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云从科技高级副总伍楚芸:AI产业化融合的“五步法”

2019-06-14 16:44:10

伍楚芸在演讲中提到,要把 做实落地,一定要做产业化的融合。产业链融合分为五个步骤:理论研究、场景验证、产品解决方案的落地、平台化、生态整合。

以下是伍楚芸的演讲原文,亿欧在不改变嘉宾原意的基础上,进行了编辑。

我在人工智能这么几年来,经常有人问我一个问题,到底人工智能它是一个风口还是一个趋势,它是不是一把虚火烧完就好了?人工智能和人的关系到底是什么,将来我们会被人工智能所威胁取代,还是说人工智能是人类小帮手?

所以我们在探讨人工智能落地过程当中也不断地思索,如何让我们的技术去真正赋予行业上面的落地,以及到底人工智能和人之间的关系应该怎么样结合,其实我们一开始就做了比较大的趋势分析。

去年国家的层面提了两个层次的东西,在国务院印发《2017新一代人工智能发展规划》上面我们看到,其实从国家层面上来看,已经完全是提出了需要人工智能和产业领域进行深度的融合。什么意思呢? 原来我们的人工智能,大家觉得为什么那么虚,因为大家都在讲概念、讲技术,它落在产业层面是什么样没有太多的涉足

第二个形态就是说我们除了要和产业结合, 国家提出第二个趋势我们要和实体经济来结合 ,我们除了去做产业化的研究落地,事实上我们还需要去和产业里面的实体经济进行进一步融合,才有可能让人工智能的技术真正赋能给这个行业,因此我们云从在考虑这个问题的时候在思索。

云从作为中科院旗下的公司,如果大家对云从比较熟悉就知道我们是领域的“四小龙”,所以我们将来的发展方向是什么?所以从云角度来看结合国家整个战略发展,我们希望在人机协同这方面去做更多产业化的落地,人机协同在这个角度来看就回答了同行的问题, 人和机器到底是一个什么关系,我们更多的是希望是协同的关系

人机协同为什么那么重要呢?我们原来比较多的会去做人工智能相关智能化设备或者是我们做一些人工智能相关的平台,但是事实上我们没有把这个人机协同交互的层面作为比较关键的体验来考虑,所以我们认为,人机协同会成为未来人工智能的核心技术和实体经济,尤其与人相关一部分的场景下面去发展的重要方向,它解决了整个全产业链上面的场景信息化关键交互的问题。

在这个情况之下,我们开始去研究到底人和机器它有什么样的不一样?我们经常说人都是在碳基式,人是一个物体,比如说我们教一个小孩去认识苹果,可能我们给他三个图片就可以了。比如说给他一张圆的苹果,有可能是绿色的,也有可能是红色或者黄色的,作为人类看我们有一定的逻辑思维以及判断的能力,小孩三秒钟就知道长这样就是一个苹果,但是事实上机器不是这么一个思索的过程。

所以我们说机器是硅基智能,就是说我们教一个机器认识一个苹果,绝对不是三张图片可以给它的,可能我要给它十万张图片把苹果各种不同的颜色给它,或者说不同的形状都用图片的方式去交流。所以这个从简单的理论上来说,为什么大家说机器要去学习,但是这个花费的时间远远比我们教一个小孩要花的时间长得多,所以决定了整个人类思维的过程和机器学习不一样的地方。

真的要做到人机协同,我们就要理解机器它是怎么样去学习人工的,所以我们认为整个产业链需要从感知到认知到决策的过程。感知是什么?很简单,大家觉得感知就是我们看到听到的所有一切,里面也会分为两个部分,我们有真实的世界,我们有衣食住行,现在每天碰到的人见到的东西都是我们真实的世界。

但是现在我们的人类还有数字的世界,我们在互联网有所有的活动,比如说游戏、网购、社交其实这是虚拟的数字世界,但是真实的世界和数字的世界加起来就是我们真正的感知,但是你没有任何的判断,我们只是信息收集过程。所以我们现在很多的人工智能企业, 其实大家都在探索怎么样把感知这一块做的更好,无论是人脸识别也好语音也好,我们做的只是最基础的一步叫感知。 就是把我看到的东西或者我听到的东西用最准确的方式还原出来,这只是最基础的智能方面的第一步叫感知。

