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2017-11-01

人类还从来没有这么懒过:饿了不用做饭,手机拿出来点个外卖;有什么不懂不用问人,直接手机搜索关键词……手机已然替代了我们的手、脚、口、耳。如今,手机再次晋级,有可能成为人体的“第二智慧器官”。

10月20日,搭载首款人工智能芯片麒麟970的Mate 10发布了,它可能就是这个幸运儿。

【智能时代的便捷与苦恼】

截止2016年3月31日,苹果应用商店全球共有1,912,559款应用,而安卓系统的更是不计其数,光应用商店就上百个。海量的应用,小而美居多,这是智能机时代的伟大贡献。甚至曾几何时的“App创业”的探讨不绝于耳,创业风潮下,甚至有个点子、有个团队就敢上线App,其中包括不少渴望一夜致富的95后创业者。

实际上,这里面隐藏着一种智能手机时代的尴尬,一方面,App解决了纷繁的需求,海量的信息造就了无所不知,可另一方面,也因“多”而造就了苦恼。我手机里常挤满了各种App,然而用得多的却总是那么十几个,大多数应用都是下载后体验一两次就雪藏了。讽刺的是,每次我突然想要用某个小功能时,却又发现难以在App海中再找到那个曾经对眼的。智能机时代,手机确实缩短了空间、时间,却在某种程度上,增加了选择和决策的苦恼。

这还只是一方面,对于基于App逻辑的生态而言,App间想做到信息对接、互相调用、跨平台互动更是天方夜谭。App时代流量为王,谁都盯着自己的一亩三分地,每个用户几百的成本干嘛便宜了别人?这导致App与完整的用户体验之间总有一层隔阂,这也就是为何大家都在说生态流量,以及BAT三家掌握了完整生态的才有可能达成极致体验的原因。

人工智能之后,我们看到了另一种可能性,即由一个人工智能平台统领各大功能体,以通用语言打通逻辑,在社交、视频、资讯、阅读、浏览器等各种场景下触达用户。

【手机进化成智慧器官】

所谓智慧器官,简单粗暴地总结,就是会思考、能判断,同时与我们融为一体。作为后天赋予的“人体器官”,虽然无法与人类大脑的高度复杂思考力相媲美,但手机有机会通过“芯—端—云”的方式成为人类与“智慧时代”对接的入口,这样的价值如同大脑难以取代。借由这一器官,我们可以在海量数据、丰富服务时代,轻松简单地获取有价值的内容与服务。

凭借前期的海量学习,手机会根据场景进行智能推荐,比如根据你平时的心跳情况,监测异常实时通知亲友,或者你只需告诉它你想吃哪道菜,它就可以直接为你调取出最近的适合你口味、你又常去的那家餐厅。同时,它还能记住你所记不住的各种资料,自我克隆以避免手机丢失时的烦恼。

或许你很难想起在下飞机那一刹那切换网络以节省流量,但这个决策华为Mate 10却可以在帮我们做好,通过华为天际通,用户可以在80多个国家和地区无卡高速上网,覆盖了绝大多数热门目的地,无论商务或旅游都非常省心。

手机还可以成为人体的支付延伸。这要求手机可以触及支付生态中各个环节,纵向与掌握资金资源的金融机构合作,比如银行、互联网金融,横向抓取衣食住行各种支付场景。

事实上,在手机行业从智能跨入智慧的时点,平台的意义将越发关键,生态的缔造将是决胜之关键。

【谁能攻下移动智慧生活的新大陆】

面对人工智能的风口,资本、业界巨头们热情高涨,但这种洗牌玩法的生态建设却不是小玩家可以负担得起的,更不是一朝一夕之事。

总的来说,完善的移动生活解决方案要能解决三大难题:人工智能要求海量数据处理能力与图像、声音识别算法,目前的智能手机运算和逻辑不胜其重;如何覆盖全连接服务和全场景应用;如何打通从需求到服务完成的全流通环节。

在众多针对智慧生态的厂商探索中,华为尤其值得关注。除了率先攻破人工智能芯片这一难题之外,华为终端云服务已经覆盖了消费者数据安全、智慧出行、智慧娱乐等场景,更在各个场景中达成了覆盖服务全流程、商品交易全流程的深度合作。

拿智慧出行为例,从消费者习惯出发,华为已经拿下时下最流行的共享单车,和最传统的公共交通出行这两大出行方式。具体智慧出行有什么亮点?将来,手持华为手机贴近小黄车NFC锁,手机甚至不用亮屏,就可以一触解锁小黄车,再想想以往我们从掏手机、解锁屏幕、找到App、扫码等等一系列的等待,这中间的痛快应该不用我说了吧。至于公共交通,华为则是通过与交通部的合作,在手机中直接采用全国交通一卡通互联互通标准,该标准覆盖全国范围160多个城市公共交通。

除了横向的场景覆盖,华为更早早在服务流程上以深度合作的方式整合资源,以构建完备的智慧生活生态,其中最为典型的就是支付领域。Huawei Pay通过和银行伙伴的合作,可在全国超过1500万台支持银联云闪付的POS机上使用,几乎覆盖了所有线下支付场景。

华为消费者业务CEO余承东曾在发言中强调,“一个单纯的平台技术创新并不能真正实现用户体验的革命性提升,华为期望携手更多的开发者、内容、服务等应用提供商携手合作,真正为用户创造价值” 。

机会在哪里,伙伴就在哪里,通过分享人工智能移动计算平台,华为生态将让开发者获得麒麟970的AI算力,人工智能将成为生态的聚合力,使华为平台的开发者以指数级增长。目前,华为平台已经聚集了超过33万开发者。此外,华为还在今年启动了2亿基金的“Hi-Star晨星计划”。

我曾经断言过,生态是移动互联网下半场的关键词,在引入人工智能后,背后的终端云服务能力、生态能力更是竞争的根本。毕竟,智慧连接,才是智慧的根源要义。

王冠雄,著名观察家,中国十大自媒体(见各大权威榜单)。主持和参与4次IPO,传统企业“互联网+”转型教练。每日一篇深度文章,发布于微信、微博、搜索引擎,各大门户、科技博客等近30个主流平台,覆盖400万中国核心商业、科技人群。为金融时报、福布斯等世界级媒体撰稿人,观点被媒体广泛转载引用,影响力极大,详情可百度。

2017-08-27

家庭服务机器人,可以说是这两年人工智能领域普遍关注的风口之一。我有一个观点,真正的人工智能机器人不是一个解决方案匹配无数应用场景的服务,而应该精准满足垂直群体的使用诉求。

如果说手机是个人生活娱乐场景的第一入口,那么新的产业爆发点必然是以智能机器人为主、配合自然语言理解与多种娱乐内容的家庭场景。

强悍的内容输出能力,越来越强的类人交互程度,让家庭服务机器人成为最热的应用场景。令人惊喜的是,这个最前沿的新兴领域中国人并没有缺席,南京阿凡达机器人在家庭服务机器人产业上升极快,在美国市场已经有众多商用产品广受好评,i宝童伴机器人也可圈可点。

未来是家庭智能机器人市场爆发的新节点。阿凡达对自身、对行业、对未来有怎样的认识?培养家庭服务机器人消费习惯有哪些可行路径?今天是时候来跟大家聊聊家庭服务机器人和中国企业的那些事儿了。

【家庭场景革命的序曲:教育机器人的应用前景】

未来智能家庭的强入口,很可能就是家用服务型监护级的机器人。这类承载着儿童教育、老年陪护的家庭服务机器人,其意义远非Amazon Go无人超市之于购物、或阿里机器人仓库之于物流所能企及,也更符合中国家庭的核心消费诉求。

家庭级入口需要明确的问题有三个:

首先就是定位,要解决具体需求而不是伪需求或者弱需求。家庭服务机器人作为更为自然的儿童交流工具和更具全球连接意义的教育平台属性,是家庭消费的刚需求。

其次就是实现能力,实现能力决定了用户的体验度。除了基础的家庭陪护、交流、监护功能之外,家庭服务机器人的核心功能体现在儿童教育的体验升级上。举个例子,现在国内流行的STEAM教育,科学、技术、工程、艺术、数学方面知识系统广泛,怎样帮助孩子们更早地学习这个教育体系,仅凭家长自身是做不到的,家庭服务机器人的教育功能,通过知识内容承载、全球网络互联以及不断提升的自然语言交流能力,提供了一个更强的体验效果。

最后是成本,如果定位很好但价格很高,比如软银的Pepper基本售价是在20万以上,很难打进大众消费市场。阿凡达i宝童伴售价约在八九千左右,在iPhone此类高端智能终端普及的中国消费市场,定位于城市中产家庭,其市场空间和竞争优势是明显的。

家庭服务机器人必须兼备“机器+人”的双重属性。一方面具备人性化的温暖陪伴色彩,另一方面具备智慧思考、强悍内存的运行能力,才能成为家庭场景中“物与物”、“物与人”和“人与人”的连接中心。

近日,家庭服务机器人专家阿凡达推出了i宝童伴机器人,以此打造完美的家庭级入口教育解决方案。让机器人来拓展儿童教育的可能性,从“工具”跨越为“家庭伙伴”,这不仅仅是在职能上的晋升,更多的是技术、产品、服务等领域多重提升之后的结果。这之后很可能迎来一场家庭教育的场景革命,迅速改写机器人在人类世界中的运用方式和所处地位。未来很美好,但还有个重要问题亟待解决。

【家庭服务机器人的最大瓶颈:如何为机器注入智能】

肯定有朋友会疑惑,家庭服务机器人真的如此强大?为什么我接触到的机器人都是“咨询请按1,投诉请按2,人工服务请挂机”的人工智障呢?

