為了人工智慧終將創造的所以美好
作者：歐應剛 | 小編：小蔥
作為本次人工智慧廠商系列專訪的第三期，我們一起走近視覺智能領先廠商曠視科技。作為國內被普遍看好的人工智慧創業公司，曠視科技不斷得到資本的青睞，融資額度也屢創新高。
資本是挑剔的，曠視科技有什麼獨特的優勢在諸多創業公司中脫穎而出，在獲得足夠的「糧草」後，他們又如何繼續將人工智慧產業落地推向深入，我想這是大家關心的問題。為此，中國軟體網專訪了曠視科技的品牌與市場中心VP謝憶楠，通過他來看曠視科技人工智慧的商業化邏輯，及其產業落地實踐。
不同行業場景需求有差異，但降本增效是客戶的核心訴求
在謝憶楠看來，人工智慧應用落地最主要的是要滿足用戶的核心訴求。普遍看來，用戶採用人工智慧解決方案，最重要的訴求就是降本增效。這不難理解，降本增效是企業最基本的商業邏輯，只有通過人工智慧應用提高客戶的效率、降低運營成本，才能收到比較好的經濟效益，這也是推動客戶進一步使用智能系統最根本的原因。
以安防為例，傳統人力的手段，警察抓捕一個逃犯可以獲得30萬獎金，而通過人臉識別系統，可以不費一兵一卒快速鎖定目標，這就顯示出巨大的效率和成本優勢。
此外，不同行業客戶還具有差異化的功能需求，不同業務場景也對人工智慧廠商的應用能力有不同的評價標準。
以金融和安防為例，人工智慧在金融中的重要應用就是準確的身份驗證，防止由於假面、模型、照片、視頻等欺騙身份驗證系統，為此金融領域的智能系統關注攻擊成功率、誤識率、通過率等；與之相比，在安防領域人們戴個假面或者模型四處走動的概率較低，假體檢測的需求不強，其關注的多是首位命中率、漏識率、誤識率等。
在進行領域深耕時，不同行業客戶的需求就是由共通的降本增效和帶有行業特性的需求構成，人工智慧廠商最重要的使命就是不斷滿足這些客戶需求，為客戶創造價值，帶來看得見的經濟效益，客戶才會為人工智慧解決方案買單。
技術與場景應用雙輪驅動，構建智能商業閉環
對於科技領域而言，技術的重要性不言而喻，尤其是像人工智慧這樣的高科技領域，可以說技術領先性是廠商的關鍵優勢。那麼，是否只要技術夠強就安枕無憂了呢？謝憶楠認為，人工智慧是技術與場景應用雙輪驅動的，任何單一方面都不能形成良好的商業閉環。
他以曠視科技本身的發展經驗為例，剛開始的時候曠視科技的強項在於人臉檢測，而人臉檢測的一個重要應用領域是美顏，於是他們為一些美顏應用提供服務；然後自然衍生出1:1驗證技術，並在金融領域進行推廣，通過人臉驗證用戶身份，作為提供其他金融服務的依據；而後發展出人證一體技術，逐漸具備大規模人證一體能力；再後來，就是更具挑戰性的實時1：N動態識別技術，這有助於進一步拓展人臉識別的應用場景，在安防、金融、地產等領域進行推廣。在這一過程中我們可以看到，曠視科技並不是單一的專研技術，而是技術與場景應用並重，在場景中對技術價值進行驗證的同時，也在進一步提升技術水平。
謝憶楠指出，跟所有商業領域一樣，人工智慧企業商業化的基本邏輯也是資金循環和數據循環，通過技術與場景應用的雙輪驅動，曠視科技形成了一個良性的商業閉環，形成公司可持續的發展能力。
人工智慧企業最核心的資產是人才，為了匹配技術與業務場景雙輪驅動戰略，曠視科技也進行了相應的人才儲備。
曠視科技要求其員工尤其是核心員工要既懂技術，也要懂不同行業的業務知識；反過來，業務人員也要懂技術，才能判斷一項業務可行性和基本的技術實現路徑。綜合型的人才策略，為曠視科技帶來源源不斷的人才資源，支撐其雙輪驅動戰略。
人工智慧平台帶來的挑戰，以及定製化方案與開放平台的權衡
談到人工智慧平台，尤其是免費、開放的人工智慧平台，謝憶楠認為這是巨頭快速搶佔市場份額的戰略，這也是巨頭快速獲取數據和用戶，加速其商業循環的重要手段，對於中小型競爭者可能達到降維打擊的效果。
更多的數據意味著更高的系統性能，這反過來又能形成更強的技術優勢和數據優勢。一旦一個免費開放平台提供的技術達到其他廠商定製化方案的水平，那麼對於提供定製化收費方案的廠商而言，其商業上的存在根基將受到挑戰。
