在這一輪以人工智能為主的全球技術競賽中，中國體現(xiàn)出了不俗的表現(xiàn)。無論是在基礎學術領域的貢獻，還是在各行業(yè)中的滲透，中國都展現(xiàn)出與美國一起引領世界的態(tài)勢。美國《紐約時報》于當地時間2月3日刊發(fā)文章稱，在人工智能時代，不僅人們的生活會因此改變，AI 還會將國家之間的科技競爭拉到相對平等的起跑線上，而中國則是美國在這條賽道上的一個勁敵。

 

 

目前中國的人工智能行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀如何，中美人工智能產業(yè)有何差異？2月13日，印奇代表曠視(Face++)，應 Stanford GCBC、Stanford CEO 以及 AI+ Club 邀請?zhí)皆L了硅谷，并做客斯坦福為大家分享了關于中國、關于曠視在這一波科技革命中的亮點與不同。

 

當全球正在探索更好的算法時，中國則正在探索如何利用 AI 實現(xiàn)產業(yè)結構升級……

 

中國人工智能產業(yè)新常態(tài)

 

不得否認的是，深度學習（Deep Learning）作為人工智能頂級前沿的應用型技術，對于衡量中美人工智能技術進展有著重大參考作用，也是有史以來第一次讓機器最為接近人類思考的技術，通過模擬人腦的訓練方式，能夠讓機器可以進行自動學習。曠視(Face++)是人工智能爆發(fā)前夜第一波投身人工智能行業(yè)應用的公司，也是中國人工智能產業(yè)代表企業(yè)。

 

印奇從曠視(Face++)成立的2011年說起，彼時移動互聯(lián)網、社交網絡正熱，而人工智能對于全球來說（尤其是利用深度學習方法的人工智能）則極為冷門，那時中美在人工智能領域幾乎位于同一起跑線上，而5年后人工智能就被推到了風口浪尖，中國的人工智能產業(yè)則顯現(xiàn)出了以下現(xiàn)象：一方面，中國創(chuàng)新科技企業(yè)掀起了對國際 AI 論壇的贊助熱，人工智能學者和企業(yè)技術團隊表現(xiàn)出了對學術會議、技術競賽的參與熱，另一方面，中國相比美國更關注 AI 在產業(yè)中的實際應用價值，人工智能應用變現(xiàn)成為一種新常態(tài)。也許在語音、搜索等成熟的 AI 賽道中，美國一些大公司更有優(yōu)勢，但中國面臨著產業(yè)升級的嚴峻形勢和傳統(tǒng)行業(yè)轉型的迫切需求，于是中國在眾多新興行業(yè)和傳統(tǒng)行業(yè)改造中將有更多的機會。

 

人工智能 “X” 的商業(yè)價值

 

人工智能新常態(tài)下，如何認清市場形式尋求突破 ？“時間點對于技術企業(yè)來說非常重要，不能早也不能遲。”印奇在分享企業(yè)管理經驗時強調，“更重要的是，需要管理者具有足夠的技術洞察力（Insight）和對產品周期的判斷力，并需要選擇一條清晰的路徑來實現(xiàn)。” 曠視(Face++)成立伊始就確定 Deep Learning 將會成為未來人工智能發(fā)展的技術關鍵，是機器大腦的核心，而曠視則選擇聚焦在視覺領域（Computer Vision）中，并從更小的領域——人臉識別切入，來一步步由小到大地發(fā)掘人工智能的商業(yè)價值。具體來看，曠視提出了“4+X”的技術路徑，實現(xiàn)從 Face（人臉）、 Human（行人）、Text（文字）再到 Vehicle（車輛）的機器視覺能力進化。

 

曠視 “4+X” 技術演進

 

