(这是一篇2022年过期的投稿)2022年,是旷视的第十一年,是海康的第二十一年,下面我们就来说一说关于软件与硬件发展有哪几个阶段?我们一起去了解并探讨一下这个问题吧!

软件与硬件发展有哪几个阶段(从软件定义硬件到算法定义硬件)

软件与硬件发展有哪几个阶段

(这是一篇2022年过期的投稿)

2022年,是旷视的第十一年,是海康的第二十一年。

2022年4月13日,AI公司旷视科技召开企业业务合作伙伴大会,创始人兼CEO印奇在致辞环节表示:AIoT已经成为一个大共识、大赛道、大市场,整个产业将迎来发展的黄金十年。

2022年4月15日,海康威视发布2021年报,其中致股东信提到:经过 20 年的努力,公司在众多细分技术领域都有了一定的积累,现在将业务领域定位为“智能物联 AIoT”。我们相信,未来10 年,伴随智能物联网的发展,公司将继续快速发展。

差了一个时代的两家公司不约而同的把AIoT作为未来十年的最大机遇。

如果把视野再拉宽一点,在小米手机九周年的时候,雷军宣布小米下个十年的核心战略是“手机 x AIoT”。华为、阿里、腾讯等国内大厂也都有自己的AIoT战略布局。如果你经常看分析师报告,也能发现AIoT已经成为分析机构和分析师们的热词。

AIoT智能物联网的时代,已经成为互联网、移动互联网之后的第三次浪潮,汹涌而来。

从软件定义硬件到算法定义硬件

移动互联网时代,一句“人人都是产品经理”火爆全网,仿佛只要做好产品和交互设计就可以打天下一样,但事实上远远不够。好的产品体验除了来自这些“表象”,更多的是看不见的“里子”,是一段段代码和这些代码以软件的形式与硬件载体的融合。

另一句被广为流传的话是“软件定义硬件”,它的核心思想就是利用软件对现有的基础硬件设备进行重新定义,以此实现硬件和软件功能价值的最大化。软件定义硬件的前提是软件与硬件的逻辑等价性,硬件的功能可以通过软件来实现。比如,智能手机可以通过升级软件系统获得更多新功能,特斯拉汽车也可以通过软件升级获得更好的驾驶体验。

而最近旷视科技创始人兼CEO印奇提出的“算法定义硬件”,则是把软件定义硬件又往前推了一步。算法是软件的基础思想,也是软件的内核。从软件定义到算法定义,是一种更精细化、更小尺度的演进。当然,算法定义硬件不能简单的理解为算法的重要性大于硬件,而是算法发挥出来的功能和价值更容易被用户感知到,用户也愿意为此付费。而被定义的硬件,大体可以归结为芯片、模组(核心是传感器)、标准硬件三个层面,从体积上看,芯片<模组<标准硬件,从规模数量上看则刚好相反,芯片>模组>标准硬件。

算法定义硬件的层层递进

算法定义硬件的第一层是算法定义芯片。本质上芯片是算法的一种表现形式,是通过硬件电路设计实现算法逻辑。软件是算法的另一种表现形式,是通过运行代码来实现算法逻辑。芯片和算法的关系是相互设计,相互融合的。所以我们看到,芯片公司会开发更适配的算法,算法公司在研发专属的芯片。比如Intel对Mobileye的收购,就是典型的芯片与算法的结合。

英伟达首席科学家兼研究部高级副总裁 Bill Dally曾介绍,“英伟达会利用强化学习来布局晶体管。这就好比是一款电子游戏,不过它是一款修复标准单元中设计规划错误的电子游戏。我们可以用强化学习来修正这些设计规则中的错误,从而使我们可以在很大程度上实现一个标准单元的设计。”此外,我们也能看到各家手机厂商在尝试从画质芯片入手,结合自身算法更好的发挥拍摄实力。

芯片、软件核心目的都是用来提升整个产品的计算能力,而算法则融入在芯片电路和软件代码中。如果说,芯片对计算能力的影响是先天性的,在芯片电路设计好就相对固定了。那么,软件算法的持续优化是一种后天提升计算能力的手段。

算法定义硬件的第二层就是算法定义模组。模组是面向标准产品研发的包含芯片在内的最小系统集合,目的是嵌入到最终完整的产品中。模组一般由多颗芯片和PCB(印制电路板)等组成,比如摄像头模组就是包括镜头、图像传感器、VCM马达、IR滤光片、电路板等部件,其中图像传感器是其中竞争最为激烈的领域。

