智東西 文 | 心緣

2018年AI產(chǎn)業(yè)波瀾叢生，智能化開始深入各行各業(yè)，AI落地潮空前火熱。騰訊優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室在今年的落地潮中表現(xiàn)尤為亮眼，它成立于2012年，專注在圖像處理、模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域開展技術(shù)研發(fā)和業(yè)務(wù)落地，是騰訊的三大人工智能實(shí)驗(yàn)室之一。

今天，騰訊優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室創(chuàng)始人兼總監(jiān)黃飛躍、騰訊優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室總監(jiān)吳永堅(jiān)、騰訊優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室總監(jiān)任博、騰訊研究院研究員俞點(diǎn)、廈門大學(xué)教授紀(jì)榮嶸分享了AI學(xué)術(shù)和產(chǎn)業(yè)落地方面的進(jìn)展，并與智東西等媒體深入交流了AI技術(shù)的相關(guān)趨勢(shì)和短板。

黃飛躍認(rèn)為現(xiàn)在AI技術(shù)的最大短板是在線下復(fù)雜的真實(shí)場(chǎng)景做識(shí)別，吳永堅(jiān)說(shuō)技術(shù)差異化還包括工程交付效率、方案完整度等方面的綜合實(shí)力，任博則談到減少對(duì)數(shù)據(jù)的依賴是非常有意義的事情。

以計(jì)算機(jī)視覺為基礎(chǔ)，全面輸出AI能力

騰訊優(yōu)圖的技術(shù)研究以“計(jì)算機(jī)視覺AI”為基礎(chǔ)，全面輸出AI能力，著力成為騰訊云與智慧事業(yè)群的底層支撐。

其團(tuán)隊(duì)成員超過(guò)百人，大都為清華、北大、中科院、上海交大、南大等頂級(jí)院校的博士、碩士，皆具有較深厚的學(xué)術(shù)研究背景和較強(qiáng)的工程實(shí)踐能力，擁有超過(guò)160篇AI專利，其研究成果多次在MegaFace、LFW, ICDAR, MIREX等AI國(guó)際權(quán)威比賽中創(chuàng)造了世界紀(jì)錄。

優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室以產(chǎn)品為核心，以AI技術(shù)落地為導(dǎo)向。通過(guò)騰訊云及“騰訊優(yōu)圖開放平臺(tái)”對(duì)外輸出團(tuán)隊(duì)核心的技術(shù)能力，建立AI云生態(tài)，帶動(dòng)行業(yè)的智能化變革。

騰訊優(yōu)圖首個(gè)AI開源項(xiàng)目ncnn于2017年7月正式開源，促進(jìn)AI移動(dòng)端生態(tài)的創(chuàng)新和部署，推動(dòng)AI領(lǐng)域的技術(shù)革新。2018年，優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室升級(jí)為騰訊計(jì)算機(jī)視覺研發(fā)中心。

聯(lián)合騰訊明星產(chǎn)品，主攻三大應(yīng)用方向

如今優(yōu)圖AI技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用在金融、鑒黃、安防、醫(yī)療等領(lǐng)域，和微信支付、微視、QQ音樂、全民K歌、騰訊覓影等明星產(chǎn)品合作，例如優(yōu)圖的OCR文字識(shí)別技術(shù)每天都會(huì)被海量調(diào)用，協(xié)助騰訊進(jìn)行內(nèi)容審核。優(yōu)圖還與福建公安廳、順豐等多家政企客戶合作。

騰訊優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室總監(jiān)吳永堅(jiān)介紹到，優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室在2018年主攻三大重點(diǎn)方向，分別是核身、安防與智慧零售、軟硬件一體化。

1、深耕核身，發(fā)力刷臉支付

為了應(yīng)對(duì)高效準(zhǔn)確辨別是否為本人的核心挑戰(zhàn)，騰訊優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室打造了從線上到線下的身份驗(yàn)證。

騰訊身份驗(yàn)證方案經(jīng)過(guò)4年的迭代，從早期的唇動(dòng)和數(shù)字語(yǔ)音，到3D結(jié)構(gòu)光活體，其技術(shù)演進(jìn)的趨勢(shì)是交互越來(lái)越簡(jiǎn)單，準(zhǔn)確率越來(lái)越高。

優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室聯(lián)合微信支付，整合了人臉識(shí)別、會(huì)員認(rèn)證、免密支付等核心技術(shù)，幫助提高購(gòu)物體驗(yàn)和收益效率。比如騰訊和家樂福打造了合作下的首家智慧門店“Le Marche”，將騰訊智慧零售工具矩陣會(huì)全部投入使用，為顧客提供零售全鏈條的智慧體驗(yàn)。

