從人工智能“世界杯”奪冠，詳解360式AI進化路線

360人工智能在ILSVRC-2017上的奪冠，使360智能團隊浮出水面，那么與其他互聯(lián)網(wǎng)巨頭相比，360的AI進化路線圖到底是怎樣的？

“能落地的人工智能才是真正的人工智能”

因為去年周鴻t曾經(jīng)公開“噴”過行業(yè)內(nèi)存在人工智能泡沫，所以在很多人印象中360在對待人工智能方面比較低調(diào)甚至保守。然而，這其實是一種誤解，老周不是不重視人工智能，而是非常重視，只不過在他對互聯(lián)網(wǎng)公司深入人工智能路徑的認知不同，與很多互聯(lián)網(wǎng)公司全面推進人工智能的大躍進之路不同，周鴻t在人工智能方面更強調(diào)的是垂直細分和應(yīng)用場景，追求的是產(chǎn)品落地，360未來在人工智能領(lǐng)域要走的是一條專注、聚焦的務(wù)實之路。

那到底何謂“務(wù)實之路”？這次360人工智能團隊在ImageNet大規(guī)模視覺識別挑戰(zhàn)賽(ILSVRC-2017)上的奪冠或許可以作為周鴻t式人工智能路線的一個最新注腳。

7月17日剛剛落幕的ImageNet大規(guī)模視覺識別挑戰(zhàn)賽被譽為計算機視覺乃至整個人工智能發(fā)展史上的里程碑式的賽事，之前的世界記錄分別由谷歌、微軟、牛津大學(xué)等機構(gòu)保持了數(shù)年，今年作為現(xiàn)有賽制下的最后一屆比賽一共吸引了來自中美英等7個國家的25支頂尖人工智能團隊參賽。賽事共包括物體定位(識別)、物體檢測、視頻物體檢測三大類任務(wù)。最終，由360人工智能研究院與新加坡國立大學(xué)(NUS)組成的團隊在“物體定位”任務(wù)的兩個場景競賽中均獲得第一，同時在所有任務(wù)和場景中均取得了全球前三的戰(zhàn)績。

這個冠軍與周鴻t提出的360人工智能路線有著什么樣的關(guān)系？它實際反映了360人工智能研發(fā)在垂直領(lǐng)域的深度與高度。簡單說，計算機視覺識別是人工智能領(lǐng)域的經(jīng)典命題，而物體定位(識別)、物體檢測、視頻物體檢測又都是計算機視覺的核心領(lǐng)域，對于人工智能的發(fā)展意義重大，有廣闊的應(yīng)用前景，比如人臉識別、無人駕駛、智能機器人等。在這屆比賽中，360與NUS團隊改寫谷歌、微軟、牛津大學(xué)等一直在此項任務(wù)中保持世界紀錄，實際上反映了360人工智能技術(shù)，特別是在視覺識別方面的實力，而這一實力可以直接被應(yīng)用到周鴻t更重視的垂直領(lǐng)域下的各類產(chǎn)品中去，所以，360人工智能研究院院長顏水成會說，“當下人工智能的發(fā)展不能脫離具體業(yè)務(wù)，需要在垂直領(lǐng)域去解決具體的問題，能落地的人工智能才是真正的人工智能?！?/p>

沒有高下之分，只有打法不同

可以拿來做比較的是谷歌的AlphaGo，走的就是另外一條路線，即通用型人工智能，AlphaGo大勝圍棋世界冠軍也代表了人工智能的一個新的高度，但按老周的說法，“下圍棋的人工智能程序不會下象棋；會識別貓的人工智能程序，不會識別狗?！焙茈y產(chǎn)生實際的商業(yè)價值，而當下更多的機會，則存在于人工智與垂直領(lǐng)域的結(jié)合，解決具體問題。

這兩種路線沒有什么高下之分，只有取舍不同，或者用顏水成的話說叫“打法”不同，一些公司可以不必太拘泥于當前人工智能的落地為目標，比如可以瞄準三年以后，或者五年以后。但“這樣的話一個公司體量真的超級大了，它是可以這樣做的，為一個未來的概念，五年以后、十年以后。有可能這個東西在中間就會改變方向，也是有可能的?！?/p>

