旷视为何选择收购艾瑞思?
消息来源:baojiabao.com 作者: 发布时间:2024-05-19
作者 | 阿司匹林
出品 | AI科技大本营
2016 年 5 月,彭广平创立了北京艾瑞思机器人技术有限公司,担任总经理负责公司总体运营。
2018 年 5 月,艾瑞思被北京旷视科技全资收购,彭广平担任北京旷视科技有限公司副总裁,兼任北京艾瑞思机器人技术有限公司总经理,全面负责旷视科技机器人业务整体运营管理。
近日,彭广平在 GIIS 2018 峰会上接受了AI科技大本营等媒体的专访,以下为采访实录,略有删减。
问:旷视目前有哪几大业务板块?
彭广平:旷视目前有三大业务板块:
第一个业务板块是消费终端领域,尤其是在手机方向。现在国内几大品牌里面,华为、小米、vivo、OPPO 等人脸识别解锁方案都是旷视提供的,美图里面很多的算法也是旷视提供的。
第二个方向是城市管理。在公共安防领域,我们已经给公安、政府提供很多社会安全方面的解决方案,比如说我们去年整个协助公安抓了 5000 个逃犯,这是我们比较大的方向。
第三个方向是商业运营。旷视利用自身人工智能技术的积累,想在行业方面找一个非常深入的场景。我们现在找到了,就是仓储物流行业。旷视对仓储物流领域投入还是非常大的,不管是人才,还是是研发。
问:为什么旷视会选择收购艾瑞思,当时的契机是什么?
彭广平:人工智能不是口号,还要落地到行业中去。只有真正切入进去,你才真正能够把人工智能技术应用到这个行业中去。旷视与艾瑞斯双方能够结合有一个契合点。我们去年开始给客户做项目,落地的过程中,我们发现客户的期许不仅仅是要机器人,他其实希望你提供解决方案,真正把仓的效率提升。
我们想往上走,除了提供机器人和解决方案以外,我们还想提供更多。给客户创造价值,我们才有价值。往上走就涉及到在理解业务场景的基础上,怎样帮客户优化?客户有大量的数据,运营数据、订单数据、作业数据等,但是它不知道怎么用,都是闲置的,其实就是废品。但是对人工智能公司来说,这些数据是无价的。从旷视的角度来讲,它想深入这个行业,必须有个切入点,我们艾瑞思已经进入这个行业了,对客户的场景够了解了,双方不谋而合。旷视想深入行业,我们也想往上走,刚好双方是互补,这就是旷视和艾瑞思能够合在一起的原因。
问:从旷视收购艾瑞思到现在,已经取得了哪些进展?
彭广平:我们已经有了很多技术方面的合作。旷视原来主要是基于计算机视觉在传统的金融、安防方面做了很多的应用,传统的物流和仓储同样也是非常大的市场。旷视本身也是想在这个行业通过 AI 技术对这个行业进行赋能,提供技术变革,实现真正的降本增效。
我们目前在具体的解决方案做了一些合作。原来的机器人主要是做分拣、搬运等,这里面涉及到很多其他的工作,第一个是调度,第二个里面业务层面的精细化,比如订单怎么合单,怎么合理的分布,使得整个仓储效率最高化,我们已经在这里面做了些合作。
问:现在艾瑞思有哪几个产品线?已经成功实现商业化的有哪些?
彭广平:艾瑞思最早期做的是搬运假期人,主要有两点,一是在仓储里面订单的分拣和货品的搬运,另外一个方向就是工厂,比如从原材料库到产线之间的搬运。未来我们会拓展,除了搬运之外,要跟旷视本身的视觉业务结合起来,看得见、看得懂,然后进行决策。
问:海康威视也在做物流机器人,你们和海康威视之间是否存在竞争?
彭广平:我们的路子其实可能不太一样,海康做机器人是因为它做视觉,所以它才做机器人。但我们其实是做人工智能的,视觉只是我们的一个sensor。我们叫 AI + IoT,我们的摄像头、机器人只是 IoT 里的其中一类,我们真正想构建的是看得见,看得懂,能够决策,也能够执行机器人,这才是我们的本质。硬件只是 IoT 的一个环节,我们真正关心的是怎样对它赋能,或者通过 IoT 对整个行业赋能。虽然安防现在是旷视最大的业务,但是未来它不一定是最大的。
问:AI 技术在物流行业渗透的怎么样了?
彭广平:坦白讲,物流行业之前还是劳动密集型的,尤其仓储这块。现在随着技术的发展,AI 现在开始与物流深度结合,旷视今年正式收购了艾瑞思,想要打造的是具备“眼睛-大脑-手脚”的智慧仓储物流协作网络。我们希望用旷视的人工智能技术再加上艾瑞思的解决方案和产品,把 AI 真正落地。
问:从概念到落地,智能物流的最大的问题是什么?目前解决了哪一步?
彭广平:原来做物流或者做仓储的对业务很了解,他也可能知道它的痛点,但是往往不太懂现在这些比较新的技术,所以他很难去提炼需求,或者说把痛点转化成一个具体问题,这是他们比较难做的事情。从旷视的角度来讲,现在存在一个问题,怎么样把技术和业务能更加密切的结合起来?也就是说我们要真正的深入客户的场景,理解客户的场景,把我们的技术切入给客户的场景,不能要求客户理解人工智能技术。我现在每周有一大半时间都在客户的仓里面,去解决客户的需求痛点。怎样利用我们的技术最大化地解决客户的问题,这是现在比较大的挑战。
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