近日，******強(qiáng)調(diào)人工智能具有溢出帶動(dòng)性很強(qiáng)的“頭雁”效應(yīng)，必須把增強(qiáng)原創(chuàng)能力作為重點(diǎn)，夯實(shí)新一代人工智能發(fā)展的基礎(chǔ)。這把原本就火熱的人工智能推向新的高潮，也可以看到發(fā)展人工智能原創(chuàng)技術(shù)的重要性。

“堅(jiān)持原創(chuàng)，讓AI引領(lǐng)人類進(jìn)步”是商湯科技的使命。11月8日，在“2018中國(guó)AI開發(fā)者大會(huì)（AINEXTCon）”上，商湯科技副總裁、工程院院長(zhǎng)沈徽發(fā)表了主題為“創(chuàng)新極限賦能百業(yè)——商湯智能視覺的產(chǎn)業(yè)化落地”的演講。

沈徽認(rèn)為，人工智能特別是計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)不是一個(gè)單點(diǎn)上的突破，如果我們要真正把它做好，是整個(gè)技術(shù)平臺(tái)性的提升。當(dāng)AI跟越來越多的場(chǎng)景結(jié)合之后，能夠獲得新的需求，這些需求點(diǎn)會(huì)成為技術(shù)提升的輸入和數(shù)據(jù)。從實(shí)踐中來到實(shí)踐中去，AI產(chǎn)業(yè)不斷發(fā)揚(yáng)光大。

如下是商湯君整理的沈徽演講內(nèi)容：

很高興能夠有機(jī)會(huì)和大家分享商湯科技在智能視覺方面的進(jìn)展和落地應(yīng)用方面的實(shí)踐。

首先講下大背景，人類社會(huì)的演進(jìn)背后都有技術(shù)在推進(jìn)，如青銅器的出現(xiàn)讓農(nóng)業(yè)有了較大發(fā)展。

過去幾年，由于深度學(xué)習(xí)技術(shù)突破所帶來的AI領(lǐng)域革命性的突破，對(duì)社會(huì)影響非常深遠(yuǎn)。往次的技術(shù)革命，技術(shù)延展了我們的手和腳，增強(qiáng)了我們的肌肉。而AI則延展了我們的大腦，使人類能夠更加敏銳，AI技術(shù)進(jìn)步對(duì)人類社會(huì)的影響和文化影響都是非常深遠(yuǎn)的，大家應(yīng)該感到非常激動(dòng)，因?yàn)槲覀冋幵谶@樣一個(gè)時(shí)代的開始。

人工智能從技術(shù)領(lǐng)域來說是個(gè)很泛的技術(shù)，人能做計(jì)算機(jī)不能做的我們都認(rèn)為是智能。人工智能的技術(shù)路線有很多模塊，基于統(tǒng)計(jì)思路的機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能里很重要的技術(shù)方向，經(jīng)歷了三次浪潮，1957年感知器，1986年神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以及近些年基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)所帶來的AI感知層面的突破。我們現(xiàn)在處在第三次浪潮中，2010、2011年由深度學(xué)習(xí)真正實(shí)用化開始為代表的一次浪潮。

計(jì)算機(jī)視覺處在一個(gè)超越大眾的階段

什么是機(jī)器學(xué)習(xí)？輸入x輸出y，假設(shè)y滿足一定規(guī)律，機(jī)器學(xué)習(xí)就能找出f，能更好的擬合概率分布。第一類是物體識(shí)別，是貓還是狗，還有一種應(yīng)用是低分辨率圖像變成高分辨率圖像。在機(jī)器學(xué)習(xí)里面擬合f有多種不同的技術(shù)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是中間技術(shù)的一種，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由多個(gè)神經(jīng)元以及之間互相連接形成的一個(gè)網(wǎng)絡(luò)，如果看到每個(gè)神經(jīng)元都有一個(gè)或者多個(gè)輸入通常一個(gè)輸出，一個(gè)輸出可能連接到多個(gè)神經(jīng)元的輸入里，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)里每個(gè)神經(jīng)元都要找到相應(yīng)的位置，得出一個(gè)輸出函數(shù)。

我們看神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)候，X1、X2、X3這些輸入叫做特征，特征在深度學(xué)習(xí)出現(xiàn)之前大量都是人手工把它做出來的，人根據(jù)自己的經(jīng)驗(yàn)、自己的技術(shù)把現(xiàn)實(shí)世界中的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成可以被神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)的特征。

我們?cè)诤艽蟪潭壬喜恍枰斯ぷ鎏卣鞯淖R(shí)別，而是可以用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)把這樣的特征學(xué)出來，這是深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)帶來的很重要的突破，它的應(yīng)用會(huì)變得更加普適，因?yàn)椴恍枰槍?duì)每個(gè)場(chǎng)景做特征指令級(jí)，我們可以把算力變成真正的智能，這樣一個(gè)通路就打開了。

