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另一个是旷视万象 ， 确切的定位是AIoT视频分析识别平台 。 简单来说就是依托存量的视频监控网络 ， 或者全新部署的智能化设备 ， 通过图像识别、视频结构化等图像感知技术 ， 帮助城管部门对辖区内的对象进行特征检测 ， 并打通了识别、预警、研判、转发的业务闭环 ， 弥补城市综合治理过于依赖人力的短板 。
正如前面所提到的 ， 旷视选择了公共安全、城市治理和交通管理三条主线 ， 旷视万象的解决思路有着明显的“条”线逻辑 ， 可以识别店外经营、机动车乱停放、暴露垃圾、违规户外广告、渣土车未密闭运输、私搭乱建、公用设施损坏等一连串城市管理问题并自动报警 ， 在很大程度上消除了场景碎片化的效率制约 。
可以找到的落地样本是北京市海淀区 。

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作为海淀城市大脑科技产业联盟的成员 ， 旷视深度参与了海淀城市大脑的建设 ， 目前已经赋能了27个城市管理场景 ， 并对这些场景下的数据进行全面解析、按需管理 ， 连通了城市的物理空间和数字孪生空间：只需要轻击大屏幕 ， 就可以看到城市各处的实时路况、知晓河流水质的监测数据、查看居民小区有没有乱丢垃圾现象以及渣土车是否合规运行……
或许上述的一幕并非是智慧城市的最终归宿 ， 但“可视化”注定是城市升级的必要过程 。 如果没有施乐发明的“图形界面” ， 就没有后来的Mac电脑和Windows ， 互联网的繁荣生态也就无从谈起 。
04 被写在最后
在旷视交出的答卷里：城市治理正在向“智”理升级 ， 城市病正在被“智”疗 ， 城市治理和公共服务也不再是盲人摸象 。
这样的结果似乎并不让人意外 ， 旷视可能不是国内最早扎根智慧城市的人工智能企业 ， 却是步伐最坚实的玩家之一 ， 按照自己的节奏唱响了“三部曲”：
外界纷纷抢夺智慧城市的蛋糕时 ， 旷视在围绕算力、算法、数据下功夫 ， 打造了Brain++代表的新一代AI生产力平台 ， 被证实是智慧城市不可或缺的底座；外界普遍在场景上广撒网时 ， 旷视克制地守住了三个主线 ， 目的是沉淀出有场景特性的“超级应用”；外界被迫止步于智慧城市的核心痛点时 ， 旷视的城市级操作系统已经渐渐成型 ， 并将在越来越多的城市落地、赋能、造福大众 。
可以预见的是 ， 城市的智慧化进程还有很长的一段路要走 ， 旷视代表的务实派还有很大的成长空间 。