【机器视觉】AI场景的价值体现——视觉 AI 技术落地实践

杨帆，商汤科技联合创始人、副总裁，EGO 北京分会会员。作为商汤科技工程产品中心总负责人，在泛安防智能视频、移动互联网、金融等行业开发和提供人工智能解决方案。凭借在计算机视觉算法产品化、项目管理、研发管理和团队管理方面十余年的积累和经验，杨帆推动商汤科技在技术应用商业化落地方面取得重大进展，仅 2016 年就获取了数亿元的产品订单。因参与创建商汤科技，并在短短三年内将其打造成为人工智能领军企业的突出表现，于 2016 年当选“北京市优秀青年人才”。


以下内容由 InfoQ 对杨帆先生的部分采访整理。

“AI 更大的价值在于跟不同的行业结合”
杨帆在计算机视觉技术领域沉浸多年，在微软任职期间，他主要从事计算机视觉、计算机图形学等领域的新技术孵化工作，包括人脸识别、图像物体识别、人像三维重建等；目前商汤的核心技术也是以人脸识别、智能监控、图像识别等为主。作为主导技术落地的负责人，杨帆笑称自己是给公司的研究员们打下手的。杨帆带领逾 200 人的工程开发团队，在泛安防智能视频、移动互联网、金融等行业开发和提供人工智能解决方案，推动商汤科技在技术应用落地方面取得重大进展。杨帆认为，AI 技术并非新事物，但却在过去的两三年集中爆发，其关键原因就在于今天对语音、图像、视频，有了更加信息化的处理技术，在各个环节上具备了更强的技术储备。从技术到落地，AI 技术所实现的这一切，都离不开场景的支持。AI 技术继承了多种基础技术，在面向工业、金融、医疗、家居、自动驾驶、安防、物流、农业等不同应用场景的解决方案，比如 AI 和医疗的融合应该会体现在智能设备和识别诊断主要两个方面；AI 和金融的整合使金融交易和管理更加安全，实现精准营销、大数据征信和普惠金融；AI 和安防的融合实现智能监控、安保机器人等应用场景；AI、大数据等这些东西纯谈概念是没有任何意义的，最终都要回归场景，可复用的基础技术和平台工具固然重要，但只有落在应用场景里，我们才知道其明确的价值在哪里。

业界曾出现一种批评的声音，称现在很多公司和开发者其实对于深度学习的运作原理并不清楚，只知道应用，却不知其所以然。
杨帆表示：“学术界有两套观念，一套观念说知其然不知其所以然是离经叛道、是不对的。对于这个观念，杨帆表示认可，其实现在已经有很多团队，包括商汤也投入力量在进行更加前沿、更加基础性的科研，“这样的基础科研能够指导我们将来在正确的方向上走得更远。”但杨帆认为，基础研究与应用科研，二者不可偏废，完整的科学体系和持续的方向性指引非常重要，但是实证科学也非常重要，企业最终还是要以技术落地的结果说话。”

人脸识别大行其道，不免让人对这项技术及其背后的公司产生了许多好奇。商汤的人脸识别技术到底有何门道？
对于这两年非常火的“刷脸”，开始有各种基于人脸验证能力的实用化场景。在互联网信息安全方面，对于账户的盗用能够更好的分析和调查，包括线上的手机端、桌面端、H5，包括定制的摄像头。操作逻辑非常简单，最开始做刷脸的注册，现在刷脸的支付，手机逐渐去进行刷脸的解锁。在对于个人的认证上，也有非常多的价值。人脸识别的技术，可以判断操作手机的是不是真实的人。有一个活体检测的技术服务，也包括在线下一体机的形态。对身份证的关键信息进行扫描，包括对身份证内部照片的读取和当前采集人之间进行判断。基于人像的身份认证也是一个非常有价值的工作，它是一个特殊的跨行业的解决方案。这个解决方案现在已经从线上到线下开始极大范围地蔓延。对中国来说，个人公民身份信息的实名制是一个非常重要的诉求，这个诉求能够有效地帮我们在一定程度上解决互联网的安全问题、解决线下的公共安全问题。所有线上的互联网行业应用，到各种线下行业，包括机场、超市、酒店，都会有越来越多的对于个人身份信息核验的强烈需求，商汤在这方面也提供了非常完整的解决方案。

