文安智能創(chuàng)始人陶海：人工智能進(jìn)入“感知+認(rèn)知+協(xié)同”的2.0時(shí)代

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導(dǎo)語(yǔ):“盡管存在許多困難,但現(xiàn)在真的是人工智能發(fā)展最好的時(shí)機(jī)。”

在FUS獵云網(wǎng)2020年度人工智能產(chǎn)業(yè)峰會(huì)上,文安智能創(chuàng)始人陶海以《AI落地--垂直行業(yè)應(yīng)用的全棧智能實(shí)踐》為主題發(fā)表演講。他表示,新基建加速人工智能應(yīng)用垂直細(xì)分化,人工智能向全棧智能化發(fā)展,從“數(shù)據(jù)+算法+算力”的人工智能1.0到“感知+認(rèn)知+協(xié)同”的人工智能2.0。

陶海認(rèn)為,盡管人工智能存在許多困難和挑戰(zhàn),但現(xiàn)在真的是人工智能發(fā)展最好的時(shí)機(jī)。行業(yè)、場(chǎng)景非常多,AI公司雖然如雨后春筍般涌現(xiàn),實(shí)際上還是不夠的。“人工智能未來(lái)將從長(zhǎng)期積累進(jìn)入到厚積薄發(fā)、大有前途的時(shí)代。因?yàn)槲覀円M(jìn)入一個(gè)真正解決問(wèn)題,通過(guò)AI落地實(shí)現(xiàn)垂直行業(yè)中的全棧智能閉環(huán)。”

“人工智能2.0里的協(xié)同特指人機(jī)交互,因?yàn)樽罱K的決策一定要人來(lái)做,這是基本的倫理。人工智能從感知、流程再造回過(guò)頭來(lái)倒逼效率提升。”陶海說(shuō),做人工智能永遠(yuǎn)被需要,因?yàn)楦鷺I(yè)務(wù)是緊密聯(lián)系的,一定要進(jìn)入業(yè)務(wù)閉環(huán),不停的定制。

作為城市感知和獲取信息的主要方式,計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)為智慧城市中的公共安全和城市治理、交通、社區(qū)、教育、健康醫(yī)療、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等行業(yè)應(yīng)用和服務(wù)體系提供有力的賦能。據(jù)IDC 最新預(yù)測(cè),2023 年全球智慧城市技術(shù)相關(guān)投資將達(dá)到 1894.6億美元,中國(guó)市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到 389.2 億美元。

值得注意的是,近日文安智能獲得近億元C輪融資,由金茂創(chuàng)投和中匯金資本共同投資。今年8月以來(lái),文安智能斬獲賽文交通網(wǎng)頒布的“2019AI+智慧交通10大優(yōu)秀企業(yè)”獎(jiǎng)項(xiàng),以及全球經(jīng)濟(jì)年會(huì)(GNEC)上頒布的“2020新基建成長(zhǎng)企業(yè)100強(qiáng)”。

以下為陶海演講實(shí)錄,獵云網(wǎng)整理刪改:

AI是一個(gè)非常艱苦的行業(yè),雖然現(xiàn)在很火,從阿爾法狗之后大家非常熱衷做AI,其實(shí)AI已經(jīng)很多年了。而且一定程度上,大家會(huì)有一種感覺(jué),現(xiàn)在的AI和真正意義上的人工智能,就是科幻片里的AI是不一樣的,它是能思考、能交流,有想法,能夠自主邏輯判斷。其實(shí)我們現(xiàn)在說(shuō)的所謂的AI,更多的是比較簡(jiǎn)單的大數(shù)據(jù)的一種回歸算法,就是Y=F(x)。

這樣的話(huà)你有什么X,有什么Y,定義就好了,收集數(shù)據(jù),訓(xùn)練出F,就解決了這個(gè)問(wèn)題。

為什么強(qiáng)調(diào)解決問(wèn)題,因?yàn)楝F(xiàn)在有了前所未有的數(shù)據(jù)和前所未有的算力,所以我們這個(gè)F的擬合可以做的非常好,這樣我們大量的實(shí)際問(wèn)題能夠解決掉。比如說(shuō)識(shí)別類(lèi)的問(wèn)題,像人臉識(shí)別、二維碼識(shí)別和圖像識(shí)別類(lèi)的問(wèn)題都能解決,一下子讓產(chǎn)業(yè)化落地非?？?。

但是這個(gè)紅利,在最近這五年,從2015年到2020年逐步消失,包括投資人也好,包括行業(yè)都看穿了,大家看這個(gè)東西可以做,但是人人都可以做,這樣價(jià)值就沒(méi)有了。所以感知層的AI,現(xiàn)在的價(jià)值衰減是越來(lái)越快。

