騰訊優(yōu)圖：主攻三大方向，全面輸出視覺AI能力

2018年AI產(chǎn)業(yè)波瀾叢生,智能化深入各行各業(yè),AI落地潮空前火熱。騰訊優(yōu)圖成立于2012年,是騰訊旗下頂尖的AI實(shí)驗(yàn)室之一,專注人臉人體、圖像處理、模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的技術(shù)研究和業(yè)務(wù)落地。

12月29日,騰訊優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室總監(jiān)黃飛躍博士,騰訊優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室總監(jiān)吳永堅(jiān),騰訊優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室總監(jiān)任博,騰訊優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室顧問、廈門大學(xué)教授兼博士生導(dǎo)師紀(jì)榮嶸,騰訊研究院研究員俞點(diǎn)在主題名為“預(yù)見”的騰訊優(yōu)圖年度沙龍上分享了騰訊優(yōu)圖這一年來在AI技術(shù)和產(chǎn)業(yè)落地方面的進(jìn)展,并與眾多媒體朋友深入探討和交流了視覺AI的趨勢(shì)與看法。

　　以計(jì)算機(jī)視覺為基礎(chǔ),全面輸出技術(shù)能力

騰訊優(yōu)圖以計(jì)算機(jī)視覺的研究為基礎(chǔ),全面輸出技術(shù)能力,致力于為騰訊云與智慧產(chǎn)業(yè)事業(yè)群提供視覺AI技術(shù)支持。旗下團(tuán)隊(duì)成員大多來自于清華、北大、中科院、上海交大、南大等頂級(jí)院校的博士、碩士,具有較深厚的學(xué)術(shù)研究背景和較強(qiáng)的工程實(shí)踐能力,騰訊優(yōu)圖擁有超過160余項(xiàng)AI專利,其研究成果多次在MegaFace、LFW, ICDAR, MIREX等AI國際權(quán)威比賽中創(chuàng)造了世界紀(jì)錄。

騰訊優(yōu)圖以技術(shù)研究為核心,以AI技術(shù)落地為導(dǎo)向,通過騰訊云及騰訊優(yōu)圖AI開放平臺(tái)對(duì)外輸出核心的AI技術(shù)能力,帶動(dòng)行業(yè)的智能化變革。

2017年7月,騰訊優(yōu)圖首個(gè)AI開源項(xiàng)目NCNN正式開源,促進(jìn)AI生態(tài)的創(chuàng)新和部署,推動(dòng)AI領(lǐng)域的技術(shù)革新。2018年9月,騰訊優(yōu)圖宣布升級(jí)為騰訊計(jì)算機(jī)視覺研發(fā)中心。

　　聯(lián)合騰訊明星產(chǎn)品,主攻三大關(guān)鍵方向

如今,騰訊優(yōu)圖的視覺AI技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用在金融、零售、安防、醫(yī)療等領(lǐng)域,并與微信支付、騰訊微視、騰訊覓影、騰訊云等眾多騰訊內(nèi)部明星產(chǎn)品展開合作。 以騰訊優(yōu)圖的OCR技術(shù)為例,每天都會(huì)被海量調(diào)用過億次,助力騰訊內(nèi)部業(yè)務(wù),同時(shí),OCR技術(shù)還在順豐、中外運(yùn)等多家客戶上落地使用。

騰訊優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室總監(jiān)吳永堅(jiān)介紹道,騰訊優(yōu)圖在2018年主攻三大重點(diǎn)方向:包括核身研究與應(yīng)用、安防與智慧零售、軟硬件一體化研究與探索。

1、深耕核身,發(fā)力刷臉支付

為了應(yīng)對(duì)高效準(zhǔn)確辨別是否為本人的核心挑戰(zhàn),騰訊優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室打造了從線上到線下的身份驗(yàn)證。經(jīng)過多年的迭代,騰訊優(yōu)圖從早期的唇動(dòng)和數(shù)字語音,到如今的3D結(jié)構(gòu)光活體,其技術(shù)演進(jìn)的趨勢(shì)是交互越來越簡單,準(zhǔn)確率越來越高。

同時(shí),優(yōu)圖聯(lián)合微信支付,整合了人臉識(shí)別、刷臉支付等核心技術(shù),幫助客戶提高購物體驗(yàn)和收益效率。今年 5 月,優(yōu)圖聯(lián)合微信支付為家樂福上海天山店提供了刷臉支付系統(tǒng),毫秒之間完成支付,保證安全的同時(shí),給顧客帶來新奇有趣且便捷的購物體驗(yàn)。

2、夯實(shí)安防,助力智慧零售

人臉識(shí)別技術(shù)近年特別火,在日常的衣食住行里面,AI已經(jīng)逐漸融入并且發(fā)揮著巧妙的作用。但總的來說會(huì)面臨一個(gè)共同的挑戰(zhàn),如何在茫茫人海中精準(zhǔn)的識(shí)別出你是誰?在模型演進(jìn)過程中,識(shí)別效果越來越好,模型也越來越深,結(jié)構(gòu)更加復(fù)雜。

