原创《旷视科技让AI赋能当前和未来》
该文是关于科技论文范例跟科技和旷方面论文范例。
2017 年5 月,被称之为“人类最后的希望”的柯洁与AlphaGo 鏖战三轮,最终总比分 0：3,柯洁败于AlphaGo.赛后柯洁一度哽咽：“它太完美,我很痛苦,看不到任何胜利的希望.”
“人工智能”已成为时代热词之一.今年,“ 人工智能”首次被写入政府工作报告.目前,人工智能早已“飞入寻常百姓家”,从简单的语音识别、图像识别,到无人车、无人机、智能家居,甚至已渗透至信息流、金融、交通、自然对话、法律、医疗、自动驾驶等领域,多元化的应用场景已绘构出越来越广阔的想象空间,产业化也备受期待.
眼下,中国和美国已成为世界AI 两极,并且在中国AI 的热度丝毫不逊美国.2017 年被视为中国AI 元年,各路资本也开始对AI 独角兽“寤寐求之”.作为国内AI 领域排名第一的独角兽,旷视科技的超前意识令人惊叹——毕竟早在2011 年,旷视科技就为自己种下了AI 的种子,并对这个行业心生敬畏,为信仰创造沃土.
如今,7 年过去了.2018 年,AI 依然澎湃.
人脸识别的高光时刻
2015 年3月,德国举办的汉诺威IT 博览会,马云亲自演示的炫酷“刷脸”支付,惊艳了全世界. 这也让“刷脸”支付背后的技术支持者旷视科技迎来了自己的高光时刻.
各路求合作的机构纷至沓来.与此同时,旷视科技将人脸识别技术赋能一个个商业场景的序幕也正式拉开.如今,在安防、物流、手机、零售等领域,都可以看到旷视科技人脸识别技术落地开花,续写技术改变世界的传奇.
在本次论坛开启前,旷视科技刚刚参战了Wider Face and Pedestrian Challenge 2018（简称 Wider Challenge）人脸检测比赛 WiderFace.Wider Challenge 是一项全球范围内的计算机视觉顶级赛事,旷视科技最终以 0.5582的成绩技压群雄,勇夺人脸检测冠军. 事实上,早在2013 年,旷视科技就已赢得人脸识别领域 3 项世界冠军.
尽管旷视科技已成为AI 行业,尤其是人脸识别这个细分领域的头部公司,却依然对技术保持着一颗敬畏之心.
“对于技术上更高级的追求,一定要去慢慢雕琢.”旷视科技副总裁谢忆楠向《新领军者》举例,比如大家广泛使用的美颜相机,“美颜”键一按下,出现的都是千篇一律的“大眼瘦脸”.“但实际上有的人已经不需要再瘦脸了,这方面还需要不断地去完善,我相信以后会做得越来越好.”
人脸识别能够让人们叹为观止,目前却也有能力无法企及之地.
例如具有极高相似性的同卵双胞胎,还有跨年龄段的人脸识别,目前都还存在技术尚未抵达的死角.“一个人在15 岁是一个模样,到25 岁长得可能就会完全不一样,哪怕是75 岁和55 岁相比,也会有很大不同.”谢忆楠表示,其实在跨年龄段识别上,只要找到一些应对,还是能够解决脸部随岁月萎缩而造成的识别问题的,“我认为还是不要把技术看成是一种妖魔化的东西,现在对于这些方面,AI 没有特别好的办法,实际上也是因为人没有特别好的办法,所以也没有办法交给AI .”
万物生来就不完美,何况是技术.可正是技术的不断更新迭代,才修补了人们生活不完美的缺憾.
而现实是,人们很容易将技术妖魔化.在等待它成熟的过程中,又缺少足够的耐心.
从去年开始,不断有人质疑人脸识别对肤色较深人士的识别能力.或许,质疑者并不知道,对于这一部分人群,人脸识别能力稍显逊色的原因并非技术本身,而是缘于背后的数据积累受限.所以,大家对于“人脸识别对肤色较深人士识别能力有限”这个问题,绝对是个误会.
“我们作为一个中国企业,自然对中国人最了解,因为积累了足够多的中国人的人脸数据.” 谢忆楠说道,如果有一天我们的业务迅速发展到非洲的话,人脸识别会做得跟中国一样好,只要拥有足够多的数据做分析就可以,“真正的技术不是要凌驾于全世界,而是要融入当地的环境里面,分析当地人的特征,也要知道他们的信仰和文化,只有这样才能让技术保持温度,不至于冷冰冰地落地.”
做透做深方可赋能百业
这几年,互联网行业的战术是什么？当然是撒大网,圈地盘.
在这样的大背景下,旷视科技显得有些执拗——它似乎只愿意将AI 技术赋能于有价值的领域,至于跑马圈地的平铺,它好像并没有多少兴趣.
“AI+ 一切”的灵感不是没有闪现过,但最终还是要回归技术应用于刀刃的本质.
“AI 已经能够解决很多事,比如可以轻而易举地解决好学生眼神的识别,但这并不代表就一定要将AI 片面应用到课堂眼神识别.”谢忆楠告诉《新领军者》,因为这样并不一定能带来教学效率和质量的提升.同理,AI + 装修、AI+ 搬家、AI+ 考古,这些都不能提供一个让AI 发挥自身魅力的空间.
所以,一个个场景就如同一个个点,只有找对了点,才能让AI 技术与其发生碰撞,变幻出斑斓绚丽的化学反应.而这,也是旷视科技AI 技术商业化落地项目的检验标准所在.基于这个检验标准,旷视科技用AI 技术成功带来了几个行业效能方面质的提升.