以上四項幾乎覆蓋了蘊含商業(yè)價值的全部場景，通過對場景中這些人臉、行人、文字、車輛數據的提取和結構化建立人、物、事件之間的連接。“人工智能浪潮中，技術是起點，但決定勝負往往不是技術。深度學習有著非常強的定制化能力，它的本質特點實際上是降低了技術的門檻，”印奇表示，“在實現(xiàn)商業(yè)化路徑的時候，首先要做好頂層設計，剩下則由行業(yè)驅動的定制化，而這里的 X 就是定制化的表達。 ” 2015年曠視自研開發(fā)了深度學習引擎 Brain++ 用于人臉、物體、行人等一系列圖像識別算法訓練，Brain++ 甚至比 Google TensorFlow 早半年推出，有了這些通用平臺和開源工具，更多的人都能夠使用深度學習來創(chuàng)造自己的產品。

 

AI+行業(yè)：“Sexy” 的 To B 市場

 

在推進人臉識別技術商業(yè)化的路上，從 To D、To C 再到 To B ，曠視一直在探索尋找最有價值的市場和最適合人工智能生長的土壤。在曠視看來，只提供單純的算法、技術授權或軟硬件都不是真正意義上的人工智能企業(yè)，或者說不是一個能夠長久的人工智能企業(yè)的做法。因為任何一個人工智能企業(yè)脫離產業(yè)實踐都是行不通的，要實現(xiàn)技術商業(yè)化就一定會和某一行業(yè)綁定，通過為其降本增效助推行業(yè)升級最終顛覆整合行業(yè)。在明確了這一點之后，曠視便確立了未來幾年的商業(yè)模式——賦能行業(yè)用戶和企業(yè)級用戶實現(xiàn)智能化升級，而 B 端市場的商業(yè)價值無疑是巨大的。

根據“技術-產品-數據”的商業(yè)閉環(huán)，曠視早期就樹立了核心技術壁壘，通過產品化向金融、安防、地產、零售等多個行業(yè)輸出端到端的整體解決方案，而其中的人和人能夠產生的數據（身份信息、行為記錄等）都是這些行業(yè)的核心價值，也是深度學習訓練和強化學習的養(yǎng)料。從人們手中的智能設備、各類智能自助終端到每一個公共區(qū)域的動態(tài)監(jiān)控，未來，智能攝像頭會遍布人們生活中的各個角落成為物聯(lián)網（IOT）世界的關鍵組成部分。實現(xiàn)物聯(lián)網是曠視前進的動力，通過的人臉識別、行人識別、文字識別、車輛識別等 AI 技術，將線下空間中的物理信息結構化從而形成可為行業(yè)所用的數據，真正落實“ AI + 行業(yè)”。

 

根據“技術-產品-數據”的商業(yè)閉環(huán)，曠視早期就樹立了核心技術壁壘，通過產品化向金融、安防、地產、零售等多個行業(yè)輸出端到端的整體解決方案，而其中的人和人能夠產生的數據（身份信息、行為記錄等）都是這些行業(yè)的核心價值，也是深度學習訓練和強化學習的養(yǎng)料。從人們手中的智能設備、各類智能自助終端到每一個公共區(qū)域的動態(tài)監(jiān)控，未來，智能攝像頭會遍布人們生活中的各個角落成為物聯(lián)網（IOT）世界的關鍵組成部分。實現(xiàn)物聯(lián)網是曠視前進的動力，通過的人臉識別、行人識別、文字識別、車輛識別等 AI 技術，將線下空間中的物理信息結構化從而形成可為行業(yè)所用的數據，真正落實“ AI + 行業(yè)”。

 

人工智能正在改變人們的生活習慣

 

隨著技術水平的提高，未來人工智能技術將會全面驅動生產力升級，如同電力對各行各業(yè)的影響，人工智能將會進入到安防、金融、地產、醫(yī)療、零售、能源等諸多行業(yè)中，與美國相比中國擁有著人口集中的優(yōu)勢，這也意味著以 為人服務、優(yōu)化人力密集型行業(yè) 為使命的人工智能技術將會在中國有極大的應用市場。中國很可能會先于美國誕生第一家 IPO 的 Deep Learning 公司，但人工智能商業(yè)化是一場是曲折而沉重的長跑， 印奇在最后的總結中講到，這個過程充滿挑戰(zhàn)和探索，在新常態(tài)下從業(yè)者需要堅定的毅力并保持專注才能在這場技術競賽中不被甩掉。