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        3. 伍楚蕓
          作者很懶,什么都沒留下

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          云從科技高級副總伍楚蕓:AI產業化融合的“五步法”

          伍楚蕓
          2019-05-31 · 09:58
          [ 億歐導讀 ] 5月23-24日,由億歐主辦的GIIS2019中國智慧城市論壇在北京成功舉辦。云從科技高級副總裁伍楚蕓出席,并發表了《智能升級,為實體商業的數據化創新賦能》的主題演講。
          云從,伍楚蕓,云從科技

          文章來源于:伍楚蕓

          伍楚蕓在演講中提到,要把人工智能做實落地,一定要做產業化的融合。產業鏈融合分為五個步驟:理論研究、場景驗證、產品解決方案的落地、平臺化、生態整合。

          以下是伍楚蕓的演講原文,億歐智慧城市在不改變嘉賓原意的基礎上,進行了編輯。


          我在人工智能這么幾年來,經常有人問我一個問題,到底人工智能它是一個風口還是一個趨勢,它是不是一把虛火燒完就好了?人工智能和人的關系到底是什么,將來我們會被人工智能所威脅取代,還是說人工智能是人類小幫手?

          所以我們在探討人工智能落地過程當中也不斷地思索,如何讓我們的技術去真正賦予行業上面的落地,以及到底人工智能和人之間的關系應該怎么樣結合,其實我們一開始就做了比較大的趨勢分析。

          去年國家的層面提了兩個層次的東西,在國務院印發《2017新一代人工智能發展規劃》上面我們看到,其實從國家層面上來看,已經完全是提出了需要人工智能和產業領域進行深度的融合。什么意思呢?原來我們的人工智能,大家覺得為什么那么虛,因為大家都在講概念、講技術,它落在產業層面是什么樣沒有太多的涉足。

          第二個形態就是說我們除了要和產業結合,國家提出第二個趨勢我們要和實體經濟來結合,我們除了去做產業化的研究落地,事實上我們還需要去和產業里面的實體經濟進行進一步融合,才有可能讓人工智能的技術真正賦能給這個行業,因此我們云從在考慮這個問題的時候在思索。

          云從作為中科院旗下的公司,如果大家對云從比較熟悉就知道我們是人臉識別領域的“四小龍”,所以我們將來的發展方向是什么?所以從云角度來看結合國家整個戰略發展,我們希望在人機協同這方面去做更多產業化的落地,人機協同在這個角度來看就回答了同行的問題,人和機器到底是一個什么關系,我們更多的是希望是協同的關系。

          人機協同為什么那么重要呢?我們原來比較多的會去做人工智能相關智能化設備或者是我們做一些人工智能相關的平臺,但是事實上我們沒有把這個人機協同交互的層面作為比較關鍵的體驗來考慮,所以我們認為,人機協同會成為未來人工智能的核心技術和實體經濟,尤其與人相關一部分的場景下面去發展的重要方向,它解決了整個全產業鏈上面的場景信息化關鍵交互的問題。

          在這個情況之下,我們開始去研究到底人和機器它有什么樣的不一樣?我們經常說人都是在碳基式,人是一個物體,比如說我們教一個小孩去認識蘋果,可能我們給他三個圖片就可以了。比如說給他一張圓的蘋果,有可能是綠色的,也有可能是紅色或者黃色的,作為人類看我們有一定的邏輯思維以及判斷的能力,小孩三秒鐘就知道長這樣就是一個蘋果,但是事實上機器不是這么一個思索的過程。

          所以我們說機器是硅基智能,就是說我們教一個機器認識一個蘋果,絕對不是三張圖片可以給它的,可能我要給它十萬張圖片把蘋果各種不同的顏色給它,或者說不同的形狀都用圖片的方式去交流。所以這個從簡單的理論上來說,為什么大家說機器要去學習,但是這個花費的時間遠遠比我們教一個小孩要花的時間長得多,所以決定了整個人類思維的過程和機器學習不一樣的地方。

          真的要做到人機協同,我們就要理解機器它是怎么樣去學習人工的,所以我們認為整個產業鏈需要從感知到認知到決策的過程。感知是什么?很簡單,大家覺得感知就是我們看到聽到的所有一切,里面也會分為兩個部分,我們有真實的世界,我們有衣食住行,現在每天碰到的人見到的東西都是我們真實的世界。