其实早在这场人工智能产业化热潮之前,机器人都是以关键词匹配的形式存在的。无论是单个关键词的精准匹配型问答机器人,还是支持多个词模糊查找,都需要用户背下庞大的指令清单。很显然这是违背人性的。

事实上,为家庭服务机器人注入智能,阿凡达在内的众多智能机器人厂商都在不断探索。阿凡达正在利用智能来延展机器人的交流和体验,这些具体的入口让我深受启发:

入口一:教育+。阿凡达是最早跟硅谷的教育部门合作,在国内推广STEAM教育。还开发了一套比较适合少儿编程的软件。重视与机器的交流能力(也就是编程)将成为在智能社会生存的必修课,不得不说阿凡达这一动作很有远见。

入口二:陪伴+。一方面,应用自然语言处理技术,让机器人拥有更好的自主学习能力和语言理解能力,实现更加口语化、自然的交流体验。另外辅助性地增加了触屏指令,降低了使用门槛。为了满足机器人的陪伴属性,开发了一个可以和全球其他用户远程交流的社交工具“童信”,这意味着孩子的社交能力从小就得到了全球化的拓展和锻炼。

入口三:娱乐+。阿凡达的i宝童伴机器人全身有24个自由度,可以提供多模态立体式的娱乐方式,三维的互动交互效果,加上云端应用商店中多种类应用自由选择,让家庭娱乐有了更多的可能性。

入口四:监护+。中国市场背景下,监护是一个非常刚性的需求。双职工家庭的普及,老年人理念和能力的退化,城市环境的复杂性,都让家庭监护成为旺盛的需求。这一点,由更具自由度、移动属性强、植入图像识别、拥有智能安监功能的机器人来完成,比固定点位的监控设备体验性强很多。

通过这些智能入口,i宝童伴机器人将会使家庭生活的品质拓展到一个新的阶段。当下的生存环境会更安全,儿童对世界的探索会更便捷,家庭教育的维度更多元,老人陪护也有了更多选择。

未来将会出现更多类人外形、类人思维的机器,目前看来,全球能满足这样产品研发、设计、生产要求的企业并不多,在这个领域,阿凡达为代表的中国企业无疑走在了前面。

【阿凡达的野心:用开放的机器人平台复制安卓的奇迹】

相较于家庭智能产品应用场景的变革,引起我注意的是阿凡达开放出了第三方开发者平台,让更多的专业的开发人员可以借助阿凡达的机器人平台,开发包括老人看护、家庭安防还有零售端等适合自己服务的产品。这可能是国内最早提出做机器人大脑的企业。

阿凡达和Pepper一样以安卓系统为底层架构,提供两套开发工具:SDK适合专业的开发者,内容开发适合在某一个应用领域有足够积淀的内容开发者。

智能机器人是一个大厦型的产业,硬件和智能技术的矩阵革新是它的基座,而应用功能和内容展现是它的顶楼。如果没有基础,上层楼就没有搭建的可能;如果不为了盖楼,也没有打地基的必要。

智能机器人想要生存,想要获得更为强大的增长势能,赢得市场的信任以及产业生态支持,打造开放的开发平台是一条必由之路。

我们都经历过智能手机的爆发,知道那种红利和想象空间有多可怕。如果机器人要普及这一天也必然发生,那么降低机器人创业模块门槛之类的布局就显得意味深长了。

比如安卓提供了智能手机的模块,让一个开发手机的,从手机硬件,一直到软件都变得容易,而且成本降低,让更多人进来了,这一下才能真正让更多人围绕手机进行创业。那么机器人开发平台呢?这是一个有远见的改变世界的大事件。

阿凡达CTO熊玮说,在阿凡达机器人开发平台上,非专业级的模块开发孩子也能做。比如爸爸过生日,孩子今天就可以通过机器人模块生成一个文件,甚至不需要编程。这种简易性无疑将打开一个庞大的创业生态想象。

在机器人这个最前沿的领域里面,重复安卓的奇迹,也许才是阿凡达的终极创想。

【结束语】

最后,机器人热之前冷思考一下,在自然语言处理没有在技术上获得突破性进展前,使用机器人完全取代人类教育还有很长一段距离。

家庭服务机器人能处理越来越多、越来越口语化的问题,但是在儿童教育等核心功能点上,它依然需要和人类教育者相结合,从而实现复杂的教育功能。

人机共荣,可能是未来家庭服务机器人的一个重要发展方向。不管怎样,阿凡达为代表的中国智造企业,正在技术变革的前沿领域,抢占自己的未来话语权。这是中国创新者站在最前端的身影和希望,我将持续关注!

王冠雄,著名观察家,中国十大自媒体(见各大权威榜单)。主持和参与4次IPO,传统企业“互联网+”转型教练。每日一篇深度文章,发布于微信、微博、搜索引擎,各大门户、科技博客等近30个主流平台,覆盖400万中国核心商业、科技人群。为金融时报、福布斯等世界级媒体撰稿人,观点被媒体广泛转载引用,影响力极大,详情可百度。

2017-08-15

随着Q2财报季的到来,技术革命下的互联网巨头升级效果开始展现在世人面前。

以京东为例,在通过技术、品牌、规模化三位一体打造第四次零售革命的战略加持下。Q2财报中已经可以清晰看出京东在未来市场环境中的新定位、新趋势。

在基本消息的利好下,财报中更重要的一点是展现出京东在重点领域的亮眼表现和丰富未来想象力。

整体来看,Q2财报京东各关键指标均大幅超出行业预期。本季度京东持续经营业务净收入为932亿元人民币,同比增长43.6%。非美国通用会计准则下(Non-GAAP)归属于普通股股东的持续经营业务净利润为9.765亿元人民币,接近2016年全年利润。

在整体利好的前提下,我们还应该看到京东完成规模化增长,进一步推动产业整体变革的可能性在持续增加。我们可以从三个角度深入认识一下京东财报展现出的未来价值何在。

【规模化与现金流优势持续迸发,财报显示京东进多元利好】

首先来看核心数据。

根据财报显示,京东Q2持续经营业务净收入为932亿元人民币(约137亿美元),同比增长43.6%。在非美国通用会计准则下(Non-GAAP)持续经营业务净利润为9.765亿元人民币(约1.441亿美元)。

在整体营收与净收入利好的前提下,京东已经完成连续5个季度盈利。而财报中有几点非常值得关注。首先,作为最大电商平台之一的京东,过去12个月的持续经营业务自由现金流达到289亿元人民币(约43亿美元),同比增长214%。充沛的现金流意味着企业进一步深化合作,占领新兴市场,完成行业迭代驱动的核心能力。结合京东提出第四次零售革命的大战略前提,京东目标现金流情况的战略意义非同小可。

另外一方面我们注意到,截至2017年6月30日,京东过去12个月的活跃用户数为2.583亿,较去年同期的1.881亿活跃用户数,同比增长37%。传说中京东用户增长触碰天花板的谣言不攻自破。尤其值得注意的是,京东目前营收和用户规模增长最快的是美妆、母婴等女性消费空间,这让京东优化了传统以3C品类、男性用户为主的市场定位,达成了全面规模化的先导优势。

在此基础上,京东将有实力有能力进行新一轮的战略升级。而目标应该有两个,一个是品质电商的持续加码,另一个就是朝向中国最大商业智能体的目标进一步前进。

【品质+品牌概念持续加码,京东电商头部优势进一步浮现】

分析Q2京东的商业动作与核心突破,可以发现以618为破局点,京东在品质电商、品牌电商之路上进一步完成了蜕变与进化。

根据财报显示,Q2期间京东与多家国际品牌达成了合作,其中包括真力时(ZENITH),施华洛世奇(SWAROVSKI),意大利著名家具品牌Kartell,全球领先的眼镜品牌依视路(Essilor),以及卡西欧(Casio),猛犸象(MAMMUT),橘滋(Juicy Couture)和阿玛尼(Armani)等等,这些深化合作让京东在高端品牌聚集优势进一步体现。

同时,Q2期间京东和沃尔玛的战略合作也进一步加码,双方宣布未来将逐步打通双方的用户、门店与库存,实现线上平台与线下门店的深度融合。还共同推出首个线上线下联动的大型促销活动“88购物节”。

沃尔玛官方旗舰店和山姆会员店全球购官方旗舰店也分别正式入驻京东和京东全球购。

品牌聚合的另一边是品质提升,6月,京东携手科尔沁、双汇、精气神、五粮液、好奇、惠氏、雀巢等品牌商在京东总部宣布成立“京东品质溯源防伪联盟”。携手运用区块链技术搭建“京东区块链防伪追溯开放平台”,实现线上线下零售的商品追溯与防伪,有效保护品牌和消费者的权益。而京东在Q2期间也制定了物流最快的品牌目标,坚持从技术、体系、服务能力上提升物流服务品质,给消费者更加优质的品牌服务。