大家经常会问现在人工智能到底是什么样的程度?就算发展到今天, 整个人工智能还是处于“弱人工智能”时代 ,其实大部分的公司都是在感知这一层做很多的工作,怎么样把感知这一块准确率提高。往下真的要做到人机协同,必须要通过感知这一块,如果用专业的语言理解就是语意的理解知识图谱,我们怎么样把我们感知的一切用一个逻辑的语言能够把它分类总结出来,其实这个就是认知。

刚刚我介绍了,小孩他其实是天生的,我给他几个很容易理解,不需要给他一万张图片才能认识一个苹果,天生大脑有一个认知的机制在里面有一个概念的理解,所以我们很容易把它认知出来。但是现在很多的企业都在往认知的方向在做更多的拓展,这个确实特别的难。

大家如果是在人工智能里面是同行公司,大家会知道为什么现在我们做知识图谱等等,因为这个就是人类跟机器非常不一样的地方,机器怎么样做抽象化、概念化,是我们要突破技术上的难点,最后我们才会按照整个感知和认知上面所有的知识去做决策,所以 要实现人机协同这个路非常的漫长 ,不是像大家想象的今天我想和机器做朋友,我就真的能够和机器做朋友,这个无论从技术层面还是从场景应用层面从感知到决策进展都有一个过程。

从云从的角度来看,为什么当初选择人脸作为一个突破口,我们觉得人脸识别是打通了感知层面非常重要的一环,而且打通了各行各业,所以我觉得机器与人的协作第一步从是别人这个角度去开始的。目前这一块我们已经制作了很多的场景化落地,尤其在今年大家看的比较多的是刷脸支付,我们出了很多的刷脸支付咖啡机,刷脸取款现在已经大规模的在应用了,在行业里面人脸识别非常的广泛,在机场里面在做智慧机场转型无纸化的通关,现在大家看到我们有一个自动航行,大家通过刷脸就能够知道你的登机口在哪里,而不是传统的我要一个个去刷,这个是非常小的应用,但是事实上这部分的技术已经和产业做了深度融合。

随着人工智能识别技术的发展,事实上我们从云从的角度来看,虽然我们是从人脸开始,事实上从公司的角度来看,实际上我们奔着人机协同这个方向去走的,所以除了人脸识别之外,我们更多的去做了前瞻性技术的突破,包括前端快速识别、跨境追踪远距离识别、3D精细化建模以及多模块的识别交互。

什么意思呢?其实要达到人机识别的有效性我们需要多个技术去融合的,这个就是前端的快速识别,我们在以后尤其在新一代的AI相机里面,我们可以快速地去对人物做一个快速的识别。

跨界追踪,以前我们认识一个人,需要从认识一张脸开始,我要看清楚你才能认识你,其实新一代技术里面,我们其实已经从认人,到没有必要捕捉到人脸的信息,可能从你的步态、衣着其他的辅助信息做识别,所以我们说从人认到识人是一个质的跨越。那么这样就是大规模的收脸,我们在一些门店里面已经大规模在应用了,我们从远端的摄象头可以把远处的100个人,甚至现在的会议场所可以通过远距离的办公识,别把在座的100个人全部识别出来,这就是整个公司在新技术上面的拓展,包括现在比较流行的人脸实时3D建模。

总而言之,我们希望把这些基础的技术、前沿的技术包括与人相关的技术都结合在一块,最终给人和机器有一个非常良好的体验,这是整个作为人工智能公司在往前走的目标,所以大家也会好奇云从做不做语音?我们做语音,当然我们希望在识别的领域里面把人和交互的语音作为核心的技术也补充进去,最终实现人和机器最优的体验。