大家都关注识别正确率，在实际场景中正确率是否为最关键因素？
近几年，很多公司在人脸识别技术上投入了大量的研发并取得了亮眼的成绩，其中识别率一直是各家宣传的重点，今年我们能在各类报道中频繁看到各种 99%、99.4%、99.8% 等。虽然企业这么宣称，但实际背后蕴含的差异是非常大的，它会有非常多影响因素，所以准确率跟行业背景以及前置假设会是一个强相关的关系。而不同的场景下取得的识别准确率很难做类比。当识别率达到 99% 以后，人脸识别技术面临的难点主要在于，如何在不同行业场景中深化这项技术。虽然看上去 99% 的识别率已经很高了，但不同行业场景对于识别率的要求不同，99% 可能只是该技术得以使用的入门条件；而安防场景下，照片模糊、有遮挡、角度不佳都给人脸识别带来了更现实的挑战。

“看似同质化很强、很简单的人脸识别，细分的技术场景其实非常复杂，所以脱离场景去谈技术是没有太大意义的，今天能看得到的，包括以安防、手机这样的一些重点行业为代表，对于真正的人脸识别技术的全面深化存在着非常多的挑战，值得我们去攻克。”

那么，怎样判断一个行业是否具有做 AI 场景的价值？如果从商汤自身说起，在做 AI 平台化的进程中，遇到过哪些挑战和问题？
1、看需求首先，需求得是真实的。杨帆举了个具体的例子：有一个家电厂商想通过人脸识别功能，实现“我进去之后这个房间自动调节成 16 度，我母亲进这个房间自动调节成 26 度”。我问他：“如果你和你母亲一块进去怎么办，如果你背着身进去怎么办？”他说这个需求，其实最好的解决办法就是摇控器。其次，需求得是刚性的。需要考虑用户愿不愿意买单，愿意花多少钱买单？往后更深层次的逻辑链，需要对场景的更深的了解。2、规模化今天完成一套解决方案成本很高。人脸识别这样的技术，在不同的场景中技术差异很大。我今天做金融，1：1 的认证，错误率做到百万分之一，千万分之一，准确性非常高，在金融场景中非常好用。如果放在安防的场景下，安防要求百万人的黑名单库。而且黑名单库还要有误报，每一次误报有一个出警。同样是人脸识别，不同场景下关注的技术指标和任务是完全不同的。所以同样一个技术概念，在不同场景下的差异性非常明显。再者技术什么时候成熟需要在特定的需求场景下，离成熟多远要有一个预判力。3、数据闭环做 AI 技术，数据闭环是非常重要的环节。为什么？我们做视频的会发现，当你技术不成熟的时候你的业务不能用，业务没有落地的时候就没有数据。做不好，就形成死循环。这样的死循环如何去打破？原动力的突破来自于技术，当你的技术有小的突破，把其他场景迁移过来。技术的突破可以带来业务的落地，业务的落地带来数据的累积，数据的累计可以带来技术的进步。这样的数据闭环，帮助整体业务拓展并能带来非常大的价值。今天，数据面临隐私性和安全性的质问和考验。包括区块链在内的很多技术，还有一些非技术的方式方法，可以带来更深层次的探索。4、商业化光做出好产品是不够的，还要在市场上真的有价值，并且能持续保有竞争力。任何新技术都会随着时间的推移而扩散，一般所拥有的时间窗口最多也就是一年多的时间。在这一段时间内，如何看待当前所面临的场景？在这个场景中技术到底占据多大的地位? 是非关键性的应用还是关键性的应用？技术上的突破和分配，是否产生根本性的问题？在技术的壁垒期，我们能否利用这一段时间构建起技术以外的壁垒？只有壁垒构建出来，利用时间窗口期把技术优势转化成其他的竞争性壁垒，这样的行业才值得去做。5、技术创新驱动早在一两年前，我们就搜集到大量用假照片和视频去攻击刷脸识别的行为，各种各样的案例。当我们拥有大量来自真实业务的攻击数据时，就能够针对图像视频各种各样的攻击方式进行非常好的防范，这来自于大量线上攻击的业务数据的累积，以及对这些数据的二次挖掘和利用。这个给我们什么样的启示？做刷脸一开始是做人脸识别，但后来我们发现人脸识别不是最重要的，最重要的活体识别，分清到底是一个真人还是仿冒攻击。只有深入场景，才能发现你所面临的技术挑战跟你之前想象的不同。当行业落地的时候所面临的技术挑战，实际上需要重新定义、分解和解决。从这五个闭环能够帮助我们去判断，把一个 AI 技术应用在某一个场景是否真的有价值，是否真的有意义，是否带来更大的用户价值。从这几个角度大家去进行分析判断，会有一个相对比较好的结论。

