6月8日消息，据IDC数据，2019年全球AIoT市场规模达到2264亿美元，预计到2022年达到4820亿美元，复合增长率28.65%。

AIoT市场近30%的增长率背后，是不断增长的深入应用于人们生产、生活中的AIoT设备们。行业人士预计AIoT设备出货规模早已超过百亿。

然而需要注意的是，AIoT设备爆发式增长的同时，其碎片化程度也前所未有。大到智慧城市建设，智能交通中的自动驾驶、智慧楼宇的智能安防，细分到车间瑕疵检测、药品拣选、水果检测，甚至文物防伪等等领域，AIoT设备们都发挥着举足轻重的作用。

从“海量硬件+定制算法” 到  “标准硬件+海量算法”

面对如此碎片化的物联网场景需求，传统的以“硬件”为核心的AIoT硬件产研模式，即针对每一个应用场景就开发出一套对应的”硬件+算法“产品组合来满足的模式，已经无法适应AIoT应用场景快速的横向拓展和智能需求的随时纵向迭代升级节奏。

一旦用户应用场景发生变化，AIoT设备商们就不得不部署一批新的硬件设备来满足新需求，这也给用户带来高昂的硬件建设和维护成本。

如何让AIoT设备能更灵活、更省心、更持久的服务？

专注于AIoT软硬一体解决方案的旷视科技决定给出一种新解法。

在2022旷视企业业务合作伙伴大会上，旷视首次提出 “算法定义硬件”这一AIoT产品理念。

旷视“算法定义硬件”方法论，总结来说，就是认为AIoT硬件应该是“标准硬件+海量算法”的产品组合，即先建立一套标准化的硬件产品组合，然后硬件可根据应用场景的需求加载不同的算法。也就是，硬件成为载体，逐渐走向标准化，为算力优化和算法更新做好准备，算法可以灵活加载、动态更新。对于用户而言，这也意味着更低的硬件建设和运营成本。

“算法定义硬件”，将硬件从“功能定义”转向“需求定义”

在旷视产研专家看来，“算法定义硬件”是在AIoT海量应用场景需求下产生的产品理念。它主张颠覆传统的AI硬件的产研模式，将算法需求前置考虑，从算法和用户需求出发，强调“算法+硬件”的联合设计，以此为基础建立技术和产品架构，为用户提供最优的产品方案。

在这里，算法将成为产品的核心要素，硬件将围绕算力的优化和算法的支撑而重新设计，逐渐走向标准化。通过加载不同的算法，标准化硬件可以灵活演变成不同的智能化硬件，满足海量场景的应用需求。

以“旷视魔方”为例，通过一款硬件产品“魔方”搭载不同场景的定制化算法，最终服务不同场景需求。目前，旷视魔方在工地、加油站、社区等诸多场景均有广泛应用。这种模式无需根据需求部署不同的硬件，降低了前期方案规划的难度和后期运维难度，也避免了企业对硬件产品的反复采购迭代，降本减碳。

“算法定义硬件”难点何在？

从“海量硬件+定制算法” 转向算法定义硬件的“标准硬件+海量算法”模式，不是一件容易的事。算法定义硬件，要求AIoT产品提供者拥有足够丰富、适应性广泛、迭代更新够及时的算法供给能力。

而旷视科技之所以能率先实现“算法定义硬件”的AIoT产品模式，很大助力来自于其通过自研AI生产力平台Brain++和深度学习框架MegEngine，促进实现算法的标准化和规模化生产，降低算法生产和部署的效率和成本。

旷视团队预计，“算法定义硬件”将贯穿于AIoT产业发展的三个阶段：第一阶段，单品短闭环，核心AI硬件涌现，从算法和用户需求出发，实现算法与硬件共同设计，打造标准化硬件单品；第二阶段，产品大闭环阶段，“云边端”产品体系重构，形成一整套覆盖“云-边-端”的AIoT软硬一体化产品组合；第三阶段，生态繁荣阶段，AIoT产业链全面开放，实现“硬件标准化”和“算法充分供给”，全面激发AIoT产业生态创新。

现阶段，面对AIoT这样一个极端碎片化、复杂程度前所未有的广阔市场，没有任何一家企业能够提供闭环价值。在AIoT市场，一定会形成产业链上下游的精细化分工，每家企业都有机会在这个长链条中寻找到自己的生态位。

不过，旷视产研专家也强调，类似于IT时代的“软件定义硬件”，“算法定义硬件”将是AIoT时代的核心理念。算法直面解决海量应用场景问题，算法渗透到AIoT产业链的各个环节，成为关键的生产要素。从应用场景和算法出发，实现算法和硬件的联合设计。硬件是算法的载体，算法能灵活地部署，这样才能满足AIoT市场碎片化场景对于智能的迫切需求。“这在行业内已经形成了一些共识，但还没有形成广泛的共识。”

未来，旷视将通过算法的自动下发进一步提高算法迭代效率，让“算法定义硬件”更灵活。 同时，旷视的Brain++平台已经开放，将更加深度参与产业链合作，赋能AIoT生态合伙人，大家一起共建创新生态。

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