AI场景的价值体现——视觉 AI 技术如何落地(一)
随着AI时代的移动技术革新大会开幕邻近，活动现场的知识分享一直备受业界关注，本期主办方采访到了【基于AI的开发实践专场】演讲嘉宾杨帆先生(商汤科技联合创始人、副总裁，EGO北京分会会员)，就AI场景的价值体现与落地进行深度剖析。
杨帆
以下内容是对杨帆先生的部分采访整理。
AI 更大的价值在于跟不同的行业结合
杨帆在计算机视觉技术领域沉浸多年，在微软任职期间，他主要从事计算机视觉、计算机图形学等领域的新技术孵化工作，包括人脸识别、图像物体识别、人像三维重建等;杨帆认为，AI技术并非新事物，但却在过去的两三年集中爆发，其关键原因就在于今天对语音、图像、视频，有了更加信息化的处理技术，在各个环节上具备了更强的技术储备。从技术到落地，AI 技术所实现的这一切，都离不开场景的支持。
AI技术继承了多种基础技术，在面向工业、金融、医疗、家居、自动驾驶、安防、物流、农业等不同应用场景的解决方案，比如AI和医疗的融合应该会体现在智能设备和识别诊断主要两个方面;AI和金融的整合使金融交易和管理更加安全，实现精准营销、大数据征信和普惠金融;AI和安防的融合实现智能监控、安保机器人等应用场景;AI、大数据等这些东西纯谈概念是没有任何意义的，最终都要回归场景，可复用的基础技术和平台工具固然重要，但只有落在应用场景里，我们才知道其明确的价值在哪里。
Q：业界曾出现一种批评的声音，称现在很多公司和开发者其实对于深度学习的运作原理并不清楚，只知道应用，却不知其所以然。
杨帆表示：“学术界有两套观念，一套观念说知其然不知其所以然是离经叛道、是不对的。对于这个观念，杨帆表示认可，其实现在已经有很多团队也投入力量在进行更加前沿、更加基础性的科研，“这样的基础科研能够指导我们将来在正确的方向上走得更远。”但杨帆认为，基础研究与应用科研，二者不可偏废，完整的科学体系和持续的方向性指引非常重要，但是实证科学也非常重要，企业最终还是要以技术落地的结果说话。”
Q：人脸识别大行其道，不免让人对这项技术及其背后的公司产生了许多好奇。
对于这两年非常火的“刷脸”，开始有各种基于人脸验证能力的实用化场景。在互联网信息安全方面，对于账户的盗用能够更好的分析和调查，包括线上的手机端、桌面端、H5，包括定制的摄像头。操作逻辑非常简单，最开始做刷脸的注册，现在刷脸的支付，手机逐渐去进行刷脸的解锁。在对于个人的认证上，也有非常多的价值。人脸识别的技术，可以判断操作手机的是不是真实的人。
有一个活体检测的技术服务，也包括在线下一体机的形态。对身份证的关键信息进行扫描，包括对身份证内部照片的读取和当前采集人之间进行判断。基于人像的身份认证也是一个非常有价值的工作，它是一个特殊的跨行业的解决方案。这个解决方案现在已经从线上到线下开始极大范围地蔓延。
对中国来说，个人公民身份信息的实名制是一个非常重要的诉求，这个诉求能够有效地帮我们在一定程度上解决互联网的安全问题、解决线下的公共安全问题。所有线上的互联网行业应用，到各种线下行业，包括机场、超市、酒店，都会有越来越多的对于个人身份信息核验的强烈需求。
Q：大家都关注识别正确率，在实际场景中正确率是否为最关键因素?
近几年，很多公司在人脸识别技术上投入了大量的研发并取得了亮眼的成绩，其中识别率一直是各家宣传的重点，今年我们能在各类报道中频繁看到各种99%、99.4%、99.8%等。虽然企业这么宣称，但实际背后蕴含的差异是非常大的，它会有非常多影响因素，所以准确率跟行业背景以及前置假设会是一个强相关的关系。而不同的场景下取得的识别准确率很难做类比。
当识别率达到99%以后，人脸识别技术面临的难点主要在于，如何在不同行业场景中深化这项技术。虽然看上去99%的识别率已经很高了，但不同行业场景对于识别率的要求不同，99%可能只是该技术得以使用的入门条件;而安防场景下，照片模糊、有遮挡、角度不佳都给人脸识别带来了更现实的挑战。
“看似同质化很强、很简单的人脸识别，细分的技术场景其实非常复杂，所以脱离场景去谈技术是没有太大意义的，今天能看得到的，包括以安防、手机这样的一些重点行业为代表，对于真正的人脸识别技术的全面深化存在着非常多的挑战，值得我们去攻克。”
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