破局奢侈品、联合沃尔玛,以及从多元角度打造品质电商,都可以看出京东在优化电商体系,达成头部电商定位这件事上是不遗余力的。

未来京东必然在品质与品牌上不断加码,结合技术上的全面突破,共同构建第四次零售革命成为可能。

【技术迭代引发第四次零售革命,未来京东大有可为】

所谓第四次零售革命,本质上是以数据信息技术和现代社会服务体系激发的零售业聚变。

尤其人工智能技术的飞速发展,正在让人工智能将催生在需求端实现“比你懂你”、“随处随想”、“所见即得”的体验升级。

这是第四次零售革命的核心方向,同时也表明了京东在技术核心的战略进化使命。

今年5月,西安航天基地与京东集团签订了京东全球物流总部、京东无人系统产业中心、京东云运营中心合作协议,将打造京东集团全国最大的综合性智慧物流产业基地。截至6月30日,京东已与13个省份签署合作协议共建物流基地。

京东智慧物流体系在618期间全面落地运营。618期间,京东配送机器人在中国人民大学、清华大学、浙江大学、长安大学启动运营;京东无人机全国运营调度中心在中国宿迁落成并投入使用,宿迁和西安成为京东无人机常态化配送试点城市;“无人仓”方面,物流机器人纷纷入仓进行订单生产。

无人物流、智慧物流和技术+电商的全面开始落地,必然让接下来的京东更加大有可为。我们会持续印证京东在跨越式发展为智慧商业体之路上的变迁。不难预料,Q3京东财报将更加精彩。

王冠雄,著名观察家,中国十大自媒体(见各大权威榜单)。主持和参与4次IPO,传统企业“互联网+”转型教练。每日一篇深度文章,发布于微信、微博、搜索引擎,各大门户、科技博客等近30个主流平台,覆盖400万中国核心商业、科技人群。为金融时报、福布斯等世界级媒体撰稿人,观点被媒体广泛转载引用,影响力极大,详情可百度。

2017-07-31

目前,世界上最贴近实际应用需求的计算机视觉图像识别到底有多精确?答案在2017年7月26日,在CVPR(世界计算机视觉三大顶级会议之一)举办,苏黎世联邦理工(ETH)、Google Research、卡耐基梅隆大学(CMU)共同组织的计算机视觉识别领域的顶级赛事WebVision首届结果揭晓!来自中国的创业团队码隆科技(Malong AI Research)战胜了SnapChat、清华大学、上海科技大学、UCF等来自世界各国的顶尖学术和研发机构,获得了冠军。这对于码隆科技来讲,其实是在7月斩获的第二个殊荣,早在7月初,码隆科技还在德国举办的G20全球创新企业竞赛中获得一等奖。

短短一个月时间,码隆科技在商业和技术领域得到了双料世界冠军,结合此前的种种荣誉,引起了业界的瞩目。而这种“逢赛必冠军”的现象之后,码隆这个团队的本质是更值得关注的。

【中国人工智能团队取得图像识别竞赛世界冠军】

首先我们要知道这个WebVision究竟是什么比赛。

纵览图像识别发展历史,我们能看到在神经网络和深度学习的加持下,近年图像识别的能力一直在不断加强,可图像识别技术的突破性应用却迟迟没有来到我们的生活中。

究其原因,在深度学习算法趋势下的人工智能,图像识别需要大量数据作为“学习样本”,才能将自己训练足够聪明。可这些作为学习样本的数据,往往又是需要经过提炼和标注好的净数据。这样一来就导致,被净数据培养起来的识图技能虽然在固有数据范围内表现出色,但鲁棒性却始终差强人意,在面对现实环境中五花八门的数据时,很容易让图片识别的体验变差。

而WebVision是一场让算法离开净数据的温室的互联网图像识别的比赛。面对更复杂的海量噪声数据——这240万张用来“考试”的图像,不仅随机来自Google和Flickr数据源,甚至一些原始标签是错误的。相比其前身——应用的净数据ImageNet,WebVision的难度提升了一大步,也更接近实际应用。

图片说明:WebVision挑战赛官方公示比赛结果

这场比赛由Google Research、苏黎世联邦理工(ETH)、卡耐基梅隆大学(CMU)等共同组织,在计算机视觉领域最顶尖的学术会议CVPR上举办,其权威性不必再次强调。比赛中,码隆科技Malong AI Research的成绩超过第二名2.5%,全部成绩均列所有成绩的前五名,最差成绩仍领先第二名最高成绩1.33%,实属大比分优势夺冠。

照片说明:在CVPR研讨会上,李飞飞教授作为谷歌研究院代表暨竞赛赞助方,向码隆科技算法团队颁发了WebVision冠军奖项

比赛中,码隆科技摸索了一种针对含有噪声数据的训练策略,第一次将半监督学习(Semi-Supervised Learning)与课程学习(Curriculum Learning)引入到大规模的噪声数据训练中。很好地实现了利用非人工标注的数据来训练一个更好的深度模型这样一个参赛目的。更值得一提的是,码隆科技94.78%的图像识别正确率是在所有参赛队伍中唯一可以达到人类识别正确率的,这意味着人工智能图像识别技术离真正改变人们的生活又进了一步。

不得不说,这是中国创新企业在图像识别、乃至机器视觉发展历程上留下的重要一笔。

【打开多维商业场景 商品图像识别需求无处不在】

上文提及,在更贴近于图像识别实际应用的竞赛WebVision夺冠,并不是码隆科技的技术首秀。这家2014年底就成立的人工智能公司,此前一直在人工智能产品化、落地化方向积累、耕耘。扎实的核心技术积淀和基于互联网环境人工智能的探索,为码隆科技屡次在国内、国际人工智能竞赛舞台上收割荣誉提供了坚实的基础。

码隆科技此次在WebVision中展示的算法实力,早已植入到其核心产品之中,或者说是来源于对核心产品探索。ProductAI人工智能商品识别平台就是码隆科技旗下的产品之一,该平台基于云端,为企业提供人工智能算法API对接,让企业获得自助式甚至是订制式的人工智能服务。基订制术优势,ProductAI的应用场景自然是商品识别——其API可以做到360°无死角识别商品,即使商品之间有遮挡、折叠、变形等情况也可以完美识别。

照片说明:ProductAI人工智能商品识别平台

人工智能商品识别给码隆科技开拓了很广泛的商业应用场景,特别是在日益火爆的“新零售”概念下,有很大拓展空间。比如在无人仓库中清点库存、通过用户浏览数据识别用户喜好等等。尤其在最近很火的“无人便利店”中,ProductAI可以做到快捷简便的商品识别辅助结算,实现结算监控助力无人购物最后一步——解决无人便利店货架混乱、结账不方便两大试运行期间发现的痛点。当我们为AmazonGo感到惊艳时,或许不知道通过ProductAI平台上的API接口,就能迅速搭建起一个媲美Echo Look的产品,甚至创造出更有想象空间的应用。

数据显示,在诸多AI技术的解决方案中,计算机视觉作为值得重点关注的AI技术之一,正在推动用户体验的提升。Gartner的研究显示,到2021年会有30%的经济增长与AI相关,AI将产生 3000 亿美元的商业价值。

这样看来码隆科技的商业前景还是相当光明的,在这个高喊新零售、智能制造的时代,商品图像识别一定会是一项普遍性的需求。而ProductAI的PaaS服务模式门槛较低,更适合新零售和智能制造领域的中小企业客户。

【核心技术和产品化 坐拥两者才能立足AI黄金时代】

目前在世界范围内来看,人工智能都进入了一个黄金发展时期。虽然它的发展从未停止过,但如今媒体和资本的关注无疑为其注入了一剂生长剂。

在中国也有大量创业团队涌入这个领域,想要分一杯羹。但说实话,人工智能和以往任何的一个“风口”都不同,拼用户、拼公关、拼情怀都是不可行的。人工智能不是像共享经济、O2O那样的商业模式创新,它应该像前几次工业革命一样,彻底改变这个世界的运行状态。而这些改变,则由无数细节上的技术革新产生,需要无数埋头在垂直领域上的人推动这台巨型机器运作。

在码隆科技的原始基因里,可以看到对核心技术的绝对控制能力。码隆科技的创始人兼CEO黄鼎隆拥有清华大学人机交互博士学历,曾就职于谷歌,微软,腾讯,有资深产品经验。另一位创始人兼CTO码特(Matt Scott),拥有十年微软开发经验,曾任微软亚洲研究院高级研发主管。二人曾联袂推出的“必应词典”是微软在中国本土化创新并实现商业变现的成功案例,坐拥千万级用户量。同时,码隆科技的团队中,30%团队成员毕业于牛津大学、清华大学、北京大学,中国科学院等名校;团队50%成员曾就职于微软,谷歌,腾讯,百度,富士康等世界500强企业。

