为何与Face++互怼百度推广?人脸识别路在何方?云从CEO全解答

牧北 若朴 采访/整理 量子位·QbitAI 出品

“世界上的四家人脸识别的独角兽都在中国。这个市场没有大到可以支撑四个独角兽”,李开复说这是中国特色。

从另一个角度理解,人脸识别这个人工智能最火热的领域,接下来肯定会有最火热的拼杀。即便你不在这个行业,也能感受到一点点。方法很简单,百度一下。

上周,如果你在百度上搜索“云从科技”,最上方的结果是一个引导你跳向Face++官网的广告,而你搜“Face++”第一个结果是跳向云从科技的官网。

两个人脸识别的同行,互买对方百度关键词,也只有这两家互买对方关键词……??

(说明:上图是3月6日上午的最新战况,云从压住了Face++,这个动态推广随时会变)

是他们先动手的,云从科技说。

场景

百度推广真的那么重要?云从CEO周曦直言,这对销售业务来说,可能会有点不利,毕竟如果客户想了解云从,在百度搜不到肯定会有影响。云从科技表示之所以买百度推广,是因为Face++先买了云从的关键词,但实际上这件事重要性不是很高。

原因就在于,目前包括人脸识别在内的人工智能企业,业务仍以2B为主。云从现在给自己的标签是:人脸识别银行业第一大供应商。

都供应什么呢?“我们有40多种不同的解决方案”,周曦说这些解决方案涉及营销、节约成本、增加安全等多个领域。比方为农业银行的VTM(银行远程视频柜员机)提供人脸识别支持,未来ATM也将具备类似的功能。

或与建行合作,在广东高校试点无人值守的银行网点,刷脸支付的自动售货机等。学生打球可以不带钱包和手机,刷脸就能买饮料。

但场景,还是一个核心的问题。

“人工智能还不是通用技术”,周曦继续解释:“比如说我们提供一个人脸识别技术,所有的行业,你拿我这个去就通杀了。没到这个水平,对吧?”

室内or室外,照片or视频,同场景or跨场景,配合or非配合,运动快or慢……这些都有赖于不同的人脸识别解决方案。

“所以说这个事情既然不能通用,那我们就得把一个个场景先做好”,周曦说。而对人工智能创业公司而言,苦练技术和深挖行业,是个相互促进的关系:没有实际应用的落地。就不知道痛点是什么,而不提升技术肯定会被客户扫地出门。

如何平衡二者关系是一个艺术。云从的想法是,对于一个还不完美的技术而言,如果不真正去市场验证的话,就有可能走偏路。

“大部分的人工智能应用,要短期落地都是有难度的”,周曦说人脸和语音识别,是鲜有的能立刻大规模使用的技术,但人工智能领域的自动驾驶、NLP等距离实用还有一段时间。

扩张

云从CEO周曦

下一个场景在哪里?云从的目标是安防。

这毫无意外,无论是银行还是安防,都是人脸识别公司争夺的核心领域。“目前我们已经是银行业的人脸识别的第一大品牌了。那么接下来我们在安防也要做到”,这是周曦原话。

安防领域,云从换了一套玩法。在银行领域云从采用直销模式,而在安防领域云从开始构建经销商体系。

“银行是不接受经销商的,其次银行的总数量相对有限,可以用直销体系服务好”,周曦对量子位表示,安防是一个非常广阔的市场,无法用直销方式做好,“经销商对本地化的后续服务,以及解决资金和账期问题都有帮助”。

然而人工智能并不局限在这两个领域。周曦也认为各行各业的AI+是一个大趋势,跟曾经的互联网一样,但是又有一个明显的区别。

以前讲互联网、讲大数据,但是对于一个矿场或者车企来说,并不知道如何利用大数据:大数据怎么帮我挖矿?怎么帮我造车?怎么请客户吃饭?“这中间必须要有人工智能”,周曦说人工智能就是让数据和计算发挥出威力,直白的告诉人们,怎样效率更高、体验更好。

“你给我数据没有用,甚至你给我孤立的技术点也没有用,得把这套系统做完整,直接就可以用,而且前端最好不要花多少钱”,周曦认为人工智能时代,有机会再各行各业把这种方案落实下去,“得有人把这个东西做好”。

然而一切只是刚刚开始。人工智能想要做到通用化、标准化,云从CEO认为最快三五年,慢的话也要八年十年。

展望未来的三五年,周曦觉得不会复现“千团大战”那种扎堆的情况,而且没有足够的研发实力很快会掉队。他的另一个判断是:因为有很多定制化的需求,AI领域不会一家通吃。

此前,量子位曾经发过一篇报道《春运“刷脸”检票系统为何来自日本公司?》。对这个问题,周曦的回应是中国的AI公司忙不过来了,“各行业的需要的东西实在是太多了,所以目前真是有点忙不过来”。

日本公司的技术并不比国内顶尖公司更好,周曦说:“只不过是大家确实没忙过来。云从今年会做高铁。我们相信一件事,只要我们去做的话,他们不会有很大机会的”。

未来

未来包括人脸识别在内的人工智能技术,会如何演进发展?以下是周曦的判断,我们换成第一人称的方式叙述:

人脸里面还有很多要研究的东西,安全领域就有很多。比如说距离比较远、比较模糊的时候,运动速度比较快的时候等等。或者是夜间,光线差的时候,效果都不是很好。

所以从人脸的角度来说,肯定是要有各种办法来解决这些非常复杂常用的识别问题,这个是目前很大的一个研究方向,当然再往下就是说我们是从人脸往它相关的知识做全面的拓展。

光是识别他一张脸肯定还不够是吧?从人脸上面我除了识别他的脸是谁以外,还要识别他的口语表情,我们还可以猜猜他是做什么行业?我们往整个的人体扩展。

其他领域。像无人驾驶要做前装市场,前装市场本来就要花三年,那还是相对成熟的技术你也要三年嘛,可能这个无人驾驶还是一个快速发展的技术,还不是一个成品。

那也就是说,它还需要若干年才能商用嘛。现在问题是说,你的创业公司去做无人驾驶的话,你要先考虑怎么活过前这么些年,我觉得这是个问题。技术没有完全成熟的问题,是可以通过商业模式来解决的。

神经网络现在最大的问题就是黑匣子,出了问题找不到原因,不出问题同样找不到原因。

以AlphaGo为例。AlphaGo虽然赢了,但它自己也不知道怎么下了这一步。这个是所谓的黑匣子,不管是对还是错,都不知道是为什么,它只有一个结论,没法以人类能够交流的方式把这个逻辑讲出来,出错了就没法纠正。

再举一个例子,比如银行办贷款,我们收集了大量的大数据,顺着这个模型算出来一个数据,说可以贷给您3000万。我肯定想问个因果啊,为什么啊,说不出来。

这对实际操作非常麻烦,所以肯定要把这个黑匣子打开。

所以对于人机大战来说,我们不关心输赢。上一次的AlphaGo是用了巨大的计算量来做的,但是我们想把一个东西想往商业推广的话,应该降低它的功耗,降低它的成本。如果能用一个单机就能解决的话,那么这个技术在商业化方面又进了一大步。

原文发布于微信公众号 - 量子位(QbitAI)

原文发表时间:2017-03-06

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