AI技術(shù)落地產(chǎn)業(yè) 騰訊優(yōu)圖給出這五點(diǎn)理解

(來源：億邦動(dòng)力網(wǎng))

2018年的兩個(gè)消息，讓素來低調(diào)的騰訊優(yōu)圖進(jìn)入更多人的視野。

2018年9月6日，騰訊高級(jí)執(zhí)行副總裁湯道生在首屆計(jì)算機(jī)視覺峰會(huì)上宣布，騰訊優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室升級(jí)為騰訊計(jì)算機(jī)視覺研發(fā)中心，不設(shè)KPI，聚焦并加強(qiáng)在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的投入。

2018年9月30日，騰訊宣布將原有的7個(gè)事業(yè)群合并重組為6個(gè)事業(yè)群，騰訊優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室從原有的SNG(社交網(wǎng)絡(luò)事業(yè)群)轉(zhuǎn)到了新成立的CSIG(云與智慧產(chǎn)業(yè)事業(yè)群)。據(jù)了解，CSIG整合了騰訊云、互聯(lián)網(wǎng)+、智慧零售、教育、醫(yī)療、安全和LBS等行業(yè)解決方案，被騰訊賦予了推動(dòng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化升級(jí)的使命。

騰訊優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室是騰訊旗下三大AI實(shí)驗(yàn)室(優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室、AI Lab、人工智能聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室)之一，也是三大實(shí)驗(yàn)室中成立最早的一家，其官網(wǎng)自我介紹為“騰訊旗下頂級(jí)的機(jī)器學(xué)習(xí)研發(fā)團(tuán)隊(duì)，專注于圖像處理、模式識(shí)別、深度學(xué)習(xí)。”億邦動(dòng)力了解到，騰訊優(yōu)圖目前可以在人臉識(shí)別、圖像識(shí)別、醫(yī)療AI、交通、OCR等領(lǐng)域提供完整的解決方案。

2017年.騰訊就曾提出“Make AI Everywhere”(讓AI無處不在)的口號(hào)，意圖在技術(shù)、場景和平臺(tái)三個(gè)層面推進(jìn)AI的發(fā)展，更多地把AI技術(shù)落地到具體的應(yīng)用場景。2018年針對(duì)優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室的這兩番調(diào)整，再次明確了優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室將作為騰訊產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)前鋒，為騰訊的人工智能產(chǎn)業(yè)化戰(zhàn)役打起頭陣。

AI技術(shù)的落地一度是各產(chǎn)業(yè)的迷思。有AI行業(yè)從業(yè)者向億邦動(dòng)力表示，現(xiàn)階段的AI熱潮大部分依然相對(duì)表面。無論是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的大勢所趨，還是國家推動(dòng)人工智能產(chǎn)業(yè)落地的愿景，創(chuàng)新的技術(shù)如果不能與產(chǎn)業(yè)訴求切實(shí)結(jié)合，便無法真正給予產(chǎn)業(yè)以支撐。

2018年的最后一周，億邦動(dòng)力與騰訊優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室核心人員進(jìn)行了一次溝通。在AI成為產(chǎn)業(yè)數(shù)字化重要基石的產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，騰訊優(yōu)圖就技術(shù)落地的問題給出了源于實(shí)踐的理解，億邦動(dòng)力抓取了五點(diǎn)以饋?zhàn)x者。

①2018年，AI技術(shù)的關(guān)鍵詞是深化

經(jīng)歷了前幾年深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)的集中式突破，2018年，整個(gè)AI行業(yè)更多地扎根在更實(shí)際、更垂直的業(yè)務(wù)落地場景，與場景結(jié)合做深、做透。以人臉識(shí)別為例，雖然從技術(shù)層面和架構(gòu)層面沒有太大的變化，但從2014年到2018年，每年的準(zhǔn)確率都有翻倍的提升，錯(cuò)誤逐年縮為一半以下或者到十分之一。幾年前，幾千萬甚至上億規(guī)模的人臉檢索很難想象，現(xiàn)在成為了現(xiàn)實(shí)。

從技術(shù)框架的角度來說，許多技術(shù)看上去變化不大，但是實(shí)際的難度層面拔高了很多。在過去，線下的人臉識(shí)別是一個(gè)難題，需要面對(duì)大量的遮擋、光線、年齡等差異。在今天，基于不同光照、不同場景的識(shí)別成為可能，甚至可以做到跨年齡識(shí)別，這些都體現(xiàn)了技術(shù)在特定垂直場景的深化。

②2018年，AI技術(shù)的短板是落地

不少AI企業(yè)能輕易地做一些示范性的落地，包括DEMO或者標(biāo)桿的落地應(yīng)用。但真要想大規(guī)模落地的時(shí)候，會(huì)發(fā)現(xiàn)過程里的每件事情都很難，臟活累活都得干。以騰訊優(yōu)Mall智慧零售系統(tǒng)為例，人臉識(shí)別在標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上可以做到99.99%的準(zhǔn)確率，但是在實(shí)際應(yīng)用場景下就會(huì)變得復(fù)雜很多。例如，不同的店里光照差異很大，有的是白光，有的是藍(lán)光，識(shí)別率就不一樣，需要搜集更多不同的場景、不同光照的數(shù)據(jù)來提升模型和技術(shù)的能力。

技術(shù)指標(biāo)上的差異還算不上難題，還有很多線下實(shí)施的問題。再舉一個(gè)例子：有客戶反映客流統(tǒng)計(jì)有問題，排查后發(fā)現(xiàn)客戶使用的時(shí)候把電源給拔了。

