科技圈里那些事Y|如何花小力气研究“大事”？，睡前经济学｜识别长尾效应
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“识别垃圾抛洒、粪车偷排、违停、遛狗……这些应用在日常生活中比较小众 ， 但是 ， 正是这些应用才是人工智能真正完善价值闭环的核心 。 ”在本月举行的世界人工智能大会上 ， 商汤科技联合创始人、CEO徐立如是说 。
随着人工智能应用的深入 ， 一些细分的、小众场景也愈加成为攻坚对象 。 那么 ， 这背后潜藏着怎样的认知呢？
AI如何才能取代保安
目前 ， 商汤的解决方案已应用在手机人脸解锁、酒店人脸查验等领域 ， 但更多细分领域还有待发掘 。
徐立举例商汤办公楼下的一张照片 ， 路上行人熙熙攘攘 。 如果用行人检测算法 ， 能够把图像中所有行人都有效标识出来 ， 但如果要真正对图像中所有事情都进行分析 ， 可以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 。
简单来说 ， 要判断一件事情 ， 比如判断一个人在骑摩托车 ， 需要检测人、摩托车和地面；如果是人在停放摩托车 ， 则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 。
“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 。 ”徐立说 。
“我们的算法可以把时间、地点、人物关系串联 ， 使我们真正能够解决这些城市管理中长尾的、细小的应用 。 ”徐立说 ， 在对城市管理的各个细分场景中 ， 商汤推出了很多类似这样的场景理解、识别的算法模块 ， 解决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 。
徐立说 ， 比如解决共享单车的停放监管问题 ， 通过检测车和车之间的关系、车和停放区域的关系、车是否停成整齐的一条线等 ， 判定它是否违停；再比如 ， 识别垃圾抛洒、粪车偷排、遛狗等等 ， 这些应用才是真正完善价值闭环的核心 。
“像人脸识别、行人识别这些大家关注度高、应用频率非常高的我们叫头部应用 ， 就像一只恐龙的头部 。 但是 ， 还有那些应用频次比较低的 ， 像恐龙的尾巴 ， 就叫长尾应用 。 我们认为 ， 最核心的部分一定是要突破长尾效应 ， 才真正形成了价值闭环 。 ”徐立说 。
徐立说 ， 很多人觉得人工智能如果能控制小区安全出入 ， 它就能代替保安了 。 但是 ， 它只是代替了保安的一个功能 ， 保安可以做很多事 ， 如巡视、代收快递 ， 只取代一个出入管理的功能 ， 人工智能是永远没法胜任一个完整的保安工作的 。
稀有需求累积非常庞大
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何为长尾效应？长尾英文名称LongTailEffect ， 即“头”（head）和“尾”（tail）是两个统计学名词 。 从人们需求的角度来看 ， 大多数的需求会集中在头部 ， 而分布在尾部的需求是个性化的 ， 零散的小量的需求 。 而这部分差异化的、少量的需求会在需求曲线上形成一条长长的“尾巴” ， 而长尾效应就在于它的数量上 ， 将所有非流行的市场累加起来就会形成一个比流行市场还大的市场 。
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2004年10月 ， 美国《连线》杂志主编克里斯·安德森（ChrisAnderson）在他的文章中第一次提出长尾（LongTail）理论 ， 他告诉读者：商业和文化的未来不在热门产品 ， 不在传统需求曲线的头部 ， 而在于需求曲线中那条无穷长的尾巴 。
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