對(duì)此,優(yōu)圖推出了針對(duì)安防領(lǐng)域的天眼智能安防平臺(tái),針對(duì)零售領(lǐng)域的騰訊優(yōu)Mall智慧零售系統(tǒng)。其中,優(yōu)圖天眼安防系統(tǒng)以安防需求為導(dǎo)向,面向?qū)びH、緝查布控、刑偵辦案、安防活動(dòng)、社會(huì)服務(wù)等多場景推出的智能化海量人臉檢索解決方案。優(yōu)圖天眼支持億級(jí)別庫的人臉檢索系統(tǒng),毫秒級(jí)識(shí)別速度,迅速完成目標(biāo)人臉和名單照片庫的比對(duì),及時(shí)返回可疑人臉數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)報(bào)警通知。2018年的春運(yùn)期間,通過優(yōu)圖天眼安防平臺(tái)成功捕獲公安部在逃人員數(shù)名。

去年年底,騰訊優(yōu)圖和騰訊云聯(lián)合推出了“騰訊優(yōu)Mall智慧零售系統(tǒng)”,幫助企業(yè)用戶打造“知人知面更知心”的智慧門店,借助計(jì)算機(jī)視覺能力為不同的顧客進(jìn)行定制化推薦等。

3、軟硬一體化研究與探索

想要更好適配算法和場景,需要與之更為匹配的硬件來增強(qiáng)識(shí)別效果,AI算法和AI芯片結(jié)合已經(jīng)成為AI軟硬件一體化趨勢(shì)。

近幾年,AI技術(shù)的應(yīng)用場景開始向移動(dòng)設(shè)備轉(zhuǎn)移,比如汽車上的自動(dòng)駕駛、手機(jī)上的人臉識(shí)別等。產(chǎn)業(yè)的需求促成了技術(shù)的進(jìn)步,而AI芯片作為產(chǎn)業(yè)的根基,必須達(dá)到更強(qiáng)的性能、更高的效率、更小的體積,才能完成AI技術(shù)從云端到終端的轉(zhuǎn)移。可以看到,AI算法和AI芯片,已經(jīng)成為AI行業(yè)軟硬一體化的趨勢(shì)。

今年11月初,騰訊優(yōu)圖首次推出智能硬件產(chǎn)品,首批包括優(yōu)圖人臉識(shí)別一體機(jī)、優(yōu)圖盒子、騰訊優(yōu)圖AI攝像機(jī)。通過軟硬件協(xié)同,騰訊優(yōu)圖致力于打造一體化的行業(yè)解決方案。

11月20日,上海世茂酒店管理有限公司與騰訊達(dá)成戰(zhàn)略合作,宣布世茂深坑酒店成為最新一家智慧酒店。其中騰訊優(yōu)圖的智能硬件產(chǎn)品成為一大亮點(diǎn),用戶只需“刷臉”即可完成會(huì)員注冊(cè)與綁定、結(jié)賬免密支付等操作,為這座酷炫的酒店增添了黑科技的魅力,打造智慧酒店新范式。

　　AI技術(shù)的趨勢(shì)和短板

騰訊優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室總監(jiān)黃飛躍認(rèn)為,去年很多技術(shù)集中式爆發(fā),今年AI技術(shù)更多在垂直應(yīng)用場景做的更深更透。

黃飛躍表示,現(xiàn)在AI技術(shù)的最大短板在于落地,在線下復(fù)雜的真實(shí)場景做識(shí)別,其難度遠(yuǎn)高于理論環(huán)境,因此需要非常大的投入和持續(xù)的積累,他同時(shí)表示,當(dāng)前大家會(huì)持續(xù)提高AI技術(shù)能力,但在行業(yè)野蠻生長的過程中,到底誰來做并沒分那么清楚,關(guān)鍵是如何適配場景,推動(dòng)產(chǎn)業(yè)往前發(fā)展。

關(guān)于技術(shù)同質(zhì)化的問題,黃飛躍也給出了自己的看法,技術(shù)差異化不只體現(xiàn)在競賽榜單上,算法差異可能沒有本質(zhì)區(qū)別,但當(dāng)數(shù)據(jù)規(guī)模增大,算法實(shí)力的差距也會(huì)體現(xiàn)出來。另外,工程交付的效率、方案的完整度等相互配合,也會(huì)拉大實(shí)力的差距。

騰訊優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室總監(jiān)任博則從技術(shù)本身的角度切入,他表示深度學(xué)習(xí)幾個(gè)方向開始相互交叉,比較明顯的特點(diǎn)是NLP領(lǐng)域的技術(shù)進(jìn)步更快,因此可能在NLP技術(shù)上要給予更多的關(guān)注。過去如GAN等技術(shù)的理念很好,但實(shí)用性較差,今年的技術(shù)實(shí)用性明顯得到很大改善,很可能明年GAN在應(yīng)用結(jié)合方面會(huì)有很多創(chuàng)新。GCN研究也很有意義,任博預(yù)測(cè)這項(xiàng)研究在2019年會(huì)火起來。任博還談到了樣本的問題,現(xiàn)在一些容易獲得數(shù)據(jù)樣本的場景已經(jīng)被廣泛布局,但對(duì)于余下場景來說,可能收集數(shù)據(jù)本身就是一大難題。因此,如何減少對(duì)數(shù)據(jù)樣本的依賴,使之在數(shù)據(jù)缺失的場景有更多的應(yīng)用,是非常有意義的事情。

