在這一輪以人工智能為主的全球技術(shù)競賽中，中國體現(xiàn)出了不俗的表現(xiàn)。無論是在基礎(chǔ)學(xué)術(shù)領(lǐng)域的貢獻(xiàn)，還是在各行業(yè)中的滲透，中國都展現(xiàn)出與美國一起引領(lǐng)世界的態(tài)勢。美國《紐約時(shí)報(bào)》于當(dāng)?shù)貢r(shí)間2月3日刊發(fā)文章稱，在人工智能時(shí)代，不僅人們的生活會因此改變，AI 還會將國家之間的科技競爭拉到相對平等的起跑線上，而中國則是美國在這條賽道上的一個(gè)勁敵。

 

 

目前中國的人工智能行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀如何，中美人工智能產(chǎn)業(yè)有何差異？2月13日，印奇代表曠視(Face++)，應(yīng) Stanford GCBC、Stanford CEO 以及 AI+ Club 邀請?zhí)皆L了硅谷，并做客斯坦福為大家分享了關(guān)于中國、關(guān)于曠視在這一波科技革命中的亮點(diǎn)與不同。

 

當(dāng)全球正在探索更好的算法時(shí)，中國則正在探索如何利用 AI 實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級……

 

中國人工智能產(chǎn)業(yè)新常態(tài)

 

不得否認(rèn)的是，深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）作為人工智能頂級前沿的應(yīng)用型技術(shù)，對于衡量中美人工智能技術(shù)進(jìn)展有著重大參考作用，也是有史以來第一次讓機(jī)器最為接近人類思考的技術(shù)，通過模擬人腦的訓(xùn)練方式，能夠讓機(jī)器可以進(jìn)行自動(dòng)學(xué)習(xí)。曠視(Face++)是人工智能爆發(fā)前夜第一波投身人工智能行業(yè)應(yīng)用的公司，也是中國人工智能產(chǎn)業(yè)代表企業(yè)。

 

印奇從曠視(Face++)成立的2011年說起，彼時(shí)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、社交網(wǎng)絡(luò)正熱，而人工智能對于全球來說（尤其是利用深度學(xué)習(xí)方法的人工智能）則極為冷門，那時(shí)中美在人工智能領(lǐng)域幾乎位于同一起跑線上，而5年后人工智能就被推到了風(fēng)口浪尖，中國的人工智能產(chǎn)業(yè)則顯現(xiàn)出了以下現(xiàn)象：一方面，中國創(chuàng)新科技企業(yè)掀起了對國際 AI 論壇的贊助熱，人工智能學(xué)者和企業(yè)技術(shù)團(tuán)隊(duì)表現(xiàn)出了對學(xué)術(shù)會議、技術(shù)競賽的參與熱，另一方面，中國相比美國更關(guān)注 AI 在產(chǎn)業(yè)中的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值，人工智能應(yīng)用變現(xiàn)成為一種新常態(tài)。也許在語音、搜索等成熟的 AI 賽道中，美國一些大公司更有優(yōu)勢，但中國面臨著產(chǎn)業(yè)升級的嚴(yán)峻形勢和傳統(tǒng)行業(yè)轉(zhuǎn)型的迫切需求，于是中國在眾多新興行業(yè)和傳統(tǒng)行業(yè)改造中將有更多的機(jī)會。

 

人工智能 “X” 的商業(yè)價(jià)值

 

人工智能新常態(tài)下，如何認(rèn)清市場形式尋求突破 ？“時(shí)間點(diǎn)對于技術(shù)企業(yè)來說非常重要，不能早也不能遲。”印奇在分享企業(yè)管理經(jīng)驗(yàn)時(shí)強(qiáng)調(diào)，“更重要的是，需要管理者具有足夠的技術(shù)洞察力（Insight）和對產(chǎn)品周期的判斷力，并需要選擇一條清晰的路徑來實(shí)現(xiàn)。” 曠視(Face++)成立伊始就確定 Deep Learning 將會成為未來人工智能發(fā)展的技術(shù)關(guān)鍵，是機(jī)器大腦的核心，而曠視則選擇聚焦在視覺領(lǐng)域（Computer Vision）中，并從更小的領(lǐng)域——人臉識別切入，來一步步由小到大地發(fā)掘人工智能的商業(yè)價(jià)值。具體來看，曠視提出了“4+X”的技術(shù)路徑，實(shí)現(xiàn)從 Face（人臉）、 Human（行人）、Text（文字）再到 Vehicle（車輛）的機(jī)器視覺能力進(jìn)化。

 

曠視 “4+X” 技術(shù)演進(jìn)

 