想把落地场景做好，复合型技术人才尤为重要
如杨帆所说，真正去看行业落地的时候，往往都是不同的技术叠加和组合的应用，这里面人脸识别和动作识别是最关键的技术，但实际上想把落地场景做好，一定需要多种技术组合。杨帆表示，将创新技术转变为实际产品是一条满是荆棘的道路，行之不易，而其中最大的难点，一是如何选对方向和时机，二是如何找到合适的人才。行业落地需要各种综合性的关键技术的整合。行业的需求往往是一些相对模糊的，而且从技术上来看是非常不明确的东西，这时候就需要有人有足够的能力去一一拆解。在杨帆看来，找到或培养一些既有技术背景、又对行业有足够深的理解的人才，是企业实现 AI 技术落地最关键的一点。他说到，“人才问题、团队组织问题、发展问题，特别是做 2B 行业，标准化与非标准之间的平衡性掌握，任何一个技术性产品落地会面临的共有问题，做 AI 技术落地，这些问题一个都不会少，而只会更严重。AI 人才是个更大的坑，AI 的技术性更深重，从过往来看，它跟行业的结合更弱，所以你想要真正去打磨出一个符合真正行业需求的产品的时候，需要把对行业的理解和对技术的理解融合在一起，这是当前最具挑战任务之一，因为过去可能这个世界上基本不存在这样的人，对行业有理解的人很少。”

结语 视觉 AI 技术的落地与 AI 人才的培养是一个复杂而庞大的话题，需要对技术和人才都有比较深刻的理解和认知。2018 年 1 月 5 日，移动技术创新大会上，杨帆也会针对 AI 的应用实践展开深入分享，感兴趣的同学可以点击阅读原文报名，现场与杨帆深入探讨和切磋！

 



人工智能赛博物理操作系统AI-CPS OS“人工智能赛博物理操作系统”（新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”：云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能）分支用来的今天，企业领导者必须了解如何将“技术”全面渗入整个公司、产品等“商业”场景中，利用AI-CPS OS形成数字化+智能化力量，实现行业的重新布局、企业的重新构建和自我的焕然新生。

AI-CPS OS的真正价值并不来自构成技术或功能，而是要以一种传递独特竞争优势的方式将自动化+信息化、智造+产品+服务和数据+分析一体化，这种整合方式能够释放新的业务和运营模式。如果不能实现跨功能的更大规模融合，没有颠覆现状的意愿，这些将不可能实现。