我想很客觀的評(píng)價(jià)一下我們現(xiàn)在處在什么階段，技術(shù)必須要到一定程度才能真正轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力，否則之前更多的是研究的狀態(tài)。第一階段往往技不如人，五年前的人臉識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別和人的差距還很大，從錯(cuò)誤率來看大概幾倍甚至幾十倍的差距。第二階段是我們真正能達(dá)到甚至超越普通人的水準(zhǔn)。第三階段是超越專家，AlphaGo在圍棋這個(gè)領(lǐng)域超越了專家。

計(jì)算機(jī)視覺現(xiàn)在大概還處在第二階段，處在一個(gè)超越大眾的階段。一方面，在一些細(xì)分領(lǐng)域定義的很清楚，我們用深度學(xué)習(xí)的辦法有足夠的數(shù)據(jù)能夠做得非常好，超越人類；另一方面，它的普適性還有很大的欠缺，包括對(duì)數(shù)據(jù)的依賴沒有達(dá)到人工智能需要的量。在這個(gè)階段，AI已經(jīng)變成一個(gè)非?？捎玫臇|西了。

下面我分三方面介紹一下商湯所做的事，從技術(shù)與平臺(tái)、產(chǎn)品和行業(yè)解決方案三個(gè)角度進(jìn)行介紹。

技術(shù)與平臺(tái)

深度學(xué)習(xí)最重要的三個(gè)點(diǎn)，第一是算法模型，第二是數(shù)據(jù)，第三是算力。

商湯在三年前構(gòu)建的DNN（深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)），有1200多層，在ImageNet上第一次贏得世界冠軍。

再講一下商湯的深度學(xué)習(xí)平臺(tái)SenseParrots。大家知道AI領(lǐng)域有各種各樣的開源平臺(tái)，商湯為什么要建立自己的SenseParrots平臺(tái)？因?yàn)樯虦臄?shù)據(jù)資源處于世界領(lǐng)先地位，如果想取得不斷的突破必須要很好的工具，這個(gè)訓(xùn)練平臺(tái)是非常重要的工具，而領(lǐng)先的工具很難從開源平臺(tái)獲取，很多時(shí)候想真正滿足用戶的需求不是一個(gè)網(wǎng)絡(luò)模型就能解決問題，我們需要能夠在這樣的平臺(tái)上構(gòu)建完整的網(wǎng)絡(luò)，這是構(gòu)建這個(gè)平臺(tái)的原因。商湯內(nèi)部大量的研發(fā)工作都在這個(gè)平臺(tái)上完成，未來我們也會(huì)向合作伙伴輸出這樣的能力。

算力方面，今年商湯會(huì)擁有超過14000塊GPU，體現(xiàn)了旺盛的需求，商湯在超過18個(gè)行業(yè)有各種各樣的落地場(chǎng)景，在這些行業(yè)里必然有各種各樣不同的基于計(jì)算機(jī)視覺的需求，所以造成對(duì)算力巨大的渴望。我們一方面把我們算力的總量提升，另一方面把算力的效率提高。

第三是數(shù)據(jù)，我們有海量可以用來訓(xùn)練的數(shù)據(jù)，涵蓋超過18個(gè)行業(yè)，人臉只是當(dāng)中的一小部分。

產(chǎn)品和行業(yè)解決方案

接下來講一下應(yīng)用。

這是基于商湯AR引擎的應(yīng)用，把王者榮耀里的虛擬化人物放到真實(shí)的場(chǎng)景中，它不是簡(jiǎn)單的疊加，必須要對(duì)物理環(huán)境有3D感知，這樣才能真正把虛擬人物非常自然的放在里邊。手機(jī)雙攝頭可以獲取場(chǎng)景的3D信息，借此我們重構(gòu)出一個(gè)3D的場(chǎng)景，用六自由度實(shí)時(shí)跟蹤技術(shù)，確定很多場(chǎng)景的關(guān)鍵點(diǎn)，根據(jù)這些關(guān)鍵點(diǎn)之間的關(guān)系以及變化，對(duì)虛擬物體做3D的構(gòu)建，進(jìn)而產(chǎn)生這種自然的效果。

商湯的SenseAR技術(shù)在兩年前，就已廣泛應(yīng)用于各類短視頻、直播等用戶原創(chuàng)內(nèi)容（UGC）視頻平臺(tái)中。我們利用人臉關(guān)鍵點(diǎn)技術(shù)，用計(jì)算機(jī)理解人臉。左邊第一張圖在方框里綠色的點(diǎn)標(biāo)出了五官的位置，這樣就很容易做出好玩的AR效果，這就是關(guān)鍵點(diǎn)技術(shù)實(shí)現(xiàn)的。

