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算法，是否可行？行業(yè)，是否認(rèn)可？決定了，是否可以做？用戶場(chǎng)景是什么，決定了是否值得做？能否給現(xiàn)有行業(yè)的核心玩家?guī)?lái)相應(yīng)的價(jià)值，且價(jià)值可否去復(fù)用，這是判斷是否有價(jià)值并且可持續(xù)。邊界、場(chǎng)景、價(jià)值，這是在AI落地行業(yè)實(shí)踐中需要不斷考量的三大核心要點(diǎn)。

本文是AI獨(dú)角獸公司Face++云服務(wù)平臺(tái)產(chǎn)品負(fù)責(zé)人劉楊洋在起點(diǎn)學(xué)院的分享實(shí)錄，嘉賓分享視頻已經(jīng)在起點(diǎn)社員頻道上架，限時(shí)免費(fèi)觀看，詳情請(qǐng)戳：視頻鏈接

內(nèi)容經(jīng)編輯整理，部分有修改：

一、什么是人工智能？

最近，特別是這兩年開(kāi)始，AI和區(qū)塊鏈可以說(shuō)是互聯(lián)網(wǎng)最大的風(fēng)口，連詐騙集團(tuán)都學(xué)會(huì)用這兩個(gè)詞忽悠了。如果你這個(gè)公司沒(méi)有左手“區(qū)塊鏈”，右手“AI”，你都不好意思說(shuō)自己是高科技的公司。

那么說(shuō)到底，什么是人工智能？

講這個(gè)概念之前，我們先說(shuō)說(shuō)什么是智能。

其實(shí)，智能是個(gè)體的一個(gè)行為閉環(huán)——大家都是智能的生物，每天都會(huì)經(jīng)歷無(wú)數(shù)次這樣的閉環(huán)。

比如：

今天出門，穿著睡衣頂著加了三天班的憔悴面貌去買菜，結(jié)果一出門就看到前任挽著他的現(xiàn)任光鮮亮麗地從遠(yuǎn)處走過(guò)來(lái)了。這個(gè)時(shí)候我們首先感知到了這件事情，緊接著就會(huì)認(rèn)知到這個(gè)非常尷尬的境地，那么接下來(lái)我們就要做決策：究竟是趕快找個(gè)地縫躲起來(lái)，還是干脆打暈前任，并且把這個(gè)決策付諸實(shí)踐（就是執(zhí)行）？執(zhí)行過(guò)后就會(huì)學(xué)到：你總是會(huì)在最不想見(jiàn)的時(shí)候見(jiàn)到你的前任——多么痛的領(lǐng)悟！

這是一個(gè)最簡(jiǎn)單的智能個(gè)體閉環(huán)。

當(dāng)然，這只是個(gè)體；真正的智能生物還要涉及到和其他個(gè)體，或者說(shuō)整個(gè)社會(huì)的博弈、合作，這種整體的閉環(huán)叫智能。所以，人工智能學(xué)科，據(jù)官方定義應(yīng)該是：

創(chuàng)造可以自主地進(jìn)行感知、認(rèn)知、執(zhí)行、決策、學(xué)習(xí)的閉環(huán)；并且可以和其他（符合社會(huì)的核心價(jià)值觀）的個(gè)體進(jìn)行交互，這就是人工智能。

我們傳統(tǒng)的系統(tǒng)，主要的功效是在影響我們（這個(gè)智能體）的閉環(huán)。有的是希望影響感知，比如蛋糕都想做好看一點(diǎn)；有的是希望影響決策，比如降價(jià)等等；而人工智能系統(tǒng)，最終的目標(biāo)就是自身可以實(shí)現(xiàn)這樣的閉環(huán)。

1. 舉兩個(gè)案例

（1）鸚鵡學(xué)舌

這應(yīng)該是現(xiàn)在基本上在應(yīng)用的所謂人工智能階段。

我教一只鸚鵡說(shuō)“你好！”，它會(huì)說(shuō)“你好！”然后問(wèn)“你吃了嗎？”它只會(huì)回“你吃了嗎？”，而不會(huì)回兩條蟲(chóng)——這只是目前階段鸚鵡學(xué)舌。