2、夯實(shí)安防，賦能智慧零售

多地公安逐漸應(yīng)用人臉識(shí)別，科技企業(yè)、傳統(tǒng)商家紛紛布局智慧零售，其技術(shù)難點(diǎn)在于如何在茫茫人海去精準(zhǔn)識(shí)別出這個(gè)人的身份。

在模型演進(jìn)過(guò)程中，識(shí)別效果越來(lái)越好，模型也越來(lái)越深，結(jié)構(gòu)更加復(fù)雜。

以安防需求為導(dǎo)向的優(yōu)圖天眼，支持億級(jí)別庫(kù)的人臉檢索系統(tǒng)，毫秒級(jí)識(shí)別速度，目前已在福建省公安廳“牽掛你”防走失平臺(tái)、蘇州公安等成功落地，協(xié)助找回走勢(shì)人口和實(shí)現(xiàn)車輛全城追蹤。

優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室還與騰訊云聯(lián)合打造基于騰訊優(yōu)Mall智能零售系統(tǒng)，可以輕松識(shí)別顧客身份，根據(jù)購(gòu)買記錄提供個(gè)性化推薦和優(yōu)惠券推送等，顧客也能用“刷臉”支付。商店也能借助此系統(tǒng)分析用戶信息和優(yōu)化運(yùn)營(yíng)方式。目前，該系統(tǒng)已通過(guò)百麗落地。

3、軟硬一體化研究與探索

想要更好適配算法和場(chǎng)景，需要與之更為匹配的硬件來(lái)增強(qiáng)識(shí)別效果，AI算法和AI芯片結(jié)合已經(jīng)成為AI軟硬件一體化趨勢(shì)。對(duì)此，優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室實(shí)現(xiàn)從軟件到硬件方案的開拓。

CPU為了保證通用處理器性能，部分面積用于控制單元，致使算力有限。GPU為并行計(jì)算、圖形處理涉及，其中包含大流量并行運(yùn)算單元，算力強(qiáng)，但同時(shí)功耗也較高。

隨著架構(gòu)的演進(jìn)，專用AI芯片開始涌現(xiàn)在半導(dǎo)體市場(chǎng)，它們?yōu)锳I加速設(shè)計(jì)，算力更強(qiáng)、功耗更低。芯片性能不斷提升，單位算力功耗越來(lái)越低，計(jì)算從云端走向邊緣。

通過(guò)軟硬件協(xié)同，騰訊優(yōu)圖打造了成本更低、性能更佳、體驗(yàn)更優(yōu)的行業(yè)解決方案，比如優(yōu)圖人臉識(shí)別一體機(jī)、優(yōu)圖盒子、騰訊優(yōu)圖AI攝影機(jī)等硬件產(chǎn)品，在一定程度上解決算力的困難。

AI技術(shù)的趨勢(shì)和短板

騰訊優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室創(chuàng)始人兼總監(jiān)黃飛躍認(rèn)為，去年很多技術(shù)集中式爆發(fā)，今年AI技術(shù)更多在垂直應(yīng)用場(chǎng)景做的更深更透，但技術(shù)本身沒有很大的突破性進(jìn)展。

黃飛躍說(shuō)，現(xiàn)在AI技術(shù)的最大短板在于落地，在線下復(fù)雜的真實(shí)場(chǎng)景做識(shí)別，其難度遠(yuǎn)高于理論環(huán)境，因此需要非常大的投入和持續(xù)的積累。

騰訊優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室總監(jiān)吳永堅(jiān)表示，當(dāng)前大家會(huì)把AI能力持續(xù)提高，在行業(yè)野蠻生長(zhǎng)的過(guò)程中，到底誰(shuí)來(lái)做事并沒分那么清楚，關(guān)鍵是如何適配場(chǎng)景，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)往前發(fā)展。

關(guān)于技術(shù)同質(zhì)化的問(wèn)題，吳永堅(jiān)也給出了自己的看法。

他認(rèn)為，當(dāng)前說(shuō)不上是技術(shù)同質(zhì)化，技術(shù)差異化不只體現(xiàn)在競(jìng)賽榜單上，算法差異可能沒有本質(zhì)區(qū)別，但當(dāng)數(shù)據(jù)規(guī)模增大，算法實(shí)力的差距也會(huì)體現(xiàn)出來(lái)。另外，工程交付的效率、方案的完整度等相互配合，也會(huì)拉大實(shí)力的差距。

騰訊優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室總監(jiān)任博則從技術(shù)本身的角度切入，他看到深度學(xué)習(xí)幾個(gè)方向開始相互交叉，比較明顯的特點(diǎn)是NLP領(lǐng)域的技術(shù)進(jìn)步更快，因此可能在NLP技術(shù)上要給予更多的關(guān)注。

