2020年1月6日，港交所批准了旷视科技的IPO申请。1月7日晚间，旷视科技通过港交所的聆讯，并计划农历春节后第一周开始招股，募资额5亿美金。作为“AI四小龙”之一的旷视科技成立于2011年，一直以自主研发的机器视觉AI技术为核心，并持续打造在城市大脑、供应链大脑、个人设备大脑三大场景的数字化解决方案。
其中，在城市大脑场景下，旷视城市管理数字化解决方案已在全国260余个城市落地运行，已智能升级改造3，000余个楼宇园区，实现人车通行智能化。而 “城市大脑”最早提出是作为未来城市可持续发展的全新基础设施，其核心是利用实时全量的城市数据，来全局优化城市公共资源。
由于安防的变革与智慧城市建设的完善，模拟时代向数字时代的更迭也越发沉淀，城市治理的相关问题愈加凸显，因此，数字化解决方案的构建是智慧发展中的“重中之重”。
旷视副总裁陈雪松告诉亿欧：“城市大脑出现的最大价值在于产生数据、收集数据。智慧城市的本质是数据统计的汇聚，我们所谓的大数据，就是共同技术上的所有信息，而信息存储量上的95％都是视频。”旷视正在坚持的方向，就是充分实现巨量数据的价值最大化。
事后分析到事前预测，城市管理安全建设应运而生
安防产业的变革是由技术驱动力发生，本质上是用户的业务要求在变化，但是技术变革在用户层体现的并不明显。陈雪松提到：“例如?？荡蠡尼绕?，它是技术变革带来的必然发展，由模拟时代走向数字时代，但是用户的业务形态并没有产生变化，近年来安防行业的火爆快速增长，主要原因在于用户的业务需求对技术的反向拉动。”
监控一开始出现的时候，它解决的问题是事后。事后查看是其主要用途，当行业快速规?；⒄蛊鹄春?，新的技术变革对用户本身的业务模式并没有产生太大的变化，真正的影响点在于技术积累在一个程度之后，用户业务需求上达到了一定规模，出现了新的问题：摄像头太多了，人看不过来。
而这种问题的存在，对未来的城市建设变成了一种形式化威慑。大量的视频导致人力成本消耗之后，人就不会再看了。因此，就会出现一系列问题：
第一，某段视频不能在用户有效的反馈时间段内及时解决，变成无效信息，例如社区级的视频最长保留时间仅为一个月；
第二，在事件已经发生要及时跟踪追寻的时候，可能已经没有时间去查看，企业级和政府部门的视频保存时间也是三个月以内；这类视频信息，就是在存储与消掉中反复进行。
第三，根据前瞻产业研究院的数据来看，2015—2018年，中国视频监控市场规模已经从59．9亿美元持续增长到80亿美元，从4．9％增速增长到9．7％，而且在2017年突破14．7％的增速。国内视频监控市场的规模化建设，使得当前视频资料的大量累积造成了资源的浪费。
例如，陈雪松形象的比喻道：“世界上有两块硬盘，其中一块就是用来存储视频。它只是一个存储核心，没有产生价值。”同时，这也是事中分析需求的“导火索”。
陈雪松告诉亿欧：“人工智能的崛起也是基于这个时间点，摄像头的逻辑定义也因此发生了改变，不仅局限在‘给人看’，更多的是给机器看，人只看结果。” 即在事中数据分析时，基于人脸、行为、场景来分析，让视频自身来监控，只按照结果直接报警给人，充分实现并发挥了“人眼”的作用。
2015年发展至今，安防行业蓬勃发展，智能化建设浪潮也正在成指数级增长。同样，上升到城市级管理与治理问题时，这些“城市之眼”就显得尤为重要。以往通过人工采集的方式拿到数据，已经远远无法支撑社会的快速运行，通过每一个数据单元采集出来的数据细胞，构成了整个数据立方，是整个城市治理和智慧城市决策的关键依据。
云边端促融合，建设闭环生态综合应用平台
随着事后分析到事中跟踪的转变，用户也提出了事前预判的要求，即对于人的行为模式进行预测预判。在城市管理领域，这种分析模式也能实现非常高效的应用落地。
陈雪松举例道：“早高峰和晚高峰在地铁排队时，安检等候人员多、耗时长，安检通行通道所产生的影响范围较大，当对排队人员行为轨迹进行大数据分析，发现其中80％的人是定时定点进出，在身份上就可以确定为上班族。因此，这一部分人理应享受最便捷、快速地通行服务，剩下一部分不清楚其行为模式的人，便可以选择加强安检。”