最开始,旷视科技用AI 技术赋能了金融支付场景.目前,支付宝背后的旷视科技的人脸识别技术已经达到十万分之一的误识率,通过率接近98%.
顺着这个思路,旷视科技又在安防领域寻找到了AI 的神奇魅力.
2014 年,旷视科技给政府相关部门提供包括情报、指挥等在内的基于视觉的智能化决策体系.2017 年,旷视科技通过自身提供的技术和产品,协助门在全国范围内抓捕了5000 多名逃犯.
“赋能安防领域,就要提供实时性的指令.”谢忆楠表示,目前旷视科技可以提供“毫秒级服务”,也就是实时报警.“比如一个罪犯,他在三天内都经过了数个摄像头,整个过程不单单是对人脸的分析与追踪,假如他第二天戴了一个假发或是一个面具,衣服甚至同行人员等其他特征也能成为继续搜寻的方向.”
此外,旷视科技还把经常会用到的破案手段全部融入到算法里面,通常只需要短短10 秒钟就能找到要抓捕的那个人.不要小看这短短10 秒,这10 秒钟包含着非常大的数据分析,不光是这个人的身份,甚至连他的工作地址也会调查出来.而在之前,所有这些信息的获取,都需要一定警力才能实现.在安防领域每抓到一名逃犯,AI 技术就能够帮助门节省30 万元的成本.这意味着,仅在2017 年,旷视科技帮助门节省的成本就达到15 亿元.
除了直接识别逃犯、报警、协助抓获之外,旷视还可以根据观察到的人物行为模式进行犯罪预警,提前判断出可能的犯罪行为.
而在规模庞大的物流体系,也能见到旷视科技AI 的身影.
在物流环节,改造一个设备,并且让这个设备能够把这个行业里的一些标准动作实现数据化并非空想.“每一次的抓货,每一次的取货,每一次把订单给到一个人,全部都可以数字化.”谢忆楠说道：“在物流仓储方面,目前可能需要100 个人处理10万个订单,未来可以是10 个人加100 个机器人去处理这10 万个订单.”
以上行业,都是深刻体会到AI 带来整个效率彻底提升的享用者.“只有将行业成本降低30%-40%,同时效率也提升了1 至2 倍,才能说这个行业得到了改造.”谢忆楠表示.
旷视科技正是这样,深入到一个个场景,为行业带来效率提升的同时,也终将会摸索出一条赋能百业的创新之路.
守住初心方得始终
近年来,大数据泄露事件屡屡发生,这让人误以为是享受互联网时代便利要必须付出的筹码.
大数据的积累,也为AI 的起飞提供了有力的燃料.面对烫手的大数据,既要合理充分利用又要保证安全,这不仅仅是AI 从业者要恪守的行规,更是要面对的考验.
事实上,一张人脸被数字化后,是没有具体图像的,而是一个被结构化的黑点组成的点阵.
这种方式用AI 的行话叫做“脱敏”,“所以当我们在用算法去比对两张人脸的时候,我们看到的并不是两张人脸图片,而是两堆代码.”谢忆楠表示：“我们只是提供一种技术的信息服务,比如我们在做实验的时候,只会告诉你,这两个人是不是同一个人,yes 或no,仅此而已.”令人倍感踏实的是,“脱敏”后变成一串代码的脸,也不能通过算法逆推回去.
或许正是因为这种敬畏技术,并且尊重每一个数据背后隐私的精神,让AI 领域的人才汇集到旷视科技.每年,大批清华的优秀学子都来到旷视科技,把这里视作AI 行业的黄埔军校.
旷视科技珍惜每一次优秀学子的选择,并为他们提供广阔的练兵场.
“我们的人才梯队全部是由我们自己培养的,现在旷视科技产生了一种像跳水队一样的人才培养机制,在这种机制的引导下,可以不断地培养新的人才.”谢忆楠表示,旷视科技研究院整体平均年龄为二十三四岁,非常年轻.旷视科技对技术的执着,延伸到的不仅仅是人才培养方面,就连一个个亲手打造用以连接智能世界的小小硬件,都无一不在体现这家AI 企业的倔强.
“这也是我们跟其他公司不一样的地方.”谢忆楠表示：“我们不光做自己的技术,为了做好硬件,我们会收购一些做硬件的企业.有些硬件我们自己做可能会比较麻烦,那就尝试把做得最好的公司变成自己的.例如,摄像头这个产品,厂商已经做得很成熟了,我们没有必要再去解决市场的问题,只需要解决中间整合的问题就可以了.再比如,机器人本身也已经很成熟了,我们没有必要再去踩坑,但我们一定要做的是,通过这个机器人让某个领域变得更加美好.”
在风起云涌的AI 领域,不论外面的世界如何变幻莫测,旷视科技要做的,始终都是那个最初的自己.
对于未来,谢忆楠也抛出了一个问题：如何定义机器人与人.未来的社会,不好言说.但我们坚信,当人类社会充斥着大量机器人时,人们应该不会感到恐惧.因为这一天的到来需要时间,人们也终将会习惯机器人穿梭如织的世界,爱上AI 赋能的美好生活,并且坚定自己关乎未来的选择.
科技论文参考资料：
该文结论,此文为适合科技和旷论文写作的大学硕士及关于科技本科毕业论文，相关科技开题报告范文和学术职称论文参考文献。