自動(dòng)駕駛中的視覺感知，左邊是行駛區(qū)域的檢測(cè)和車道線檢測(cè)，右邊是在這個(gè)基礎(chǔ)上對(duì)信號(hào)燈的檢測(cè)和路邊物體的檢測(cè)，這些都是用智能視覺技術(shù)對(duì)環(huán)境做感知。除了感知道路也能感知車輛，更重要的是能夠感知運(yùn)動(dòng)方向并做出相應(yīng)的預(yù)測(cè)。

我們當(dāng)時(shí)發(fā)了一篇關(guān)于在復(fù)雜情況下車道線檢測(cè)算法的Paper，除了用程序視覺技術(shù)對(duì)環(huán)境做理解之外，我們還把視覺技術(shù)和結(jié)構(gòu)化技術(shù)做結(jié)合，使我們對(duì)遮擋或視覺不清情況下的車道線恢復(fù)能起到很好的效果，中間用傳統(tǒng)CNN做，很多車道線不是特別清晰，右邊做了一個(gè)解析，效果好了很多。這個(gè)創(chuàng)新告訴我們當(dāng)做AI技術(shù)或深度學(xué)習(xí)技術(shù)時(shí)一定不要限制在窄的范圍內(nèi)。

這是DMS中的視覺感知，是用于智慧車艙的技術(shù)，可以對(duì)大貨車、出租車司機(jī)進(jìn)行檢測(cè)和監(jiān)控，看他是不是注意力集中，有沒有危險(xiǎn)動(dòng)作，有沒有疲勞等等，這是多種視覺技術(shù)的結(jié)合。第一張圖是注意力，注意力是如何檢測(cè)的呢？我們看他視線的方向，在DMS中做視覺跟蹤，我們做眼球檢測(cè)，計(jì)算出注意力的方向進(jìn)而做一個(gè)預(yù)估，可以達(dá)到非常高的精度。

下面講一下智能視覺賦能城市大腦，舉一個(gè)用于尋人的真實(shí)案例：今年初南方某地公安局使用我們的技術(shù)在三小時(shí)之內(nèi)就找到了一位走失三天、患阿爾茨海默癥的老人。

我們不光看人臉，還看很多其他信息，比如一個(gè)交通路口，信息和道路狀況結(jié)合之后可以做自動(dòng)交通管控。很多時(shí)候大家會(huì)說這個(gè)就是去識(shí)別和做一些檢索，但是當(dāng)數(shù)據(jù)量級(jí)很大的時(shí)候就很難做了，為此我們構(gòu)建了SenseFoundry方舟城市級(jí)視覺開放平臺(tái)，同時(shí)做實(shí)時(shí)檢測(cè)、實(shí)時(shí)跟蹤和實(shí)時(shí)分析，這在北上廣深等大城市中已經(jīng)應(yīng)用了。

它一方面要有系統(tǒng)的提升，另一方面要有算法的提升。如果想從十個(gè)人里識(shí)別一個(gè)人，和一千萬人里識(shí)別一個(gè)人，對(duì)算法的要求是完全不一樣的。我們?nèi)四樧R(shí)別的技術(shù)在不斷提升，包括采用增量學(xué)習(xí)的技術(shù)，對(duì)不同環(huán)境高容忍度、高普適性的技術(shù)。在此之上我們做了人臉和人體的聯(lián)合搜索，大量的環(huán)境下很難捕捉到一個(gè)完整的人臉，這個(gè)時(shí)候人臉、人體再加上其他信息去做聯(lián)合搜索能大大提高搜索的準(zhǔn)確度。

去年蘋果第一次在手機(jī)上推出了3D人臉解鎖，但對(duì)人臉解鎖的研究商湯早就進(jìn)行了。和iPhone不一樣，我們要想在安卓系統(tǒng)上為多家廠商提供人臉解鎖的能力，我們需要有一定的算法優(yōu)化。人臉解鎖不單單是簡(jiǎn)單的臉和臉的比對(duì)，很重要的是活體檢測(cè)和注意力檢測(cè)，不能拿一張照片就給手機(jī)解鎖，別人不能在你睡覺的時(shí)候拿著你的臉給手機(jī)解鎖。人臉解鎖雖然已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了一個(gè)功能但是它在不斷迭代，單純用人臉解鎖手機(jī)時(shí)，準(zhǔn)確率可能需要達(dá)到10的負(fù)4次方量級(jí)，相當(dāng)于4位密碼，但當(dāng)你要做支付、認(rèn)證等和金融相關(guān)的應(yīng)用時(shí)就需要有10的負(fù)6次方，甚至負(fù)8次方量級(jí)才能達(dá)到要求，我們現(xiàn)在已經(jīng)超過了10的負(fù)8次方。

