AI企業發展應該是一個從學術研究、行業驗證、商業落地、行業平臺到智能生態的一層層深入過程。

12月21日，“2018硬科技行業領袖峰會暨鎂客網年會”在杭州舉行，本次峰會匯聚了超過300家硬科技企業及投資機構代表共同參與，一起回顧2018，展望2019。

云從科技聯合創始人溫浩發表了主題為《從核心技術閉環出發，實現產業變革之路》的演講。

溫浩認為，AI企業發展應該是一個從學術研究、行業驗證、商業落地、行業平臺到智能生態的一層層深入過程，這也是人工智能企業理想的發展階段。

以下是演講實錄：

感謝鎂客網的邀請。我們先講一下云從在這3年多時間里，從打造核心技術閉環到領導產業是怎么做的。

云從是一家從中科院孵化出來的企業，我們的技術累積已有十多年，創始人周曦博士師從美國計算機視覺之父黃煦濤教授。除此之外，我們也得到了各級領導的重視，參與制定了國家標準和行業標準，承接了國家人工智能三大平臺：發改委人工智能基礎資源公共服務平臺、高準確度人臉識別系統產業化應用平臺，還有工信部核心SoC芯片應用平臺。另外，我們在國內還設立了五大研發中心。

目前，我們的業務主要聚焦四個行業，銀行、安防、機場和零售。我們的愿景是成為國家級平臺，以能力和資源為支撐點，憑借AI定義設備、定義場景做各個行業的解決方案，真正做到定義智慧生活。

前一段有一個新聞，寧波的行人闖紅燈被抓拍，結果是公交車上的董明珠廣告。這個事情告訴我們，AI技術在應用的時候存在很多問題，不能為了AI而做AI，它應該是有感知、有認知、有決策的一個閉環。或者你的技術夠先進，能夠形成一整套的有價值的方案。

云從要打造的就是技術閉環，具備感知、認知和決策能力。人工智能是"頭雁"，人工智能解決的是問題的本身，怎樣讓能力提高，怎么去解決問題，讓它引領技術發展是我們當前需要思考的主要問題。

當前，在技術落地方面，除了語音識別，人臉識別是應用最廣的技術，很多人臉識別技術已經成為了人機交互的視覺入口。

其實在視覺識別中，除了人臉，還有人體識別，通過體態、衣著來識別人識別等，現在也開始有大規模的應用。

人臉加人體是對人識別的比較完善的方案。我們在中科院做了很多實驗，對人臉做了各種角度、各種光源的分析，形成一個結構化的數據。

現在人體的識別率也超過了96.6%的商用標準。

舉個例子，一個女孩在公園里面跑步，沒有拍到人臉，但我們可以通過形體特征把她識別出來，這是一個跨攝像頭和無需人臉的識別應用，所以我們叫它“跨鏡追蹤”技術。

公認的，人機交互的下一代交互方式就是“人臉+人體+語音+AI”，比如VR交互。那么云從在視覺識別外，還與聯合實驗室、中科院做了語音識別，錯詞率很低。同時我們在決策方面做了很多模型，比如雙塔神經網絡。

五官感知方面，我們通過感知技術做了統一大數據建模，通過機器人學習畫像，得到策略推薦，再到執行、反饋。比如"董明珠"闖紅燈事件，就是感知系統不夠完善，如果系統知道董明珠不可能出現在寧波，就完全可以避免這個問題。當然，這是一個比較極端的例子。

我們還做了行業產品和解決方案，在銀行有50多個解決方案落地，通過感知技術做集成生物識別，比如ATM機刷臉取款等，這是比較簡單的應用。除此之外，銀行對備付金預測也很關心，比如為某地建行的1000多個網點ATM機預測備付金，1個月超10億的話就能節省上百萬的利息，這是從感知到認知的決策閉環。

零售行業線下門店方面，從店外進來多少人，進來多少次、流連于什么產品間等，我們都有一套客戶轉化率去做識別和決策。舉個例子，門店門口裝有人臉抓拍機，可以判斷是VIP、會員、還是熟客，并根據性別年齡推送廣告；到貨架上，有感應技術獲取畫像并將其推薦到店員的終端上去，由他/她為顧客做相關的推薦；最后的支付環節，直接刷臉支付就可以了。

這才是現在AI技術可以幫助門店做的事情，而不是弄一個無人超市，對提高產量，毫無幫助。

最后我們認為，AI落地將從最開始的學術研究，體現技術先進性，一步一步走到行業驗證，再行業實戰，最后到成為行業平臺和智能生態。

會上，鎂客網還發布了“2018硬科技領袖企業100強”及“2018硬科技行業風云人物”。云從科技、云從科技創始人周曦博士分別榮獲這兩項殊榮。