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時代

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

在FUS獵云網(wǎng)2020年度人工智能產(chǎn)業(yè)峰會上,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)展最好的時機(jī)。行業(yè)、場景非常多,AI公司雖然如雨后春筍般涌現(xiàn),實際上還是不夠的。“人工智能未來將從長期積累進(jìn)入到厚積薄發(fā)、大有前途的時代。因為我們要進(jìn)入一個真正解決問題,通過AI落地實現(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,因為最終的決策一定要人來做,這是基本的倫理。人工智能從感知、流程再造回過頭來倒逼效率提升。”陶海說,做人工智能永遠(yuǎn)被需要,因為跟業(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,計算機(jī)視覺技術(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,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,中國市場規(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,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)”獎項,以及全球經(jīng)濟(jì)年會(GNEC)上頒布的“2020新基建成長企業(yè)100強(qiáng)”。

以下為陶海演講實錄,獵云網(wǎng)整理刪改:

AI是一個非常艱苦的行業(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AI已經(jīng)很多年了。而且一定程度上,大家會有一種感覺,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。其實我們現(xiàn)在說的所謂的AI,更多的是比較簡單的大數(shù)據(jù)的一種回歸算法,就是Y=F(x)。

這樣的話你有什么X,有什么Y,定義就好了,收集數(shù)據(jù),訓(xùn)練出F,就解決了這個問題。

為什么強(qiáng)調(diào)解決問題,因為現(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F的擬合可以做的非常好,這樣我們大量的實際問題能夠解決掉。比如說識別類的問題,像人臉識別、二維碼識別和圖像識別類的問題都能解決,一下子讓產(chǎn)業(yè)化落地非常快。

但是這個紅利,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,大家看這個東西可以做,但是人人都可以做,這樣價值就沒有了。所以感知層的AI,現(xiàn)在的價值衰減是越來越快。

但是人工智能真的就要進(jìn)入低谷了嗎?其實是沒有的。因為我們真正的人工智能問題一直沒有解決,只要一直沒有解決,就永遠(yuǎn)有機(jī)會。

目前來講,文安智能自AI領(lǐng)域深耕了15年,整個過程我們都經(jīng)歷過。我們認(rèn)為,未來反倒是從長期積累進(jìn)入到厚積薄發(fā)、大有前途的時代。因為我們要進(jìn)入一個真正解決問題,通過AI落地實現(xiàn)垂直行業(yè)中的全棧智能閉環(huán)。

經(jīng)歷過一些困惑,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)一兩個行業(yè),而且你必須還要做到這一兩個行業(yè)最好的公司?？赡苣愕囊?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,這是一個很好的一條路。

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。但是往這個方向走,就涉及到第三個階段,你一定要去真正做出業(yè)務(wù)閉環(huán),解決問題。

現(xiàn)在ToC和ToB里面經(jīng)常會有兩類公司,一類做產(chǎn)品的公司,這類公司可能好一年、好兩年。舉個例子,比如一款人臉相機(jī)賣15000元,成本才800元,很多玩家看到毛利高全沖進(jìn)來了。一年之后,相機(jī)價格變成1500元,還有專門做硬件的公司會努力給你壓縮成本。再比如人臉識別閘機(jī)剛出現(xiàn)時很火,但現(xiàn)在閘機(jī)人臉識別算法模塊才150塊錢,這就是做算法的人工智能公司必須過的一個檻。

我覺得感知層非常殘酷,但是做人工智能有一個好處,不光是感知層,還有數(shù)據(jù)層,還有決策層,整個全棧人工智能其實是非常難做的,這也是我們做人工智能的一個機(jī)會。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)最好的一個路徑。

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

盡管有那么多困難,現(xiàn)在真的是人工智能發(fā)展最好的時機(jī)。首先基礎(chǔ)比較薄弱,這張圖上,橫坐標(biāo)是市場規(guī)模、縱坐標(biāo)是成熟度。AI+安防相對成熟度高,因為安防里的關(guān)鍵算法,公安一定要花錢買的算法不多,就是人臉識別,剩下還有治安防范,就是弱需求。

相對來講這么多公司,這么多投入,都做人臉識別,發(fā)展的非常快,所以相對成熟。但是其他很多行業(yè)都不太成熟,只要不成熟,而且每個行業(yè)場景都非常多,本身行業(yè)就多,行業(yè)里場景又多,所以AI公司雖然如雨后春筍,實際上還是不夠的。

