云从孙庆凯:巨头芯片争霸,视觉识别技术是打穿上下游的关键-阿里云开发者社区

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云从孙庆凯:巨头芯片争霸,视觉识别技术是打穿上下游的关键

简介: 目前,在人工智能产业革命的浪潮中,国内各大巨头纷纷聚焦人脸识别领域,创业公司不断厮杀,云从科技作为“国家队”如何发挥自身中流砥柱的作用?云从科技合伙人、高级副总裁孙庆凯在3月29日新智元产业跃迁AI峰会上,详解通过“云”+“端”的模式,构筑云从AI+核心能力。

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孙庆凯 云从科技合伙人、高级副总裁

孙庆凯致力于计算机视觉、人工智能产业化应用,推动“中国智造”和“智慧社会”的升级。Milestone Commerce Technology Service Inc、US Gateway LLC创始人,对接中国政府和企业与美国政府及企业,致力于中美之间的技术交流与合作。21年项目经验,曾担任IBM中国、中联集团医疗、政府事业部负责人,致力于中美技术交流与合作,推动政企合作。丰富的战略咨询和政企合作经验,扎实的理论基础及复杂大型项目管理经历,熟悉人工智能技术在各个行业的应用。

以下为孙庆凯的演讲:

孙庆凯:感谢杨总给这么一个机会,我今天是第二次参加新智元峰会,第一次在新智元峰会上演讲。刚才很多专家讨论一些技术问题,我从商业的角度讨论一下云从在整个科技类人工智能产业落地的探索和实践。

人工智能60年三起两落:不再是风口,而是趋势

人工智能大时代现在已经来临了,它不是风口而是趋势。为什么这么说?

人工智能从上世纪50年代到现在已经走过60多年,经历了几次风口。1956年出现了两个重要事件:一件是麦卡锡等人在达特茅斯学院建立了人工智能发展的架构、另一件事是康奈尔大学认知心理学教授罗森布拉特在这一年基于神经元的理论创建了神经网络模型,通过监督学习的方式来训练它,让它能够达到识别什么是三角形,什么是正方形,这一模型成为人工智能的基石。不幸的是模拟神经网络的结构在多层化之后,当时的算法和计算能力解决不了多层次的传递问题而被否定,最后整个风口过去了,神经网络被推到了计算机科学的边缘。

80年代美国出现的专家系统又一次把人工智能提到了台面,甚至日本人从中看到了希望,倾全国之力打造第五代机,意图在科技上弯道超越美国,但是不幸的是条件依然不成熟,人工智能再一次夭折,这是第二个风口。

2012年又一个所谓的风口来了,辛顿带领的团队一直沿着模拟神经网络和深度学习方面的研究,2012年也被作为人工智能里程碑的一年,辛顿的算法在这一年的视觉大赛中大获全胜,把人工智能带回到神经网络和深度学习的正确的道路上来。而重要的两个人:ImageNet的创建者李飞飞、GPU的生产者黄仁勋,为人工智能的回归起到了关键作用,这是否也预示着中国人在人工智能领域的优势呢?但是这件事彻底改变了世界,它已经不是风口了,它是大势所趋,是一个新的计算时代的开始,是信息时代迈向智能时代的重要拐点。

李彦宏曾经说过:“互联网只是开胃菜,人工智能才是主菜”。前20年通过互联网积累大量的数据,为整个人工智能神经网络在深度学习的训练打下坚实的基础。另外一点,随着整个算力,尤其是芯片硬件的发展,包括并行计算的GPU出现,解决了算力的问题。基于数据和算力,结合算法才使得人工智能得以实现,成为大势所趋的智能时代。人工智能开始在世界范围内蓬勃发展,我们国家也很快做出响应。2017年人工智能上升为国家战略,无论在政府工作报告还是“十九大”都提了出来,推动互联网大数据和人工智能和实体经济的深度结合。

我们国家产业发展到现在为止已经摒弃了以前传统的加工行业,现在要上一层楼,往智能化方向发展。人工智能正好是适应了这个趋势,国家把人工智能作为发展战略,我想有两个目的:一是在科技领域弯道超车美国的最佳时机;另外一个是人工智能会改变整个中国的制造业水平。

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在商业领域,几乎所有大的厂商都进入到人工智能行业,包括巨头阿里巴巴、腾讯,百度,也包括传统的行业厂商,像海康、东方网力,科大讯飞等等。但是,随着人工智能时代的到来孕育而生的大批的人工智能初创企业更是这个舞台的主角。

巨头大举进入人工智能领域,创业公司深入行业才是突围之道

现在,大家公认亚马逊的贝索斯是一个非常成功的企业家,2014年亚马逊推出Ehco智能语音音箱,人们通过智能音箱这一人机交互的入口在亚马逊上购物,完全改变了传统的购物方式,它的背后最重要的是那套Alexa智能辅助系统,通过大数据分析来慢慢的改变人们的生活习惯,这才是真正的大脑。

