重点不是猜画，是AI啊

“猜画小歌”火了。

朋友圈画风也随之突变，各路玩家纷纷晒出了自己的绘画“成绩单”。一张张线条勾勒出的简笔画证明：朋友圈的灵魂画手远比自己想象得多。

重点不是猜画，是AI啊

这款小程序由谷歌推出，基于 AI 实现。用户需要在有限时间内根据题目进行速写，而 AI 则需要在时间结束前猜出图画中的物体。

由于出题范围十分广泛，不少灵魂画手表示无处下笔，但大多数用户还是对这款 AI 小程序表现出了一致好评，毕竟随便画个笑脸就能猜出是蒙娜丽莎，这样的“小歌”真的是很机智了。

那么，如此聪明的“小歌”是如何做到“秒画秒猜”的呢？这就要从计算机视觉技术说起。

作为人工智能的一项关键能力，计算机视觉总是和人工智能相伴出现。除了这次深受各位灵魂画手青睐的“猜画小歌”，手机相册里的智能分类也属于计算机视觉应用的范畴。

正如我们用眼睛和大脑来感知世界，计算机视觉的目标之一，就是通过机器以类似的方式来“观察”和处理图像。计算机可以通过多种渠道“看到”我们无法感知到的世界。

虽然计算机视觉技术具有巨大的潜力，但充分训练数据才是发挥其潜力的关键。

通过机器学习实现对象识别的计算机视觉，本质上是训练模型以便对图像中的对象进行识别和分类。它需要成千上万的图像作为训练数据，同时开发人员也需要花费大量时间、精力和耐心去训练模型。

比如“猜画小歌”就是通过对全世界最大的、囊括超过 5000 万个手绘素描的数据群进行了学习，继而可以在玩家简单勾勒形状的情况下，轻松猜出图中的物体。

Qualcomm推进计算机视觉所做的努力

在计算机视觉领域，Qualcomm 也一直在努力。我们致力于改善人工智能图像分类能力。在 2015 年，Qualcomm 在 ImageNet 图像识别挑战中拔得头筹，该比赛重点测试了人工智能的对象定位、对象检测和场景分类等能力。

基于此，我们将继续研究计算机视觉在自动驾驶、虚拟现实、增强现实和物联网等各种领域的最新应用，致力于打造更聪明的终端侧人工智能的同时，也在研究更高效的人工智能硬件。