日前，曠視科技Face++創(chuàng)始人兼CTO唐文斌接受了新智元專訪，談了曠視科技Face++的商業(yè)模式、公司定位以及人才和發(fā)展觀。
唐文斌在曠視科技Face++北京辦公室
“沒(méi)有什么技術(shù)是不能被取代的?！碧莆谋笳f(shuō)：“算法也好，技術(shù)也好，都是手段，最后能夠提供出去的是產(chǎn)品價(jià)值。”這位三十剛出頭的曠視科技Face++聯(lián)合創(chuàng)始人，對(duì)這家中國(guó)人臉識(shí)別獨(dú)角獸有著很清晰的定位：“曠視不是一家技術(shù)公司，曠視是一家產(chǎn)品公司，是一家以人工智能技術(shù)為核心的產(chǎn)品公司。”他認(rèn)為客戶最終一定是為產(chǎn)品價(jià)值買單。曠視的團(tuán)隊(duì)人數(shù)從去年到現(xiàn)在翻了一番，增長(zhǎng)到600多人，其中擴(kuò)張速度最快、人數(shù)也最多的就是產(chǎn)品部門。
相比曠視更常出現(xiàn)在人們視野中的另一位聯(lián)合創(chuàng)始人印奇，唐文斌說(shuō)他們的搭配是“印奇仰望星空，我腳踏實(shí)地”，更加側(cè)重工程的他關(guān)注如何選擇場(chǎng)景結(jié)合技術(shù)，給用戶帶來(lái)最大增值，“不是nice to have，而是must have”。他認(rèn)為曠視工程團(tuán)隊(duì)要做的事情是把算法邊界內(nèi)能夠自動(dòng)化的任務(wù)全部交給機(jī)器去完成。他在尋找的也是復(fù)合型AI產(chǎn)品經(jīng)理，以及能夠隨時(shí)轉(zhuǎn)變?yōu)閞esearcher，時(shí)刻想著如何把research沒(méi)有價(jià)值的工作砍掉的懂算法、懂編程、更懂體系結(jié)構(gòu)的全棧AI工程師。
曠視不是技術(shù)公司，是產(chǎn)品公司
新智元：目前在人工智能領(lǐng)域尤其是深度學(xué)習(xí)技術(shù)落地，你認(rèn)為真正的壁壘在哪里？
唐文斌：我認(rèn)為深度學(xué)習(xí)技術(shù)的落地，核心的一個(gè)關(guān)鍵詞是“結(jié)合”。我們有一些很好的算法，比以前的性能提高了很多，但一定要找到合適的場(chǎng)景，把算法用進(jìn)去解決問(wèn)題，給用戶帶來(lái)明確的價(jià)值，這些價(jià)值不是“nice to have”，而是“must have”。
我們內(nèi)部有個(gè)說(shuō)法，叫“用戶價(jià)值增量”——當(dāng)你把技術(shù)用在場(chǎng)景中后，給用戶帶來(lái)的價(jià)值和用他原來(lái)的方式相比增量有多大，如果很大，那么這就是一個(gè)非常好的場(chǎng)景，如果增量只有一點(diǎn)，說(shuō)明這要么不重要，要么你沒(méi)有看清本質(zhì)。以人臉識(shí)別為例，就是要不斷去思考，人臉識(shí)別到底是在哪些場(chǎng)景下，給誰(shuí)、通過(guò)什么樣的方式，帶來(lái)了多大的價(jià)值。
賣技術(shù)的話，今天你能賣，明天他也能賣，所以一定要做深，深入行業(yè)，把產(chǎn)品做好，形成完整的一套業(yè)務(wù)服務(wù)，這并不是從用戶價(jià)值的角度去思考，而是公司生存的角度。極端一點(diǎn)說(shuō)，我認(rèn)為沒(méi)有哪家公司是無(wú)法取代的，客戶為什么選擇你而是不選擇另一家，一定因?yàn)槟憬o他帶來(lái)的價(jià)值更大，他買單的是你產(chǎn)品的價(jià)值。
新智元：曠視如何找到這種技術(shù)跟場(chǎng)景價(jià)值增量高的結(jié)合點(diǎn)？
唐文斌：我們經(jīng)歷了好幾個(gè)階段。最早的時(shí)候，作為一家純技術(shù)公司，我們做了一個(gè)面向開發(fā)者的開放平臺(tái)，叫Face++，通過(guò)API的方式提供互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)，美圖秀秀、快手等APP都用了我們的技術(shù)。第二個(gè)階段，我們開始關(guān)注技術(shù)到底在哪些場(chǎng)景下能給客戶帶來(lái)重要的價(jià)值——去尋找那些用戶需求感知非常強(qiáng)烈的場(chǎng)景。我們找了很多，最終決定在兩個(gè)場(chǎng)景進(jìn)行業(yè)務(wù)的深入。
第一個(gè)是互聯(lián)網(wǎng)金融，通過(guò)人臉識(shí)別進(jìn)行遠(yuǎn)程身份認(rèn)證，把線下業(yè)務(wù)線上轉(zhuǎn)化，讓用戶有更便捷的體驗(yàn)，銀行這邊也實(shí)現(xiàn)了安全，這個(gè)增量是非常大的。第二個(gè)場(chǎng)景是安防，現(xiàn)在有大量的安防數(shù)據(jù)，人根本看不過(guò)來(lái)，而用機(jī)器去看，可以識(shí)別里面每一個(gè)人是誰(shuí)，還可以識(shí)別逃犯，根據(jù)觀察到的人物行為模式進(jìn)行預(yù)警，這是原本做不到的事情，這個(gè)業(yè)務(wù)價(jià)值增量也是巨大的。
