AI識物，到底是門怎樣的生意？

原標(biāo)題：AI識物，到底是門怎樣的生意？

AI能說和聽，這事兒大伙都知道。比如足夠普及的智能音箱和手機里的語音助手、語音輸入法。

而在感知智能這個大方向里，AI當(dāng)然不只能說，同時還能看——比如說在張學(xué)友演唱會上抓個逃犯啥的。但AI的“看”不僅是識別人臉，同時也可以認識和判斷物體。比如谷歌的猜畫小程序就是依靠AI識物來實現(xiàn)的。

但這個領(lǐng)域，似乎還沒有找到太多商業(yè)化的辦法。人臉識別可以進行大規(guī)模安防應(yīng)用，但AI識物在今天的更多應(yīng)用展示，還是停留在游戲與炫技的層面。

有沒有辦法讓AI識物的能力從“鬧著玩”，變成“能賺錢”？

國內(nèi)外各種AI勢力正在努力破解這個問題。理想總歸是美好的，而現(xiàn)實是緩慢摻雜著殘酷。

AI之眼，似乎還沒有帶給商業(yè)世界足夠的魅惑。

Google lens：下一個時代還是又一塊雞肋？

普通人能夠應(yīng)用的AI識物能力，最主要還是集成在手機攝像頭當(dāng)中。當(dāng)用戶把攝像頭對準(zhǔn)想要識別的各種東西，AI系統(tǒng)就會通過圖像識別以及OCR技術(shù)，給出相應(yīng)的結(jié)果。

聽起來還是蠻帶感的。

而這個領(lǐng)域目前探索幅度最大的，還是AI巨頭谷歌。在2017年I/O大會上，谷歌發(fā)布了集成在Google Photos里的Google lens功能。通過這個功能，手機用戶可以將攝像頭對準(zhǔn)各種各樣的東西，然后讓AI開口說話，告訴你ta看見了什么。

確切來說，lens的很多功能還是相當(dāng)具有實用性的。比如當(dāng)旅行者面對一個不知名的文物古跡，可以用Google lens 來獲知相關(guān)的歷史以及文化知識；對準(zhǔn)一瓶葡萄酒，AI可以告訴你這瓶酒的各種信息，比如年份、品飲方式、價格等等；在異國他鄉(xiāng)拍攝交通指示牌，AI會借助谷歌翻譯的力量把這些信息翻譯出來。

谷歌沒有公布lens到底能識別多少東西，但就目前情況來看，其可識別種類已經(jīng)相當(dāng)多。在今年的I/O大會上，該功能還被進一步升級，可以用來拍照識別文字信息、推薦穿搭風(fēng)格，甚至還能識別海報給出藝人資料與作品。

從一年的發(fā)展來看，谷歌對于lens的期待很大，不僅升級了它的產(chǎn)品地位，還不斷激發(fā)新功能，并建立與谷歌其他AI應(yīng)用的聯(lián)系。

但看似無所不能，什么都能識別的lens也有軟肋：lens的真實工作流程，是將識別物體與數(shù)據(jù)庫進行匹配。換言之?dāng)?shù)據(jù)庫的大小直接影響著lens的使用體驗。而其技術(shù)本身的創(chuàng)造力則乏善可陳。比如吳恩達去年就無情嘲笑過，lens的識花功能其實早就是百度玩剩下的。

目前來看，lens在真實生活中還是“偶爾驚艷，日常癡呆”。當(dāng)然對于中國消費者的不便就更多了，比如lens目前并不支持中文。

但是AI識物這條路卻是兵家必爭之地，微軟就不斷宣稱bing搜索中的拍照搜索一點也不必lens差。

可無論是谷歌還是微軟，都無法解決AI識圖搜索的根本問題：用戶打開率低，商業(yè)化程度較差。

垂直行不行？國內(nèi)的玩AI識物的幾個場景

相比于谷歌非常強勢地推出了“用我可以識別一切”的AI識物功能。國內(nèi)AI企業(yè)，無論是BAT還是創(chuàng)業(yè)公司，似乎都還處在這一技術(shù)應(yīng)用初級開墾階段，同時也更聚焦于快速商業(yè)化的可能。集中表現(xiàn)就是，國內(nèi)AI識物的應(yīng)用大多集中在幾個場景中：

1、識圖購物。這個功能已經(jīng)屢見不鮮，無論是淘寶天貓還是京東，都已經(jīng)投放了識圖購物的功能。讓用戶可以通過拍照進行商品匹配，較高效率獲知現(xiàn)實中商品在自家平臺上的價格。就技術(shù)解決方案來說，由于拍攝商品往往是特征較明顯、信息比較明確的AI識別品類，比如衣服、箱包等等，所以這類識圖技術(shù)難度不高，加上完整的商品數(shù)據(jù)庫，并不需要很強的技術(shù)探索能力。但缺點也很明顯，那就是用戶打開的針對性太強，

2、識花。各種各樣的識花軟件和產(chǎn)品功能，早已經(jīng)洗禮了中國用戶的AI常識。目前花卉植物的AI識別能力已經(jīng)被做得相當(dāng)精準(zhǔn)。問題可能集中在大部分這類應(yīng)用還是需要調(diào)用云端數(shù)據(jù)庫進行匹配，識別速率并不高。而跟識圖購物同樣的問題，在于應(yīng)用場景太狹窄。畢竟大家都沒空天天春游……