在人工智能成果化和商业化方面,码隆科技秉承着这样一个理念:真正的人工智能,不在于自己有多智能,而是在于能不能让别人变得智能。

这样的理念,不仅一语道破此前码隆科技出战WebVision的初衷,并且很好地诠释了其商业化成果——ProductAI 最核心的功能:商品识别。商品识别有别于人脸识别,人脸形态相比而言比较固定,而商品如衣服和布料等柔性物体,会发生扭曲、折叠、遮挡的情况,而且商品数量非常之繁多,使得其横纵向识别难度均非常大。在视觉中国、穿衣助手、优料宝、卷皮、光明日报等诸多码隆科技成功案例中我们不难发现,在这个行业中,将人工智能核心技术真正产品化,是唯一的通行证。所以像码隆科技这样,以技术为出发点,又注重产品的创业团队更容易获得成功。

作为用户,我们看到的是ProductAI在商品识别上惊人的应用。可从这次WebVision夺冠之后,整个人工智能行业看到的是利用噪声数据训练深度学习模型的可能,更看到了半监督式深度学习技术的突破和商业化可能。

毕竟噪声数据不仅仅存在于图像识别中,一切设计到模型训练的领域,比如NLP,都会遇到数据标注成本高、标准不统一等等问题。码隆科技的胜利,让弱人工智能到强人工智能之间的距离又小了一步。

像码隆科技这样能切入垂直商业场景让技术落地,又能不断促进技术发展的创业企业,才能在这个人工智能的黄金时代立足。

王冠雄,著名观察家,中国十大自媒体(见各大权威榜单)。主持和参与4次IPO,传统企业“互联网+”转型教练。每日一篇深度文章,发布于微信、微博、搜索引擎,各大门户、科技博客等近30个主流平台,覆盖400万中国核心商业、科技人群。为金融时报、福布斯等世界级媒体撰稿人,观点被媒体广泛转载引用,影响力极大,详情可百度。

2017-07-29

7月28日,百度发布了2017年Q2季度未经审计的财报。报告显示,百度Q2季营收为208.74亿人民币(约合30.79亿美元),同比增长14.3%;净利润44.15亿人民币(约合6.51亿美元),同比增长82.9%。

对于这份成绩单,其实与百度在行业内早早发力人工智能和信息流不无关系。在人工智能上,百度早就在3年前埋头深度学习、大数据、语音识别、图像识别等高精尖技术。在信息流上,一周前,Google正式在其移动端的搜索框下推出信息流产品,这是继百度之后,第二家发力搜索+信息流的巨头。而对先行者百度来说,其已经在Q2季饱享了搜索+信息流这一双擎驱力带来的收获。Q2财报数据显示,百度由“搜索+推荐”组成的资讯流业务持续增长,截至6月份资讯流日活用户已超过1亿,由此带来的广告收入提升200%。

百度业绩全面复苏,人工智能和信息流打开想象空间

那么,透过百度Q2财报,我们还能看到哪些关键数据,这些数据的得来又是有着怎样的布局和前景?百度缘何能在Q2季实现业绩全面复苏?

【移动营收占比72%,人工智能驱动百度迎来第二春】

作为几年前率先布局移动端的公司,百度一直以来以技术驱动公司发展,从本季移动营收占比72%的数据看,百度的移动基础可以说又得到了进一步的夯实。

而移动互联网如果看做前菜的话,那么人工智能才是真正的大餐。而百度在去年开始就积极发力人工智能,从图像识别、语音识别、大数据、深度学习等多方面实现了对人工智能的积极推进,百度也已经从一家搜索公司、互联网公司升级转型为一家人工智能公司。

对此,李彦宏甚至早在在内部信中就动员全员要具有AI思维,即,“From think mobile to think AI”。李彦宏如此动员全员,实际上并不是作秀,而是拥有人工智能远见下的务实。因为,在未来几年几十年,人工智能对社会经济发展和人类生存方式的改变将是革命性的,届时作为一家互联网企业巨头,率先并不断加大人工智能研发力度,恰恰体现出了百度的责任和使命感。

百度业绩全面复苏,人工智能和信息流打开想象空间

从具体的行动看,不仅此前百度已经积累了深度学习、语音识别、图像识别等人工智能的基本能力,而且百度的AI技术能力也在7月得到进一步扎实推进。在AI开发者大会上,百度发布了Apollo和DuerOS两大开放平台,第一次向行业展示最完整、最开放、最前沿、也最具活力的AI开放生态。

而在李彦宏看来,人工智能时代已经是“现在进行时”。而在我看来,百度已然伴随人工智能时代的到来迎来了发展的第二春。

【信息流日活超1亿,双重引擎释放更大能量】

上面提到,Google在近日推出了搜索框下的信息流产品,而百度比Google布局信息流要提前了不少。

信息流作为移动互联网时代的最基本的信息流动流通形态,其带给百度的不仅是超过1亿的日活用户,而且还有200%的信息流广告的增长。

对百度来说,连接信息是其在移动互联网时代的基本业务本质,超1亿的日活用户使用百度的信息流,说明了百度在信息流领域的领先地位。而百度的盈利模式更多的是广告这一轻模式。而当广告遇到信息流,所带来的则是营销传播效果的质变。

在百度推出信息流之前,仅仅是依赖搜索判断用户诉求,但是搜索框能判断出用户的兴趣,但不一定洞察出用户的真实意图。而单纯的信息流产品形态也具有这个问题,即,尽管以推荐引擎机制为主的信息流更容易为用户接受,但是其背后只是兴趣引擎在发挥作用,用户看了怎样的信息、哪些资讯,反映出的是用户的兴趣但是却无法真正洞察内在的意图。

而百度将搜索+信息流实现双擎驱动,带来的则是对用户真实意图的洞察。譬如,用户阅读了信息流推送的一条关于宝马汽车试驾的文章,对这个用户意图有至少两种可能,一种是只是对试驾类体验文章或有关宝马的资讯有阅读兴趣,另一种则是打算购买一辆宝马汽车。如此,对于独立的新闻资讯APP而言,其可能就将信息流广告推送给了有阅读兴趣的用户,而由于单纯的信息流无法辨别和细分出打算买宝马的用户,因此广告传播效果是非常局限的。

对此,百度的搜索+信息流双擎驱动,则能够将信息流阅读行为+搜索行为+LBS定位信息进行综合判断,进而筛选出打算买宝马的用户,仅向这部分具有真正购买意愿的用户推送广告。如此,不仅广告主的投放费用可以做到事半功倍,而且效果上更是因高度的精准而有更高的转化率。这正是百度搜索+信息流双擎驱动所释放出的巨大能量。

【从连接信息到唤醒万物,百度想象空间进一步打开】

从PC互联网时代到移动互联网时代,百度一直以来是侧重于连接信息的,以信息服务用户。而在已经到来的人工智能时代,百度则有了新的使命,那就是如李彦宏所言,从连接信息到唤醒万物,因为“互联网只是前菜,人工智能才是主菜。二者对这个社会的改变,在本质上不是一个量级的。互联网只是使得原来存在的方式更加有效,而人工智能则是把原来的不可能变成了可能”,李彦宏指出,“在互联网出现之前,人与人可以交流;互联网时代到来后,提高了人与人的沟通效率,沟通效率大大提升。而人工智能时代解决的是人和万物之间的交流,因为人工智能就是靠机器来理解人的意图,如果机器能够理解人,那它自然而然也就能够和人进行交流”。

李彦宏的这一观点,可以说是既超前又务实的,说其超前,是因为预见了人工智能时代万物互联的大势,说其务实,则是因为百度在7月初的AI开发者大会上,已经发布了Apollo和DuerOS两大开放平台,而这两大平台正是百度唤醒万物的关键所在。

整体来看,百度实际上已经走到了人工智能的正前方,从一家搜索公司、移动公司进一步向人工智能公司转型谋变。而这一升级的过程中,百度的想象空间则得到了进一步的打开。这一点,从百度Q2业绩全面复苏就可见一斑。

王冠雄,著名观察家,中国十大自媒体(见各大权威榜单)。主持和参与4次IPO,传统企业“互联网+”转型教练。每日一篇深度文章,发布于微信、微博、搜索引擎,各大门户、科技博客等近30个主流平台,覆盖400万中国核心商业、科技人群。为金融时报、福布斯等世界级媒体撰稿人,观点被媒体广泛转载引用,影响力极大,详情可百度。

2017-07-28

人工智能(Artificial Intelligence),是目前全球科技产业最火的概念,没有之一。

这波全球人工智能化的大浪潮不仅深刻影响着企业和产业的变革,还将深入影响整个社会和每一个人的生活。业界普遍认为,人工智能即将开启一个万亿美元的市场。

站在更高的历史维度去看,提醒各位注意最近连续发生的三起大事件:

7月13号,微软在美国总部成立了人工智能技术实验室。7月20号,联想在Lenovo Tech World上宣布人工智能战略,提出要做这一轮AI驱动的 “智能变革”的推动者和赋能者。而就在近日,国务院印发《新一代人工智能发展规划》,提出了六方面的重点任务和一系列保障措施,要求到2030年中国人工智能产业竞争力达到国际领先水平,人工智能核心产业规模超过1万亿元,带动相关产业规模超过10万亿元。

许多人都没想到,联想对人工智能浪潮如此义无反顾,以至于杨元庆直言“联想已经赌上身家性命去押注AI”!

