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第一财经《中国经营者》专访印奇 谈人工智能的苟且和远方

2019-11-30 15:01:28  来源:大河网   阅读:2

    随着技术水平的飞速发展,人们生活发生日新月异变化的同时,智能经济也正在成为经济创新发展和转型升级的新引擎。而“大数据”、“人工智能”、“物联网”等这些在十年还是令人生疏的名词正在从概念变为现实,尤其是深度学习的突破让人工智能一举成为“互联网”之后又一潮流风向标和最炙手可热的领域。

    人工智能给我们的生活带来了哪些变化?又将走向何方?带着这些问题,中国最具影响力的财经媒体第一财经邀请了旷视(Face++)创始人兼CEO印奇和熊猫资本创始人李论做客《中国经营者》,从企业家投资人和的角度针对人工智能产业发展、资本环境和市场前景展开了讨论。本期节目有两个特点:首先,这是《中国经营者》首次触碰人工智能话题并邀请人工智能企业代表作为嘉宾,其次与往期的柳传志、潘石屹、董明珠等商业大鳄相比,85 后的印奇显然是节目开播以来最年轻的经营者,其对人工智能独到的判断和做法极大地凸显了当代年轻人的睿智和果断。

    故事还是要回到2015年,在德国汉诺威博览会的开幕式上,阿里巴巴集团董事局主席马云为所有观众展示了支付宝最新的支付方式——“Smile to Pay”——一种基于人脸识别技术的支付手段,当马云在舞台上现场用“扫脸”买下了一枚邮票之后,人脸识别顿时名声大噪震惊了全球,但大家不知道的是,Smile to Pay 的人脸识别技术提供商是由三名85后清华学子创立的旷视(Face++)。

    机会属于有准备的人

    生于1988年的印奇和旷视的另外两名创始人均毕业于清华姚期智实验班,“清华学霸”、“辍学创业”是很多人为印奇贴上的标签。23岁创业,28岁登上福布斯,或许在外人看来,印奇的创业之路走的过于平坦,但实际上,在人工智能还没有被人关注的时候,印奇就开始做好了孤注一掷的打算。

    印奇是一个目标性很强的人。在访谈中,当被问及为何会选择停止留学生涯回到中国创业,他表示实际上出国留学是出于创业的战略需要,是对于形势和时机的把握。对此作为栏目特约评论员的熊猫资本创始人李论则颇为震惊,他认为印奇在事业规划中能够有如此明晰的判断和果敢的决定非常难得,这是中国新一批年轻创业者们所具有个性。



    印奇认为,中国不缺乏商业模式创新,而是缺乏原创技术。旷视(Face++)自2011年成立以来,便致力于人工智能计算机视觉领域的自主研发,2012年旷视上线了全球首个开放的人脸识别云平台 Face++,随后的3-4年时间里,基于核心的技术旷视陆续推出了多款智能硬件产品和“云+端”的行业解决方案,为支付宝、美图以及多家银行机构和公安机关提供了国际顶尖的人脸识别服务,并成为全球机器视觉行业的领跑者和中国人工智能创业浪潮中的独角兽。

    为什么从刷脸开始

    2016年,AlphaGo 大战李世石让人工智能走上了风口浪尖,实际上人工智能是一个很宽泛的概念,涉及许许多多子学科和分支领域,甚至计算机技术、互联网都属于泛人工智能的范畴,而今天我们所指的人工智能更多特指的是深度学习技术(Deep Learning)。在印奇看来,由深度学习带动的人工智能浪潮最有希望实现技术落地的两个方向分别是智能感知(Sensing)和自然语言理解(NLP)。

    人机交互智能的关键在于机器的“大脑”,而从整个人工智能领域来看,目前在感知层面(视觉、听觉)的技术已经有非常大的突破,自然语言理解属于更深层次的认知层面,涉及记忆机制、思考机制、决策机制的研究探索。和人类一样,要想让机器能够获得意识,是一个从“感知”到“认知”的过程,所以旷视先要解决的问题是机器的感知能力,利用摄像头、传感器等感知终端来获取外部的数据,并通过神经网络算法教会机器识别对象并做出反馈和决策。

    旷视要做计算机视觉是实现物理性世界的数字化(Digitalize the Physical World),而在物理世界中,人脸蕴含巨大的信息量和商业价值,直观地将通过对对人脸的识别可以让机器识别出用户的身份,而身份(ID)可以在各个行业和商业场景中发挥决定性的做作用,它能告诉系统目标人物是不是可信、是不是VIP或者是不是黑名单。此外印奇提到:“人脸识别技术不仅仅是对面部的识别,而是对人整体的感知。”

    2B or 2C or 2B2C

    大量的商业模型是依赖于场景的,如果说到达一个技术门槛是当前所谓的 AI 企业所追逐的第一个浪头,那么行业迎来的第二个浪头就是“人工智能+行业”,这是目前人工智能行业中的核心主题。针对采取什么样的商业模式的问题,印奇表示,经过多年的尝试和探索,旷视采取了 2B2C 的模式,并透露目前旷视大部分收入是来自于金融领域和物联网领域的企业级用户,通过帮助企业构建智能化感知网络让企业级用户更好地服务于终端消费者。

    例如在当前的零售行业中,虽然电商已经进入了成熟期,但是相比于线下场景的零售体量仍有很大差距,而在线下场景中,商家很难能够像线上一样可以直观地看到消费者浏览商品或购买记录等行为数据,但是如果通过智能感知网络实现了物理世界的数据化、结构化之后,那么将激发出零售行业惊人的爆发力。同样,这种行业赋能将在各行各业中体现,人工智能将推动一轮新的技术革命。


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