同樣一個(gè)技術(shù)，比如人臉?biāo)阉鳎ɑ蛘呓袌D像搜索），你既可以用在搜索視頻看哪個(gè)影星出現(xiàn)在哪些電影片段中，也可以檢索監(jiān)控?cái)z像頭視頻，在后面一個(gè)場(chǎng)景你可以解決老人、小孩走失的問(wèn)題。所以，我們?cè)谶@兩種場(chǎng)景下，一定選擇后者，因?yàn)楹笳邇r(jià)值更大。
曠視科技Face++的人臉識(shí)別做到什么程度了？
新智元：曠視現(xiàn)在的人臉識(shí)別做到什么程度了？
唐文斌：這個(gè)要取決于具體的場(chǎng)景和數(shù)據(jù)庫(kù)。在不同的場(chǎng)景下需求是不一樣的，比如說(shuō)用人臉識(shí)別來(lái)做開門，員工走過(guò)來(lái)門就開了，這種個(gè)場(chǎng)景下要求召回率非常高，每個(gè)人都得識(shí)別出來(lái)，并且速度要非?？臁Ｎ覀兘o阿里集團(tuán)做刷臉門禁，阿里現(xiàn)在幾萬(wàn)人，基本上一天可以識(shí)別幾十萬(wàn)次，大概誤報(bào)1~2次。
在安防場(chǎng)景下，數(shù)據(jù)庫(kù)會(huì)大很多，公安識(shí)別嫌疑人的訴求，最重要的一點(diǎn)就是不能老喊“狼來(lái)了”，這就要求識(shí)別出的盡量都是對(duì)的，我們一般會(huì)控制一個(gè)誤報(bào)率。現(xiàn)在我們?cè)诎卜缊?chǎng)景下識(shí)別嫌疑人，基本上路過(guò)的嫌疑人都能夠識(shí)別出來(lái)，并且誤報(bào)不會(huì)超過(guò)30%。目前業(yè)界還沒(méi)有一個(gè)基準(zhǔn)，但我們參加了很多樓宇、安防競(jìng)賽，都是業(yè)界的最高水平。
現(xiàn)在經(jīng)常聽到99.9%，這只是在某個(gè)數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)，真正現(xiàn)實(shí)的問(wèn)題和場(chǎng)景要比測(cè)試數(shù)據(jù)集難太多太多。其實(shí)最早是我們引領(lǐng)了刷benchmark這個(gè)風(fēng)潮，后來(lái)我們又不怎么刷了。我們最早刷LFW，已經(jīng)基本刷到頂了，最后即使出錯(cuò)，感覺好像也不是本質(zhì)問(wèn)題，所以我們就沒(méi)有去管這個(gè)事情了。但現(xiàn)在大家還很瘋狂地在刷99.9%后面的位數(shù)，這沒(méi)有任何意義，LFW只有6000對(duì)數(shù)據(jù)，那個(gè)數(shù)據(jù)集早就已經(jīng)過(guò)擬合了。我認(rèn)為大家要更關(guān)注的點(diǎn)，應(yīng)該是更結(jié)合實(shí)際場(chǎng)景去解決問(wèn)題。
新智元：曠視現(xiàn)在很多行業(yè)落地都跟政府有著很強(qiáng)的相關(guān)性，ToG是否是人工智能發(fā)展的一個(gè)重要方向？這是否是曠視發(fā)展的一個(gè)重要方向？
唐文斌：面向政府絕對(duì)會(huì)是人工智能發(fā)展落地的一個(gè)新方向。就像我剛才說(shuō)的，我們要做什么，不做什么，選擇的邏輯是用戶價(jià)值，圖像識(shí)別或者人臉識(shí)別對(duì)于城市治理和公共安全能夠帶來(lái)非常大的價(jià)值增量，我們是非常愿意去做的。政府現(xiàn)在是我們最大客戶之一。當(dāng)然，政府也非常支持現(xiàn)在的人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展，在這種需求里面也給我們提供了很多的機(jī)會(huì)。
Research負(fù)責(zé)尋找算法之外的東西
邊界里面的全部通過(guò)工程實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化
新智元：曠視的核心優(yōu)勢(shì)是什么？
唐文斌：深度學(xué)習(xí)有三個(gè)核心要素，算法、數(shù)據(jù)和系統(tǒng)，這三者是相乘關(guān)系——你有一個(gè)好的算法，用有很多數(shù)據(jù)去催它，當(dāng)數(shù)據(jù)變多、算法變復(fù)雜后，還需要有一套很好的底層架構(gòu)和引擎來(lái)支撐。
從算法的角度講，我們請(qǐng)來(lái)了孫劍老師，希望孫劍老師帶著同學(xué)們?cè)诂F(xiàn)有算法基礎(chǔ)上找到新的東西。算法就像人的智商，數(shù)據(jù)就像人的見識(shí)，見識(shí)決定了你能走到多高，而智商決定了你能走多遠(yuǎn)，兩件事情都非常重要。我們的研究團(tuán)隊(duì)其實(shí)就在智商這個(gè)方向上探索。而數(shù)據(jù)是一個(gè)更產(chǎn)品或者更工程的事情，我們需要在產(chǎn)品中設(shè)計(jì)一個(gè)好的方式，形成數(shù)據(jù)的循環(huán)，讓產(chǎn)品中的數(shù)據(jù)回來(lái)，不斷加深算法的訓(xùn)練，讓它變成更強(qiáng)的算法。
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