毫无疑问,人工智能时代已经加速到来。就像在PC、手机和互联网领域一样,主要玩家似乎也集中于中美这世界前两大经济体。耐人寻味的是,联想、微软这两个烙印着中美桌面科技时代缩影的企业,在人工智能时代所采取的战略决策也许再一次代表了中美所走的两条道路。在我看来,联想的三张牌:数据、赋能和生态都非常接地气。

【数据是生产资料,联想有设备+云、基础设施+云】

如果把云计算比喻为新时代生产力的话,那么最重要的生产资料则毫无疑问是数据。

第三届全球科技创新大会(Lenovo Tech World)大会上,联想集团董事长兼CEO杨元庆首次对外公布了联想的AI战略:做“由AI驱动的智能变革” 的推动者和赋能者,推动一个充满爱(AI)的时代到来。

巧合的是,在微软 Ignite 大会上,微软 CEO纳德拉也表达过类似的愿望:“科技的未来与智能密不可分。微软的雄心是要让人工智能为全民所用。”

不管外界现在如何神话人工智能技术的潜能,目前产业界面对的现实依然是:弱人工智能。“有多少人工,就有多少智能”。要让人工智能真正实现超越人类经验的前提、训练的基础就是数据量。

大数据+计算力+算法的多重升级,才让人工智能真正为产业界所用,在细分领域落地作为人工智能的核心动力,对大数据这一稀缺资源的获取能力就成为决胜点。

微软的人工智能布局涉及计算机视觉、语音识别、知识图谱等,这得益于必应和Office 365所提供的庞大数据源。有评论认为,这些似乎过于“PC”了一点。错过了移动互联网的微软似乎在智能终端上的布局不足,这多少让其在数据量的后劲上令人担忧。

看起来,联想的数据源与计算力更“智能”一些。作为国内最大的制造企业数据集群,通过发力“设备+云”和“基础设施+云”两大领域,联想通过多个智能终端,如联想智能服务机器人、daystAR晨星VR眼镜、智能心电衣SmartVest、智能音箱smartcast、ThinkPad、智能医疗解决方案等,在多个传感器的辅助下,这些智能终端不断感知并向云端传输着海量数据。目前联想每天处理的数据就超过150亿条,未来随着智能终端的深入布局还将呈几何倍数增加。通过自主研发的HPC+AI智能超算平台LiCO,联想的计算能力也在不断提升。

入口就是超级渠道,具有排他性。可以想见,凭借对终端设备、基础设施等数据入口的全面深度覆盖,联想在人工智能的基础资源获取上正在逐步建立起先发优势。万物互联的时代会为以联想为代表的中国阵营提供深厚的数据土壤。

【赋能和人机共生,而不是要把人和人工智能对立起来】

现在国内外都有一种担忧:人工智能发展太快了,将来是否会让人类失业、产业消失甚至威胁人类。说实话,这就有些把人工智能和人类对立起来了,二者其实并不是你死我活的关系,而是相互依存的共生关系。

要打破弱人工智能时期中“有多少人工,才有多少智能”的困局,必须让机器更多的参与到与数据相关的各个环节,通过人机协作,使人类智能与机器智能在双边循环中迭代升级。微软专注于底层系统的智能创新以及道德规范(美帝已经是“政治正确”重灾区),而联想则试图借助工业4.0革命契机,通过人机共生来加速AI进程。

正如联想集团执行副总裁兼中国区总裁刘军在Tech World大会上所描述的那样,未来无处不在的传感器和越来越多的智能设备能够感知人们的工作和生活状态,辅助和弥补人力所不能及的地方。

借助工业机器人和工业IOT,联想实现了生产过程的数字化、自动化,正在向智能化迈进。在大会现场,联想上海研究院院长毛世杰就用联想daystAR晨星AR“修起了飞机”。通过daystAR晨星扫描并识别飞机发动机,了解飞机发动机类型及名称,再借助联想晨星AR系统与云服务平台连接,获取发动机的维修数据,并运用混合现实技术在真实物体上叠加相关信息,帮助维修工程师直观迅速地定位故障并提示维修方法。问题找到后,借助远程专家系统,即刻呼叫远在西雅图的专家远程协作,手把手指导维修。

除了智能远程协同工具AR眼镜daystAR晨星之外,联想的个人电脑智能情境引擎LCE、联想智能服务Smart Service等,都将通过不断的人机交互,基于人工智能技术变得让机器越来越懂人类,推动工业4.0在制造、医疗、安防等多个领域的智能化变革。

反观微软的最新产品:新一代聊天机器人Zo、智能代理Cortana Devices SDK和Skills Kit及各种智能工具包,都离实际应用落地仍有一些距离。合作者必须进行二次开发才能得以致用,有评论认为这似乎拉高了产业界智能化的门槛。

联想则试图通过“人机共生”的AI战略,发挥自身的产业优势和制造优势,不断推进人机双向沟通,通过“设备+云”与“基础设施+云”模式赋能各个产业,可以说是更务实的选择。

【搭建产业生态,未来的AI竞争是生态级别的竞争】

我认为,生态有三个层次,纵向的是垂直生态链,横向的是异业生态圈,终极的是“生态链+生态圈”的复杂生态系统。藉此,企业完成了从点延伸到线、面和体的伟大进化。

如果说美国的人工智能巨头们(Amazon、Google、Facebook、IBM、Microsoft…)是人工智能领域的基础能力的先行者,那么中国AI军团则将目光放在了产业界连绵蓬勃的生态之中。

人工智能要实现技术创新和应用落地,一方面,当然需要源头性的技术创新公司,通过爬山式的研究进行技术突破。同时也需要有产业的整合者,通过产业聚集、资源积累、技术支持、资金优势等多方面来打造产业生态。

人工智能概念从提出到真正爆发,中间60余年的沉寂和波折无非就是产业应用性问题。要想让人工智能惠及全社会,仅仅依靠某一家企业或某一个设备/系统是不够的,需要各个产业(尤其是制造、医疗、公共管理、物流等基础产业)联合起来进行智能化革新。

因此,联想在Tech World大会上,联合了京东、蔚来汽车等科技企业,发布了两大平台。

与京东合作的AI大数据平台,集合京东的电子商务数据和联想的智能设备数据,通过在数据融合、挖掘、分析以及消费者洞察、市场需求预测等领域深度合作,结合京东遍布全国的物流网点,将大大推动AI的电商产业化;

联想与蔚来汽车将联合开发智能汽车计算平台,加速智能汽车时代的到来。无人驾驶汽车本质上就是一个四个轮子的移动电脑,联想已经提前抢占这一新的个人数字服务入口。我总说互联网要打造“入口级产品”,无人驾驶汽车上的联想智能系统就是一个典型入口,既是重度连接点,也是高频刚需。这个入口或许会成为联想在人工智能时代商业生态的根据地,也未可知。

产业链基础、移动互联网的发展、资金实力、城市集聚优势、人才队伍的快速看齐,给了中国企业在全球人工智能竞赛中跻身前列的先发优势,接下来就要看中国企业如何打好手里的一把好牌了。

【结束语】

科技正在以惊人的加速向前发展,互联网、智能手机、大数据、云计算等一个又一个浪潮劈头盖脸地打过来,许多人都得了焦虑症,不知如何应对这个急速变化的疯狂时代。现在,人工智能时代又来了。

说实话,我也不知道人类将被自己发明的东西带向何方。但我知道一个被历史反复证明过的事实:科技总是以比人们想象要快得多的速度颠覆传统!

罗兰曾经这样形容19世纪末全球最有活力的美国:“我们知道这个国家前进的速度:城市在一夜之间拔地而起,其它宏伟事业也以史无前例的速度前进。我们将努力成为世界科学的领导,就像我们今天努力成为世界财富的领导一样。”这,也许就是联想和中国未来在人工智能赛场上的故事。希望中国军团加油!