然而360人工智能的打法則和其他公司不一樣，“我們不是為人工智能而人工智能，我們更看重能馬上落地的場景。比如我們看到的監(jiān)控攝像頭人工智能的能力，比如我們故事機的人工智能的能力，后視鏡的人工智能的能力，我們更強調(diào)要以產(chǎn)品落地為導(dǎo)向。” 也就是360采取的是步步為營的打法，在當前的特定時間點，360更看重人工智能怎樣可以為當前的業(yè)務(wù)場景和當前的產(chǎn)品發(fā)揮它的效能。所以，外界可能更多看到的是360的產(chǎn)品應(yīng)用了什么樣的人工智能技術(shù)，而不是把人工智能單獨抽出來講，描繪360人工智能要為三年以后或者五年以后做什么樣的事情。

這種比較務(wù)實的打法，倒是跟王健林“先設(shè)定一個小目標”的發(fā)展路數(shù)很像。

所以，這次能夠在ImageNet大規(guī)模視覺識別挑戰(zhàn)賽中奪冠，實際上也是360人工智能團隊在人工智能垂直領(lǐng)域的一個定點突破。但這種定點突破也是來自于垂直領(lǐng)域的長期積累。一直以來 ，360人工智能研究院在計算機視覺領(lǐng)域持續(xù)投入研發(fā)。在長時間的研究工作中，建立起了一支實力強大的人工智能團隊，對于計算機視覺領(lǐng)域有深刻的理解。

“我們跟其他公司宣傳的方式不一樣”

由于安全、搜索等基本業(yè)務(wù)都與人工智能深切相關(guān)，所以360在人工智能方面的布局并不晚，很早就成為其發(fā)展的一個重要方向。2015年，360邀請國際知名計算機視覺與深度學(xué)習(xí)專家新加坡國立大學(xué)(Dean’s Chair)的顏水成加入并擔任首席科學(xué)家。隨后，顏水成開始著手建立并領(lǐng)導(dǎo)360人工智能研究院至今。

360這支大概70人左右的人工智能能團隊最早的時候，其業(yè)務(wù)主導(dǎo)就是以“視覺”為主，后來根據(jù)業(yè)務(wù)場景的不同需求，又向基于人工智能的人機對話技術(shù)和大數(shù)據(jù)技術(shù)擴展，逐漸把人工智能的幾個主要方向都建立起來。當然，360人工智能研究院只是其整個人工智能團隊的一部分，在360的各個業(yè)務(wù)線，比如搜索、安全、瀏覽器、手機助手等領(lǐng)域，也都有內(nèi)部的人工智能相關(guān)團隊。在更注重場景化的360式人工智能路徑中，人工智能團隊和業(yè)務(wù)團隊的緊密結(jié)合是一大特色。

顏水成并透露，“現(xiàn)在也可以說了”，作為海外人工智能布局的一部分，360在新加坡也已經(jīng)成立一家子公司，正在建立人工智能和安全的團隊，“跟在北京的這個團隊相互的合作一起去完成一些任務(wù)，也便于我們更好地和新加坡的一些本地研究機構(gòu)做深入的合作?！?/p>

在整個360人工智能團隊運作中，可以分為兩個部分，因為周鴻t特別關(guān)注產(chǎn)品，所以有一部分人力是“老周指在哪里就往哪個地方打，老周在關(guān)注直播的時候，就往直播上打，老周關(guān)注相機類產(chǎn)品的時候，就往相機上打?！边@也可以理解為AI團隊的內(nèi)部賦能；而一部分團隊則從自身研究方向出發(fā)，會去關(guān)注老周不是特別關(guān)注的方向。

從這次比賽奪冠看，360人工智能團隊已經(jīng)有相當實力，而之所以在業(yè)界并不顯山露水，是因為在以前的宣傳中，360更多宣傳的是其落地產(chǎn)品，而不是人工智能這一“概念”，“360智能不是為人工智能而智能，我們不會說人工智能有這個東西，再有產(chǎn)品，我們對外宣傳更多是宣傳我們的產(chǎn)品，我們有強大的AI的團隊，我們跟其他公司宣傳的方式不一樣，公司說有強大的技術(shù)在那個地方，你們可以用這個東西去做它的產(chǎn)品。我們老周是產(chǎn)品經(jīng)理，產(chǎn)品是第一要務(wù)，技術(shù)是讓我們的產(chǎn)品具有更多的更強的能力，讓用戶有更好的產(chǎn)品體驗。核心點還是在產(chǎn)品?！?/p>