當(dāng)我問(wèn)：你吃了嗎？鸚鵡會(huì)做一些語(yǔ)義分析（它內(nèi)部的AI系統(tǒng)），再返回說(shuō)我吃了兩條蟲(chóng)——這才是相對(duì)智能。

（2）烏鴉吃果

這個(gè)視頻非常的出名。

烏鴉是一種很聰明的生物，一些烏鴉和海鷗在海邊吃貝殼吃不到怎么辦？它會(huì)把貝殼叼到很高的地方，貝殼摔下來(lái)之后再吃。貝殼是很堅(jiān)硬的東西，所以它觀察馬路上的汽車會(huì)把這些堅(jiān)硬的東西壓下去去吃。這時(shí)候出現(xiàn)問(wèn)題的是：馬路上太危險(xiǎn)，萬(wàn)一車過(guò)來(lái)出現(xiàn)車禍怎么辦？它們觀察綠燈的時(shí)候車是川流不息，紅燈的時(shí)候車會(huì)停下來(lái)。所以它們后來(lái)學(xué)會(huì)叼堅(jiān)硬的東西往路上放，等到紅燈的時(shí)候再去吃——所以它是形成了完整的閉環(huán)。

鳥(niǎo)類其實(shí)是非常聰明的。

最近看一個(gè)報(bào)道說(shuō)，在澳大利亞有一種猛禽。它甚至?xí)ネ等祟惖幕鸱N，偷完火種之后往荒野上一放；發(fā)生火災(zāi)，那些小動(dòng)物就會(huì)跑出來(lái)，它就會(huì)吃那些小動(dòng)物——我覺(jué)得它應(yīng)該也是有這樣的長(zhǎng)期觀察，得到了一個(gè)方法。

所以，這樣兩個(gè)案例，我覺(jué)得烏鴉吃果或者是這樣的人工智能，最終是希望能夠做出這樣的機(jī)器或者說(shuō)這樣的一個(gè)系統(tǒng)。

二、人工智能包含哪些東西？

包含這幾樣：

1. 計(jì)算機(jī)視覺(jué)，現(xiàn)在非常火，包括我們公司主要是做這個(gè)。人臉識(shí)別、圖像識(shí)別和模式識(shí)別都包括在這里邊。
2. 自然語(yǔ)言理解與交流，就是科大訊飛一直專精的語(yǔ)義理解這個(gè)方面。
3. 認(rèn)知和推理，這是另外一個(gè)方向，比如知識(shí)圖譜、社會(huì)倫理學(xué)這樣的一些東西。
4. 機(jī)器人學(xué)，怎么去創(chuàng)建一些機(jī)器，包括任務(wù)的系統(tǒng)，路線的規(guī)劃，機(jī)器人的控制等這一系列的東西。
5. 博弈與理論，個(gè)體之間是如何的競(jìng)爭(zhēng)和合作？包括研究如何符合人類的核心價(jià)值觀，人工智能和人類如何一起和平的共存等等。

最后其實(shí)是研究上面的工具，比較火的深度學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)都包含在這里邊，統(tǒng)稱叫機(jī)器學(xué)習(xí)，它是研究數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)、建模的方法。

三、從產(chǎn)品角度看，哪些屬于人工智能？

• 認(rèn)知：是指收集信息和解析信息來(lái)感知世界，比如圖片識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等；
• 預(yù)測(cè)：是指通過(guò)計(jì)算，來(lái)預(yù)測(cè)行為和結(jié)果。比如廣告推薦，歌曲推薦等；
• 決策：是指確定實(shí)現(xiàn)的方式和路徑，比如移動(dòng)路線規(guī)劃、自動(dòng)買賣股票等；
• 集成解決方案：是指人工智能和其他技術(shù)結(jié)合時(shí)，產(chǎn)生的多種集成解決方案，比如和汽車結(jié)合就是無(wú)人駕駛，和醫(yī)療器械結(jié)合就是手術(shù)機(jī)器人。

四、AI在手機(jī)行業(yè)的落地實(shí)踐

我們判斷一個(gè)技術(shù)能不能在行業(yè)落地，最重要的是能不能達(dá)到超越價(jià)值線的價(jià)值，并且可以有一定的門檻，可以持續(xù)地發(fā)展。

