镜头下的老人，常常忘记关火，忘记吃药，忘记日常生活中的种种琐事，并且随着病症加重，出现了幻听幻视，大小便失禁等发病情况。
电影是对现实的映射。日常生活中，除了阿尔兹海默症患者，还有太多年事已高的独居老人，行动不便的老人，卧病在床的老人需要得到照顾。
但对绝大多数家庭来说，子女无法做到时刻在身边陪伴看护老人。
这时候，拥有监控、拍摄、预警等功能的智能摄像头，可以充当子女放在父母身边的一双“眼睛”。
家用智能摄像头的第一性原理：场景需求
打开任何一个电商平台APP，输入智能家居摄像头，就能看到各式各样，功能齐备，标价几百到上千元不等的家庭智能监控产品。
监测的流畅度、清晰度已成为标配，从人脸识别，到语音对讲和智能预警，再到无线充电和超长续航，功能上也已趋近“饱和”。
对于摄像机行业来说，想要在已经成熟的市场做出突破，在AI领域真正提升用户体验的创新，可能是一个很好的切入点。
对于有看护需求的家庭来说，也迫切需要能急人所急，解人所难，简单易用的AI摄像机产品。
找准适用人群，排除伪需求，满足真实需求，是企业首先需要面对的问题。
鹿客与旷视合作推出智能看护AI摄像机前，进行了大量的线上线下调研走访。最终了解到，对于一款智能看护AI摄像机而言，AI跌倒检测是有老人的家庭最关心的需求。
根据世界卫生组织数据，30%的65岁以上老人每年至少发生一次跌倒。在我国，跌倒已成为65岁以上老年人致死的首要原因，在各类原因中的占比高达四成。
“由于对事物辨别能力下降，阿尔兹海默症患者很容易摔倒，尤其是在晚上。”北京回龙观医院精神病学主任医师陈大春介绍。
老年人跌倒的可怕之处在于，常常会伴随骨折、头部损伤等严重伤害，直接或间接导致残疾，甚至死亡的概率极大。
以调研为基础，鹿客和旷视确定了产品的靶心用户和核心功能，即以阿尔兹海默症患者的家庭作为靶心用户，辐射将老人家庭，将AI跌倒检测功能做深做透。
并且，考虑到现阶段的算法能力，为了确保AI跌倒检测功能的实际效果，鹿客智能看护AI摄像机被设定为：当用户开启跌倒检测时，自动关闭其他AI检测功能，更好地提升AI跌倒检测的效果。
为真实应用场景做“减法”
当前，市面上带AI功能的摄像机不少，但很多并不好用。
比如有的AI摄像机基于移动检测模型，只要检测到画面中有移动物体，就会自动判定为异常情况，并通过APP向用户发送提醒。
事实上，这些提醒很多都是“误报”，包括了窗帘被风吹起，飞虫进入画面，树枝摇动、甚至光线变化等等“非异常”情况。
对于有看护老人需求的用户来说，实在经不起这样的神经“折磨”。
“AI一定要能够服务于生活，不为创新而创新，不为设计而设计，不炫技、不自嗨是最基本的原则。”在鹿客产品总监Memo看来，一款能直击用户痛点问题的智能看护AI摄像机，一定是技术创新和产品体验双轮驱动的产物。
基于这一认识，鹿客在选择合作伙伴时，十分关注两个能力：一是对待产品的态度要足够务实，二是技术能力够强。这也是旷视获得鹿客信任的原因。
借助旷视在AI算法领域的专业能力，鹿客智能看护AI摄像机在灵敏捕捉环境变化的同时，能够做到自动过滤非人体的环境变化，只在检测到人形时，开启镜头自动追踪录像功能。
鹿客智能看护AI摄像机对于异常情况的推送通知，也更加智能和精准，比如明确界定了几种会发出预警的具体情况，包括老人出现，摄像头 12/24小时没有识别到老人，识别到陌生人脸，检测到老人跌倒，检测到家中有烟火发生等情况。
这些功能设计，帮助用户避免了上述各种“非异常”情况的干扰。
不仅如此，鹿客的智能看护AI摄像机具有家人录像分类功能，当用户想回看老人一天中的整体状况时，可以很快在APP上找出老人一天的录像合集。
鹿客产品总监Memo对雷峰网(公众号：雷峰网)表示，和旷视合作过程中，最印象深刻的，是双方关于产品功能去留问题的讨论。
比如，AI挥手检测功能是否要保留，哭声检测是否要保留，异光感知是否要保留，双方经历了反复的讨论和迭代，甚至一度僵持不下。
最终遵循的原则是聚焦用户实际使用场景，例如老人居家场景中，挥手动作唤醒摄像机的行为不常用，且考虑到受限于场景等因素，识别效果可能不理想，最终砍掉了这项功能。
这是一个艰难的决定，相比于为产品做“加法”，做“减法”是一件更需要勇气和智慧的事情。
简单产品背后的技术修炼
从“算法定义硬件”到"好产品，让你简单用AI"，旷视在AIoT产品的商业化上，找到了下一步行动纲领。