王冠雄,著名观察家,中国十大自媒体(见各大权威榜单)。主持和参与4次IPO,传统企业“互联网+”转型教练。每日一篇深度文章,发布于微信、微博、搜索引擎,各大门户、科技博客等近30个主流平台,覆盖400万中国核心商业、科技人群。为金融时报、福布斯等世界级媒体撰稿人,观点被媒体广泛转载引用,影响力极大,详情可百度。

2017-07-22

尽管人工智能在理论层面的迭代程度并不明显,但从2016年开始,以“人工智能+”为核心的创业潮却实实在在地吸引了资本的关注。

国外机构预测,到2025年,人工智能的市场空间将达到近600亿美元。无怪乎引发国外资本和互联网巨头们疯狂跑马圈地,2017年全球范围内共大约有近2000家人工智能相关公司。根据IT桔子截止2017年6月的数据,目前中国人工智能相关企业共467家,发生636起投资事件,投资总额高达574亿人民币。这背后,正隐藏着新一波激荡人心的时代红利。

而计算机视觉之所以成为人工智能创业最火的子领域,就源于人脸识别这一落地最快的AI技术了。刷脸考勤、刷脸支付、刷脸进站,济南政府都用人脸识别管理公共交通刷了一波存在感……

今天我们就来聊一聊,人脸识别这个技术的落地企望,以及中小企业和普通创业者如何抓住时代机遇。

【一场重装备游戏,中小创业者的机会或在细分应用领域】

人工智能产业链的技术性本身就决定了其创业门槛之高,这是由人工智能产业链结构决定的。

处于金字塔顶端的基础资源层,包括数据、计算力平台、传感系统等,主要由Google、微软、IBM、英伟达等完成,是一场集合了资本、人才、技术的挑战。

处于中间层的技术架构层,比如一些行业通用技术(机器学习、NPL、人脸识别)、算法模型、操作系统等开发,由垂直领域的领军科技企业执牛耳。比如语音识别领域的科大讯飞,计算机视觉领域的虹软等,都在细分领域有长期的技术研究和积累。

至于应用层,则是基于前两者的支持所进行的工业落地,比如面向各大垂直行业的整体解决方案和消费类智能终端产品。

中间技术层作为人工智能从基础到落地的重要桥梁,让人工智能竞技场的门槛变得更平易近人。目前百度、虹软、科大讯飞等逐步开放人工智能技术能力,将底层技术创新转化成有价值的通用技术和操作系统。比如前不久虹软发布的免费SDK引擎(包含人脸检测、人脸跟踪、人脸识别),开发者无需自建AI技术团队,可以直接通过虹软SDK自组网、自建云,降低了垂直行业进入人工智能领域的成本,使中小企业能够迅速卡位、抢占商机。

【人脸识别+:一场智能社会变革】

人工智能作为底层技术,正在不断重构底层行业的产业链关系。而以人脸识别为代表的机器视觉技术,则将重构智能社会的交互方式。

人脸识别的应用性十分庞大。单从基于生物特征判断个体身份指向性这一个细分应用,就可以延伸到多个场景。

家庭场景中,身份识别主要集中在安防领域,这也是现代住宅环境的刚性需求。录入后机器自动分析比对面部特征,进而选择是否开门。人脸识别技术在应用商业场景中的应用,对效率和体验的提升目前也已经初见成效。现在很多景区都已经可以刷脸检票了,游客通过网上购买、刷脸检票、刷脸购物等技术免去了排队等待的苦恼,景区也可以通过人脸识别系统获得人流量、访客特征等大数据,有针对性地优化管理和服务,提高运行效率。

注重高价值客户服务体验的金融系统自然也是智能科技的拥趸。通过远程人脸识别进行身份验证免去面签的不便,精准识别VIP客户,对于金融机构提升服务质量和效率有着绝对的积极意义。

有远见的社会管理者也在积极尝试用新技术提升管理水平。前不久看到新闻,北京天坛公园就安装了6台“人脸识别厕纸机”,通过身份识别来合理控制资源成本。

仅仅是“身份指向性确认”这么一个小技能,就已经展现出了巨大的社会价值,更何况人脸识别还有情绪分析、消费判断、医疗诊断等更为强大的能力输出。以人脸识别为核心的视觉人工智能,正在与垂直应用场景结合,用智能产品的落地让人工智能成为惠及全社会的知识财富。

【人工智能+:避不开的三大痛点】

相比于那些形而上的关于人类未来和机器前景的宏大讨论,对于众多企业和创业者来讲,如何产出具备商业价值和技术含量的智能产品,占领垂直应用层的AI风口才是硬道理。

每一个技术的广泛应用,都势必要解决三大核心痛点:效率、成本、规模。

纵观计算机视觉领域目前几大主流的技术服务形式:云服务、软硬件结合、SDK。

通过云计算开放自身的人工智能技术,是国内云服务企业的通行做法,在网络、开发、安全上都将主动权让渡给了服务供应商;

软硬件结合也颇为常见,你方唱罢我登场的AI音箱、AI电视、AI冰箱等等,都是通过人工智能技术企业(如科大讯飞、虹软)与硬件企业合作来实现的;

SDK/API等集成模式,开发者可以独立开发、独立运行,能够进行二次开发与整合,是企业接入人工智能技术最佳的方式。但这块是目前人工智能算法公司利润之所在,设置的SDK成本高昂,如旷视公司的离线端SDK售价就在120万元/年/每平台。这次虹软宣布免费提供人脸识别SDK引擎,对人工智能技术在应用落地上的效率提升、成本控制大有裨益。虹软的开放心态,免费SDK一定会掀起大规模的应用狂潮,这对中国人工智能技术应用的普及、中小企业通过产品升级和差异化抢占AI创业风口,都有着积极意义。

【免费开放:虹软用人脸识别技术构建共赢模式】

说实话,家大业大的微软、Facebook、百度开放自身的人工智能积累可以说是企业责任,但虹软将每台百多万的SDK成本免费开放给中小企业开发者,其背后的根源不仅关乎情怀理想,以开放、共享、共赢的理念,更具有长远的品牌价值和战略意义。

首先,虹软在人脸识别领域的技术积累已经足够实现外部输出。视觉人工智能技术应用的领军企业,虹软的发展可以说贯穿整个智能设备行业的变迁。虹软的人工智能算法已为各行业产品开发中获得了足够的经验和技术沉淀。 通过免费提供人脸识别SDK引擎,虹软将计算机视觉的技术应用门槛大大降低,激发中小企业和创业者的创造力,也许将带来新一轮计算机视觉领域的创业和应用革新,这对于整个社会和人工智能产业链条都将带来正面效益。

其次,免费提供人脸识别SDK引擎,虹软将通过技术赋能迅速聚合中小企业开发者,形成垂直领域的生态矩阵。我说过,未来的组织一定是生态组织,以释放整个生态的生产力为依托。要打造生态组织,就不能计一时之得失,在众多中小企业产品的整体簇拥下,虹软在技术积累、市场拓展、大数据基础等各个领域建立起强大的竞争优势。

人工智能可能是我们能够亲身经历的一次惊心动魄,和前三次工业革命引发的巨大社会变革一样,以人脸识别为序曲,人工智能的时代篇章才刚刚奏响。

王冠雄,著名观察家,中国十大自媒体(见各大权威榜单)。主持和参与4次IPO,传统企业“互联网+”转型教练。每日一篇深度文章,发布于微信、微博、搜索引擎,各大门户、科技博客等近30个主流平台,覆盖400万中国核心商业、科技人群。为金融时报、福布斯等世界级媒体撰稿人,观点被媒体广泛转载引用,影响力极大,详情可百度。

2017-06-04

最近大家可能都有看到一个霸气侧漏的广告:6月7日,学霸君的智能教育机器人要向高考状元发起挑战。

不得不说,学霸君家智能教育机器人的内心OS实在是有点嚣张啊!“以为下赢围棋就是我的终极目标吗?你们人类太小看我了”。

6月7日AI与高考状元的战役结果还是未知数,但从挑战开始的那一刻,学霸君推动传统教育领域变革的号角已经吹响。

AlphaGo在与柯洁的人机大战中取得了胜利,AI在围棋这一垂直领域实现了对人类的全面碾压。在高考这个“铁人三项赛场”,人工智能将起到什么样的作用?AI技术的到来是教育行业的神助攻吗?AI为何能够消灭学区房?

【高考“铁人三项赛”,“神助攻”智能教育机器人入场了】

什么是高考竞争,就是一场“效率+体能+天赋”的铁人三项比赛。既然是比赛,参赛者就必须找出那些可能影响自身的变量。

没有体力很难支撑备考期的高强度、高时长训练以及高考现场对心理及生理产生的压强,而天赋(此处指经由长时间训练形成的学习能力和学习习惯),则是前期就应该做好的基础设施建设。

可以说,高考唯一能控制的变量就是学习效率了。目前教育中最大的瓶颈就是整体效率太低。即学生要花大量的时间去做重复性练习。

学霸君提供了一组大数据,中学期间大概有3529个考点、平均每个做3-4道题就够了,写1万道题目可以做完,但目前绝大部分学生面对的练习题有3万—4万,其中3/4的题目是不需要写的,75%的宝贵时间都被浪费掉了。

学子们的时间成本可以说是人类前半生中最高昂的。我笃信奥卡姆剃刀法则:如无必要,勿增实体。既然75%的重复训练都是不必要的,那么到底应该怎样进行学习呢?

学霸君给出的解决方案是:人工智能。

学霸君将所有学生的行为数据全部记到智能教育机器人的系统里面,学生每天的作业经由数字化传输并在后台由机器批改。通过所收集的海量大数据,在系统不断地自我深度学习中,理解一道题目是如何通过人类思维一步一步推理出来,分析出学生的答题思路、做题心理、结果与问题点等,从而实现智能教育机器人的类人思维,并通过智能系统为使用者提供个性化的学习解决方案,用更少量的题目得到更高效的学习结果。

听起来很悬很难,但唯有如此,才能实现个性化学习,学习效率和成果也会得到大幅度提升。

【解放教师生产力:学霸君的行业变革梦】

此前有人说过,当前中国教育最大的问题是学生日益增长的个性化需求与落后的资源配置的矛盾。而人工智能的出现,我认为将无限度地逼近终极解决方案。

供需关系、产业效率、教育公平,都将被人工智能重新改写。原因很简单,因为,它是人工智能啊!