以摄像头模组为例,为了更好的拍摄成像质量,简单的升级CPU和ISP芯片已经不能满足手机厂商对极致体验的需求。比如,基于算法定制ISP芯片,结合定制镜头,定制马达和滤波片等,模组里的每一个组件都参与最终成像效果,就会带来更好的用户体验。2020年,旷视就曾提出“用AI重新定义光感知系统”的理念,就是一种用算法定义模组的逻辑,通过发挥AI算法优势,突破传统光感知系统相对流程化、独立化的运作方式,通过增强光感知系统的协同性,进而提升性能,丰富功能,增强效果。

算法定义硬件的第三层是算法定义标准硬件。一个标准硬件指的是开箱即用的产品,不需要经过二次开发,比如智能手机、智能汽车、智能机器人就是标准硬件。这类产品的复杂度极高,是由多个芯片、多个模组、系统软件和应用软件生态组成。在旷视科技的定义中,这类算法定义的标准硬件产品是已经实现硬件本身平台化、系统软件柔性化和应用服务规模化的产品,已经成为了一个自洽的软硬件生态。

事实上,除了AI重新定义光感知系统,旷视在其科创版招股书中更进一步的提出了AI重新定义的硬件体系,包括AI重新定义的传感器模组、AI重新定义的传感器终端和边缘设备,以及AI重新定义的机器人和自动化装备。而旷视最新提出的“算法定义硬件”可以说与之前的理念一脉相承,并且进行了更为深刻的总结提炼。

这也是为什么印奇称“算法定义硬件”是旷视在过去的十年时间里最大的产品价值主张。从15年起,旷视在算法定义硬件的第二层和第三层赛道上在持续深耕和发展,这也是之前外界一直把最硬AI公司冠给旷视的原因。如果旷视不在美国的实体清单上,第一层的算法定义芯片相信旷视也不会错过。

满足海量需求,靠海量硬件还是靠海量算法?

需求和供给永远是互相追逐的。随着数字化水平越来越高,场景洞察越来越细,挖掘出来的需求也越来越多,有需求就要有供给。

供给的思路有两种,一种是“海量硬件 定制化算法”,用一套软硬件组合产品服务一个需求,新增需求则新增软硬件产品组合,在需求不高的数量下,这种方式的体验会更好,但成本会更高,维护起来也会更复杂。而一旦这个数量超过限度,供给的能力就会变慢,因为硬件、软件、算法等不同形态的研发周期是不同的,对供应链和产业链的生态要求也是不同的。

软件的敏捷开发效率是要远高于硬件的生产线组装的。而算法的训练比软件开发更快,当然前提是有一套高效率的算法生产平台。所以一般而言,硬件研发周期最长,软件研发周期居中,算法研发周期最短。

采用海量硬件办法的公司往往都是行业龙头,因为它拥有最强大的供应链和硬件生产线。比如安防市场里的海康,在售的硬件产品SKU就超过万种。但我们也看到,不管是海康还是大华,都在进行SKU的缩减,这种缩减指向的是解决海量需求的另一种思路:“海量算法 标准硬件”。

精简硬件SKU,通过打造几款高质量的爆款产品,配合上相对更容易多样化、生产更快速的海量算法,通过云端下发不同算法到硬件,以此来实现不同功能,这个过程类似于手机系统OTA更新。这笔账很容易算,在实现功能一致的情况下,生产算法比生产硬件省了很多时间,用海量算法供给来实现海量功能是一种典型的降本增效。专注无人机和摄影设备的大疆创新是这个思路的代表之一。AI公司旷视也正在用这个思路推出产品。

法国作家埃里克·谢弗尔在他的书中《产品再造:数字时代的制造业转型与价值创造》写道:“在今天这个数字时代,没有一个独立的品牌能够提供完整的体验。实际上,体验是不同供应商共同合作的产物。企业必须通过创新,找到合适可行的组合。"无论是海量硬件 定制算法还是海量算法 标准硬件,都是企业创新的手段,而目的只有一个,就是满足多样化需求,为客户和社会持续创造价值。

从软件定义硬件到算法定义硬件,变的是时代需求,不变的是价值创造。

参考资料:

1、IT世界里的“国境线”(芯片与算法篇,硬件与软件篇)

2、埃里克·谢弗尔《产品再造:数字时代的制造业转型与价值创造》

3、英伟达研发主管:AI 是如何改进芯片设计的?

4、艾瑞咨询《2020年中国人工智能手机白皮书—AI重新定义光感知》

5、旷视印奇:“算法定义硬件”是旷视最大的产品价值主张

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