但是人工智能真的就要進(jìn)入低谷了嗎?其實(shí)是沒(méi)有的。因?yàn)槲覀冋嬲娜斯ぶ悄軉?wèn)題一直沒(méi)有解決,只要一直沒(méi)有解決,就永遠(yuǎn)有機(jī)會(huì)。

目前來(lái)講,文安智能自AI領(lǐng)域深耕了15年,整個(gè)過(guò)程我們都經(jīng)歷過(guò)。我們認(rèn)為,未來(lái)反倒是從長(zhǎng)期積累進(jìn)入到厚積薄發(fā)、大有前途的時(shí)代。因?yàn)槲覀円M(jìn)入一個(gè)真正解決問(wèn)題,通過(guò)AI落地實(shí)現(xiàn)垂直行業(yè)中的全棧智能閉環(huán)。

經(jīng)歷過(guò)一些困惑,現(xiàn)在我們慢慢清晰了。AI公司不能賦能百業(yè),就是要進(jìn)一兩個(gè)行業(yè),而且你必須還要做到這一兩個(gè)行業(yè)最好的公司。可能你的規(guī)模不是最大的,但你是引領(lǐng)者、你是高端,你創(chuàng)新,你占領(lǐng)市場(chǎng),這是一個(gè)很好的一條路。

但是再往后走,再遠(yuǎn)了,能不能變成老大老二,那要看你自己的努力情況。但是往這個(gè)方向走,就涉及到第三個(gè)階段,你一定要去真正做出業(yè)務(wù)閉環(huán),解決問(wèn)題。

現(xiàn)在ToC和ToB里面經(jīng)常會(huì)有兩類(lèi)公司,一類(lèi)做產(chǎn)品的公司,這類(lèi)公司可能好一年、好兩年。舉個(gè)例子,比如一款人臉相機(jī)賣(mài)15000元,成本才800元,很多玩家看到毛利高全沖進(jìn)來(lái)了。一年之后,相機(jī)價(jià)格變成1500元,還有專(zhuān)門(mén)做硬件的公司會(huì)努力給你壓縮成本。再比如人臉識(shí)別閘機(jī)剛出現(xiàn)時(shí)很火,但現(xiàn)在閘機(jī)人臉識(shí)別算法模塊才150塊錢(qián),這就是做算法的人工智能公司必須過(guò)的一個(gè)檻。

我覺(jué)得感知層非常殘酷,但是做人工智能有一個(gè)好處,不光是感知層,還有數(shù)據(jù)層,還有決策層,整個(gè)全棧人工智能其實(shí)是非常難做的,這也是我們做人工智能的一個(gè)機(jī)會(huì)。從我們角度講,我們就深耕行業(yè)做全棧智能,這是我們目前想到的人工智能創(chuàng)業(yè)最好的一個(gè)路徑。

我剛才講的是比較實(shí)在的體會(huì),下面講一講落地應(yīng)用的挑戰(zhàn)和應(yīng)對(duì)。

盡管有那么多困難,現(xiàn)在真的是人工智能發(fā)展最好的時(shí)機(jī)。首先基礎(chǔ)比較薄弱,這張圖上,橫坐標(biāo)是市場(chǎng)規(guī)模、縱坐標(biāo)是成熟度。AI+安防相對(duì)成熟度高,因?yàn)榘卜览锏年P(guān)鍵算法,公安一定要花錢(qián)買(mǎi)的算法不多,就是人臉識(shí)別,剩下還有治安防范,就是弱需求。

相對(duì)來(lái)講這么多公司,這么多投入,都做人臉識(shí)別,發(fā)展的非?？?所以相對(duì)成熟。但是其他很多行業(yè)都不太成熟,只要不成熟,而且每個(gè)行業(yè)場(chǎng)景都非常多,本身行業(yè)就多,行業(yè)里場(chǎng)景又多,所以AI公司雖然如雨后春筍,實(shí)際上還是不夠的。

其次,之前大家都認(rèn)為人工智能就像是火箭,數(shù)據(jù)是燃料,算法是引擎,數(shù)據(jù)、算法、算力是以前傳統(tǒng)的說(shuō)法,這個(gè)比較適合說(shuō)感知層AI,就是剛才說(shuō)的Y=F(x)。你有足夠的X有足夠的Y,你標(biāo)注足夠好,訓(xùn)練一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)F,就解決了這個(gè)問(wèn)題。比如,一張圖是男的,是貓、是狗,這都是映射問(wèn)題,X就是圖像,Y就是狗和貓,F就是神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò),這個(gè)問(wèn)題就是算力算法數(shù)據(jù)解決的。