领导者无法依靠某种单一战略方法来应对多维度的数字化变革。面对新一代技术+商业操作系统AI-CPS OS颠覆性的数字化+智能化力量，领导者必须在行业、企业与个人这三个层面都保持领先地位：
重新行业布局：你的世界观要怎样改变才算足够？你必须对行业典范进行怎样的反思？
重新构建企业：你的企业需要做出什么样的变化？你准备如何重新定义你的公司？
重新打造自己：你需要成为怎样的人？要重塑自己并在数字化+智能化时代保有领先地位，你必须如何去做？
AI-CPS OS是数字化智能化创新平台，设计思路是将大数据、物联网、区块链和人工智能等无缝整合在云端，可以帮助企业将创新成果融入自身业务体系，实现各个前沿技术在云端的优势协同。AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量与行业、企业及个人三个层面的交叉，形成了领导力模式，使数字化融入到领导者所在企业与领导方式的核心位置：精细：这种力量能够使人在更加真实、细致的层面观察与感知现实世界和数字化世界正在发生的一切，进而理解和更加精细地进行产品个性化控制、微观业务场景事件和结果控制。
智能：模型随着时间（数据）的变化而变化，整个系统就具备了智能（自学习）的能力。
高效：企业需要建立实时或者准实时的数据采集传输、模型预测和响应决策能力，这样智能就从批量性、阶段性的行为变成一个可以实时触达的行为。
不确定性：数字化变更颠覆和改变了领导者曾经仰仗的思维方式、结构和实践经验，其结果就是形成了复合不确定性这种颠覆性力量。主要的不确定性蕴含于三个领域：技术、文化、制度。
边界模糊：数字世界与现实世界的不断融合成CPS不仅让人们所知行业的核心产品、经济学定理和可能性都产生了变化，还模糊了不同行业间的界限。这种效应正在向生态系统、企业、客户、产品快速蔓延。
AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量通过三个方式激发经济增长：
创造虚拟劳动力，承担需要适应性和敏捷性的复杂任务，即“智能自动化”，以区别于传统的自动化解决方案；
对现有劳动力和实物资产进行有利的补充和提升，提高资本效率；
人工智能的普及，将推动多行业的相关创新，开辟崭新的经济增长空间。

给决策制定者和商业领袖的建议：
超越自动化，开启新创新模式：利用具有自主学习和自我控制能力的动态机器智能，为企业创造新商机；
迎接新一代信息技术，迎接人工智能：无缝整合人类智慧与机器智能，重新评估未来的知识和技能类型；
制定道德规范：切实为人工智能生态系统制定道德准则，并在智能机器的开发过程中确定更加明晰的标准和最佳实践；
重视再分配效应：对人工智能可能带来的冲击做好准备，制定战略帮助面临较高失业风险的人群；
开发数字化+智能化企业所需新能力：员工团队需要积极掌握判断、沟通及想象力和创造力等人类所特有的重要能力。对于中国企业来说，创造兼具包容性和多样性的文化也非常重要。

子曰：“君子和而不同，小人同而不和。”  《论语·子路》云计算、大数据、物联网、区块链和 人工智能，像君子一般融合，一起体现科技就是生产力。
如果说上一次哥伦布地理大发现，拓展的是人类的物理空间。那么这一次地理大发现，拓展的就是人们的数字空间。在数学空间，建立新的商业文明，从而发现新的创富模式，为人类社会带来新的财富空间。云计算，大数据、物联网和区块链，是进入这个数字空间的船，而人工智能就是那船上的帆，哥伦布之帆！
新一代技术+商业的人工智能赛博物理操作系统AI-CPS OS作为新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，并创造新的强大引擎。重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。引发经济结构重大变革，深刻改变人类生产生活方式和思维模式，实现社会生产力的整体跃升。

产业智能官  AI-CPS用“人工智能赛博物理操作系统”（新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”：云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能），在场景中构建状态感知-实时分析-自主决策-精准执行-学习提升的认知计算和机器智能；实现产业转型升级、DT驱动业务、价值创新创造的产业互联生态链。





长按上方二维码关注微信公众号： AI-CPS，更多信息回复：
新技术：“云计算”、“大数据”、“物联网”、“区块链”、“人工智能”；新产业：“智能制造”、“智能农业”、“智能金融”、“智能零售”、“智能城市”[b]、“智能驾驶”[/b]；新模式：“财富空间”、“数据科学家”、“赛博物理”、“供应链金融”。官方网站：AI-CPS.NET

本文系“产业智能官”（公众号ID：AI-CPS）收集整理，转载请注明出处！

版权声明：由产业智能官（公众号ID：AI-CPS）推荐的文章，除非确实无法确认，我们都会注明作者和来源。部分文章推送时未能与原作者取得联系。若涉及版权问题，烦请原作者联系我们，与您共同协商解决。联系、投稿邮箱：erp_vip@hotmail.com