云天勵飛首席科學家王孝宇：AI 從學術到產業，我的所做所想丨CCF-GAIR 2018

2018 全球人工智能與機器人峰會（CCF-GAIR）于6月29日在深圳召開。本次大會共吸引超過2500余位 AI 業界人士參會，其中包含來自全球的 140 位在人工智能領域享有盛譽的頂級嘉賓。

會議第二天，CCF-GAIR計算機視覺專場也如期盛大開幕。本專場邀請到了多位業內專家盛裝出席，包括香港科技大學教授、ICCV2011主席、IEEE Fellow權龍，曠視科技首席科學家、研究院院長孫劍，云從科技聯合創始人姚志強，商湯科技聯合創始人林達華，臻識科技CEO任鵬，云天勵飛聯合創始人兼首席科學家王孝宇等。

作為計算機視覺專場的重量級嘉賓，王孝宇博士向與會觀眾分享了題為“AI，從學術到產業”的精彩演講。

演講伊始，王孝宇博士談到了其在美國工作期間的所做所感，包括2012年在NEC美國研究院研發無人車，之后去Snap幫助他們創建了一個人工智能研究院，緊接著，他又介紹了云天勵飛公司的情況，包括三位聯合創始人的背景及公司深耕的AI+三大領域等。

在他看來，“AI已經無處不在”。而這句話也并非空穴來風，隨后他用多個lessons去講述他從研究界到工業界這一過程中的種種見解。

王孝宇博士分享的第一課便是“timing＝money”，合適的時機做合適的事，在他看來，做技術研發最重要的是找準時間點，可能某種技術本身并不值錢，但當把握住機遇，安放在適當的平臺上便能引發聚變。 

隨后，其又分享了第二課“技術不需要完全成熟”。他表示，對于一項技術而言，專業人士的想法往往會與用戶的看法有差別，如對于專家而言，某些視頻特效技術并非是一項高端科研項目，可對于用戶來說，技術衍生出的功能是一件有趣的事，從而能產生用戶傳播效應。

王孝宇博士分享的第三課即是“找到正確的應用角度／平臺”。他表示，Snap曾斥資1.5億美金買下某個公司，后來人們發現，其本身價值其實遠遠達不到公司的收購價格，原因除了這項技術出現在了正確的時間點，還有就是Snap是一個擁有著大量用戶的平臺，當這項技術放在這個平臺上供幾億用戶使用的時候，它的價值便會得到顯著提升。事后也印證了Snap的決策是正確的，這項技術的普及為Snap創造了幾十億美金的利潤。

在演講最后，王孝宇博士還為創業者提供了一些個人建議。

以下為云天勵飛首席科學家王孝宇博士的現場演講內容，雷鋒網作了不改變原意的整理及編輯：

謝謝主持人的介紹，今天我主要談談我們從學術界走到工業界的一些經驗和教訓，希望能給大家帶來一些思考。

首先介紹一下我自己，我在美國待了10年，2012年博士畢業之后去了硅谷，入職了NEC美國研究院研究無人車，當時無人車還沒有火起來，我們在那邊做一些無人車大規模的人臉檢索、人臉的屬性識別。

2015年我去了Snap，Snap當時還是一家非常小的創業公司，大概只有100人左右；現在在美國已經上市了，市值大概幾百億美金左右。

入職Snap之后，我們幫助他們建立了一個人工智能研究院。從這來看，美國人真的很厲害，他們再只有100個人的時候就有想要建立人工智能研究院的野心。 

再到后來，我來到了一個更好的創業公司，就是云天勵飛。云天勵飛相對來說比較低調，在大家的視野里面出現的不多。但是我們已經是深圳本土成長起來的一家獨角獸企業，融資有數億美金左右，我們的聯合創始人都是硅谷背景，有做芯片的，還有做核心系統的。 

我們的業務領域主要體現在三個方向：一個是AI+新警務，毫不慚愧地說，我們是業界第一個把人工智能應用到安防領域的創業公司。另外一個方向是AI+新治理，也就是社區的治理。還有一個方向是AI+新零售，新零售是互聯網行業中的一個全新領域，是這一波AI商機里面最大的市場。

AI已經無處不在，但想要AI能夠與人們自由交流，我覺得可能要100年之后才能實現。個人認為，AI人臉識別目前已經在某些領域可以成熟落地，比如10年前用人臉識別做安防，一定做不好，因為根本沒有辦法落地。如今我們在億級的數據庫上，識別精度可以達到90%以上，這就是為什么這次人工智能帶來的改變比較大。

除此之外，AI在衣食住行等方面也已經能夠深刻影響著人們。

舉個例子，我們在淘寶上買衣服的時候，它會智能地給你推薦。你買了某件上衣之后穿什么樣的褲子最合適。其實有專業研究發現，根據機器學習推薦的款式，比專業的服裝搭配師搭配出來的更受歡迎，因為服裝搭配師只有一個或幾個風格，他喜歡那個風格，別人不一定喜歡，但是機器學習推薦的模型更適合大眾的需求。 

我們在吃飯的時候，系統可以識別出你的飯菜的卡路里構成，以鑒定飯菜適不適合你的健康狀況。 

我們在住家的時候，智能音箱也能夠給我們的家居環境帶來一些全新的人工智能體驗。（當然NLP方面還沒有突破性進展）

從以上來看，實際上在我們生活的方方面面，都有人工智能的身影，就此，我們就要思考一個問題：在這其中，到底什么是最重要的？

我把它分成兩個部分，第一個叫Lesson，就是我從學術界到工業界，學到了什么；第二個是希望大家聽完這個演講后有一定的觸動。

第二個Lesson，大家看任何一個技術的時候，什么時間做這個事情很重要。

Snap是facebook一生揮之不去的夢魘，因為它用戶增長非常快，而且年輕用戶非常多。在2015年左右，Snap AR產品隨處可見，當時facebook沒有任何相關產品，而之后就算再快時間研發出來已再無意義。