          但是現在我們的人類還有數字的世界,我們在互聯網有所有的活動,比如說游戲、網購、社交其實這是虛擬的數字世界,但是真實的世界和數字的世界加起來就是我們真正的感知,但是你沒有任何的判斷,我們只是信息收集過程。所以我們現在很多的人工智能企業,其實大家都在探索怎么樣把感知這一塊做的更好,無論是人臉識別也好語音也好,我們做的只是最基礎的一步叫感知。就是把我看到的東西或者我聽到的東西用最準確的方式還原出來,這只是最基礎的智能方面的第一步叫感知。

          大家經常會問現在人工智能到底是什么樣的程度?就算發展到今天,整個人工智能還是處于“弱人工智能”時代,其實大部分的公司都是在感知這一層做很多的工作,怎么樣把感知這一塊準確率提高。往下真的要做到人機協同,必須要通過感知這一塊,如果用專業的語言理解就是語意的理解知識圖譜,我們怎么樣把我們感知的一切用一個邏輯的語言能夠把它分類總結出來,其實這個就是認知。

          剛剛我介紹了,小孩他其實是天生的,我給他幾個很容易理解,不需要給他一萬張圖片才能認識一個蘋果,天生大腦有一個認知的機制在里面有一個概念的理解,所以我們很容易把它認知出來。但是現在很多的企業都在往認知的方向在做更多的拓展,這個確實特別的難。

          大家如果是在人工智能里面是同行公司,大家會知道為什么現在我們做知識圖譜等等,因為這個就是人類跟機器非常不一樣的地方,機器怎么樣做抽象化、概念化,是我們要突破技術上的難點,最后我們才會按照整個感知和認知上面所有的知識去做決策,所以要實現人機協同這個路非常的漫長,不是像大家想象的今天我想和機器做朋友,我就真的能夠和機器做朋友,這個無論從技術層面還是從場景應用層面從感知到決策進展都有一個過程。

          從云從的角度來看,為什么當初選擇人臉作為一個突破口,我們覺得人臉識別是打通了感知層面非常重要的一環,而且打通了各行各業,所以我覺得機器與人的協作第一步從是別人這個角度去開始的。目前這一塊我們已經制作了很多的場景化落地,尤其在今年大家看的比較多的是刷臉支付,我們出了很多的刷臉支付咖啡機,刷臉取款現在已經大規模的在應用了,在行業里面人臉識別非常的廣泛,在機場里面在做智慧機場轉型無紙化的通關,現在大家看到我們有一個自動航行,大家通過刷臉就能夠知道你的登機口在哪里,而不是傳統的我要一個個去刷,這個是非常小的應用,但是事實上這部分的技術已經和產業做了深度融合。

          隨著人工智能識別技術的發展,事實上我們從云從的角度來看,雖然我們是從人臉開始,事實上從公司的角度來看,實際上我們奔著人機協同這個方向去走的,所以除了人臉識別之外,我們更多的去做了前瞻性技術的突破,包括前端快速識別、跨境追蹤遠距離識別、3D精細化建模以及多模塊的識別交互。

          什么意思呢?其實要達到人機識別的有效性我們需要多個技術去融合的,這個就是前端的快速識別,我們在以后尤其在新一代的AI相機里面,我們可以快速地去對人物做一個快速的識別。

          跨鏡追蹤,以前我們認識一個人,需要從認識一張臉開始,我要看清楚你才能認識你,其實新一代技術里面,我們其實已經從認人,到沒有必要捕捉到人臉的信息,可能從你的步態、衣著其他的輔助信息做識別,所以我們說從人認到識人是一個質的跨越。那么這樣就是大規模的收臉,我們在一些門店里面已經大規模在應用了,我們從遠端的攝象頭可以把遠處的100個人,甚至現在的會議場所可以通過遠距離的辦公識,別把在座的100個人全部識別出來,這就是整個公司在新技術上面的拓展,包括現在比較流行的人臉實時3D建模。

          總而言之,我們希望把這些基礎的技術、前沿的技術包括與人相關的技術都結合在一塊,最終給人和機器有一個非常良好的體驗,這是整個作為人工智能公司在往前走的目標,所以大家也會好奇云從做不做語音?我們做語音,當然我們希望在識別的領域里面把人和交互的語音作為核心的技術也補充進去,最終實現人和機器最優的體驗。