在不限于零售的業(yè)態(tài)里，AI技術(shù)的企業(yè)級(jí)服務(wù)需要到每個(gè)店去精耕細(xì)作，需要大的投入，以及持續(xù)積累運(yùn)營的過程。對(duì)于AI技術(shù)來說，落地難本身就是一個(gè)短板，這也可以說是技術(shù)基因決定的。

當(dāng)然，除了產(chǎn)業(yè)落地的問題，國內(nèi)AI技術(shù)的發(fā)展還有人才供給不足等困難。

③2018年，AI技術(shù)還沒有“同質(zhì)化”

所謂的“技術(shù)同質(zhì)化”，當(dāng)前對(duì)外暴露比較多的局限于算法層面。比如，在圖像識(shí)別的一些榜單上，大家看差別不大，容易下“技術(shù)同質(zhì)化”的論斷。

實(shí)際上，技術(shù)的差異化并不僅僅體現(xiàn)在這里，不同的團(tuán)隊(duì)之間做出來的技術(shù)差異始終存在。當(dāng)下的AI技術(shù)可以說都是處于同一個(gè)時(shí)代的技術(shù)，某種程度上可能沒有邏輯上的本質(zhì)區(qū)別。但是當(dāng)數(shù)據(jù)規(guī)模越來越大的時(shí)候，細(xì)節(jié)處體現(xiàn)的差異也會(huì)越來越大。換個(gè)角度，同樣是人臉識(shí)別技術(shù)，也可能有不同的場景，包括室內(nèi)場景、自拍場景、室內(nèi)的白天場景、晚上的場景等，而針對(duì)不同的場景，不同家的算法就會(huì)存在差異，很難有一個(gè)團(tuán)隊(duì)在所有的場景都可以做到最好。

除了算法之外，包括工程和交付流程等在內(nèi)的能力也都屬于技術(shù)上的差異化：公司A對(duì)一千家的門店的交付速度要比公司B更快，公司C安裝攝像頭的速度很快，公司D做運(yùn)營監(jiān)控系統(tǒng)比其他家要更完善等等……這些都是很重要的差異點(diǎn)。站在整個(gè)解決方案層面看，技術(shù)只是其中的一小部分，后面的部分都需要各自配合。在當(dāng)下，技術(shù)處于一個(gè)發(fā)散發(fā)展的階段，大家都會(huì)往前走，看起來方向比較“同質(zhì)化”，但最后還是看各家的產(chǎn)業(yè)整合能力、線下能力，包括所謂的AI算法能力，看誰能跑得更快。

④核身技術(shù)是產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的重要工具

一句很有名的話是：在互聯(lián)網(wǎng)里面沒人知道你是誰。判斷線上線下是不是一個(gè)人，是具有基礎(chǔ)意義的命題。在優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室的發(fā)展過程中，很重要的一個(gè)技術(shù)就是人臉核身──判斷目標(biāo)是不是同一個(gè)人，更進(jìn)一步判斷這個(gè)人是不是活人。

在經(jīng)歷了第一代的技術(shù)語音，第二代的交互+防翻拍，第三代的光線活體技術(shù)后，優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室在2018年升級(jí)到了跟硬件設(shè)備相結(jié)合的技術(shù)的3D結(jié)構(gòu)光的活體技術(shù)。在這一過程中，對(duì)活體的判斷呈現(xiàn)出很明顯的技術(shù)演變路徑：從最開始要做很多的動(dòng)作搭配語音，到后面只要做一些簡單的動(dòng)作，到只需要光照，到最后根本不需要配合……過程變簡易，檢測活體的能力以及準(zhǔn)確度則越來越高。這一能力在優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室輸出的兩個(gè)業(yè)務(wù)中得以完整體現(xiàn)：一是人臉核身，通過精準(zhǔn)的OCR技術(shù)和人臉對(duì)比技術(shù)整合，可以幫助提升銀行、保險(xiǎn)、證券等行業(yè)的核身效率;二是人臉支付，包括微眾銀行的遠(yuǎn)程開戶，以及與微信支付聯(lián)合提供的刷臉支付系統(tǒng)等，強(qiáng)化移動(dòng)時(shí)代支付的“無感度”。

在未來，通過更少的時(shí)間、更小的代價(jià)知道“你是誰”是打通線上線下數(shù)據(jù)的關(guān)鍵一步。核身技術(shù)作為能力實(shí)現(xiàn)的重要工具，將會(huì)是各家打磨的重點(diǎn)。

⑤騰訊優(yōu)Mall經(jīng)驗(yàn)：短期與標(biāo)桿客戶共同打磨產(chǎn)品，長期可輸出通用的解決方案

包括騰訊優(yōu)Mall在內(nèi)，全行業(yè)的零售解決方案仍然處于一個(gè)探索的過程。當(dāng)前，騰訊優(yōu)Mall不斷在做的是將優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室所具備的通用能力，整合成一些比較好的、符合零售業(yè)態(tài)需求的產(chǎn)品模塊，從而對(duì)外輸出能力。短期內(nèi)，騰訊優(yōu)Mall的選擇是始終深入與客戶共同打造產(chǎn)品的過程，在和標(biāo)桿客戶的磨合中探索技術(shù)如何適應(yīng)他們的需求、如何更好地幫助零售行業(yè)創(chuàng)造價(jià)值，可以稱之為定制化。

事實(shí)上，由于前文中所述的落地難問題，幾乎所有AI技術(shù)提供方在實(shí)際交付的過程中都會(huì)有調(diào)整和定制的過程。未來，在數(shù)據(jù)維度更為豐富、數(shù)字化門店的建設(shè)更為標(biāo)準(zhǔn)化的前提下，打包出售通用能力或?qū)⒊蔀閭鹘y(tǒng)零售業(yè)者和技術(shù)提供方都更喜歡的形式。

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