AI技術落地產業(yè) 騰訊優(yōu)圖給出這五點理解

(來源：億邦動力網(wǎng))

2018年的兩個消息，讓素來低調的騰訊優(yōu)圖進入更多人的視野。

2018年9月6日，騰訊高級執(zhí)行副總裁湯道生在首屆計算機視覺峰會上宣布，騰訊優(yōu)圖實驗室升級為騰訊計算機視覺研發(fā)中心，不設KPI，聚焦并加強在計算機視覺領域的投入。

2018年9月30日，騰訊宣布將原有的7個事業(yè)群合并重組為6個事業(yè)群，騰訊優(yōu)圖實驗室從原有的SNG(社交網(wǎng)絡事業(yè)群)轉到了新成立的CSIG(云與智慧產業(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，被騰訊賦予了推動產業(yè)數(shù)字化升級的使命。

騰訊優(yōu)圖實驗室是騰訊旗下三大AI實驗室(優(yōu)圖實驗室、AI Lab、人工智能聯(lián)合實驗室)之一，也是三大實驗室中成立最早的一家，其官網(wǎng)自我介紹為“騰訊旗下頂級的機器學習研發(fā)團隊，專注于圖像處理、模式識別、深度學習。”億邦動力了解到，騰訊優(yōu)圖目前可以在人臉識別、圖像識別、醫(yī)療AI、交通、OCR等領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，意圖在技術、場景和平臺三個層面推進AI的發(fā)展，更多地把AI技術落地到具體的應用場景。2018年針對優(yōu)圖實驗室的這兩番調整，再次明確了優(yōu)圖實驗室將作為騰訊產業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的技術前鋒，為騰訊的人工智能產業(yè)化戰(zhàn)役打起頭陣。

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

2018年的最后一周，億邦動力與騰訊優(yōu)圖實驗室核心人員進行了一次溝通。在AI成為產業(yè)數(shù)字化重要基石的產業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時代，騰訊優(yōu)圖就技術落地的問題給出了源于實踐的理解，億邦動力抓取了五點以饋讀者。

①2018年，AI技術的關鍵詞是深化

經(jīng)歷了前幾年深度學習等人工智能技術的集中式突破，2018年，整個AI行業(yè)更多地扎根在更實際、更垂直的業(yè)務落地場景，與場景結合做深、做透。以人臉識別為例，雖然從技術層面和架構層面沒有太大的變化，但從2014年到2018年，每年的準確率都有翻倍的提升，錯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。

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

②2018年，AI技術的短板是落地

不少AI企業(yè)能輕易地做一些示范性的落地，包括DEMO或者標桿的落地應用。但真要想大規(guī)模落地的時候，會發(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，人臉識別在標準數(shù)據(jù)集上可以做到99.99%的準確率，但是在實際應用場景下就會變得復雜很多。例如，不同的店里光照差異很大，有的是白光，有的是藍光，識別率就不一樣，需要搜集更多不同的場景、不同光照的數(shù)據(jù)來提升模型和技術的能力。

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

在不限于零售的業(yè)態(tài)里，AI技術的企業(yè)級服務需要到每個店去精耕細作，需要大的投入，以及持續(xù)積累運營的過程。對于AI技術來說，落地難本身就是一個短板，這也可以說是技術基因決定的。

當然，除了產業(yè)落地的問題，國內AI技術的發(fā)展還有人才供給不足等困難。

③2018年，AI技術還沒有“同質化”

所謂的“技術同質化”，當前對外暴露比較多的局限于算法層面。比如，在圖像識別的一些榜單上，大家看差別不大，容易下“技術同質化”的論斷。

實際上，技術的差異化并不僅僅體現(xiàn)在這里，不同的團隊之間做出來的技術差異始終存在。當下的AI技術可以說都是處于同一個時代的技術，某種程度上可能沒有邏輯上的本質區(qū)別。但是當數(shù)據(jù)規(guī)模越來越大的時候，細節(jié)處體現(xiàn)的差異也會越來越大。換個角度，同樣是人臉識別技術，也可能有不同的場景，包括室內場景、自拍場景、室內的白天場景、晚上的場景等，而針對不同的場景，不同家的算法就會存在差異，很難有一個團隊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的能力也都屬于技術上的差異化：公司A對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。站在整個解決方案層面看，技術只是其中的一小部分，后面的部分都需要各自配合。在當下，技術處于一個發(fā)散發(fā)展的階段，大家都會往前走，看起來方向比較“同質化”，但最后還是看各家的產業(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核身技術是產業(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人，是具有基礎意義的命題。在優(yōu)圖實驗室的發(fā)展過程中，很重要的一個技術就是人臉核身──判斷目標是不是同一個人，更進一步判斷這個人是不是活人。

在經(jīng)歷了第一代的技術語音，第二代的交互+防翻拍，第三代的光線活體技術后，優(yōu)圖實驗室在2018年升級到了跟硬件設備相結合的技術的3D結構光的活體技術。在這一過程中，對活體的判斷呈現(xiàn)出很明顯的技術演變路徑：從最開始要做很多的動作搭配語音，到后面只要做一些簡單的動作，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確度則越來越高。這一能力在優(yōu)圖實驗室輸出的兩個業(yè)務中得以完整體現(xiàn)：一是人臉核身，通過精準的OCR技術和人臉對比技術整合，可以幫助提升銀行、保險、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，強化移動時代支付的“無感度”。

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

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

包括騰訊優(yōu)Mall在內，全行業(yè)的零售解決方案仍然處于一個探索的過程。當前，騰訊優(yōu)Mall不斷在做的是將優(yōu)圖實驗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)需求的產品模塊，從而對外輸出能力。短期內，騰訊優(yōu)Mall的選擇是始終深入與客戶共同打造產品的過程，在和標桿客戶的磨合中探索技術如何適應他們的需求、如何更好地幫助零售行業(yè)創(chuàng)造價值，可以稱之為定制化。

事實上，由于前文中所述的落地難問題，幾乎所有AI技術提供方在實際交付的過程中都會有調整和定制的過程。未來，在數(shù)據(jù)維度更為豐富、數(shù)字化門店的建設更為標準化的前提下，打包出售通用能力或將成為傳統(tǒng)零售業(yè)者和技術提供方都更喜歡的形式。

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