以上四項(xiàng)幾乎覆蓋了蘊(yùn)含商業(yè)價(jià)值的全部場景，通過對場景中這些人臉、行人、文字、車輛數(shù)據(jù)的提取和結(jié)構(gòu)化建立人、物、事件之間的連接。“人工智能浪潮中，技術(shù)是起點(diǎn)，但決定勝負(fù)往往不是技術(shù)。深度學(xué)習(xí)有著非常強(qiáng)的定制化能力，它的本質(zhì)特點(diǎn)實(shí)際上是降低了技術(shù)的門檻，”印奇表示，“在實(shí)現(xiàn)商業(yè)化路徑的時(shí)候，首先要做好頂層設(shè)計(jì)，剩下則由行業(yè)驅(qū)動(dòng)的定制化，而這里的 X 就是定制化的表達(dá)。 ” 2015年曠視自研開發(fā)了深度學(xué)習(xí)引擎 Brain++ 用于人臉、物體、行人等一系列圖像識別算法訓(xùn)練，Brain++ 甚至比 Google TensorFlow 早半年推出，有了這些通用平臺和開源工具，更多的人都能夠使用深度學(xué)習(xí)來創(chuàng)造自己的產(chǎn)品。

 

AI+行業(yè)：“Sexy” 的 To B 市場

 

在推進(jìn)人臉識別技術(shù)商業(yè)化的路上，從 To D、To C 再到 To B ，曠視一直在探索尋找最有價(jià)值的市場和最適合人工智能生長的土壤。在曠視看來，只提供單純的算法、技術(shù)授權(quán)或軟硬件都不是真正意義上的人工智能企業(yè)，或者說不是一個(gè)能夠長久的人工智能企業(yè)的做法。因?yàn)槿魏我粋€(gè)人工智能企業(yè)脫離產(chǎn)業(yè)實(shí)踐都是行不通的，要實(shí)現(xiàn)技術(shù)商業(yè)化就一定會和某一行業(yè)綁定，通過為其降本增效助推行業(yè)升級最終顛覆整合行業(yè)。在明確了這一點(diǎn)之后，曠視便確立了未來幾年的商業(yè)模式——賦能行業(yè)用戶和企業(yè)級用戶實(shí)現(xiàn)智能化升級，而 B 端市場的商業(yè)價(jià)值無疑是巨大的。

根據(jù)“技術(shù)-產(chǎn)品-數(shù)據(jù)”的商業(yè)閉環(huán)，曠視早期就樹立了核心技術(shù)壁壘，通過產(chǎn)品化向金融、安防、地產(chǎn)、零售等多個(gè)行業(yè)輸出端到端的整體解決方案，而其中的人和人能夠產(chǎn)生的數(shù)據(jù)（身份信息、行為記錄等）都是這些行業(yè)的核心價(jià)值，也是深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的養(yǎng)料。從人們手中的智能設(shè)備、各類智能自助終端到每一個(gè)公共區(qū)域的動(dòng)態(tài)監(jiān)控，未來，智能攝像頭會遍布人們生活中的各個(gè)角落成為物聯(lián)網(wǎng)（IOT）世界的關(guān)鍵組成部分。實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)是曠視前進(jìn)的動(dòng)力，通過的人臉識別、行人識別、文字識別、車輛識別等 AI 技術(shù)，將線下空間中的物理信息結(jié)構(gòu)化從而形成可為行業(yè)所用的數(shù)據(jù)，真正落實(shí)“ AI + 行業(yè)”。

 

根據(jù)“技術(shù)-產(chǎn)品-數(shù)據(jù)”的商業(yè)閉環(huán)，曠視早期就樹立了核心技術(shù)壁壘，通過產(chǎn)品化向金融、安防、地產(chǎn)、零售等多個(gè)行業(yè)輸出端到端的整體解決方案，而其中的人和人能夠產(chǎn)生的數(shù)據(jù)（身份信息、行為記錄等）都是這些行業(yè)的核心價(jià)值，也是深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的養(yǎng)料。從人們手中的智能設(shè)備、各類智能自助終端到每一個(gè)公共區(qū)域的動(dòng)態(tài)監(jiān)控，未來，智能攝像頭會遍布人們生活中的各個(gè)角落成為物聯(lián)網(wǎng)（IOT）世界的關(guān)鍵組成部分。實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)是曠視前進(jìn)的動(dòng)力，通過的人臉識別、行人識別、文字識別、車輛識別等 AI 技術(shù)，將線下空間中的物理信息結(jié)構(gòu)化從而形成可為行業(yè)所用的數(shù)據(jù)，真正落實(shí)“ AI + 行業(yè)”。

 

人工智能正在改變?nèi)藗兊纳盍?xí)慣

 

隨著技術(shù)水平的提高，未來人工智能技術(shù)將會全面驅(qū)動(dòng)生產(chǎn)力升級，如同電力對各行各業(yè)的影響，人工智能將會進(jìn)入到安防、金融、地產(chǎn)、醫(yī)療、零售、能源等諸多行業(yè)中，與美國相比中國擁有著人口集中的優(yōu)勢，這也意味著以 為人服務(wù)、優(yōu)化人力密集型行業(yè) 為使命的人工智能技術(shù)將會在中國有極大的應(yīng)用市場。中國很可能會先于美國誕生第一家 IPO 的 Deep Learning 公司，但人工智能商業(yè)化是一場是曲折而沉重的長跑， 印奇在最后的總結(jié)中講到，這個(gè)過程充滿挑戰(zhàn)和探索，在新常態(tài)下從業(yè)者需要堅(jiān)定的毅力并保持專注才能在這場技術(shù)競賽中不被甩掉。