“落地”依然是2019年的大趋势，而且会看到更深入推进AI产业落地。笔者发现，2019年伊始，作为以算法为核心的人工智能公司，开始陆续在硬件端的布局。
商汤近期发布了人工智能教学产品——SenseRover X自动驾驶小车，支持二次开发，能够帮助使用者更好地理解视觉相关AI技术在机器人以及自动驾驶领域的应用，该产品斩获德国红点设计大奖。此外，商汤还发布了边缘端安防产品——便携式人脸大数据一体机FaceNext II，可通过拉杆箱一箱带走，随时可用。以及边缘端安防产品SenseNebula智能边缘节点星云M系列，只有手掌般大小，即插即用。其实商汤的硬件战略是通过端+云形式综合布局，除了终端布局外，云端的超算中心已搭载超过14000块GPU，而且还在持续加码。
SenseRover X自动驾驶小车
前不久，另一只AI独角兽云从科技也发布了安防边缘硬件新品——“炬眼”AI智能相机V2.0，该产品使99.9%以上的计算都放在相机上，将视频转化为特征数据后回传到服务器，带宽占用少（网点峰值不超过100kbps）。此前，云从宣布完成数十亿元新一轮融资时，就对外透露，新一轮融资将加速中国国家人工智能平台的扩建及大数据技术的相关研发，也将用于人工智能技术及硬件上下游产业布局。
旷视对物流机器人“情有独钟”，此前全资收购艾瑞思机器人，又在1月宣布投20亿加速物流机器人落地，已与阿里合作协同500台机器人于菜鸟仓库落地应用。
语音赛道也纷纷落地“硬件”方面的布局，思必驰1月发布了TAIHANG系列AI芯片，这款芯片支持预设唤醒词以及在线/离线识别，采用低功耗设计，唤醒响应在200ms以内，面向家居、移动、车载、办公等多种场景。而另一只语音独角兽云知声，早在2018年就推出AI芯片UniOne，面向语音交互、麦克风阵列降噪和处理的数字信号处理器以及通用ARM的核。
CES 2019期间，百度发布了智能边缘计算产品BIE（BaiduIntelligent Edge），另外还将联合英特尔、恩智浦（NXP），分别推出两款搭载边缘计算的硬件产品。紧接着2月，百度连发两款人工智能硬件新品——小度电视伴侣和小度在家1S。
众所周知，算法公司的核心竞争力在软件层，它们为何要切入硬件呢？即使做硬件也可以找合作伙伴来做，为何亲自操刀？
人工智能是To B的，B端的服务很难标准化，需要根据不同场景和需求出定制化的解决方案。这个整体的解决方案往往就包括软硬件一体。所以在安防行业，商汤、旷视、云从和依图均打造软硬件一体化的解决方案。
那么算法公司为何要亲自做硬件呢？因为人工智能往往驱动的是一些新需求，很难找到合作伙伴有成熟的硬件产品，这种情况下找合作伙伴从0到1研发的成本就很高，一般前期的产量较低，成本降不下来。另外，自己做硬件也更利于和自身算法的匹配，利于控制产品节奏。
从功能上来看，软硬件一体化也是算法公司必经之路，例如华为P30手机的AI拍照效果深受用户认可，它不单是算法、超分辨率等方面做得不错，这与其在光学摄像头、机械对焦等硬件层面的深度打磨也不无关系。
在AI的驱动下，今年SLAM技术广受关注。而SLAM应用于手机也会面临一大问题——高功耗，比如用户玩游戏开了SLAM功能只能玩半小时，用户肯定不能接受。
为了解决功耗问题，我们可以通过算法持续优化，但这是有瓶颈的。所以利用芯片，比如DSP、APU等这些特定计算能力非常强或者功耗非常低的设备把算法模块移植到上面去。
SLAM地图构建
随着AI技术门槛越来越低，只靠卖软件SDK的方式，很容易被取代。而且我们国家的软件知识产权保护不够完善，纯软件的商业模式盈利能力较弱。
近日，阅面科技宣布完成了数亿元B轮融资，阅面科技创始人兼CEO赵京雷在媒体沟通会上说，“不碰硬件的AI公司一定会死掉。”
他认为，上一代AI改变的是人与信息的连接方式，而以深度学习为代表的新一代AI最大的本质是改变人与实体世界的连接方式。AI要产品化与场景化，以硬件产品为载体，与场景信息系统关联起来形成一个整体，解决行业的痛点问题。
阿里巴巴人工智能实验室智能硬件总经理茹忆表示，云和端会越来越一体化，下一个独角兽的机会将是超级智能硬件这一入口，它应该是普惠的、自由的和可服务所有人的，AI智能硬件打破应用的边界，提供All-in-one服务。
当AI的商业落地持续推进，必然会面临是否做硬件的抉择，从长远来看，软硬件一体才能支撑更大的想象空间。而且，对于很难标准化的TO B行业，自身研发比依赖合作伙伴会更低成本，也更利于产品体系的搭建。其实，我们看安防行业的巨头——海康和大华，他们之所以能够塑造如此强的壁垒，与其在十几年前就选择软硬件一体化的战略不无关系。
