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專訪360顏水成:談AI的場景、優勢、戰略意義

專訪360顏水成:談AI的場景、優勢、戰略意義

摘要:人工智慧進入場景化崛起時代,接地氣才能走的遠。

媒體訓練營7月21日報道 文|魏力

人工智慧今年很熱,360人工智慧怎麼做,技術怎麼樣,媒體訓練營在360公司總部專訪了360人工智慧研究院院長顏水成。

360人工智慧院長顏水成表示:360人工智慧研究院,不是為人工智慧而人工智慧。

目前,360人工智慧研究院的視覺分析、語音交互方向,皆在內部產品進行了落地和賦能,無論是搜索、電商、社交、資訊、導航,還是智能硬體、家庭安全、汽車安全等業務,都已經開始和人工智慧緊密相連。

不鳴則已,一鳴驚人!在人工智慧方面的「世界盃」ImageNet大規模視覺識別挑戰賽中,360人工智慧研究院團隊和新加坡國立大學聯合戰隊獲得了冠軍,而且這是屬於收官賽的奪冠,明年大賽不再舉辦了,明年的賽制會改變一下。在往屆的大賽參賽隊中,Google、微軟、NEC、松下、IBM、facebook都參加過比賽。

顏水成說到,這個比賽有個特點,相對於資料庫它基本上不會有太大的變化,這個資料庫一直在,其實你是在和歷史上所有的最好成績做挑戰,相當於是你要挑戰的是一個類似於跑步的「世界紀錄」。

360人工智慧的戰略意義

顏水成表示,360在安全領域做得太有名了,社會認知度非常高,所以,大家心目中認為360是網路安全公司,包括我們以前的口號也是叫做互聯網安全。

在2012年,周鴻禕覺得安全不只是網路空間的安全,物理世界也有很多安全問題。360一開始除了安全這塊元素之外,還有一塊很重要的內容服務,包括我們的瀏覽器、導航頁、搜索、信息流、直播、AI相機(相當於增強現實的相機,拍好看、好玩的相機),這些都是屬於內容的範疇。360的安全是免費的,通過內容和產品實現盈利。

智能硬體需要人工智慧的支撐,這和360安全元素密切相關,屬於物理安全。360以前最強悍的是屬於網路安全,相當於這兩個維度相互補充。

AI在360到底有什麼用?

顏水成談到,人工智慧在360公司,有兩大塊業務,進行了落地和使用。

第一,360在安全領域很早就使用AI了。在2009年,360的殺毒引擎已經在用人工智慧技術的殺毒引擎(QVM人工智慧引擎),這個引擎相當於是用大數據分析的方法去確定到底是病毒還是白名單里正常的程序。

第二,最近人工智慧發展之後,特別是人工智慧在圖像分析,在語音對話的領域的能力發展得很好之後,360把人工智慧的技術,在兩個維度上很好的推廣。

第一個維度是周鴻禕大力在推動的智能硬體IoT(物聯網);另外一個維度是360的智能硬體產品,其背後都需要人工智慧去支撐,不能是冷冰冰的一個硬體,需要人工智慧支撐。

智能硬體的三個場景

目前,360智能硬體分為三部分:第一場景部分是穿戴式設備,保護小孩子,在任何位置,家長能夠對他進行實時的、精確的定位,兒童手錶能夠起到和父母通訊設備的作用。還可以拍照片送給朋友、送給爸媽,裡面會用到圖像分析的技術。 兒童智能手錶需要的能力非常強,需要圖像分析、語音語義能力,包括雲端、手錶本地端都有演算法去支撐。

第二場景部分,家裡的安全。360小水滴智能攝像頭在AI方面的應用能力,對於計算機視覺的需求非常強大,比如你通過本地家裡運動偵測,有人在動了,會分析這個人是你的家人、陌生人甚至其他行為的一些分析,非常依賴於在雲端裡面的人臉的分析能力,還有人體分析的能力。

360故事機,放在床頭,可以用語音跟它說我要聽哪個故事或音樂,類似於像美國亞馬遜在賣的echo的語音,只是一個簡化版,專門給兒童聽故事聽音樂用的。這裡面就要用到語音交互技術,需要做語音識別,需要做語義理解,做故事搜索。

360機器人,這是實驗型的產品,這個領域需要探索,這款產品同樣需要圖像、語音、語義能力。

第三個場景屬於出行安全,主要有兩款產品,360行車記錄儀,和360後視鏡。行車記錄儀主要是針對國情例如「碰瓷」的問題,能夠起到非常好的作用。後視鏡除了碰瓷記錄之外,它還有一個作用,可以起到點播音樂、查詢信息,需要用視覺檢測前面的車,車道線和其他的一些有用的信息。

後視鏡是基於更強大的深度學習的演算法,實現的ADAS汽車輔助駕駛的功能。

360的導航和廣告,人工智慧技術起到了非常關鍵的作用,特別是盈利方面。智能推薦廣告技術的應用,一個廣告位三個人點擊,還是五個人點擊,收益是完全不一樣的。信息流閱讀,每個人希望看到的東西都是不一樣的,需要人工智慧的演算法去逐步分析和做出用戶畫像,通過你的行為實時進行修改和更新,更好地去推薦你可能感興趣的內容。