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)的說法,這個比較適合說感知層AI,就是剛才說的Y=F(x)。你有足夠的X有足夠的Y,你標(biāo)注足夠好,訓(xùn)練一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)F,就解決了這個問題。比如,一張圖是男的,是貓、是狗,這都是映射問題,X就是圖像,Y就是狗和貓,F就是神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò),這個問題就是算力算法數(shù)據(jù)解決的。

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

還有很多剛才談到的信號燈控制,包括防疫人的跟蹤。經(jīng)過防疫大家知道了,不光人要跟蹤,貨物要跟蹤,車要跟蹤,摩托車要跟蹤,自行車要跟蹤,所有的東西萬物都要跟蹤。這個時候如果感知達(dá)到了萬物跟蹤的狀態(tài),就可以做萬物的優(yōu)化、規(guī)劃,這就是我認(rèn)為整個閉環(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,因為最終的決策一定要人來做,這是基本的倫理。同時,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失敗,而且失敗會很慘,所以你一定不讓很慘的事件發(fā)生。就像特斯拉的車撞到貨車,不能讓這個事件發(fā)生。這時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%的工作接過來了,讓他們輕松了20%,到“十五五”他們就能輕松50%。但是最終,這個人一定是在這個環(huán)節(jié)里的,流程要再造,人工智能從感知、流程再造回過頭來倒逼效率提升。

我們認(rèn)為“感知+認(rèn)知+協(xié)同”是人工智能2.0。但有一個很麻煩的事情,這個事要對每個垂直行業(yè)去做,這里面山頭林立,有一大堆過去的廠商,有過去的平臺、過去的數(shù)據(jù),你怎么整合,這個要累死你,因為這個不是我們做就能解決的。

在這個過程中,非常重要的一個事就是標(biāo)準(zhǔn)化。因為人工智能可以算出很多東西,但是就算一個視頻識別算出來,如果沒有標(biāo)準(zhǔn),后面沒法用。而且一個城市的各個區(qū)里面,一個廠家一個標(biāo)準(zhǔn),最后這個數(shù)據(jù)互相都不通的。在過去視頻監(jiān)控里已經(jīng)有這個問題,但是現(xiàn)在智能互通問題還沒有標(biāo)準(zhǔn),這個也很可怕。雖然我們坐在這天天說智能,但最后輸出格式不一致,識別出來結(jié)果沒有標(biāo)準(zhǔn),這本身是一個很重要的事情需要去解決。

再說數(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、模式識別、視覺,很多新創(chuàng)立的公司想辦法解決各個行業(yè)的問題。目前來講,愿意買單的,首先政府,然后是商業(yè),我們現(xiàn)在老百姓買這些服務(wù)還是比較少的。

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

下面說一下我們公司的業(yè)務(wù),第一玩命做硬件,2012年以后,我們發(fā)現(xiàn)其實硬件創(chuàng)新很好玩,你可以根據(jù)一個場景,做最好的適應(yīng)它的硬件。從趨勢來講,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)為什么越來越便宜,智能前端也在平臺化,大家做的都一樣,你家做跟我家做沒啥區(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。

我后臺的算法可以傳到前端相機(jī),隨時可以傳,隨時可以更新,隨時可以收集正樣本、負(fù)樣本,隨時可以訓(xùn)練,那我變成一個前端智能手機(jī),就是華為提的軟件定義相機(jī)的概念,我們相信在未來五年這個概念會真正落地到市場。將來,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越重要。

剛才其實已經(jīng)說過,左邊是Y=F(x),深度學(xué)習(xí),未來考驗我們的就是小樣本,還有快速的訓(xùn)練。

我們做了無窮多的算法,不光道路上的各種識別算法做了六七十種,其他場景也有很多算法,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,追尾拖拉機(jī)后沖入對向車道,與對面車廂里坐了10幾個掰玉米工人的小貨車相撞,造成18人死亡,1人受傷。馬上各地交警找我們問,這種人貨混行的問題,能不能趕快做出算法,我們馬上要開始做。這就是我們的前景,做人工智能永遠(yuǎn)需要,因為跟業(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)營與服務(wù),未來我們會往這個方向發(fā)展。

人工智能落地未來是非常激動人心的事。想象一下,將來飛行員都被淘汰,人類的飛行員跟一個阿爾法狗的飛行員打,肯定打不過。但是我先不說這種,就說城市智慧,將來一定能給我們的生活帶來很多的好處。

文安智能

文安智能成立于2005年,是專注于人工智能視覺技術(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)專家組成的強(qiáng)大研發(fā)隊伍。從人臉識別、行為識別、人群分析、車輛識別與分析等底層算法研發(fā)開始,文安智能自主研發(fā)了一系列AI視覺核心算法、高性能人工智能硬件平臺與行業(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)客戶的信賴與認(rèn)可。

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