位列腾讯三大智能实验室的优图,如何落地行业

摘要

一个底层技术支持实验室转向 B 端的心得。

「前几年,可能很多 AI 技术看着很容易做出一些成果,很容易做一些示范性的落地,包括 Demo 或者标杆的落地应用。但是现在 AI 真要想落地,会发现,就像做 2B 一样,每件事情是很难,脏活、累活都得做。」腾讯优图实验室总监黄飞跃感慨说。

腾讯优图实验室成立于 2012 年,是腾讯三大人工智能实验室之一。用另一优图实验室总监吴永坚的话来说,主要是解决「在互联网里面没人知道你是谁」的问题,即关联线上线下、关联人和物的计算机视觉。

2018 年国庆节的前一天,腾讯公布了 20 年来第三次重大组织架构调整方案,明确转向 B 端。优图作为底层技术支持的角色,战略转变也使其迎来了新挑战。

此前,作为技术支持的定位来说,优图取得的成绩有目共睹。其给出的最新数据是,有超过 12 多个行业解决方案、70 多个腾讯明星产品业务线接入,获得了 700 多个全球专利。这些数据让吴永坚骄傲不已。不仅是吴永坚满意,腾讯似乎也表态了。今年 9 月,腾讯正式对外公布将优图实验室升级为腾讯计算机视觉研发中心。

但 to B 和 to C 还是有些不同。黄飞跃坦言:「原来我们做 to C 的时候,上线根据一些功能特性很容易来使用,但是实际上现在做 to B 的话,得要到每个店去精耕细作。这是一个 AI 落地非常难的事,需要比较大的投入,也需要持续积累运营。」

幸而,此前优图已经积累了一些经验。在安防方面,优图推出了智慧天眼系统,是面向寻亲、缉查布控、刑侦办案等多场景推出的人脸检索解决方案,目前,已在福建省公安厅防走失平台、苏州公安等成功落地。在智慧零售领域,腾讯优图实验室联合腾讯云打造了腾讯优 Mall 智能零售系统,永辉、百丽、步步高等零售企业是腾讯优 Mall 智慧门店的首批合作伙伴。除此以外,优图在金融、教育等行业也有相应积累。

在众多行业方向中,腾讯优图表示,2019 年智慧零售将是腾讯优图的重点关注方向。优图认为,智慧零售是腾讯 2019 年重要的战略方向之一,腾讯认为产业互联网是新兴增长点,而零售行业的根本需要的就是连接商业与人,这与优图解决的问题也非常相关。相关数据显示,接入腾讯优 Mall 以后,上海永辉生活部分门店会员品类销售额环比增加 108%。

但作为技术实验室,优图在智慧零售方面的自我角色定位是什么?AI 技术在落地产业时遇到了哪些具体问题?在没有数据积累的行业里,AI 又该如何落地?围绕这些话题,极客公园与优图实验室三位总监黄飞跃、任博、吴永坚聊了聊。

(以下内容经过极客公园整理编辑)

GEEKPARK:有人说人工智能是产业互联网的基石,在你看来目前技术在产业落地最大的短板是什么?可否用智慧零售来具体说明?

黄飞跃:前几年,可能很多 AI 技术看着很容易做出一些成果,很容易做一些示范性的落地,包括 Demo 或者标杆的落地应用。但是现在 AI 真要想落地,会发现,就像做 2B 一样,每件事情是很难,脏活、累活都得做。

拿腾讯优 Mall 智慧零售系统来说,理论上我们可能只需要把人脸识别、人体检测等实验室指标做得很高就可以满足客户需求。但在客户那里,我们发现很多实际不同的问题,一方面可能技术指标上有差异,不同的店里摆的那些光照不同,识别率就不一样。但这类问题还好解决,我们可以搜集不同数据来提升我们模型和技术能力。但还有很多线下实施的问题,比如有的客户反映用了我们的系统好像客流统计有问题,与实际不符。但经过我们的排查,发现是客户一不小心把我们提供的一些硬件电源给拔了。

GEEKPARK:除此以外,AI 在产业落地方面还有什么难点?