另外，過(guò)去如GAN等技術(shù)的理念很好，但實(shí)用性較差，今年的技術(shù)實(shí)用性明顯得到很大改善，很可能明年GAN在應(yīng)用結(jié)合方面會(huì)有很多創(chuàng)新。GCN研究也很有意義，任博預(yù)測(cè)這項(xiàng)研究在2019年會(huì)火。

任博還談到了數(shù)據(jù)問(wèn)題，現(xiàn)在一些容易獲得數(shù)據(jù)的場(chǎng)景已經(jīng)被廣泛布局，但對(duì)于余下場(chǎng)景來(lái)說(shuō)，可能收集數(shù)據(jù)本身就是一大難題。因此，如何減少對(duì)數(shù)據(jù)的依賴，使之在數(shù)據(jù)缺失的場(chǎng)景有更多的應(yīng)用，是非常有意義的事情。

除此之外，任博認(rèn)為現(xiàn)在的AI算法被預(yù)期過(guò)高，它的通用性和標(biāo)準(zhǔn)性沒那么強(qiáng)，需要根據(jù)客戶需求進(jìn)行改善和優(yōu)化。黃飛躍也補(bǔ)充說(shuō)，如何高效的把數(shù)據(jù)運(yùn)用起來(lái)是一大問(wèn)題。

優(yōu)圖會(huì)與AI芯片的生態(tài)去結(jié)合，吳永堅(jiān)表示期望AI芯片彎道超車，他也分享了關(guān)于深度學(xué)習(xí)平臺(tái)趨勢(shì)的觀點(diǎn)。

吳永堅(jiān)認(rèn)為，深度學(xué)習(xí)平臺(tái)呈現(xiàn)從單機(jī)到多機(jī)的趨勢(shì)，隨著數(shù)據(jù)越來(lái)越龐大，需要多機(jī)之間的整合，在量化方面，深度學(xué)習(xí)需要更少的比特位數(shù)來(lái)表達(dá)信息，剪枝、壓縮也是技術(shù)領(lǐng)域很明確的趨勢(shì)。

他還提到，邊緣計(jì)算加云端是一大趨勢(shì)，但隨著從4G過(guò)渡到5G，網(wǎng)絡(luò)量級(jí)將有很大提升，為云端計(jì)算的傳輸?shù)葞?lái)更多優(yōu)化，未來(lái)硬件底層可能有多種方案。

騰訊研究院對(duì)AI的理解和期望

騰訊研究院研究員俞點(diǎn)從更加宏觀的角度去分享了騰訊研究院對(duì)全球AI趨勢(shì)的觀察、理解和一些建議。

1、中美AI企業(yè)PK

今年中國(guó)AI企業(yè)的數(shù)量達(dá)到1011家，比去年足足增加了420家，在全球AI企業(yè)數(shù)量排行僅次于美國(guó)，令人感到意外的是，印度超越英國(guó)、以色列、加拿大排名世界第三。

目前AI企業(yè)的九大熱點(diǎn)領(lǐng)域分別是語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用、智能機(jī)器人、計(jì)算機(jī)視覺與圖像、技術(shù)平臺(tái)、自動(dòng)駕駛/輔助駕駛、計(jì)算機(jī)/芯片和智能無(wú)人機(jī)。

九大熱點(diǎn)領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)偏重不同，其中自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺與圖像、芯片和語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域?yàn)樽顭衢T領(lǐng)域。在投資方面，2017年，芯片領(lǐng)域狂攬321億元投資居首，機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用領(lǐng)域以306.8億元位居第二。

從2017年的數(shù)據(jù)來(lái)看，中國(guó)AI企業(yè)在計(jì)算機(jī)視覺與圖像領(lǐng)域的占比最高，為24.7%，站在世界前沿。但我國(guó)在處理器/芯片領(lǐng)域積貧積弱，多集中在智能開發(fā)定制化芯片，在通用芯片領(lǐng)域還相對(duì)空白。

盡管美國(guó)在處理器芯片領(lǐng)域的企業(yè)看起來(lái)并沒有比中國(guó)多太多，但美國(guó)的33家中英特爾、英偉達(dá)等頂尖的半導(dǎo)體公司，相比較而言，中國(guó)在企業(yè)、人才和投資全方位都與美國(guó)有不小差距。

2、九大黃金應(yīng)用場(chǎng)景

俞點(diǎn)還介紹了AI企業(yè)的九大黃金應(yīng)用場(chǎng)景，包括人臉識(shí)別、視頻及監(jiān)控分析、圖片識(shí)別分析、自動(dòng)駕駛、三維圖像視覺、工業(yè)視覺檢測(cè)、醫(yī)療影像診斷、文字識(shí)別、圖像及視頻編輯。

