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深度|商汤CEO徐立：包容、长尾、开放，AI创新的三个策源力( 二 )


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同样 ， 行业中一个标杆性的案例——人脸识别 ， 也一路受到类似质疑 。 作为解锁和认证的一个手段 ， 大家会讨论人脸识别的准确率是不是足够：人脸识别很容易就误识 ， 长得很像的弟弟能不能解锁自己的手机……我相信这些质疑 ， 大家都不绝于耳 。
我们要做技术 ， 推动创新 ， 其实对它的态度不能是求全责备 ， 没有一个技术是100%准确的 。 我们只有以一个包容的态度去认可技术的时候 ， 它才有真正的发展 。
以商汤为例 ， 我们今天已赋能4.5亿台手机的人脸解锁功能 ， 覆盖几乎中国所有手机品牌 ， 日均人脸解锁次数达到300亿次 ， 大家已经默认人脸能代替密码；在酒店大堂等很多需要认证的地方 ， 商汤总共有20多万台智能设备在线为大家提供服务 ， 每年酒店入住超过3亿人次 ， 我相信 ， 很多人都已经习以为常了 ， 在各式各样的试错发展过程中 ， 我们发现这些应用已经被普罗大众所接受 。
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当人脸识别精度不再成为被质疑的点 ， 去年我们又迎来各式各样新的讨论 。 包括：用3D人脸面具去仿冒一个人来解锁 ， 还有用视频生成的方式是不是真能够忽悠机器解锁 。 人工智能真假鉴别能力的问题又引起大家一番讨论 ， 而就在这样的质疑当中 ， 更多城市级别的应用发生了 。
比如我们的地铁刷脸乘车方案 ， 在郑州、西安、哈尔滨等多个城市 ， 已经大规模推出了刷脸支付乘车 ， 现在的技术已能够解决城市级别的应用 。
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可以看到 ， 在技术试错的过程中 ， 每一步的试错都会带来增量的价值 ， 我认为这是驱动创新的一个重要因素 。
▎长尾应用完善价值闭环 简单的图像 ， 复杂的世界
接下来 ， 我们看另外一个例子 。
这是商汤办公楼下的一张照片 ， 行人熙熙攘攘 。 如果用行人检测算法 ， 我们能够把图像中所有行人都有效标识出来 ， 好像已经对这张图像进行了充分的解读 。
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但是 ， 如果要真正对图像中所有事情都进行分析 ， 我们发现世界远远要比这个复杂——所有的物体、行人、交通信号灯、指示牌组合在了一起 。 这样一张简单的图片、日常生活中的普通图片 ， 都会有数百种单一的物体和场景的识别 ， 更不要说理解这些物体、场景之间的关系 。
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简单来说 ， 我们要判断一件事情 ， 比如判断一个人在骑摩托车 ， 我们需要检测人、摩托车和地面；如果是人在停摩托车 ， 我们需要检测人在摩托车边上 ， 在马路边上 。 如果一只鸽子在天空中飞 ， 那它是信鸽；鸽子在盘子里 ， 可能就是一只乳鸽 。
所有这些关系是要通过把物体和物体之间关联起来 。 著名工业设计师凯瑞姆讲过：一个人平均每天要接触到600多个物体 。 而现代汉语辞典中 ， 总共有1万多个名词的物体 ， 种类非常多 。 如果我们只考虑以上例子中那种三个要素的结合 ， 也要处理3500多万种可能性 ， 也就是说对于一张现实生活场景中非常普通、简单的照片 ， 也需要分析千万级别可能性 ， 才能对它有一个基础的解读 。
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举个例子 ， 下面这张照片中 ， 我们能够用行人检测算法把行人都检测出来 。 但是 ， 如果作为一个智能城市的检测案例判断行人有没有翻越栏杆 ， 我们就需要检测关系 ， 人的持续动作、栏杆、地面 ， 才能真正识别出来这是一个攀爬的动作 。 所以 ， 这样一个简单的应用 ， 牵扯到的复杂度就已经非常高 。
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事实上 ， 我们现在在城市管理的各个细分场景中 ， 推出了很多类似这样的场景理解、识别的算法模块 ， 它能够解决我们日常生活中各式各样的问题 ， 深入到城市的每一个毛细血管中 。
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人工智能深入行业最关键的点是什么？
下面再举两个例子 。
共享单车前几年非常火 ， 但也随之带来了单车停放和管理的问题 。 2017年 ， 共享单车初露端倪时 ， 有人曾估计会带来接近3.5万个整理单车的额外工作岗位 ， 假如共享单车呈指数级提升 ， 可能会有数以十万计的工作人员需要每天去处理这些共享单车的停放问题 ， 包括停放位置是不是违停 ， 是不是倾倒等 。
其实 ， 我们用上面所介绍的方法 ， 就能够解决共享单车的停放监管问题 ， 能够识别它的违停 ， 可以检测车和车之间的关系 ， 车和停放区域的关系 ， 车是不是停成整齐的一条线等 。


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