以手機(jī)行業(yè)為例，為什么選擇手機(jī)？

首先，計(jì)算機(jī)視覺(jué)本質(zhì)是賦能各種各樣的攝像頭，而在現(xiàn)在的社會(huì)里邊最重要的攝像頭就是手機(jī)，每個(gè)人的手機(jī)上至少有兩個(gè)，未來(lái)會(huì)有三個(gè)、四個(gè)，短暫地時(shí)間里邊個(gè)數(shù)不會(huì)減少，只會(huì)增多，這是最重要的“戰(zhàn)場(chǎng)”。

其次，手機(jī)它是一個(gè)比較有價(jià)值，是高價(jià)值的行業(yè)。我們能夠在很多方面發(fā)力，比如安全領(lǐng)域，常見(jiàn)的刷臉解鎖/刷臉支付。

從手機(jī)誕生的那一天或者說(shuō)電腦誕生那一天開(kāi)始就會(huì)有數(shù)字密碼。上世紀(jì)開(kāi)始基于生物特征的安全越來(lái)越受到大家的喜歡，我們?cè)谧鲋捌鋵?shí)內(nèi)部有個(gè)分析，為什么刷臉現(xiàn)在可以做？我們的優(yōu)勢(shì)在哪里？

最主要的因素是工業(yè)設(shè)計(jì)和制造工藝的提升。今年的全面屏成為工業(yè)設(shè)計(jì)上的主流趨勢(shì)，大指紋設(shè)計(jì)挪到了手機(jī)背面，指紋的用戶體驗(yàn)優(yōu)勢(shì)降低了。人臉不僅彌補(bǔ)了體驗(yàn)上的不足，更重要的是：人臉只需要攝像頭就可以完成，不需要像指紋一樣占用更多屏幕面積，所以能夠大大提高屏占比。

第二個(gè)是芯片處理能力的提升與人臉識(shí)別算法的成熟。一些硬件層的加速方案可以讓人臉識(shí)別的算法能在手機(jī)上跑得更快，新的活體技術(shù)可以讓刷臉變得更安全。

第三個(gè)原因是攝像頭模組制造工藝的突破。其實(shí)結(jié)構(gòu)光在幾年前就有了，但是并沒(méi)有小型化到手機(jī)這么小的體積內(nèi)，iPhone 是第一家推出這樣設(shè)備的廠商。除了結(jié)構(gòu)光之外，還包括普通的紅外IO攝像頭、TOF攝像頭、攝像頭模組的小型化。

除此之外就是成本和收益問(wèn)題：如果廠商想要在手機(jī)那么小的空間內(nèi)裝一個(gè)指紋模組、虹膜模組，所要犧牲的手機(jī)內(nèi)部空間占用；換句話說(shuō)：所需要的成本是巨大的，而人臉識(shí)別不會(huì)占用除攝像頭模組外更多的內(nèi)部空間。

用戶體驗(yàn)更好，大家在刷臉解鎖的過(guò)程中不需要做任何的配合式操作，可以拿起手機(jī)直接解鎖。而刷臉還可以抵抗一些常見(jiàn)的干擾，例如暗光、側(cè)臉、小范圍遮擋等。這讓刷臉成為一種體驗(yàn)更優(yōu)的生物識(shí)別方案。

五、AI在教育/營(yíng)銷/制造業(yè)等行業(yè)的落地實(shí)踐

說(shuō)完手機(jī)，我們?cè)僦v一講其他的行業(yè)。

1. 汽車

比如汽車。

汽車主要的切入點(diǎn)是讓汽車更了解它的用戶，包括駕駛員他是誰(shuí)，根據(jù)他的情況去調(diào)整一些座椅、后視鏡，各種音樂(lè)這樣的設(shè)置。還有就是：你有沒(méi)有遺留一些物體，或者是遺留一些小孩或者是遺留一些寵物在車上？