活體檢測(cè)方面，進(jìn)攻方會(huì)想出各種各樣的辦法用人臉攻擊識(shí)別系統(tǒng)，識(shí)別系統(tǒng)不斷發(fā)現(xiàn)潛在漏洞，避免系統(tǒng)性的活體檢測(cè)失誤。商湯有一個(gè)專門的團(tuán)隊(duì)每天的任務(wù)就是想著怎么把活體檢測(cè)的系統(tǒng)突破掉，這里有幾個(gè)簡(jiǎn)單的攻擊手段，包括紙質(zhì)照片、面具、三維面具和視頻等，我們一方面不斷尋找新的方式做攻擊，同時(shí)做防守。

這是人臉3D重建，拿著一個(gè)手機(jī)的前攝從五個(gè)角度拍到人臉，當(dāng)拍到五張照片之后用五個(gè)方向的人臉做一個(gè)3D的重建。

下面看一些其他產(chǎn)品。想必大家已經(jīng)在一些小區(qū)、大樓看到刷臉進(jìn)門，從以前刷卡按指紋變成了刷臉。當(dāng)人在運(yùn)動(dòng)當(dāng)中走過一個(gè)閘門時(shí)，我們希望以最快的速度檢測(cè)到人臉，并用最快的速度判定應(yīng)該開門還是關(guān)門。大家可以想象隨著人步入通道臉的大小不斷變化，怎樣能獲取更高精度的檢測(cè)？最簡(jiǎn)單的是把圖片按照不同的大小進(jìn)行分割，但這樣算法效率非常低，99%的計(jì)算都是無用的計(jì)算，我們是在模型里做一些優(yōu)化，能大大提高效率，訓(xùn)練的時(shí)候精度提升會(huì)變得更快。

這是一些數(shù)據(jù)，右上角的表用不同的技術(shù)把它疊加在一起，包括精度和速度提升，我們可以通過不同的硬件做選型。

此外，刷臉技術(shù)還用于很多不同的場(chǎng)景，包括身份驗(yàn)證、門禁、閘機(jī)等等。商湯是通過刷臉進(jìn)辦公室的，今年北京航空航天大學(xué)9月份新生入學(xué)時(shí)，也用了商湯SenseHello刷臉系統(tǒng)做注冊(cè)。

剛才說的技術(shù)產(chǎn)品都是由內(nèi)向外的，行業(yè)解決方案是因?yàn)榇罅靠蛻艉芏鄷r(shí)候并不在乎用什么技術(shù)，更在乎能幫助他解決什么問題，我們要提供解決方案，這樣才能把他的精力從痛點(diǎn)移開，進(jìn)而去關(guān)注他的業(yè)務(wù)。

今年九月，在上海召開的世界人工智能大會(huì)上，我們?cè)谌斯ぶ悄艽髸?huì)現(xiàn)場(chǎng)的黃浦江西岸做了智慧公共空間管理系統(tǒng)，融合了多種感知技術(shù)，用視覺技術(shù)和IOT技術(shù)做觀察、理解、預(yù)判和行動(dòng)形成一個(gè)管理閉環(huán)。只有提供這樣的完整解決方案客戶才能夠?qū)崒?shí)在在感受到它的價(jià)值。

AI必須要跟行業(yè)結(jié)合才能產(chǎn)生價(jià)值

介紹了這么多產(chǎn)品和技術(shù)落地的事情，我想談的是人工智能特別是計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)不是一個(gè)單點(diǎn)上的突破，如果我們要真正的把它做好，它是整個(gè)技術(shù)平臺(tái)性的提升，也是商湯在過去多年不斷積累，在各個(gè)行業(yè)尋求問題，構(gòu)建研究能力和技術(shù)上的突破。

AI技術(shù)本身是不能產(chǎn)生價(jià)值的，必須要跟行業(yè)結(jié)合，跟實(shí)際場(chǎng)景結(jié)合。當(dāng)AI技術(shù)跟越來越多場(chǎng)景結(jié)合之后，一方面能夠提供價(jià)值，另一方面能夠獲得新的需求，這些需求點(diǎn)會(huì)成為技術(shù)提升的輸入和數(shù)據(jù)，從實(shí)踐中來到實(shí)踐中去，AI產(chǎn)業(yè)不斷發(fā)揚(yáng)光大，真正拓展我們的腦力和感知能力，使社會(huì)生產(chǎn)力進(jìn)步。我覺得每一位都可以加入到AI系統(tǒng)里面來，擁抱AI，從中獲取能更好地解決現(xiàn)在問題的方案，把社會(huì)帶到一個(gè)新的高度，謝謝大家。