其中人臉識(shí)別更加普及，應(yīng)用拓展廣泛，目前在互聯(lián)網(wǎng)金融、銀行、安防、交通等行業(yè)應(yīng)用廣泛，泡沫問(wèn)題并不突出，多數(shù)資本趨于理性。

目前互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)企蹲AI熱點(diǎn)雖然比較普遍，但多數(shù)真正擁有AI核心技術(shù)的公司普遍成長(zhǎng)狀況良好，整體呈良性發(fā)展。

3、AI新風(fēng)口

俞點(diǎn)重點(diǎn)介紹了智慧零售、AI+反欺詐(風(fēng)險(xiǎn)控制)以及其他AI落地的風(fēng)口。

智慧零售以人臉識(shí)別、體感識(shí)別和生物支付等計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)為核心，需解決如何保證顧客優(yōu)質(zhì)體驗(yàn)、滿足個(gè)性化高品質(zhì)需求、提供更高級(jí)的服務(wù)功能等問(wèn)題。

在AI+反欺詐領(lǐng)域，機(jī)器學(xué)習(xí)成為關(guān)鍵性技術(shù)，國(guó)外AI反欺詐公司并購(gòu)事件頻發(fā)，國(guó)內(nèi)亦有同盾科技、猛犸反欺詐等多家反欺詐公司。

其他AI落地領(lǐng)域諸如機(jī)器翻譯、AI+制藥研發(fā)、AI+知識(shí)產(chǎn)權(quán)，其市場(chǎng)前景都十分廣闊。

4、產(chǎn)業(yè)問(wèn)題：人才不足，鴻溝難越

目前，全球AI專業(yè)排名前20的高校有16所在美國(guó)，AI人才青黃不接，供應(yīng)數(shù)量和預(yù)估質(zhì)量遠(yuǎn)小于而技術(shù)是行業(yè)發(fā)展最底層的東西，因此必須重視人才。

全球現(xiàn)有367所設(shè)有AI方向的高校，所需AI人才數(shù)量超過(guò)百萬(wàn)，而現(xiàn)存的人才僅有30萬(wàn)，每年以3-5萬(wàn)人遞增。

大廠招聘的馬太效應(yīng)正在顯現(xiàn)，D輪以上企業(yè)對(duì)人才需求更多。有52.8%的AI企業(yè)職位要求求職者最低學(xué)歷至少為碩士。

科技創(chuàng)新企業(yè)在上升發(fā)展階段會(huì)遇到層層阻礙和壁壘，必須跨越技術(shù)鴻溝、產(chǎn)品鴻溝和市場(chǎng)鴻溝，才能繼續(xù)發(fā)展。

5、一些小建議

最后，俞點(diǎn)也為中國(guó)AI之路提供了一些建議。

在政府層面，應(yīng)增設(shè)AI二級(jí)學(xué)科，提高新生人才數(shù)量，吸引歸國(guó)高端人才，給予AI產(chǎn)業(yè)適當(dāng)政策傾斜，完善AI領(lǐng)域的法律法規(guī)和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。

在企業(yè)層面，要把握產(chǎn)業(yè)大趨勢(shì)，找準(zhǔn)發(fā)展方向，聯(lián)合高校培養(yǎng)AI人才，開展企業(yè)公開課，幫助中小企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。

高校、協(xié)會(huì)也應(yīng)積極與企業(yè)合作，完善交流平臺(tái)，形成更好的高校-協(xié)會(huì)-企業(yè)聯(lián)合合作機(jī)制(OTL流程)，從而進(jìn)一步提升教育水平，助力人才培養(yǎng)更上一層樓。

結(jié)語(yǔ)：推進(jìn)AI技術(shù)落地，走差異化之路

今年是AI落地飛速發(fā)展的一年，巨頭們持續(xù)加大研發(fā)力度和人才儲(chǔ)備，AI創(chuàng)企們?cè)诟黝惔怪笔袌?chǎng)開始站穩(wěn)腳跟，AI技術(shù)已經(jīng)在安防、家居、醫(yī)療、教育、金融、零售等與人們息息相關(guān)的各行各業(yè)廣泛鋪開。

智能化升級(jí)顯然已經(jīng)成為多個(gè)產(chǎn)業(yè)走上轉(zhuǎn)型之路的選擇，技術(shù)掌握在誰(shuí)手中，誰(shuí)就掌握了連接起生態(tài)的關(guān)鍵。經(jīng)過(guò)良性的切磋，各家科技公司的AI技術(shù)和解決方案在大面積落地的同時(shí)，如何走出差異化路線，是所有AI公司都必須面臨的考驗(yàn)。

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