（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
（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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