這就叫Timing-money，其實相關技術非常簡單，把3D效果識別出來，然后加上一些AR的效果。這是我在這個過程中學到的第一個Lessons，就是你在做的時候，一定要掐準你的時間點是不是對的，時間點對了它比什么都重要，可能技術本身不值錢，但是到了一個平臺之后就會有放大的效應。

第二個Lesson，技術不需要完全成熟。

當我來到深圳，看到云天勵飛正在做的事情，我還在想這個技術我10年前就已經搞定了，為何會一直如此底層？后來發現實際上技術發展沒有必要太過完美。 

比如說人臉識別，對于專家而言，某些“高能”視頻特效技術并非是一項高端科研項目；可對于用戶來說，“看到一些功能后發現是一件有趣的事，從而能產生用戶傳播效應。     

第三個Lesson，要找到正確應用的角度和平臺。

技術本身是不具備價值的，此前，Snap曾經花了1.5億美金收購一個視頻特效公司，這個公司你要單獨把它放成一個公司來看150萬美金都不值，但是它放在這個平臺上供幾億用戶使用的時候，它的價值就非常大了，事實證明我們花了1.5億美金買這個公司，這個公司至少給我們賺了幾十億美金，因為這上面的廣告是非常貴的，在Snap上做一天的AR的廣告要50萬美金，基本上一年就可以把投入的錢賺回來。

需要指出的是，我認為算法不等于技術，你可能花了很長的時間研究出一個非常好的算法，但是在大的數據集上它跟那些簡單的算法沒什么區別。 

在我們這一輪的AI發展過程中，我們尤其要關注數據的重要性，很多算法在小的數據上表現很好，但是在大的數據上表現很差，所以你一定要在你的產品、技術設計上先突破數據的界限，再看技術的界限在哪兒，算法+數據才能說是技術，技術在我們平臺上的設計才能叫產品。這就是我們說的系統上的設計，而不僅僅是關注一個點。 

后面我再給大家一點建議，如果大家有興趣做創業公司的話，也不一定對，僅供參考。

首先你一定要想好你到底要做一個什么樣的公司，你是要賺點快錢，做一個快速推出的公司；還是做一個偉大的公司。這兩點完全不一樣，你要做一個偉大的公司，你要做好老驥伏櫪十年的準備。

做技術創業的公司有很多的途徑，包括剛才說的這個Looksery公司，做了還不到一年，賣了1.5億美金，在Snap買了這家公司之后，Facebook也買了一家類似的公司，也花了很多錢，你針對一個大的平臺，可以設計一款技術，它的平臺能夠用，你就可以把你的技術賣給它，

做創業者也沒必要非得死磕一輩子，如果你只是想實驗一下你的技術能不能在現實中派上用場，你不一定要盡可能地完善產品，你可以做一個技術點，把它應用到一個大的平臺上，或者是用到一個大的應用上。 

而云天勵飛想做一個偉大的公司，怎么做一個偉大的公司？我覺得大家一定要思考一個問題，如果你是從技術的角度來做這個公司，什么樣的技術是一些革命性的剛需，而不是說有沒有它都一樣，這是一個根本性的東西。

另外，你要產生一個與眾不同的商業模式，它一定要能給這個產業帶來革命性的變化，我有了這個技術之后，能給這個社會帶來什么樣的改變。

簡單舉個例子，我們做的AI+安防，就是能夠產生不同的應用的一個方向。以前公安破案的時候，比如說發生了一起命案，很多的民警把周邊的攝像頭調出來看一下，可能是一個星期之前的視頻，你要看好幾天的時間，熬紅了眼睛，一不小心那個罪犯還在你打盹的時間溜過去了，這是一個非常低效的做法。

現在有了人像識別技術，情況就不一樣了，我們可以在一兩秒之內把周邊兩年之內的所有視頻、人臉全部搜出來，你本來需要90個人兩天干的事，現在一個人兩秒鐘把它干完了，這就是一個根本性的革命性的變化，其帶來的經濟效益和社會效益是非常大的。

再比如說AI+新零售。可能每個人對新零售的理解都不一樣，大家知道在我們國家前10年到20年，互聯網發展的非常之快，產生了很多新的商業模式，因為互聯網上有很多信息，你可以快速對它進行建模，可以產生各種各樣的商業模式，可以給你推薦商品，給你推薦各種事情，你經常會在郵箱里收到各種各樣的廣告，其實都是后面有大數據分析的。

但是我們再仔細看看我們的線下，它是一個黑盒子，完全是沒有這種分析的，是一個完全黑的線下世界。與線上相比，線下完全沒有模型，如果我們把線下的黑盒子變成一個透明的盒子，這里面的商業機會有多大？ 

這里面也會產生很多不一樣的跟線上的互聯網一模一樣的商業模式。

比如說我們現在做的電梯里面的廣告屏都是傻瓜式的，循環播放一些廣告，你完全可以針對用戶的特性選擇性的播放，這就是互聯網的特點，你在網上買了一臺冰箱之后，所有的平臺都知道你對冰箱感興趣，后面會給你推薦冰箱相關的東西。大家不要小看這么一點點的變化，在互聯網上那種完全沒有分析的廣告和經過分析的廣告的價格差10倍以上，它帶來的實實在在的經濟效益。 

我們在線下可以做同樣的事情，當你把所有的智能分析全部分析好，全部量化好，全部信息化之后，你可以在這些信息的基礎上進行建模，進行針對性的服務，進行針對性的營銷，這上面也會產生很多完全不一樣的商業模式。雷鋒網雷鋒網

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