人工智能在“类人思维”上的进步是超越人类想象的。它就像一个二十四孝好学生,可以不眠不休没有怨言地不停进行自我训练,AlphaGo一天自己要下几万盘棋。正是因为如此,人工智能已经进化到了人类思维无法明确感知的阶段,能够触类旁通地进行工作。

通过学霸君的智能教育机器人在学校里面的教学实践来看,我认为其对大数据的处理能力和自我学习能力,完全有能力释放现有教师的生产力。一旦解决供应问题,整个矛盾都将迎刃而解。

左为学霸君首席科学家陈锐锋,右为学霸君创始人兼CEO张凯磊

众所周知,现在的教育体系是资源向头部高校集中的,老师没有足够的精力去关注每一个孩子。而智能教育机器人则解决了这个问题。

首先,通过自动批改作业,智能教育机器人释放了老师的机械重复操作时间,从而能够更多地分配给教案改进;其次,是通过系统的个性化推荐,辅助老师掌握每一个学生的学习状况、答题情况、难点等重要问题,并判断学生的阶段水平,从而有针对性地对学生进行指导。一个优秀的老师,能够在智能教育机器人的帮助下,有效提升自己的工作效率,创造出更大的价值。

作为教育行业的强劲辅助力量,人工智能最核心的价值就体现在:对海量教育数据的识别和自主学习。

还是以学霸君为例,学霸君每天可以产生1800万张左右的题目照片,其智能教育机器人需要对7000万道累积题目不停进行题目、解析过程、答案的全面辨析和理解。相当于每天要自己做40-50万道题目,并进行自我比对和迭代循环。进而与教学改进系统结合,通过对本质相同的题目进行整合和个性化分析,从而大幅度提升学习效率。

总的来说,人工智能教育所应用的深度神经网络技术已经是一个黑匣子,其后可能隐藏着十数种引擎和模型。但说到底,不管是传统教育方式还是人工智能教育,“提升学习效率+学习成绩”才是核心目的。谁能做到这一点,谁就拥有了市场!

【填平教育鸿沟,从此消灭学区房】

科技对生产力的释放和提升力量足够大时,必将倒逼传统教育产业进行全方位的变革。无论是资源配置方式也好,教学体系也好,包括“天价学区房”这种符合市场经济规律、但违反社会整体公平和人民福祉的“不正常”现象,都应该变一变了。

我认为,在人工智能的助推下,消灭昂贵到变态的学区房并不困难。

据我所知,学霸君已经在安徽的50所学校里面铺设了人工智能教育系统,今年还会有为数更多的学校进行铺设,采集所有班级的教学数据。可以让一个普通学校经过人工智能教育系统两到三年的融合之后挑战市重点,这也就意味着,学区房存在的根基:优质教育资源的过度集中,将不复存在了,因为人工智能技术的推动,让所有的学校整体教学水平都看起来差不多。

总的来说,目前人工智能在垂直领域的应用正如火如荼地进行,不过要走的路还很长。在整个大趋势中确定好自己的航向,通过对产品的不断打磨及优化去实现对社会效率的整体提升,是科技企业创造奇迹的必由之路。

实现教育公平,抹平无形的鸿沟,让家长们不再被学区房绑架,这无疑是人工智能教育的重要价值和意义。

2017-05-28

最近互联网和科技界的最大话题,肯定非AlphaGo与柯洁的人机大战莫属。对于AlphaGo来说,这仅仅是它自诞生之日起的第四次出手,第三个版本。但对于人来来说,这已经是人工智能在围棋这项人类智力体育项目上的终极一战。

最后的结果非常“残忍”地向我们证明了,人工智能已经完全可以在这项人类的古老运动上碾压人类。而且用的方式并非暴力穷举计算的“机器办法”,而是以判断和价值筛选为主体的“类人思路”。

无数围观群众在为柯洁眼泪唏嘘不已的同时,又开始联想到众多科幻电影里那种“被人工智能支配的恐惧”,人工智能会不会有朝一日取代人类,成为了网上广泛议论的话题。

说实话,即使AlphaGo这种AI行业中的顶尖算法体系,也依旧只能在很垂直领域展现效能。距离AI真正有自己的思考模式,甚至能够触类旁通进行各种工作,都还遥遥无期。作为一种单纯的技术解决方案,今天人类世界的更多任务是如何通过AI来发展生产力,让人类生活更美好起来。

虽然距离所谓AI威胁论还有十万八千里,但AI作为一种技术工具将带来的革命效应确实临近了。这其实是人类可惜的一面,就像内燃机、飞机、互联网等等技术革命一样,有一场AI革命在向我们招手。

伴随着这次进化,无数人失去工作近乎于必然。这并不是在鼓吹AI威胁,而是人类发展历史上的基本规律。就像有了内燃机和火车、汽车,无数马车夫、人力车夫都失去了工作。但同时,技术的进步又必将创造更多更美好的工作机会,这也是人类探索未来的基础点。

在观看人机大战的同时,我参加了一场名为GMIS的人工智能技术峰会,会上搜狗带来的种种惊喜,更加让我坚信这一点。

【GMIS峰会上的搜狗,翻译们可能要失业了】

27日,由机器之心主办的2017全球机器智能峰会(GMIS 2017)在北京898创新空间拉开帷幕。

这场为期两天的人工智能盛宴亮点十足,不但聚集了人工智能领域的世界权威专家、产业界精英领袖等全球顶尖人物及相关机构,还有人工智能核心企业来献上各自的AI看家本领。

比如说,AI巨头搜狗就在这次展会上亮出了肌肉,在大会现场演示了语音实时翻译技术,给在场观众带来的神奇体验。基于大数据和深度学习,搜狗语音实时翻译技术涵盖了搜狗自主研发的语音识别、机器翻译两项重要技术。

其实早在2011年搜狗便开始深耕语音识别技术,至今已有5年积累。凭借几大得天独厚的条件:大量的数据资源、庞大的用户量,以及领先的算法,目前搜狗语音识别准确率已超过97%,事实上,绝大多数同传错误率本就很高,对于交流速率也有很大障碍。而基于搜狗的AI翻译技术得到的翻译结果再通过语音传输,其实可以推翻大部分同传的工作,机器的效率已经比人类更好。而且在工作成本上显然比人类同步翻译更加有效率。

此外,语音识别和语音纠错功能还有更多其他应用场景。比如在展会现场,观众可以通过“挑战绕口令&语音纠错”来体会搜狗语音的人工智能化亮点。

就像环节名称中显示的那样,搜狗这次挑战的是汉语中最复杂和难以区分的绕口令。这种东西配以不同的语速和口音,本来人类都难以听清别人说的是什么,但搜狗语音居然可以。

事实上,这种语音记录的能力并非只是游戏。这直接证明了各种会议当中必须的速记事项,已经完全可以由人类转包给机器。而且人类速记对很多专业词汇难以驾驭,但通过连接云计算的搜狗语音,却可以轻松搞定。

【AI强势来袭,多种工作都将移交给人类】

不仅是在翻译与速记上,根据目前发展形势,很多实用知识储备、运算力和理解力的工作都将为AI所替代。

比如在金融业当中,股票分析师和投资专家其实都很危险。从金融、证券,尤其是个人理财服务的本质上看,判断收益率和选择投放,并做出合适的一揽子配比就是这类工作的基本面。大数据和深度学习技术的完善,已令人工智能有能力完成大多数金融服务工作。

fintech体系中一个重要部分叫做“机器人理财”,从术技上看它已经相对成熟。在知识型机器人搭配多种策略网络算法后,证券分析、理财服务等从业者很可能受到冲击,尤其是“民间专家”型分析者。

再比如商场导购。对于用户来说,导购人员的作用是什么呢?一是通过导购了解产品,二是帮助自己选择商品,三是用来讲价。而在大数据,尤其是客户数据体系、客户画像能力、智能推荐技术都日臻完善的今天,购物场景中通过新奇的技术体验来帮助用户完成选择很可能成为主流。

在这次GMIS上,搜狗机器人汪仔又展示出了与人类对决答题的能力,事实证明,汪仔对于理解人类语言并作出快速精准反应,给出准确答案的能力已经超过人类。这样的技术实力在商场导购,显然比人类要靠谱的多。

还有客服领域。目前,以搜狗为代表的人工智能项目已经可以提供完善的语音识别、语言响应、图像识别等功能。运用这些能力,基于问题数据库和处理方式数据库,搭建比较完善的客服响应中心,辅以接通深度学习端口的人工服务,一个简单实用的客服处理中心基本可以宣告完成。

人工智能+客服,优势是响应快而无时间限制,出错率少,并且可以搭建多路径整合的响应方式,这些是人工客服永远无法完成的。相比起来,人工客服所能提供的只是情感交流、特殊问题解答等不可代替服务,前者应用频次过低,后者可以通过深度学习不断。所以,未来有只汪仔给你处理问题,恐怕不会太困难。

【自然交互+知识计算:人工智能开始攻占人类的本我能力】

基于佛洛依德-荣格体系的现代心理学,把人类的意识和提供能力分为本我、自我、超我三个层次。对应到输出的生产价值中,自我提供的基础的劳动能力,比如搬运、装卸、耕种;本我提供的是知识运营、信息理解与交互能力,比如商业、经济、语言和文字运用;而超我提供的是灵感与艺术能力,比如诗歌、音乐和表演。

虽然我们眼前的,是一次次人机交战和AI表演,但更深处,是AI技术开始将机器的运用能力从本我向着自我进化。开始以仿真的自然交互,和超过人类的知识计算,逐步取代人类的另一部分生产作用力。

这个大趋势,才是搜狗在众多AI技术研发背后的更宏大意图。通过AI战略的整体筹划和一个个产品的技术与解决方案落地。搜狗很有可能在这一次巨大的产业爆发中走到前方,引领人工智能时代全新潮流。

人类被机器取代并不可怕,因为人类本来的价值就是操作和利用机器,而不是恐惧他。人类最终会用机器和人工智能来提升自我价值,解放自身束缚,这是比机器威胁论更真实的明天。

2017-04-03

中国互联网看BAT,BAT怎么看人工智能?


