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专访旷视副总裁彭广平：旷视为何选择收购艾瑞思？

百家作者：AI100 2018-08-28 05:19:25

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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