任博:现在的 AI 算法被大家预期过高,但实际上它并不是万能,到哪儿都可以用的,所以很多时候客户的预期和我的算法可能结合性没有那么好,就需要优化。这个优化过程需要数据,可目前很多行业并没有办法给数据或者数据成本非常高。这是落地一个非常大的障碍,这也是我们在实践过程中很明显感受到的一点。而且,在很多不同的行业中或多或少都会碰多这个问题。

GEEKPARK:那如何解决有些行业中没有数据或数据成本高的问题?

任博:从技术上来讲怎样让我们的技术减少对数据的依赖,是很重要的事情。如果我们能在这个方面做得更好的话,那在落地时就可以跑得比别人快,别人可能需要三个月针对算法进行调优,但我可能只两周,这就是优势。今年很多研究都在关注如何从技术上去减少对数据的依赖,就是说怎样让我们的算法在数据缺失的场景中,同样可以应用起来。

GEEKPARK:智慧零售是腾讯目前非常重要的业务,优图在其中的角色是怎样的?

黄飞跃:智慧零售是腾讯非常重要的业务。实际上它对零售行业提供了一系列的技术解决方案,肯定不仅限于腾讯优 Mall,还会有诸如广告、支付等一系列产品。怎么样更好做商品选择、决策或者怎样选址等问题,都有一系列不同的团队或者部门做研发和提供技术和解决方案。我们还是从技术角度,来和大家一起做这件事。

GEEKPARK:现在腾讯优 Mall 的智慧零售解决方案中,哪些是相对成熟的点?将来智慧零售是否可能会成为一个开放技术平台?

黄飞跃:智慧零售解决方案中比较成熟的点有很多,比如这个客人是第二次来了,我们会进行提醒,还有比如衣着这些也比较成熟。应该说,这件事情还处于一个 0 到 1 的过程。当前我们还没有开放平台的考虑,因为现在这个方案还是处于跟行业打磨的阶段,当然将来技术更加成熟,大家接受度提升后,也不排除这种可能,因为腾讯最主要的核心还是连接其他东西。做一个项目也不是我们的初衷,我们更多的是把底层的能力开放出来,让大家一起连接起来。

GEEKPARK:现在市面上不乏智慧零售参与者,优图在这方面的优势是什么?

吴永坚:我们还是做技术支持的。如果说技术在这一块做的优势是什么?我想还是要回到那个本质上,计算机视觉最主要是线上和线下数据打通的一个技术,它可以基于现有的设备,比如说摄像头这些东西,就能打通,而智慧零售恰恰也需要线上线下打通。腾讯做新零售是基于技术层面去做,这就是我们和其他公司所不一样的地方。

GEEKPARK:如你所说,计算机视觉主要是线上线下打通的过程。线下采集的数据怎样能够产生最大的价值?

黄飞跃:这个事情实际上大家都还在探索的过程。但是至少说我觉得大家都能看到这一定是一个很好的机会,尤其是在现在 2C 增长有限,更多倾向于 2B 的时候的情况下,大家正在挖掘的方向。我觉得我们探索出来的东西是有一定价值的,比如客流轨迹可以帮助商场调整分布,提高销售额。再往后,我们还有一些尝试,但就是暂时不是特别合适对外说。

GEEKPARK:2018 年,整个 AI 的产业在技术上有没有一些突破性的进展?

黄飞跃:在我看来,实际上经历了前几年深度学习或者人工智能技术集中式的突破后,今年技术本身并没有看到特别大的突破进展。更多的是让技术在更多实际、垂直应用场景中,做得更深,更透。举个例子来说,人脸识别虽然从技术层面和技术架构层面没有那么大的突破,但实际上人脸识别技术从 2014 年到 2018 年每年都有很大幅度的提升,每年的准确率都有翻倍提升。今年我们就有特别大的提升,在跨年龄识别的准确率上,我们可能从最初的比如说百分之五六十的准确率做到了百分之八九十以上,这就是技术在特定垂直场景的大幅度提升。

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  • 原文链接:http://www.geekpark.net/news/237313

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