7月15日，在京举行的2022旷视技术开放日上，旷视发布自研算法生产平台AIS（AI Service），20项技术DEMO（技术原型）也在开放日上亮相。
旷视联合创始人、CEO印奇介绍，旷视目前建立了以“基础算法科研”和“规模算法量产”为两大核心的AI技术体系，以“计算摄影学”为核心的“算法定义硬件”IoT（物联网）技术体系，这套AIoT核心技术科研体系，将成为支撑旷视AIoT（人工智能物联网）商业化的重要基石。
车辆行驶在道路上，行人、车辆、路障等等均被实时识别出来，而这些计算过程竟然只用一个充电宝的功率就能实现。在技术开放日现场展示的这一低功耗嵌入式L2自动驾驶感知方案，令不少参观者驻足。
技术人员介绍，车载感知模型对算力需求很高，比如进行大分辨率输入下的行人、车辆3D感知时，计算量巨大。旷视研究院提出模型超级压缩算法，通过软硬协同设计进行算法和硬件联合优化，整套系统的AI计算部分功耗保持在3瓦左右，因而仅用充电宝就能供嵌入式芯片正常工作，成功实现了低功耗的L2级别自动驾驶感知方案。
除此之外，VR裸手交互、手绘人物转动画、用充电宝能跑起来的AI模型训练等20项技术DEMO当天亮相。
在这些技术的背后，研发人员的“双手”正逐渐被解放。当天，旷视正式发布了自研的算法生产平台AIS（AI Service）。AIS基于旷视Brain++体系，构建了一套覆盖数据处理、模型训练、性能分析调优、推理部署测试等算法生产全链路的零代码、自动化的生产力工具平台，让算法量产真正成为可能。
据悉， AIS 算法生产平台提供多种功能支持算法快速生产部署，可以大幅降低算法生产的门槛，提升算法生产效率。目前，该平台已经能够支持100多种业务模型训练，最快2小时即可完成，而且模型产出精度指标远高于业界平均水平。经验证，算法研发人员使用Brain++和AIS平台，可以实现智能标注平均加速30倍，自动学习训练加速4至20倍。
在技术开放日展示的众多DEMO中，“运动猿小刚”背后的技术就是通过AIS算法生产平台研发而成的。该技术可以在人们进行仰卧起坐、跳远、跳绳等运动时，自动进行高精度测距、测速和计数。研发人员介绍，它主要通过自研模型快速精准地检测超过30个人体骨骼点，由此准确描述人体运动过程中的各个动作姿态，从而完成高精度的测距、测速和计数。
旷视研究院算法量产负责人周而进说，算法量产不是单一的产品，而是对AI生产模式的理念革新和生产力进化。希望通过AI算法生产的标准化以及AI生产力平台的构建，极大地降低算法生产的成本和门槛，让更多人可以参与进来，促进算法在更多行业落地。
从去年开始，越来越多的企业提出了AIoT的战略。基于商业实践，印奇认为AIoT的产业落地需要有三个要素的结合：一是AI，AI在过去10年里面以深度学习的算法为崛起，AI是不断演进的算法的能力，这样的算法会在各种行业、各种场景构建更多的灵魂和大脑；二是IoT，如果AI是大脑，IoT就是躯壳和真正的骨干；三是空间，过去二三十年里，虚拟经济更多是把线下的东西搬到线上，而产业互联网最重要的是如何能够真正在物理空间当中定义应用和定义场景。
