商湯科技徐立：我們不要成為一顆獨木，而要成就AI生態的森林

文 | 動點科技

作者 | 陳曉

「AI 真正落地不僅要解決頭部問題，還要解決長尾里的細小問題，人工智慧的潮流已經毋庸置疑，而真正面對質疑，克服困難，解決人們生活中的點滴問題，才是技術真正進入人們生活的標誌。」 商湯科技聯合創始人、CEO 徐立在 2020 世界人工智慧大會商湯科技企業論壇上發表《人工智慧創新策源力》演講時說道。

人工智慧自誕生至今一直面臨各種質疑，徐立認為人工智慧技術正是在質疑中不斷落地、迭代優化。每一次的技術試錯，都會帶來增量價值。比如說人臉識別，起初人們質疑人臉識別的精度問題，關注人臉識別是否會出錯，雙胞胎人臉識別如何解決。但今天，他以商湯為例，已經賦能了 4.5 億台手機的人臉解鎖，每天的日均人臉解鎖的解鎖次數是 300 億次，大家已經默認了人臉能代替密碼。隨後人們又開始關注 3D 人臉是否會仿照真實人臉來解鎖，在這些質疑中更多城市級別的應用誕生，例如地鐵場景中的刷臉支付，甚至在戴口罩的情況下，也能夠解決城市級別的刷臉問題。

隨後，徐立提出了人工智慧領域的 「長尾理論」——「不同於人臉識別這類關注度非常高的頭部應用，一些低頻、小眾的長尾應用才是完善人工智慧價值的核心，只有突破長尾應用才能完善價值閉環，真正影響到普羅大眾的日常生活。」 徐立所提及的長尾應用場景包括垃圾拋灑、糞車排放、單車違停等。例如在共享單車領域，利用人工智慧技術可以解決車與車、車與地面的關係，識別共享單車是否違規停放。而在糞車偷排問題上，利用人工智慧演算法可以把時間、地點、人物關係串聯，解決井蓋檢測問題。

「我想說的是人工智慧真的還能做更多有意思的事情，比如生成一隻貓、一個虛擬人物，ps 照片、剪輯視頻等等。」 徐立說，這些事情只要套入一個開源的框架模型中，加上演算法分析，就能運用人工智慧技術賦能我們的生活。徐立也提及了 AI 當下面臨的挑戰，他認為沒有任何一家人工智慧企業可以觸達所有的數據，怎樣做數據協同、數據資產、數據共享，以及在各不分享訓練數據的情況下，如何協同推動演算法精度的提升、標準的制定，都是擺在目前的切實問題。

為了解決數據協同和生態共建問題，商湯科技宣布升級 OpenMMLab 人工智慧演算法開放體系，涉及 10 多種研究方向，100 多種演算法和 600 多個預訓練模型，後續還將陸續開源更多演算法。據介紹，OpenMMLab 自 18 年 10 月份開源以來，已經在 GitHub（開源代碼庫）累計產出了 1.6 萬個項目。

「大家如果要去找一棵大樹，都會想到去森林裡找，人工智慧也一樣，人工智慧細分場景和細分應用非常多，我們要去擁抱這個生態，而不是一顆獨木，所以最關鍵的創舉一定是開放。」 徐立說。他提到三個創新策略：第一，行業要做到包容，不能對演算法求全責備，對於正確率的要求適當放低，只有包容才能起到迭代的價值；第二，要解決長尾行業應用的實踐，不能再聚焦在頭部的應用當中，人工智慧不能為了一個亮點，解決一個核心的問題，真正的要做到效率的提升，而是需要把大量的細節問題解決。第三，需要開放創新，開源演算法框架，引入更多的生態系統，達到生態的平衡和完善。

人工智慧不是洪水猛獸，它在慢慢改善我們的生活，賦能產業。徐立說道，行業要實現變革，進行創新策源，在於技術如何提升大眾的認知，只有普羅大眾能夠真正理解人工智慧可以讓我們的生活更便利更智慧，才能深入到各行各業中去。

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