单元|深耕万亿城市AIoT市场，旷视如何发力城市大空间？( 二 ) 治理|人工智能|问题|安博|城市

一些专家学者也尝试给出了自己的见解，譬如《数据驱动的智能城市》一书的作者史蒂芬·戈德史密斯，曾在中国的一次演讲中直言：“未来政府应该把自己当做零售商而不是批发商。批发商的工作模式是以任务为导向，缺乏零售商的服务意识。最有效的服务就是为市民解决问题，提高市民对于政府的信任感。 ”
02 旷视的三条主线和其他玩家最大的不同，旷视在智慧城市中的角色不是擅长造概念的学院派，而是以AIoT软硬件产品为基础的实践派。
作为一家聚焦物联网场景的人工智能企业，旷视给出的解题思路就是以AIoT产品体系为核心的城市空间数字化方案，着力点在于实体产业和人工智能的融合创新。

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旷视副总裁、城市业务事业部产品总经理那正平表示：“我们把城市分为大空间和微单元，把城市的大空间互联起来，把微单元也互联起来，再把大空间和微单元互联互通，做到更智能的全息感知和全域感知，进而帮助城市进行更好的秩序治理，帮助城市做服务升级，为老百姓带来更多的获得感。 ”
不过在“城市大空间”的选择上，旷视并未急于求进，而是选择从公共安全、城市治理和交通管理三条主线出发，试图在探索中不断沉淀实践经验和行业理解，聚焦城市的大空间场景，进而打通“城市”的泛在数据。

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可以给出的解释是，旷视最初选择的赛道是计算机视觉，在计算机视觉和深度学习领域有着深厚的积累，并在城市安全、交通、治理等场景中打磨出了一整套智能化、可视化的算法和产品体系。而公共安全、城市治理和交通管理的特征在于治理场景复杂、长尾且碎片化，旷视自研的人工智能生产力平台Brain++ ，可以用相对更低的成本进行研发，为智慧城市的成本问题给出了新解。
站在普通市民的立场上，可能并不关心自己所在的城市有多少智慧化的应用，但公共安全、城市治理和交通管理的成效，却和普通市民的安全感、幸福感、获得感直接相关。就像很多人并不在意交管部门安装了多少摄像机，引入了什么样的算法平台，可如果平时很拥堵的路段慢慢通畅了起来，每天的通勤时间少了几十分钟，对智慧城市的理解和态度自然会和过去有着质的不同。
对于旷视的切入逻辑，旷视合伙人兼总裁付英波曾在媒体采访中提到过“靶向性策略” ，即以场景需求和问题求解为牵引。由此或许可以得到另一种解释：旷视选择沿着三条主线深耕，而非一味扩张赛道，正是“靶向性策略”的体现，从中找到共性的应用需求，沉淀出通用的解决方案，无疑可以在其他场景或城市中进行乐高积木组合式的复制和创新。

单元|深耕万亿城市AIoT市场，旷视如何发力城市大空间？( 二 )

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