或許，沒有這次奪冠的契機，顏水成們依舊還隱藏在幕后。

在人工智能支撐下的360智能硬件一共分為三大塊業(yè)務(wù)，也就是三大應(yīng)用場景。一塊是可穿戴式業(yè)務(wù)，比如兒童手表；第二塊是家庭安全業(yè)務(wù)，比如360小水滴監(jiān)控攝像頭、故事機、360機器人等；第三塊是出行安全，比如行車記錄儀和后視鏡，這些都需要圖像、語音、語義能力。

純粹的人工智能平臺最后都會死掉

現(xiàn)在人工智能平臺大熱，各大互聯(lián)網(wǎng)公司都在講平臺，講系統(tǒng)，講賦能。顏水成認為，走人工智能的通用路線也沒錯，但一定也要重視場景，以前講人工智能三大要素：大數(shù)據(jù)、計算能力、算法，現(xiàn)在變成四大要素，開始講場景。因為純粹不管業(yè)務(wù)場景，只是從一般性的圖像分析能力，大數(shù)據(jù)分析的能力去做平臺，平臺后面的公司很容易會死掉?！昂墁F(xiàn)實的問題是無論你是做圖像分析還是做語音分析，還是做語義分析，場景化非常重要，你說你做人臉識別，你說你有一個通用的，對所有場景的人臉識別都能做得好的模型，不存在?！?/p>

其中關(guān)鍵就是不講應(yīng)用場景的平臺，很難在技術(shù)上做到極致，很難實現(xiàn)工匠精神?！氨热缒闶且粋€語音產(chǎn)品，一種方式你就提供通用的API，能力不錯，也挺好，但是到具體的業(yè)務(wù)場景，比如你不做對這個場景定制和優(yōu)化，肯定是不可能達到極致的狀態(tài)，這是為什么說有些創(chuàng)業(yè)公司，大家知道做機器人公司，他為什么做自己的語音識別和TTS，是你用通用的API，它會碰到一個問題，它沒有對場景進行優(yōu)化，所以不可能達到一個極致的狀態(tài)?！?/p>

而老周卻是一個極度重視用戶體驗的人。

所以，一個公司需要人工智能團隊不是因為要實現(xiàn)“有無”，而是要實現(xiàn)超越。如果只是說去實現(xiàn)有和無這種能力，人工智能團隊存在的價值不是特別大，你要是做人臉就可以拉去創(chuàng)業(yè)公司API，你要做語音識別可以拉科大訊飛，甚至有時是免費的，你要做語義的話，有好多創(chuàng)業(yè)公司早期都提供平臺服務(wù)，都是可以做。

但要實現(xiàn)超越就不同了，需要團隊研發(fā)不停的往前走，這都是平臺所不能提供的。

所以顏水成說，“我發(fā)現(xiàn)一個純粹的可能平臺的支持，他就沒有達到工匠精神，我希望再進一步打磨，相當于我用平臺快速啟動，當我的業(yè)務(wù)發(fā)展到一定時候，我一定要組織自己的團隊，把業(yè)務(wù)場景做到一定極致。人工智能團隊在這種公司起到業(yè)務(wù)場景的精細打造或者工匠精神的狀態(tài)?！?/p>

所以人工智能團隊存在的價值就在于幫助公司在一些特定的，有差異性的能力方面，能保持領(lǐng)先性。

事實上，關(guān)于場景和產(chǎn)品對人工智能布局的重要性，在上周聯(lián)想舉辦的Tech World2017上聯(lián)想CTO芮勇也講過一種觀點，他認為，人工智能其實是需要迭代的，需要有一個做閉環(huán)的系統(tǒng)，前端的設(shè)備就代表了一個入口，有入口就有用戶，有用戶的任何信息反饋，就可以幫助人工智能有更多數(shù)據(jù)去學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)了以后后面有基礎(chǔ)架構(gòu)，運算得更快，服務(wù)質(zhì)量越來越好，服務(wù)質(zhì)量越來越高，反過去促進賣出更多的設(shè)備，這樣就看到閉環(huán)系統(tǒng)了，更多設(shè)備又有更多的用戶，更多的用戶又有更多的數(shù)據(jù)，更多數(shù)據(jù)有更好的服務(wù)。

從某種角度講，此與周鴻t的看法殊途同歸。

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