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我們公司的名字叫曠視科技，F(xiàn)ace++是曠視科技的第一條產(chǎn)品線。由于在開(kāi)發(fā)者的生態(tài)里面，大家對(duì)于Face++的了解程度更高，它逐步成為公司的代名詞。

今天既然我們的主題是講數(shù)據(jù)，就一起看大數(shù)據(jù)和AI的一些案例。中國(guó)是一個(gè)人口大國(guó)，長(zhǎng)得非常像的人也多，經(jīng)常會(huì)認(rèn)錯(cuò)。我們做過(guò)一個(gè)測(cè)試，專(zhuān)業(yè)間諜人員在看完100多人的圖像之后進(jìn)行比對(duì)，比對(duì)精準(zhǔn)性就會(huì)直線下降，原因是通過(guò)人的認(rèn)知去判定都會(huì)產(chǎn)生一種腦補(bǔ)的情節(jié)，但機(jī)器就可以解決這個(gè)問(wèn)題。我們通過(guò)化妝或者一些PS手段，可能會(huì)展現(xiàn)出一個(gè)不一樣的自己，再通過(guò)人臉識(shí)別去辨認(rèn)，如何辨認(rèn)到位？如何分清楚到底是否為同一個(gè)人？還是很具有挑戰(zhàn)性的。機(jī)器通過(guò)學(xué)習(xí)以后可以有效辨別人的化妝變化，如何保證比對(duì)精準(zhǔn)度呢？機(jī)器在去做比對(duì)的時(shí)候，它的依據(jù)是人臉上的特征，不是通過(guò)人眼所認(rèn)知到的比較外在的一些理解方式。

從技術(shù)角度出發(fā)，如果不能有效辨別數(shù)據(jù)的真假性，會(huì)對(duì)我們的認(rèn)證結(jié)果帶來(lái)非常大的擾動(dòng)。我們看到，人臉識(shí)別這件事說(shuō)到底是一個(gè)實(shí)驗(yàn)室產(chǎn)物，但還是可以應(yīng)用在實(shí)際的商業(yè)環(huán)境中。馬云在德國(guó)漢諾威通過(guò)刷臉支付送給德國(guó)總理默克爾一套郵票，這個(gè)事件可以作為一個(gè)里程碑事件，標(biāo)志著人臉識(shí)別技術(shù)已經(jīng)能夠滿足金融級(jí)的需求。恰恰是這樣的技術(shù)推動(dòng)，使大家逐步了解到作為算法提供商，曠視科技一直致力于提供商業(yè)化的優(yōu)秀算法。

我們看一下中美在這十年間AI的發(fā)展情況，美國(guó)對(duì)于基礎(chǔ)研究的重視程度遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于中國(guó)，其實(shí)在競(jìng)爭(zhēng)過(guò)程中，我們的最大優(yōu)勢(shì)集中表現(xiàn)在，中國(guó)有非常好的數(shù)據(jù)資源和非常好的商業(yè)實(shí)踐環(huán)境，我們能夠把算法和場(chǎng)景有機(jī)地結(jié)合起來(lái)，使AI能夠得到發(fā)展。這得益于幾個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)：第一個(gè)叫算法，第二個(gè)叫算力，還有一個(gè)是數(shù)據(jù)，這是原來(lái)的三大元素。但是我們認(rèn)為還有一項(xiàng)非常重要，就是場(chǎng)景，脫離了場(chǎng)景，脫離了來(lái)源于生產(chǎn)的環(huán)境數(shù)據(jù)，我們做的所有訓(xùn)練，只能是實(shí)驗(yàn)室的產(chǎn)物，無(wú)法解決現(xiàn)實(shí)問(wèn)題。

在發(fā)展過(guò)程中，曠視對(duì)于AI成長(zhǎng)有自己的觀察。從算法的不斷迭代到軟件的封裝，延伸到解決方案，這些應(yīng)用方案又能產(chǎn)生更多的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)能更好地解決行業(yè)問(wèn)題，這本身就是一個(gè)比較好的商業(yè)閉環(huán)。在這個(gè)過(guò)程中，我們可以解決技術(shù)從0到1、從1到N以及如何產(chǎn)業(yè)化的問(wèn)題。在技術(shù)環(huán)節(jié)，我們非常關(guān)注在整個(gè)數(shù)據(jù)訓(xùn)練的這個(gè)閉環(huán)中如何提升效率。