3、識字。相比于識別花卉，文字識別其實對于OCR糾錯、模糊識別等領(lǐng)域的技術(shù)挑戰(zhàn)更大。尤其是識別手寫體以及古文字。而國內(nèi)很多AI創(chuàng)業(yè)公司已經(jīng)開始聚焦于拍照識別文字的細分應(yīng)用領(lǐng)域。比如我們已經(jīng)能看到AI識別和錄入名片、用AI拍照并實現(xiàn)外文翻譯；以及旅行中用AI來識別碑刻、匾額、金石文字等等，為旅游增添樂趣。

4、批作業(yè)。從文字識別引申出國內(nèi)另一個AI識物的主要流派，是用AI來識題和批改作業(yè)。這一領(lǐng)域要求足夠的數(shù)據(jù)支撐和手寫體識別能力，目前只能說還處在早期應(yīng)用階段。但對于數(shù)學(xué)等科目來說，AI批改作業(yè)和判試卷已經(jīng)基本能夠?qū)崿F(xiàn)。而且批作業(yè)的AI還引申出另一個應(yīng)用——用AI來答題的考試作弊神器。

這四大領(lǐng)域當(dāng)然各有市場可能性，但同樣的問題在于用戶可能不會花費大量時間沉浸在某個細分識別領(lǐng)域。畢竟拿起手機來拍攝物體，很難變成一個隨時發(fā)生的使用習(xí)慣。

要全能還是要專精，AI識物到底應(yīng)該是一門怎樣的生意呢？

想象力與困難并存的AI視覺應(yīng)用

從谷歌的產(chǎn)品邏輯中，我們能夠發(fā)現(xiàn)其對于AI識物的野心，是希望用戶能夠面對生活中各種東西：無論是貓狗、花草、海報信息還是街道建筑，都拿出手機拍一下，讓AI告訴你這背后的答案。

這個讓AI告訴我們一切的方案，出發(fā)點當(dāng)然是好的。但問題在于這違背了大部分用戶的搜索引擎習(xí)慣，而且我們生活中遇到的絕大多數(shù)問題，都不是貨真價實擺在眼前的物體，而是某個知識、信息或者答案。這些東西都是無法用拍照來搜索的，甚至信息的搜索強度遠遠大于對眼前真實物體的不知所措。

另一方面，AI識物的準(zhǔn)確度還有待提高，一兩次發(fā)現(xiàn)AI識別錯誤或者惡意賣萌之后，用戶自然就很難再形成嘗試沖動。

所以萬能的AI識別一切，似乎并不是這門生意的真正面目。

然而場景化的使用，問題在于出現(xiàn)頻次不高，很難培養(yǎng)用戶的使用習(xí)慣，當(dāng)然也就很難沉淀到商業(yè)化的層級當(dāng)中。目前來看，這個問題的解決方案很可能在于將AI識物的技術(shù)與某些相對高頻發(fā)生的移動互聯(lián)網(wǎng)需求相聯(lián)系，在營銷的幫助下形成場景化習(xí)慣。

最有可能的當(dāng)然是旅游。我們能夠發(fā)現(xiàn)，無論是識別花草，識別碑額，還是識別名勝古跡、翻譯交通指示牌和菜單，這些都是旅行中的某個因素。而識花用識花的APP，翻譯用翻譯機，識別古跡再調(diào)出專門的小程序，這種體驗恐怕大部分人會覺得很煩。

因此來看，在旅行場景的統(tǒng)一規(guī)劃下，整合各種AI識物應(yīng)用，形成一站式旅行AI，似乎在今天比較有機會。而BAT和旅行APP由于坐擁技術(shù)和數(shù)據(jù)優(yōu)勢，似乎更有可能成為這個領(lǐng)域AI應(yīng)用的整合者。當(dāng)然，能借助機器視覺能力誕生新的AI巨頭，是我們更加希望看到的。

與旅行類似，AI識物的另一個機會在于兒童市場和教育市場。兒童需要用AI來識別和感知的東西更多，而讓AI來給好奇寶寶提供關(guān)于生活中各種事物的解答，似乎也比較能夠被年輕父母所接受。而更重要的識別類應(yīng)用在于教育，無論是老師批作業(yè)，家長輔導(dǎo)孩子，甚至于學(xué)生尋找答案，毫無疑問都是很痛苦的過程。能夠用AI來整合和激活這個市場，那么前景應(yīng)該是相對客觀的。

就像AI語音的理想狀態(tài)，是通過對話來控制生活中的一切，包括智能家居硬件、內(nèi)容、手機與購物。AI識物的理想商業(yè)狀態(tài)，也是能夠形成超級平臺，讓我們在面對生活中所有不解和好奇時，都拿出手機來拍一下，讓AI告訴我們答案。

但世界搜索的需求限制，以及技術(shù)目前本身的瓶頸，確實在降低這種超級平臺的誕生可能性。但在垂直場景中，毫無疑問AI識圖是能夠提升人機交互效率，并且非?？犰庞行偷乃阉鞣绞剑虡I(yè)市場也依舊是足夠充沛的。

但目前也有若干問題在限制這一技術(shù)的應(yīng)用度。比如上文說過的模糊識別精度不高問題，經(jīng)常會造成用戶的需求與AI答案之間南轅北轍；再比如中文知識圖譜體系不夠完整，很多領(lǐng)域我們目前還沒有足夠AI回答的中文數(shù)據(jù)；還有一個問題，是很多AI識物的場景，其實是對攝像頭的反應(yīng)能力有要求的，這就放棄了很多低端機入門機搭載AI識別應(yīng)用的可能性。

讓AI幫我們看世界，已經(jīng)足夠近，卻還比較遠。遠近之間的故事，可能才是需要無數(shù)科技公司想破了腦袋去參悟的。

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