一旦進(jìn)入真正業(yè)務(wù)閉環(huán)就不這么簡(jiǎn)單,就開(kāi)始看阿爾法狗。當(dāng)初這么多公司創(chuàng)立,這么多錢(qián)投進(jìn)來(lái)是想得到各行各業(yè)的阿爾法狗,結(jié)果搞了一個(gè)F回來(lái),搞了一個(gè)感知,不是搞了一個(gè)決策閉環(huán),這其實(shí)有巨大的差距,有這個(gè)差距就有機(jī)會(huì)。

還有很多剛才談到的信號(hào)燈控制,包括防疫人的跟蹤。經(jīng)過(guò)防疫大家知道了,不光人要跟蹤,貨物要跟蹤,車(chē)要跟蹤,摩托車(chē)要跟蹤,自行車(chē)要跟蹤,所有的東西萬(wàn)物都要跟蹤。這個(gè)時(shí)候如果感知達(dá)到了萬(wàn)物跟蹤的狀態(tài),就可以做萬(wàn)物的優(yōu)化、規(guī)劃,這就是我認(rèn)為整個(gè)閉環(huán)最終的目標(biāo)。

所以,人工智能將向全棧智能化發(fā)展,從“數(shù)據(jù)+算法+算力”的人工智能1.0到“感知+認(rèn)知+協(xié)同”的人工智能2.0。

2.0實(shí)際上是感知加上數(shù)據(jù),加上認(rèn)知,加上協(xié)同。為什么加協(xié)同,這里的協(xié)同特指人機(jī)交互,因?yàn)樽罱K的決策一定要人來(lái)做,這是基本的倫理。同時(shí),人工智能大家都在講智能體,都在講云邊協(xié)同,都在講迭代。人工智能有一定概率會(huì)失敗,而且失敗會(huì)很慘,所以你一定不讓很慘的事件發(fā)生。就像特斯拉的車(chē)撞到貨車(chē),不能讓這個(gè)事件發(fā)生。這時(shí)候可以把人的因素加進(jìn)去,人機(jī)交互協(xié)同,可能“十四五”階段機(jī)器把公務(wù)員20%的工作接過(guò)來(lái)了,讓他們輕松了20%,到“十五五”他們就能輕松50%。但是最終,這個(gè)人一定是在這個(gè)環(huán)節(jié)里的,流程要再造,人工智能從感知、流程再造回過(guò)頭來(lái)倒逼效率提升。

我們認(rèn)為“感知+認(rèn)知+協(xié)同”是人工智能2.0。但有一個(gè)很麻煩的事情,這個(gè)事要對(duì)每個(gè)垂直行業(yè)去做,這里面山頭林立,有一大堆過(guò)去的廠(chǎng)商,有過(guò)去的平臺(tái)、過(guò)去的數(shù)據(jù),你怎么整合,這個(gè)要累死你,因?yàn)檫@個(gè)不是我們做就能解決的。

在這個(gè)過(guò)程中,非常重要的一個(gè)事就是標(biāo)準(zhǔn)化。因?yàn)槿斯ぶ悄芸梢运愠龊芏鄸|西,但是就算一個(gè)視頻識(shí)別算出來(lái),如果沒(méi)有標(biāo)準(zhǔn),后面沒(méi)法用。而且一個(gè)城市的各個(gè)區(qū)里面,一個(gè)廠(chǎng)家一個(gè)標(biāo)準(zhǔn),最后這個(gè)數(shù)據(jù)互相都不通的。在過(guò)去視頻監(jiān)控里已經(jīng)有這個(gè)問(wèn)題,但是現(xiàn)在智能互通問(wèn)題還沒(méi)有標(biāo)準(zhǔn),這個(gè)也很可怕。雖然我們坐在這天天說(shuō)智能,但最后輸出格式不一致,識(shí)別出來(lái)結(jié)果沒(méi)有標(biāo)準(zhǔn),這本身是一個(gè)很重要的事情需要去解決。

再說(shuō)數(shù)據(jù)感知,從2015到2020,感知方面出現(xiàn)很多公司,做圖像處理、模式識(shí)別、視覺(jué),很多新創(chuàng)立的公司想辦法解決各個(gè)行業(yè)的問(wèn)題。目前來(lái)講,愿意買(mǎi)單的,首先政府,然后是商業(yè),我們現(xiàn)在老百姓買(mǎi)這些服務(wù)還是比較少的。