我这句话看起来有点绕,却是一个行业公认的事实:百度、阿里、腾讯仍然是中国互联网最领先的力量,虽然三巨头有各自的行业规划和发展方向,但却不约而同地在加紧布局下一个划时代的产业——人工智能。耐人寻味的是,BAT对人工智能的态度并不一样。


在昨天(4月2日)的深圳IT领袖峰会上,李彦宏、马云、马化腾三大佬首次同台对人工智能做了表态。鉴于它们的体量,其AI战略将对中国人工智能发展、乃至整个互联网产业产生广泛影响,不可不察。


【互联网只是开胃菜,主菜是人工智能】


每年3月底左右,“中国IT领袖峰会”都会在深圳举行。毫不夸张地说,几乎所有主要IT公司领袖都会出席。深圳已经把IT领袖峰会办成类似“中国企业家领袖年会”那样的IP了。


中国互联网公认有百度Baidu、阿里巴巴Alibaba、腾讯Tencent“三座大山”。李彦宏圈流量,连接人和信息(后来又增加了服务);马云圈商业链,连接人和商品;马化腾圈用户,连接人和人。三英控制力最强、影响力最大、市值最高,被行业畏惧地称之为BAT。互联网的神奇魅力和成长速度,让BAT成了峰会焦点。


可以说,每年峰会的甜点都是BAT三巨头同台对喷,火花四溅。今年的主题是“迈向智能时代”,因为人工智能是2017年最火的概念(实际上从2016下半年就开始了),没有之一!


近年来,因为大数据、云计算、超级计算机、物联网、机器人等技术的突飞猛进,人类社会正在迎来一个智能爆炸的时代。这波全球人工智能化的大浪潮不仅深刻影响着企业和产业的变革,还将深入影响整个社会和每一个人的生活。业界普遍认为,人工智能即将开启一个万亿美元的市场。一些激进的观点甚至认为,移动互联网乃至即将到来的物联网,都只是人工智能革命的前奏。


而百度创始人、董事长兼CEO李彦宏对人工智能的看法更为激进:“互联网只是开胃菜,主菜是人工智能。是堪比工业革命的新的技术革命。”在我印象中,这是主流互联网公司CEO第一次把人工智能提升到这个高度,引发全场轰动,难怪许多媒体直接拿这句话做标题。


科技正在以惊人的加速向前发展,互联网、智能手机、大数据、云计算等一个又一个浪潮劈头盖脸地打过来,许多人都得了焦虑症,不知如何应对这个急速变化的疯狂时代。现在,人工智能时代又来了。


说实话,我也不知道人类将被自己发明的东西带向何方。但我知道一个被历史反复证明过的事实:科技总是以比人们想象要快得多的速度颠覆传统!一如此前的互联网、智能手机。


【基因不同,BAT三巨头的AI态度也不同】


我认为,百度做的是搜索、未来要做人工智能,就是一个技术驱动的高科技公司,基因是技术(因此我对百度做苦逼的O2O外卖一直持保留意见)。阿里做的是电商,不但是一个双边市场,而且和实体经济捆绑最紧,基因是运营(许多人说是战略,那只是面上)。腾讯做的是社交、娱乐,入口能力最强、产品迭代最好,基因是产品(腾讯的产品经理文化在业界最突出)。


时间在变,这个基因不变。因此,相比李彦宏对人工智能的坚定,马云和马化腾显得很不一样。


阿里巴巴董事长马云在峰会上表示,未来要思考的不是Artificial intelligence(人工智能),而是Machine intelligence(机器智能)。机器要有自己的思考,机器要有自己的方法。汽车也是机器,但是汽车模仿人两条腿走路的话,永远不会跑得很快,它是通过两条轮胎。未来的二十年、三十年,要思考怎么样用好机器的intelligence。“我觉得人做得好的事情,机器做得好,只会让人越来越沮丧,我们要让机器做人做不好的事情,人创造不了的事情。”


马云表示,五年前阿里巴巴内部启动了ET项目(也可以理解为外星人),我们认为未来的机器会比人越来越聪明,三十年以后,《时代》杂志封面的年度最佳CEO会是一个机器人。瞧见没?不正面答题,而是只谈自己想说的,云山雾罩(柳传志多次用这个词形容马云的语言风格)、金句不断,还自带段子!玄幻的不行,想不火都不行。


相比之下,理工男李彦宏简直太朴实、甚至于老实了!他干脆地否认人工智能比人类强,认为人工智能永远无法达到人脑的水平。“现在的人工智能,机器学习、深度学习的算法确实处于非常初级的阶段,我们还有很多提升的空间。现在做的还非常不够,什么时候能够挑战人的认知能力,我觉得还有很长时间。其实我说话比较保守,我说很长,应该认为我说是不可能,这一天永远不可能来到。”


腾讯董事长马化腾表示,腾讯作为一家做社交网络的公司,微信里拥有大量的人脸数据,每天微信里的人脸图片高达10亿张。目前腾讯在对这些数据进行基础性研究,包括后台数据分析等都用到了人工智能的技术,在前端也做出了一些产品。


整体看,腾讯对待人工智能相对谨慎。马化腾坦言:“在人工智能方向,目前腾讯的各个事业部内部,都已经有相关的研究和发展。”而当被问及腾讯能否把数据开放出来、供人工智能创业者使用时,马化腾直言“腾讯内部还没开放”,这也是一个理工男的本色。


在中国互联网公司中,百度是公认的技术基因,所以在“海归理工男”李彦宏的带领下做成了技术含量要求最高的搜索引擎。李彦宏说,“百度从成立开始就是做搜索,搜索的本质就是机器试图去理解人的意图。”而早在两年前的政协期间,李彦宏就提出“中国大脑”的建议。


企业如人,老板性格即企业文化。马云自己都公开说过,百度技术好,腾讯产品好,阿里管理好。真是知己莫若敌。


【未来已来,百度在人工智能已经绝对领先】


令现场不少媒体、自媒体意外的是,马化腾甚至坦言:“在人工智能方向,腾讯相比百度还是落后。”这一方面说明了Pony的坦率,另一方面也印证了Robin的领先。


据李彦宏回忆,2012年左右陆奇还在微软,他说深度学习快要到应用阶段了。百度就分析深度学习在图像搜索是偶然还是趋势,发现不仅对图像有用,对计算机的大多数领域都有用。


于是2013年1月,百度成立了深度学习研究院。虽然2013年以前,李彦宏一直讲“百度是商业公司,不该成立研究院和研究机构”。但看到这个堪比互联网的划时代机遇后,李彦宏果断行动了。深度学习起来之后是完全不同的,需要理论、算法的布局。算法、芯片都需要重新审视,来适应深度学习的需求。


当然,外界也有悲观声音认为“人工智能太超前,是个泡沫”。李彦宏表示,“数据越来越多,计算资源越来越便宜。人工智能有60年历史,前50年为什么人们都认为没用。我读书时就喜欢,但被告诉没用,未来找不到工作。但最近没用变成了有用,市场环境变了,人工智能代表着未来。”


说得好,未来已来!我觉得未来不是一下子突然跑到你面前的,而是积累够了才会到来。所谓量变引发质变,只不过质变那一瞬间看起来比较吓人而已。从这个哲学角度而言,未来其实早已悄悄到来了!


更有意义的在于,百度在深度学习上有一个开放的平台paddle paddle,没有投入、没有技术积累的小公司可以用,是个开源平台。大会的主持人吴鹰这么问李彦宏:“我觉得这个平台很有意义,当时你们决定这么做的时候,不怕开放以后培养竞争对手吗?”李彦宏回答道,人工智能是一个非常大的产业,会持续很长时间,未来20年到50年都会是一个快速发展的人工智能的时期。在这种时代大潮下,显然不是一个公司能够把所有的事情都做下来的。


这说明,百度不但在人工智能的布局、技术上领先,而且正在用开放、生态的思路去做。这是大家的机会之所在。让我们一起迎接,不,应战这个伟大而令人兴奋的人工智能时代!