以下內(nèi)容由InfoQ對楊帆先生的部分采訪整理。

 

 

　　楊帆在計算機視覺技術領域沉浸多年，在微軟任職期間，他主要從事計算機視覺、計算機圖形學等領域的新技術孵化工作，包括人臉識別、圖像物體識別、人像三維重建等；目前商湯的核心技術也是以人臉識別、智能監(jiān)控、圖像識別等為主。作為主導技術落地的負責人，楊帆笑稱自己是給公司的研究員們打下手的。楊帆帶領逾 200 人的工程開發(fā)團隊，在泛安防智能視頻、移動互聯(lián)網(wǎng)、金融等行業(yè)開發(fā)和提供人工智能解決方案，推動商湯科技在技術應用落地方面取得重大進展。

 

　　楊帆認為，AI技術并非新事物，但卻在過去的兩三年集中爆發(fā)，其關鍵原因就在于今天對語音、圖像、視頻，有了更加信息化的處理技術，在各個環(huán)節(jié)上具備了更強的技術儲備。從技術到落地，AI 技術所實現(xiàn)的這一切，都離不開場景的支持。

 

　　AI技術繼承了多種基礎技術，在面向工業(yè)、金融、醫(yī)療、家居、自動駕駛、安防、物流、農(nóng)業(yè)等不同應用場景的解決方案，比如AI和醫(yī)療的融合應該會體現(xiàn)在智能設備和識別診斷主要兩個方面；AI和金融的整合使金融交易和管理更加安全，實現(xiàn)精準營銷、大數(shù)據(jù)征信和普惠金融；AI和安防的融合實現(xiàn)智能監(jiān)控、安保機器人等應用場景；AI、大數(shù)據(jù)等這些東西純談概念是沒有任何意義的，最終都要回歸場景，可復用的基礎技術和平臺工具固然重要，但只有落在應用場景里，我們才知道其明確的價值在哪里。

 

　　業(yè)界曾出現(xiàn)一種批評的聲音，稱現(xiàn)在很多公司和開發(fā)者其實對于深度學習的運作原理并不清楚，只知道應用，卻不知其所以然。

 

　　楊帆表示：“學術界有兩套觀念，一套觀念說知其然不知其所以然是離經(jīng)叛道、是不對的。對于這個觀念，楊帆表示認可，其實現(xiàn)在已經(jīng)有很多團隊，包括商湯也投入力量在進行更加前沿、更加基礎性的科研，“這樣的基礎科研能夠指導我們將來在正確的方向上走得更遠。”但楊帆認為，基礎研究與應用科研，二者不可偏廢，完整的科學體系和持續(xù)的方向性指引非常重要，但是實證科學也非常重要，企業(yè)最終還是要以技術落地的結(jié)果說話。”

 

　　人臉識別大行其道，不免讓人對這項技術及其背后的公司產(chǎn)生了許多好奇。商湯的人臉識別技術到底有何門道？

 

　　對于這兩年非常火的“刷臉”，開始有各種基于人臉驗證能力的實用化場景。在互聯(lián)網(wǎng)信息安全方面，對于賬戶的盜用能夠更好的分析和調(diào)查，包括線上的手機端、桌面端、H5，包括定制的攝像頭。操作邏輯非常簡單，最開始做刷臉的注冊，現(xiàn)在刷臉的支付，手機逐漸去進行刷臉的解鎖。在對于個人的認證上，也有非常多的價值。人臉識別的技術，可以判斷操作手機的是不是真實的人。有一個活體檢測的技術服務，也包括在線下一體機的形態(tài)。對身份證的關鍵信息進行掃描，包括對身份證內(nèi)部照片的讀取和當前采集人之間進行判斷?；谌讼竦纳矸菡J證也是一個非常有價值的工作，它是一個特殊的跨行業(yè)的解決方案。這個解決方案現(xiàn)在已經(jīng)從線上到線下開始極大范圍地蔓延。對中國來說，個人公民身份信息的實名制是一個非常重要的訴求，這個訴求能夠有效地幫我們在一定程度上解決互聯(lián)網(wǎng)的安全問題、解決線下的公共安全問題。所有線上的互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)應用，到各種線下行業(yè)，包括機場、超市、酒店，都會有越來越多的對于個人身份信息核驗的強烈需求，商湯在這方面也提供了非常完整的解決方案。

 

 

　　近幾年，很多公司在人臉識別技術上投入了大量的研發(fā)并取得了亮眼的成績，其中識別率一直是各家宣傳的重點，今年我們能在各類報道中頻繁看到各種99%、99.4%、99.8%等。雖然企業(yè)這么宣稱，但實際背后蘊含的差異是非常大的，它會有非常多影響因素，所以準確率跟行業(yè)背景以及前置假設會是一個強相關的關系。而不同的場景下取得的識別準確率很難做類比。

 

　　當識別率達到99%以后，人臉識別技術面臨的難點主要在于，如何在不同行業(yè)場景中深化這項技術。雖然看上去99%的識別率已經(jīng)很高了，但不同行業(yè)場景對于識別率的要求不同，99%可能只是該技術得以使用的入門條件；而安防場景下，照片模糊、有遮擋、角度不佳都給人臉識別帶來了更現(xiàn)實的挑戰(zhàn)。

　　“看似同質(zhì)化很強、很簡單的人臉識別，細分的技術場景其實非常復雜，所以脫離場景去談技術是沒有太大意義的，今天能看得到的，包括以安防、手機這樣的一些重點行業(yè)為代表，對于真正的人臉識別技術的全面深化存在著非常多的挑戰(zhàn)，值得我們?nèi)スタ恕?rdquo;

 

　　那么，怎樣判斷一個行業(yè)是否具有做 AI 場景的價值？如果從商湯自身說起，在做AI平臺化的進程中，遇到過哪些挑戰(zhàn)和問題？

 

 

　　首先，需求得是真實的。楊帆舉了個具體的例子：有一個家電廠商想通過人臉識別功能，實現(xiàn)“我進去之后這個房間自動調(diào)節(jié)成 16 度，我母親進這個房間自動調(diào)節(jié)成 26 度”。我問他：“如果你和你母親一塊進去怎么辦，如果你背著身進去怎么辦？”他說這個需求，其實最好的解決辦法就是搖控器。

 

　　其次，需求得是剛性的。需要考慮用戶愿不愿意買單，愿意花多少錢買單？往后更深層次的邏輯鏈，需要對場景的更深的了解。