主要的切入點(diǎn)是：讓汽車能夠更了解它的用戶。

2. 教育

教育，這方面是兩塊：

一塊是讓老師更了解學(xué)生，可以通過(guò)視覺(jué)的方式來(lái)了解學(xué)生學(xué)得到底認(rèn)不認(rèn)真，開(kāi)不開(kāi)心，課堂質(zhì)量怎么樣，反饋提升老師的教育質(zhì)量；

第二塊是有一些手勢(shì)、貼紙、特效，更豐富教育的方法的嘗試；第三個(gè)其實(shí)就是校園安全監(jiān)控，保護(hù)孩子在學(xué)校的安全等等。

3. 營(yíng)銷

營(yíng)銷，營(yíng)銷這塊的主要切入點(diǎn)是幫助找到更精準(zhǔn)的一些客戶，年齡、性別這些，然后找到客戶之后，可以分析看看營(yíng)銷效果怎么樣？

舉一個(gè)廣告牌，發(fā)現(xiàn)是女生，給他推化妝品——她看沒(méi)看？看了多久？有沒(méi)有拿出手機(jī)來(lái)掃？表情什么樣？這些其實(shí)都可以做。

去年比較火的軍裝照、換臉這些東西，它也是營(yíng)銷的一種新的方式；也許以后是換個(gè)身體，拍下照可能是施瓦辛格的身體，臉變成貝克漢姆，大概是這樣的營(yíng)銷。

4. 制造業(yè)

制造業(yè)，主要是異常的檢測(cè)和報(bào)警。比如拉鏈到底是不是壞的，還有沒(méi)有起火、煙霧這樣的一些預(yù)警。

第二塊是正常的保證：該入庫(kù)的是不是入庫(kù)，該進(jìn)行的程序有沒(méi)有做？

但是無(wú)論如何，在這幾個(gè)行業(yè)想要有長(zhǎng)足的發(fā)展，還是需要深耕，需要對(duì)行業(yè)本來(lái)就很了解的人和我們一起發(fā)力；能夠在計(jì)算機(jī)視覺(jué)給這些行業(yè)賦予所謂的超越價(jià)值線，也就是高價(jià)值，看能不能有一些更深入的合作。

六、AI落地行業(yè)的核心思路：場(chǎng)景、邊界、價(jià)值

最后總結(jié)一下行業(yè)的落地思路，或者說(shuō)怎么確保AI這些東西能不能做。

1. 邊界

第一，人眼的邊界。這其實(shí)是一個(gè)技術(shù)問(wèn)題，就是這個(gè)東西是否已經(jīng)跨越了人眼的識(shí)別邊界，這是否是一個(gè)計(jì)算機(jī)視覺(jué)能夠解決的需求。

第二，算法可行性。舉一個(gè)很簡(jiǎn)單的例子，比如把手張開(kāi)，也許我的朋友跟我說(shuō)是你好！也許我家的貓看見(jiàn)說(shuō)我要打它。但是算法只是說(shuō)你只是把手舉起來(lái)，到底是干嘛算法是不知道的。所以算法到目前為止是沒(méi)有推理作用。

還有就是寬域到窄域的預(yù)設(shè)，這其實(shí)就是一個(gè)場(chǎng)景的預(yù)先規(guī)劃，以及對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的要求——因?yàn)槲覀儸F(xiàn)在所說(shuō)的算法訓(xùn)練，都指的是監(jiān)督式學(xué)習(xí)。

什么叫監(jiān)督式學(xué)習(xí)呢？

比如說(shuō)我看的都是中國(guó)人，你突然給我一個(gè)黑人，也許我就識(shí)別不出來(lái)了；以前有個(gè)人做了識(shí)別健身房啞鈴，做得非常好，每一個(gè)人拍一張照都能識(shí)別出啞鈴，后來(lái)有一天沒(méi)有人手出現(xiàn)拍了一張啞鈴，它就識(shí)別不出來(lái)?；厝グl(fā)現(xiàn)所有訓(xùn)練的數(shù)據(jù)都是人舉著一個(gè)啞鈴，它把手和啞鈴識(shí)別到一起了——所以，要想達(dá)到必須沒(méi)有推理性的，有推理性的人來(lái)告訴它，它才能進(jìn)行相應(yīng)的訓(xùn)練。