實(shí)際上即便是感知層,雖然我們說(shuō)理論上認(rèn)為是解決了,通過(guò)大量數(shù)據(jù),大量的標(biāo)簽再加上F就解決掉。但是在實(shí)踐當(dāng)中并沒(méi)有解決。比如我們最近做了一個(gè)課題,有些車(chē)時(shí)間長(zhǎng)了不太好冒黑煙。通過(guò)AI能不能識(shí)別?很黑的煙可以識(shí)別,但是很多煙不黑,就說(shuō)從圖像上模模糊糊,但是你一看視頻看就出來(lái)了,類(lèi)似這樣的東西,真正識(shí)別起來(lái)都不太容易,算法不太好做。

下面說(shuō)一下我們公司的業(yè)務(wù),第一玩命做硬件,2012年以后,我們發(fā)現(xiàn)其實(shí)硬件創(chuàng)新很好玩,你可以根據(jù)一個(gè)場(chǎng)景,做最好的適應(yīng)它的硬件。從趨勢(shì)來(lái)講,硬件可能都用的是海思芯片,你的傳感器可能都用索尼傳感器,現(xiàn)在包括人臉相機(jī)為什么越來(lái)越便宜,智能前端也在平臺(tái)化,大家做的都一樣,你家做跟我家做沒(méi)啥區(qū)別,就慢慢像服務(wù)器一樣,前頭的智能相機(jī)也變成服務(wù)器,這時(shí)候就是做硬件的做硬件,做軟件的做軟件,做算法的做算法。

我后臺(tái)的算法可以傳到前端相機(jī),隨時(shí)可以傳,隨時(shí)可以更新,隨時(shí)可以收集正樣本、負(fù)樣本,隨時(shí)可以訓(xùn)練,那我變成一個(gè)前端智能手機(jī),就是華為提的軟件定義相機(jī)的概念,我們相信在未來(lái)五年這個(gè)概念會(huì)真正落地到市場(chǎng)。將來(lái),攝像機(jī)服務(wù)器化,剩下就是能不停迭代的智能云變得越來(lái)越重要。

剛才其實(shí)已經(jīng)說(shuō)過(guò),左邊是Y=F(x),深度學(xué)習(xí),未來(lái)考驗(yàn)我們的就是小樣本,還有快速的訓(xùn)練。

我們做了無(wú)窮多的算法,不光道路上的各種識(shí)別算法做了六七十種,其他場(chǎng)景也有很多算法,而且層出不窮。十一期間,吉林松原514省道39公里處發(fā)生了一起嚴(yán)重的交通事故。一輛拉礦泉水的大貨車(chē),追尾拖拉機(jī)后沖入對(duì)向車(chē)道,與對(duì)面車(chē)廂里坐了10幾個(gè)掰玉米工人的小貨車(chē)相撞,造成18人死亡,1人受傷。馬上各地交警找我們問(wèn),這種人貨混行的問(wèn)題,能不能趕快做出算法,我們馬上要開(kāi)始做。這就是我們的前景,做人工智能永遠(yuǎn)需要,因?yàn)楦鷺I(yè)務(wù)是緊密聯(lián)系的,一定要進(jìn)入業(yè)務(wù)閉環(huán),不停的定制。所以最后我們的定位變成人工智能運(yùn)營(yíng)與服務(wù),未來(lái)我們會(huì)往這個(gè)方向發(fā)展。

人工智能落地未來(lái)是非常激動(dòng)人心的事。想象一下,將來(lái)飛行員都被淘汰,人類(lèi)的飛行員跟一個(gè)阿爾法狗的飛行員打,肯定打不過(guò)。但是我先不說(shuō)這種,就說(shuō)城市智慧,將來(lái)一定能給我們的生活帶來(lái)很多的好處。

文安智能

文安智能成立于2005年,是專(zhuān)注于人工智能視覺(jué)技術(shù)與產(chǎn)品研發(fā)的先行者,致力于為智慧城市和智慧商業(yè)打造端到端解決方案。文安智能匯聚了由眾多來(lái)自清華大學(xué)、中科院、微軟研究院、IBM研究院等相關(guān)領(lǐng)域的行業(yè)專(zhuān)家組成的強(qiáng)大研發(fā)隊(duì)伍。從人臉識(shí)別、行為識(shí)別、人群分析、車(chē)輛識(shí)別與分析等底層算法研發(fā)開(kāi)始,文安智能自主研發(fā)了一系列AI視覺(jué)核心算法、高性能人工智能硬件平臺(tái)與行業(yè)定制化智能解決方案。目前,公司產(chǎn)品與方案已經(jīng)在國(guó)內(nèi)外廣泛應(yīng)用,受到交通、綜治、公安、商業(yè)地產(chǎn)、連鎖零售等各行業(yè)客戶(hù)的信賴(lài)與認(rèn)可。

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