在这一自我升级的过程中，旷视圈出了一个描述好产品的关键词：简单。
简单的产品，实际是将海量场景需求和海量AI能力恰当匹配的最终结果。
在这背后，需要付出巨大的努力。
好的产品，是将“简单”递到用户手中，将“复杂”的技术留给自己。
以智能看护AI摄像机最重要的功能AI跌倒检测为例，由于家庭场景空间狭小，且各种家居等障碍物多，实际上对于“跌倒”的判断非常困难。
旷视虽对跌倒算法早有研究，并已历经多次迭代，但其以往的跌倒算法模型，主要基于学校、公共场所等室外场景，难度远小于复杂的家庭场景。
比如室外场景中，有人躺倒在地大概率是一个异常现象，可以判断为跌倒;但在家庭场景中，躺卧在沙发、床上等情况，就并非跌倒。
因此在家庭场景中判断跌倒，则需要三个步骤：
第一步将家中场景和家具进行分割;
第二步结合人体形态与倒地时长，作为跌倒的判断依据;
第三步避免强光等外界因素的干扰，如通过算法对不同光线角度的画面进行画质增强。
经过反复优化迭代，目前在家庭场景中，旷视的跌倒算法已能够做到接近90%的准确率。
要实现算法的最大效用，还需要与之相配的软硬件做支撑。
作为算法的载体，软硬件产品直接与用户接触，是技术的直接体现，要实现算法与软硬件的高效融合，AI公司不能忽视硬件能力的积累。
最近三年来，旷视通过企业软硬一体方案的规划，从面板机，做到边缘计算，再做到摄像头，在补齐硬件单品品类的过程中，不断证明着自己是一家有硬件能力的AI公司。
这是因为，企业只做算法，会增加算法与硬件的适配成本;形成软硬结合的网络，则既能发挥算法的最大功效，又尽可能的节约成本。
始于视觉算法，辅以软硬件能力，终于“简单”的AIoT产品。旷视正发挥自己在智能硬件产品领域和智能算法领域的优势，将软硬一体化的完整技术能力，放进一个个小的闭环方案中，比如前面提到的与鹿客合作的智能家居摄像头产品。
长于软硬协作的AIoT公司，能否率先吃到大模型时代的红利?
当下，多模态的AIGC大模型技术的出现，为应用场景碎片化的AIoT行业带来了一剂良药。
在大模型出现前的传统AI技术时代，AI企业每开拓一个新的场景，都绕不过行业know-how积累，项目实施周期长，研发及交付资源消耗巨大。下游应用市场虽然巨大，但AI企业只能望洋兴叹。
而AIGC技术和AIoT的结合，带来了更多的目标种类，并且只需更少的场景训练数据，就能实现高效开发，且定制成本更低。
本质上看，这源于大模型带来的技术平权和知识平权。
对于企业来说，这既是机会，也是挑战。
机会在于，算法不再构成关键的技术壁垒，身份各异，规模大小不一的厂商们，被拉到了同一起跑线上，以少胜多，以弱胜强的故事，在不同的角落里将随处发生。
挑战在于，先前企业们形成的差异化竞争优势，也将随着技术壁垒的降低被重构。
新的时代背景下，软硬件结合的AIoT领域，既有AI研发基础能力，又有硬件积累的AI公司，或将率先吃到技术变革的红利。
相较于其他企业，AI公司在基础模型研究上有长期投入，对于算法模型有更深刻的理解，更容易把握大模型时代的脉搏。
在同类型的AI公司中，具备硬件能力的AI公司，在那些只有单一AI算法，但弱于硬件的竞争者面前，将更具差异化的竞争优势。
这是因为，随着技术平权带来算法的“平民化”，AI公司原有的商业模式受到了冲击。
过去，AI公司可以将算法卖给没有AI能力的硬件厂商，但随着AIGC带来开发门槛的降低，硬件厂商得以减少对AI企业的依赖。
这种情况下，只做算法的AI企业，业务量会急剧下降;而做软硬一体，懂软件又懂硬件的AI公司，受到的影响更小。
在雷峰网看来，软硬一体已是大势所趋。当下，硬件公司正在变软，软件公司如果不变硬，就会丧失优势。
旷视联合创始人兼CEO印奇认为，AI本质上是一个效率工具，很难作为一个独立的产业体系或商业闭环存在。
也就是说，AI想要更好落地，需要有软硬一体能力的支撑。
基于这一认知，在AI这条赛道上，旷视一直是坚持做“硬”的探索者和践行者。
结语
刚刚闭幕的2023世界人工智能大会( WAIC )，“大模型”是当之无愧的主角。围绕着大模型，应用、发展、数据、产业、创新成为高频关键词。
大模型浪潮下，已经走过技术和产品积累阶段的AIoT行业，将加速打开大规模商业化的入口。
接下来，具备软硬一体能力，能针对行业痛点迅速迭代优化出好产品，稳定、安全、快速、低成本交付的企业，将在各类新需求、新场景、新应用中拥有更大的竞争优势。