这种方法可以实现有效调度，明显提升服务效率，通过事前的数据积累和预判，打通整个城市智慧安全建设。当前，预测、预警、预防的需求性越来越高，事后处置、事中打击、事前预防的转变基础在于：人工智能的事中发现，拥有大规模的基础建设，形成积累的数据能够产生事前预测的能力。
因此，物联网作为一种基础设施的存在，从连接的概念正走向无处不在的发展，已经形成各行业的连接平台。例如基于视频的智慧应用平台，具有视频链接和管理作用，甚至是构建应用。
陈雪松告诉亿欧：“在人工智能领域下，物联网正和计算相结合，因为‘云边端’的计算无处不在，‘云’是实际需求和技术落地场景所需要的产物，‘云计算’本身是大汇聚，它看的是全维行业数据，还能形成和其他垂直虚拟空间的数据堆积碰撞，只有在这个节点才能拿到最权威的数据，但是它的时效性一定是最差的。边和端都有其计算环节，物联网的连接在云边端都在发生。”
基于视频的数据产生之后，视频数据是主要驱动力，因为基于视频所承载的信息量巨大，包括层级、行为、身份和标识，这些信息识别之后和其他数据碰撞可以产生最有效的价值，但是时空信息要求是个关键点。陈雪松提到：“比如智慧灯杆，会有Wi－Fi采集和视频采集，这个时候数据一定要有效，并一定要在前端做直接耦合，省去中间传输的一些环节时空的一致性。”
三大动力助推城市大脑崛起，下一步落地全维生态改造
陈雪松说道：“后台做大数据碰撞时，只基于大区很难做精细化分析，因为它是群体数据，它们所感受到的维度不一致，而视频可以精确识别到个，在个和堆产生碰撞的时候，才能进行叠加。所以数据耦合越前端发生，有效性越高、价值越大。”
并强调，当前的业务产品和应用落地还是基于部分区域去实现，并不是基于整个大城市平台，在技术层面上，端的融合诉求更高，其细分下是点的信息，深入层面就是边的信息。
随后，陈雪松提到三个小闭环系统建设的重要性，即端上闭环、边上闭环，云端的大闭环。对AIoT就要求聚合和连接，由于计算之后具备能力，旷视更希望它能把这种能力以最实效即时的方法，赋予给最需要的人。
因为业务场景的需要，在前端与业务方结合的时候，更多的还是以人为核心来形成闭环驱动，因此视频和视频的识别能力是旷视业务的核心，然后再去叠加其他维度的数据。陈雪松说道：“我们变成了数据的生产者，同时也需要接入***数据产生更多的价值，小型的智能化平台就出现了。”
当前在城市大脑的解决方案，旷视主要有三类：城市管理数字化解决方案、楼宇园区数字化解决方案、教育行业数字化解决方案。
其中，在城市管理上，旷视针对城市管理中的典型场景，通过涵盖“算法、软件产品、硬件产品、解决方案”在内的全价值链能力输出，打造覆盖全业务流程，端到端数字化解决方案体系设计，帮助城市管理者构建“前端感知、云端研判、终端应用”在内的新型智能城市管理闭环体系。
在实用案例上，北京海淀区，旷视根据《智慧海淀十三五发展规划》、《智慧海淀顶层设计》及东升镇“城市大脑”三年行动计划，在智慧公园规划方面，以“智慧生活休闲平台”为主体，民众参与与体验为中心，利用人工智能、大数据、5G和物联网等热门技术，从根本上提升了公园日常管理的科技化、精细化和节约化水平，为街镇级智慧公园建设和管理模式提供了行业样板。
在技术优势上，旷视实现了软硬结合，以AI赋能云、端、芯，赋予硬件智能化；云端结合，通过云端上的计算协同，提升计算效率，大幅降低成本；端到端，全价值链的交付可构建新型城市管理闭环体系。陈雪松提到：“城市大脑建设上，旷视更讲求务实，从三步来组织架构：城市之眼、行业分脑、城市大脑。”
陈雪松强调，城市大脑的构建不可能一蹴而就，也不仅仅是简单的将智慧城市下垂直相关的数据拿起来接着用，而是将以前的数据加以利用，使之呈现火山喷发式的数据效益。
这也是旷视科技一直坚持的方向，从数据汇聚的认知方面到二次分析计算的推导决策，***数据碰撞可实现更好的运行效果。因此，在下一阶段，旷视将会以重点城市和专项落地为核心，实现应用落地价值最大化，全维的统构建设和覆盖。