從0到1，核心是要有一個(gè)完整的商業(yè)閉環(huán)，完成整個(gè)商業(yè)閉環(huán)，就意味著我們可以利用行業(yè)數(shù)據(jù)去提升算法的性能，在算法的性能提升之后，在應(yīng)用中會(huì)產(chǎn)生更多的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)就像滾雪球一樣發(fā)展，不斷地提升行業(yè)中AI應(yīng)用實(shí)現(xiàn)的可能性。從1到N，如何高效地將這樣一種商業(yè)模式推廣下去？我們來(lái)看一下在推廣過(guò)程中的幾個(gè)環(huán)節(jié)，我們知道信息系統(tǒng)有一個(gè)生態(tài)，包含基礎(chǔ)設(shè)施、商業(yè)核心以及行業(yè)加速?；A(chǔ)設(shè)施是通過(guò)物理層幫助我們?cè)谇岸巳ナ占瘮?shù)據(jù)或者產(chǎn)生數(shù)據(jù)，拆開(kāi)來(lái)看，芯片、服務(wù)、傳感器這些都是我們獲取數(shù)據(jù)的方式。在商業(yè)核心這個(gè)環(huán)節(jié)，曠視本身的業(yè)務(wù)更加關(guān)注算法、產(chǎn)品和數(shù)據(jù)，核心問(wèn)題是我們要解決行業(yè)中存在的問(wèn)題，通過(guò)AI的方式去賦能，建立基礎(chǔ)信息庫(kù)，并且不斷完善。行業(yè)加速需要資本的力量去推動(dòng)，并不斷復(fù)制好的商業(yè)模式。在整個(gè)生態(tài)中，曠視對(duì)自己的定位是一個(gè)解決方案提供商，我們希望能夠在某些垂直領(lǐng)域解決一系列的問(wèn)題，這些問(wèn)題恰恰可以為行業(yè)用戶提升應(yīng)用價(jià)值。在曠視的發(fā)展過(guò)程中，我們非常關(guān)注與投資方的合作，不單看重資本的融資力量，我們更加關(guān)注的是如何將這種技術(shù)落地到不同的應(yīng)用場(chǎng)景中。所以，曠視在選擇投資方的時(shí)候非常注重，能否利用投資方的資源更好地實(shí)現(xiàn)從0到1的突破。

另外，如何去實(shí)現(xiàn)AI的平臺(tái)化？如果每一個(gè)行業(yè)我們都要建立一個(gè)閉環(huán)的話，從1到100的加速時(shí)間是一個(gè)公司無(wú)法做到的。在這個(gè)過(guò)程中，AI平臺(tái)化非常必要。要促進(jìn)產(chǎn)業(yè)升級(jí)，使AI賦能產(chǎn)業(yè)化，離不開(kāi)三點(diǎn)：在線化、數(shù)據(jù)化、智能化。在很多傳統(tǒng)行業(yè)里，獲取數(shù)據(jù)的成本非常高，有很多數(shù)據(jù)不宜獲取，數(shù)據(jù)價(jià)值決定了在線化是未來(lái)的方向。實(shí)現(xiàn)了在線化之后，我們可以提前定義哪些數(shù)據(jù)可以有效利用起來(lái)，在線化發(fā)展是未來(lái)的一個(gè)必然趨勢(shì)。智能化所解決的問(wèn)題決定了數(shù)據(jù)化的維度，到底哪些數(shù)據(jù)是必要的，哪些數(shù)據(jù)是有用的，如果我們想清楚了這些問(wèn)題，數(shù)據(jù)化的維度自然也是可以被定義出來(lái)的。

我們認(rèn)為，剛需比較明確的行業(yè)像金融、安防、媒體等，都是我們目前覆蓋的行業(yè)。三年之內(nèi)，我們認(rèn)為在零售、物流、手機(jī)、保險(xiǎn)、制造業(yè)等，通過(guò)數(shù)據(jù)積累和產(chǎn)品定義可以拓展行業(yè)爆發(fā)空間。五年左右的時(shí)間，我們認(rèn)為在醫(yī)療、AR、自動(dòng)駕駛、機(jī)器人等這些行業(yè)里，產(chǎn)品會(huì)達(dá)到一個(gè)真正的爆發(fā)期。所有有攝像頭的地方，小到手機(jī)，大到城市安防監(jiān)控，有攝像頭的地方都是視覺(jué)解決方案和算法提供商所關(guān)注的價(jià)值點(diǎn)。

（根據(jù)演講內(nèi)容整理，未經(jīng)本人審核）