　　騰訊研究院對(duì)AI的理解和期望

騰訊研究院研究員俞點(diǎn)從更加宏觀的角度去分享了騰訊研究院對(duì)全球AI趨勢(shì)的觀察、理解和一些建議。

1、中美AI企業(yè)PK

今年中國AI企業(yè)的數(shù)量達(dá)到1011家,比去年足足增加了420家,在全球AI企業(yè)數(shù)量排行僅次于美國,令人感到意外的是,印度超越英國、以色列、加拿大排名世界第三。

目前AI企業(yè)的九大熱點(diǎn)領(lǐng)域分別是語音識(shí)別、自然語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用、智能機(jī)器人、計(jì)算機(jī)視覺與圖像、技術(shù)平臺(tái)、自動(dòng)駕駛/輔助駕駛、計(jì)算機(jī)/芯片和智能無人機(jī)。

九大熱點(diǎn)領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)偏重不同,其中自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺與圖像、芯片和語音識(shí)別領(lǐng)域?yàn)樽顭衢T領(lǐng)域。在投資方面,2017年,芯片領(lǐng)域狂攬321億元投資居首,機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用領(lǐng)域以306.8億元位居第二。

最新的數(shù)據(jù)來看,中國AI企業(yè)在計(jì)算機(jī)視覺與圖像領(lǐng)域的占比最高,為24.7%,站在世界前沿。但我國在處理器/芯片領(lǐng)域積貧積弱,多集中在智能開發(fā)定制化芯片,在通用芯片領(lǐng)域還相對(duì)空白。

盡管美國在處理器芯片領(lǐng)域的企業(yè)看起來并沒有比中國多太多,但美國的33家中英特爾、英偉達(dá)等頂尖的半導(dǎo)體公司,相比較而言,中國在企業(yè)、人才和投資全方位都與美國有不小差距。

2、九大黃金應(yīng)用場景

俞點(diǎn)還介紹了AI企業(yè)的九大黃金應(yīng)用場景,包括人臉識(shí)別、視頻及監(jiān)控分析、圖片識(shí)別分析、自動(dòng)駕駛、三維圖像視覺、工業(yè)視覺檢測(cè)、醫(yī)療影像診斷、文字識(shí)別、圖像及視頻編輯。

其中人臉識(shí)別更加普及,應(yīng)用拓展廣泛,目前在互聯(lián)網(wǎng)金融、銀行、安防、交通等行業(yè)應(yīng)用廣泛,泡沫問題并不突出,多數(shù)資本趨于理性。

目前互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)企蹲AI熱點(diǎn)雖然比較普遍,但多數(shù)真正擁有AI核心技術(shù)的公司普遍成長狀況良好,整體呈良性發(fā)展。

3、AI新風(fēng)口

俞點(diǎn)重點(diǎn)介紹了智慧零售、AI+反欺詐(風(fēng)險(xiǎn)控制)以及其他AI落地的風(fēng)口。

智慧零售以人臉識(shí)別、體感識(shí)別和生物支付等計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)為核心,需解決如何保證顧客優(yōu)質(zhì)體驗(yàn)、滿足個(gè)性化高品質(zhì)需求、提供更高級(jí)的服務(wù)功能等問題。

在AI+反欺詐領(lǐng)域,機(jī)器學(xué)習(xí)成為關(guān)鍵性技術(shù),國外AI反欺詐公司并購事件頻發(fā),國內(nèi)亦有同盾科技、猛犸反欺詐等多家反欺詐公司。

其他AI落地領(lǐng)域諸如機(jī)器翻譯、AI+制藥研發(fā)、AI+知識(shí)產(chǎn)權(quán),其市場前景都十分廣闊。

　　結(jié)語:推進(jìn)AI技術(shù)落地,走出差異化之路

今年是AI落地飛速發(fā)展的一年,巨頭們持續(xù)加大研發(fā)力度和人才儲(chǔ)備,AI創(chuàng)企們?cè)诟黝惔怪笔袌鲩_始站穩(wěn)腳跟,AI技術(shù)已經(jīng)在安防、家居、醫(yī)療、教育、金融、零售等與人們息息相關(guān)的各行各業(yè)廣泛鋪開。

智能化升級(jí)顯然已經(jīng)成為多個(gè)產(chǎn)業(yè)走上轉(zhuǎn)型之路的選擇,技術(shù)掌握在誰手中,誰就掌握了連接起生態(tài)的關(guān)鍵。經(jīng)過良性的切磋,各家科技公司的AI技術(shù)和解決方案在大面積落地的同時(shí),如何走出差異化路線,是所有AI公司都必須面臨的考驗(yàn)。

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