在这个里面大家可以看到,我们为了围绕着整个人机协同这个体验感,公司做了很多技术上的拓展,包括刚刚说的人脸识别、跨境追踪、语音识别、OCR智能分析、大数据分析、我们现在都在做。做完这些只是第一步,我们在做技术上的积累,事实上我们觉得,人工智能起码在云从里面一定要把它做实落地,一定要做产业化的融合。其实我们认为整个逻辑、整个产业链融合分为五个步骤。

理论研究 ,刚刚给大家展示的无论是跨境追踪,还是远距离人脸识别,一开始都是停留在理论研究的层次。

场景验证 ,我们要挑一些非常典型的场景去做技术做一定的验证,看看它是否可以商用化。

产品解决方案的落地 ,我们可以形成样本化的产品。

,从一个点做成一个面。

生态整合

所以我们认为人工智能如果要从整个技术层面走到产业化融合落地层面,一定要经历这5个阶段的。今天因为是智慧商业的论坛,所以今天我们特意的去把智慧商业在云从落地的情况也挑出来了,因为智慧商业现在也是遵循着5个阶段去尝试着把视频识别的技术,人机交互协同的技术运用到实体的经济里面来。

这里面的核心目标会做出“一大一小”,大是什么?我们会用大数据分析的能力帮助客户达到实际效果的体现,这个和大家谈的客户转化运营效率提高都有一定的关系。小的是什么?我们精准到要识别客户,他们的偏好转化,这个是我们核心的目标。

一开始我们会做一部分场景的验证,其实这部分相信有一些公司也在做,我们其实也是从反映人类的属性身份去做一些精准的广告投放。但是到了后面的时候,我们不但只限于这个点,我们会做一系列的场景验证,验证完之后会去做整个门店智慧改造,简单的说可能广告只是我的一个点,但是刷脸支付也是我的一个点,门店的运营提升也是我的点,可能我的后厨监控也是我的一个点,当我把这些点连起来之后才是对整合门店智能化的改造。

客户关注的是什么?你到底有没有对我做一个提升,所以我们会有整个客户转化的分析模型去帮客户分析,怎么样把线上的能力附能到线下的里面来,它其实是一个漏斗,到最后希望总结出一整套的方案帮助客户实现真正意义上效益上的回报。

最终云从不但是从点到面而是到整个生态,如果大家比较理解,其实云从在公安、银行、机场有很好的资源能力,其实我觉得客户更多的关注不是技术层面单点的回报,而是在于我们作为一个人工智能公司,怎么样能够跨行业跨业态。

所以我们其实在目前来看,我们把我们的银行风控业务和智慧商业做了打通,我们其实不但赋能银行客户,也会去跳出银行的范畴,把银行的客户带到我们商业的客户,所以最终我们是做整个不但是零售行业的生态整合,我们是做跨行业生态的整合。所以从我们整个解决方案上面来看,我们不但是做智慧商业,可能在智慧商业的旁边可能会有融大佬也有安放大佬也有交通大佬,三个大佬只是其中的一个小佬。所以在这个情况之下,我们才可能去真正意义上的打通单向垂直的行业,以及跨行业给我们客户带来相应的回报。

所以从整个的架构上面来看,大家可以看到关键对于整个云从也关注做人机协同的平台,在这个平台上会做很多细化的行业,所以云从没有太多的行业,我们基本上在瞄准的垂直行业里面去做一些非常行业级的定向开发,以及深入。

所以在这个希望里面再去打通相关的产业链,让人机协同去附能我们的客户。我想和大家讲技术到落地这条路非常的漫长,云从也在不断的去做探索,我们也希望在摸索的过程当中,我们能够快速的跟实体经济做一个深度的融合,所以我们其实在机场在银行在商业民生方面都做了很多的落地,最后也希望在行业的落地能够附能,能够给客户带来真正的回报,谢谢大家。

云从科技

云从科技成立于2015年,是拥有自主知识产权核心算法的企业,同时也是人脸识别国家标准起草与制定企业。公司拥有五大研发中心(上海、重庆、成都、北京、广州),能够快速将核心技术行业化和产业化。

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