另一方面，「天下沒有免費的午餐」，巨頭提供的服務也不是絕對的免費，超過一定限度也是要收費的；並且，低價甚至免費的服務品質很難得到保障。至少目前看來，定製化的解決方案在性能表現上更強，也更切合客戶需求。
巨頭們在互聯網時代通過免費來快速搶佔市場，最終通過壟斷來實現「贏者通吃」的策略在智能時代是否適用，還有待觀察。免費是把雙刃劍，要避免因為免費拉低服務品質的現象，不然這是對整個行業的一種傷害。
與任何事務一樣，人工智慧開放平台有其優勢，也有缺點，關鍵是利弊之間的權衡。謝憶楠指出，曠視科技也在不斷尋找這樣一個平衡點：哪些是需要通過定製化方案來進行的；哪些適合通過雲平台的方式來對外提供服務。至於未來市場走向如何，目前還很難下定論。
雲+端方案，解決巨量的計算能力需求
我們知道，人工智慧獲得發展有三個因素至關重要：以深度學習為核心的機器學習演算法；互聯網所積累的海量數據；晶元變革以及雲計算所帶來的巨大計算能力提升。相對於語音識別、語義理解、數據挖掘等領域，視覺智能領域對於計算能力的需求更加強烈，因為圖像、視頻的數據量遠遠大於其他信息形式。巨量的數據對於傳輸也提出了很大的挑戰，如果將成千上萬個攝像頭的視頻數據實時上傳到雲端，那對帶寬的要求很高，也比較耗費時間，這不利於實時智能分析的實現。
如何解決這一難題呢？謝憶楠提到，未來必然是雲+端的方式，來解決巨量的計算能力需求：智能終端本身可以進行大部分的計算，也就是所謂的「端計算」，未來智能晶元將有巨大的市場需求；智能終端只向雲端傳輸少量主要的數據信息，雲端更多的是承載數據訓練的任務，通過集中的訓練不斷提升智能系統性能。基於此，謝憶楠判斷，未來對於雲端的計算需求依然會有所增加但增速會逐漸放緩，另一方面對於「端計算」的需求呈現加速增長的趨勢。
城市大腦的構建路徑，先數據化再智能化
謝憶楠指出，未來曠視科技的機器視覺應用將採用4+X的方式：人臉、行人、車輛、文字四類重點應用，加上動作識別、行為判斷等其他機器視覺應用，共同構成了曠視科技的產品、應用矩陣。
基於機器視覺，有望將整個物理空間數字化，並深入分析物理世界和人類行為的內在規律，獲取更全面、細緻的信息。以足球比賽為例，在一般人眼中無非是比分，以及腳球、自由球的數量等少量信息。
而通過智能系統對視頻信息的分析，可以完整的記錄左腳次數、右腳次數、跑動動作、跑動速度等，能知道任何一個球員什麼時候加速、什麼時候減速、什麼時候跑的最快，通過更全面的數據掌握，智能系統能分析出更多的信息。
未來通過安防、交通、手機、車載等各個領域的攝像頭，我們可以很方便的將物理世界數據化，進而深刻變革安防、零售、教育、地產等領域的商業模式。最終，基於人工智慧的城市大腦，將大大提升整個城市的運行效率和管理水平。
把時間尺度再推遠一點，如果城市數字化已經實現的比較好了，未來會是什麼樣子呢？記得電影《速度與激情8》中，有一個叫做「天眼」的系統，通過這個系統人們幾乎可以瞬間找到這個世界上的任何一個人。隨著機器視覺的發展，上述場景已經不再是科幻了。
謝憶楠透露，曠視科技也做了一個系統，巧合的是也叫「天眼」，只要能夠接入全世界所有的攝像頭，並提供足夠的計算力，這個系統就至少能部分實現上述貌似科幻的場景。
當然，瞬間定位世界上的任何一個人，必然涉及到個人隱私。在謝憶楠看來，便捷化和個人隱私本身就是一種利弊權衡，如果你想生活的更加安全、便捷，有些時候適度的犧牲掉一些個人隱私似乎是不可避免的。
誠然，絕對的隱私是不存在的。我們是時候好好考慮這一利弊權衡問題了，因為原來看似科幻的東西已經在一點點變成現實。無論如何，我始終堅信人工智慧帶給我們的必然是一個更加安全、舒適、高效的社會，即使這個過程會異常的艱辛，甚至會經歷挫折。借用曠視科技的公司願景的那句話，「為了人工智慧終將創造的所以美好」。
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人工智慧、大數據、雲計算和AR領域
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