360最近在短視頻這塊相關的產品,包括直播、短視頻拍攝,都需要圖像分析的技術。

360人工智慧的優勢

360人工智慧的打法和其他公司不一樣,不是為人工智慧而人工智慧,更看重能馬上落地的場景。比如360小水滴攝像頭人工智慧的能力,故事機的人工智慧的能力,後視鏡的人工智慧的能力,更強調要以產品落地為導向。

當然還有一種做法,為一個未來的概念,是不必太拘泥於人工智慧的落地為目標,瞄準三年五年、五年十年以後。有可能這個東西在中間就會改變方向,也是有可能的。

360在當前的特定時間點,更看重人工智慧怎樣可以為公司的產品和業務場景發揮它的效能,是以支持和賦能產品的人工智慧為導向的。

360人工智慧技術的對外輸出

360在人工智慧能力輸出的方式上,有點不一樣的地方在於,更強調先把人工智慧的技術,計算機視覺、語音對話的能力,先在360的產品上證明是有效的,打磨之後有非常好的用戶體驗,產品銷售量也到了一定的規模之後,再把這種能力輸出到別的產品里。

比如像我們人工智慧視覺分析能力比較強,不是放在雲上,是在手機端的視覺分析能力比較強,把在圖像分析的端上能力往不同的手機廠商做了輸出。

還有一些直播的技術輸出到別的直播的平台上去,先在360自有產品上去驗證它的有效性,然後再把它變成標準模塊,對外就能輸出。

360人工智慧聚焦產品方向

顏水成表示,AI是有泡沫的,在2016年之前,大家都在講純粹的人工智慧三要素,大數據、演算法、計算能力。2017年變了,大家都講四元素,開始講場景。

為什麼現在大家開始講場景了?因為大家發現,純粹講人工智慧,沒有具體的產品落地和使用,有超強的計算能力,但是沒有千萬級的產品去用的話,只能是一個空中樓閣。平台的公司在後面會死掉,純粹只是做平台,很難生存。

做人臉識別的通用技術,對所有場景的人臉識別都能做得好的模型,是不存在的。打個比方,比如360小水滴智能攝像頭,當時就用了很多完全是互聯網上的數據,搜集到所有網上數據都拿來訓練,但是放在我們監控攝像頭場景里,沒有定向優化,監控準確率不是非常高。我們對人臉識別做了定向優化之後,準確率從77%上升到98%,這是巨大的變化。

如果只是純粹的平台,應用到具體場景,完全不可能達到極致的,同樣,比如你是一個語音產品通用的API,不做對這個場景定製和優化,肯定是不可能達到極致的狀態。這也是,為什麼機器人公司,做自己的語音識別和TTS,是你用通用的API,它會碰到一個問題,它沒有對場景進行優化,所以不可能達到一個極致的狀態。

百度總裁陸奇宣布全面All in AI,聯想緊跟著也宣布全面轉型人工智慧。百度推出了小度機器人、搜狗也推出了汪仔機器人。獵豹移動宣布投資3億元做機器人方向的產品。360的人工智慧打法,是針對具體的應用場景去打造AI技術,在具體應用場景下能達到極致。

為什麼中小公司也需要人工智慧的團隊?

人工智慧團隊存在的價值就在於幫助公司在一些特定的,有差異性的能力方面,能保持領先性,如果只是說去實現「有和無」這種能力,人工智慧團隊存在的價值不是特別大。

主要的原因是,人工智慧的技術應用,任何一家公司希望有一些差異化的功能,和產品的形態,能領先於競爭對手,但是這種領先往往大概就是半年。

現在跟以前完全不一樣,以前有個核心技術放在產品裡面,就不用管了,天天吃這個東西就可以了,在人工智慧時代行不通了。

現在人工智慧的特點是,你要想能趕超競爭對手,就得要不停地往前推,你手裡有個東西,肯定競爭對手只要發現這個東西有價值,在一般情況下,在半年內就能趕得上。

唯一的可能性就是如果這個場景是有數據壁壘的,它的數據根本不可能在外面公共的環境下能獲得,比如你是做廣告,這個廣告所有的信息都不可能是外面能訪問到的,這個時候就不會出現這種問題,比如打造出系統放在那,競爭對手也不知道你這個系統是怎麼樣,不可能對你產生威脅。

但是如果這個場景,你自己沒有數據的壁壘,打個比方,就是做人臉檢測,而且就是做互聯網,就是做手機里照片管理,這種根本沒有數據的壁壘,如果你這方面它的性能超過競爭對手0.5個點,競爭對手它大概知道了一些基礎的信息之後,在半年內肯定能趕得上。

你要是做人臉就可以調用創業公司API,你要做語音識別可以調用科大訊飛,甚至有的是免費的,你要做語義的話,有好多創業公司早期都提供平台服務,都是可以做的。

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