          在這個里面大家可以看到,我們為了圍繞著整個人機協同這個體驗感,公司做了很多技術上的拓展,包括剛剛說的人臉識別、跨境追蹤、語音識別、OCR智能分析、大數據分析、我們現在都在做。做完這些只是第一步,我們在做技術上的積累,事實上我們覺得,人工智能起碼在云從里面一定要把它做實落地,一定要做產業化的融合。其實我們認為整個邏輯、整個產業鏈融合分為五個步驟。

          第一、理論研究,剛剛給大家展示的無論是跨境追蹤,還是遠距離人臉識別,一開始都是停留在理論研究的層次。

          第二、場景驗證,我們要挑一些非常典型的場景去做技術做一定的驗證,看看它是否可以商用化。

          第三、產品解決方案的落地,我們可以形成樣本化的產品。

          第四、平臺化,從一個點做成一個面。

          第五、生態整合。

          所以我們認為人工智能如果要從整個技術層面走到產業化融合落地層面,一定要經歷這5個階段的。今天因為是智慧商業的論壇,所以今天我們特意的去把智慧商業在云從落地的情況也挑出來了,因為智慧商業現在也是遵循著5個階段去嘗試著把視頻識別的技術,人機交互協同的技術運用到實體的經濟里面來。

          這里面的核心目標會做出“一大一小”,大是什么?我們會用大數據分析的能力幫助客戶達到實際效果的體現,這個和大家談的客戶轉化運營效率提高都有一定的關系。小的是什么?我們精準到要識別客戶,他們的偏好轉化,這個是我們核心的目標。

          一開始我們會做一部分場景的驗證,其實這部分相信有一些公司也在做,我們其實也是從反映人類的屬性身份去做一些精準的廣告投放。但是到了后面的時候,我們不但只限于這個點,我們會做一系列的場景驗證,驗證完之后會去做整個門店智慧改造,簡單的說可能廣告只是我的一個點,但是刷臉支付也是我的一個點,門店的運營提升也是我的點,可能我的后廚監控也是我的一個點,當我把這些點連起來之后才是對整合門店智能化的改造。

          客戶關注的是什么?你到底有沒有對我做一個提升,所以我們會有整個客戶轉化的分析模型去幫客戶分析,怎么樣把線上的能力附能到線下的里面來,它其實是一個漏斗,到最后希望總結出一整套的方案幫助客戶實現真正意義上效益上的回報。

          最終云從不但是從點到面而是到整個生態,如果大家比較理解,其實云從在公安、銀行、機場有很好的資源能力,其實我覺得客戶更多的關注不是技術層面單點的回報,而是在于我們作為一個人工智能公司,怎么樣能夠跨行業跨業態。

          所以我們其實在目前來看,我們把我們的銀行風控業務和智慧商業做了打通,我們其實不但賦能銀行客戶,也會去跳出銀行的范疇,把銀行的客戶帶到我們商業的客戶,所以最終我們是做整個不但是零售行業的生態整合,我們是做跨行業生態的整合。所以從我們整個解決方案上面來看,我們不但是做智慧商業,可能在智慧商業的旁邊可能會有融大佬也有安放大佬也有交通大佬,三個大佬只是其中的一個小佬。所以在這個情況之下,我們才可能去真正意義上的打通單向垂直的行業,以及跨行業給我們客戶帶來相應的回報。

          所以從整個的架構上面來看,大家可以看到關鍵對于整個云從也關注做人機協同的平臺,在這個平臺上會做很多細化的行業,所以云從沒有太多的行業,我們基本上在瞄準的垂直行業里面去做一些非常行業級的定向開發,以及深入。

          所以在這個希望里面再去打通相關的產業鏈,讓人機協同去附能我們的客戶。我想和大家講技術到落地這條路非常的漫長,云從也在不斷的去做探索,我們也希望在摸索的過程當中,我們能夠快速的跟實體經濟做一個深度的融合,所以我們其實在機場在銀行在商業民生方面都做了很多的落地,最后也希望在行業的落地能夠附能,能夠給客戶帶來真正的回報,謝謝大家。

          關于云從科技

          云從科技成立于2015年,是擁有自主知識產權核心算法的企業,同時也是人臉識別國家標準起草與制定企業。公司擁有五大研發中心(上海、重慶、成都、北京、廣州),能夠快速將核心技術行業化和產業化。

          本文經授權發布,版權歸原作者所有;內容為作者獨立觀點,不代表億歐立場。如需轉載請聯系原作者。

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