第二是數(shù)據(jù)要有一定的量，并且盡可能的覆蓋使用場(chǎng)景的數(shù)據(jù)。

第三是行業(yè)的邊界，這是到底決定價(jià)值線在哪兒。

俞軍老師的著名理論：

產(chǎn)品價(jià)值=（新體驗(yàn)-舊體驗(yàn)）+替換成本

這里邊有一個(gè)可以分享案例：

AI做醫(yī)療現(xiàn)在都很火，比如說(shuō)通過(guò)一張片認(rèn)定你有沒(méi)有得肺結(jié)節(jié)、乳腺癌這種的。之前中國(guó)醫(yī)學(xué)界泰斗級(jí)別的一位老師，在他眼里，中國(guó)可能有資格識(shí)別肺結(jié)節(jié)的只有不到四五百人，但是，這部分人的識(shí)別準(zhǔn)確度也只是在85%左右——實(shí)際上，他們識(shí)別出來(lái)之后，還要去做病理切片，做各種病理測(cè)試，才能夠最終確定這個(gè)人到底有沒(méi)有這樣的病。

一開(kāi)始，需求只要超過(guò)85%，是不是就可以了呢？反問(wèn)過(guò)來(lái)想，這個(gè)東西到底誰(shuí)可以買單？是用戶來(lái)買單還是醫(yī)院來(lái)買單？用戶為什么去醫(yī)院看？我是不是能夠提升醫(yī)生的效率。

2. 場(chǎng)景

你要值得做就考慮場(chǎng)景。

用戶的場(chǎng)景是什么？我們都說(shuō)一個(gè)攝像頭，拍一張圖片去識(shí)別，或者是一個(gè)視頻去識(shí)別；那么識(shí)別的角度、識(shí)別的距離，包括我要求識(shí)別的時(shí)間、底庫(kù)等等，這些就也關(guān)系到算法適用的范圍。對(duì)應(yīng)我的產(chǎn)品形態(tài)是SDK還是API，用在什么架構(gòu)上，這是整個(gè)方案的設(shè)計(jì)。

算法的場(chǎng)景，算法在哪兒跑？它需要什么樣的性能？它要達(dá)到多少的概率？它要覆蓋多少的范圍？這就是算法需要考慮的場(chǎng)景。

最后是涉及到行業(yè)的場(chǎng)景，到底能不能為這個(gè)行業(yè)賦能？

我說(shuō)，我這個(gè)可以達(dá)到100%肯定是沒(méi)有問(wèn)題的，但是醫(yī)院說(shuō)也許就是不能用，我們這邊的醫(yī)生都是有什么證之類的，你這個(gè)機(jī)器有證能證明自己?jiǎn)?？錯(cuò)了誰(shuí)來(lái)買單？——其實(shí)會(huì)面臨很多這樣復(fù)雜的問(wèn)題。

3. 價(jià)值

關(guān)于行業(yè)的賦能，我們要考慮的更多。

現(xiàn)在是否是進(jìn)入這個(gè)行業(yè)的好時(shí)機(jī)，基礎(chǔ)是否已經(jīng)具備了，能不能給現(xiàn)在行業(yè)的核心玩家?guī)?lái)相應(yīng)的價(jià)值，并且這個(gè)價(jià)值可否去復(fù)用，有沒(méi)有足夠的門檻。最后才來(lái)判斷到有沒(méi)有超出這樣的價(jià)值線，并且是否可持續(xù)。

嘉賓：劉楊洋，F(xiàn)ace++云服務(wù)平臺(tái)產(chǎn)品負(fù)責(zé)人，先后任職于滴滴、京東等互聯(lián)網(wǎng)公司，負(fù)責(zé)平臺(tái)增長(zhǎng)與創(chuàng)新等工作?，F(xiàn)負(fù)責(zé)Face++人工智能開(kāi)放平臺(tái)產(chǎn)品能力建構(gòu)，專注于AI能力面向各行業(yè)用戶的場(chǎng)景實(shí)踐。

本文為起點(diǎn)學(xué)院嘉賓分享整理總結(jié)，未經(jīng)本站許可，禁止轉(zhuǎn)載。謝謝合作

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