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亚马逊本身作为一个电商,同时也做物流,通过下游通道累计了大量的数据,Alexa系统正是基于大量的亚马逊累计的数据,同时利用AWS云计算平台,完全实现智能化,实时的引领着科技最前沿。亚马逊正是通过人机交互入口的Echo音响和Alexa智能分析大脑,迅速的连接了大量的硬件设备厂商,建立了完整的生态,也让亚马逊股价一路狂涨,到2017年贝索斯超过比尔·盖茨成为世界首富。

在整个人工智能领域里面,中国和美国几乎同时起步,视觉系统在人工智能领域占的比例是非常高的,尤其在中国,有着天然丰富的场景。俗话说百闻不如一见,人类所有的信息来源,80%来自于视觉。在美国不大可能有这么多的场景和需求,未来视觉领域里面一定是中国超过美国,尤其在应用领域。

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所有的巨头都涌入了这一领域,作为拥有人脸识别核心算法的科技公司——云从将发挥什么样的作用?云从现在掌握着核心算法,作为现在人工智能里面顶尖的公司,在目前的图像识别领域正在发挥着巨大的作用。

目前来说,图像识别领域最上游是芯片,大家知道以前传统芯片X86解决不了并行计算的问题,GPU的出现解决了图象识别的算力问题,但是无论GPU,还是谷歌的TPU,都是通用芯片,基于FPGA的半通用芯片厂商赛灵思和阿特尔,占据着大量的市场。阿特尔被英特尔收购后,也意味着英特尔在人工智能领域的决心,赛灵思则选择和IBM合作,开发类脑芯片。

中国在不甘落后,大量公司和资金涌向上游芯片领域。深鉴科技、地平线、寒武纪估值都很高。去年被称为AI元年,大规模投资在芯片这个领域里。但是目前来说,实现真正的专业芯片大规模生产还需要一段时间,这就为以算法为核心的企业留下了深入行业的空间。现在整个人工智能人脸识别领域算法已经非常成熟,识别率也越来越高,产品应对场景也越来越成熟,图象识别公司也越来越多,正在发挥着巨大的作用。

面对下游方向,作为核心算法的技术公司,我们是简单的作为技术提供商呢?还是更加复杂的参与面对用户、场景做分析?云从选择的是后者,我们选择这条比较艰难的路的原因,是因为只有深入行业,深入场景,才能真正了解客户的需求,才能结合场景做出真正的解决方案和产品,才能建立真正的生态系统。

以前讲“+AI”,是在传统行业当中赋能,把人工智能的东西加到传统行业,物竞天择适者生存,一定要先适应环境才能改变环境,从“+AI ”到“AI+”,人工智能通过算法在行业当中先进到里面去,再通过技术、解决方案能够把用户所有的需求,各个场景了解得非常清楚,之后可以从赋能的“+AI”到“AI+”。通过深入行业完善解决方案和产品,我们可以利用云从的大数据分析系统,来实现改变传统行业应用,真正引领行业向智能化的发展。做到无所不在和无所不能的人工智能。

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看一个实例场景,在银行的场景,云从通过跟四大行建立联合实验室,通过技术和产品的提供深入了解客户的需求,通过引入一些专家探讨实际的技术应用,然后把我们的生物识别平台IBIS系统加入银行应用当中。线上有一个银行大脑,相当于亚马逊Alexa系统,这是一个大数据分析系统。另一端通过线下的应用场景,这个场景有标准化的智能机具,从ATM刷脸取款到POS刷脸支付,提供很重要的场景和应用,也提供数据,通过我们的线上的银行大脑来改变整个银行的应用生态。这不只是一个软件来实现,都是软硬同步,包括我们的双目红外识别相机等等。

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就芯片技术架构来讲,硬件的工程师远远少于软件算法的工程师,所以将来一定是几个因素同时在起作用,包括硬件,算法,数据和应用场景。“AI+”的核心能力是打穿上下游的重要因素,未来一定要深入垂直领域的行业,才能实现完整的生态,谁掌握了这个出海口,谁就掌握了整个未来。

大家都知道,现在最流行的架构就是云+端,云主要是云平台、大数据计算分析,将AI引领到行业的方方面面,实现智能化。另外,端口也是通过AI专业芯片,通过专业的核心算法,能够把行业无限延展,把场景应用得更广泛、更充分。

“国家队”云从:智力、平台、大数据三大资源做护城河,参与制订诸多国家标准

云从一直致力于通过入口来打造自己的云从大脑,这基于三个条件:

第一,很好的智力资源,我们在中国、美国有很好的研发团队,创始人周曦也是从美国回来的,美国有技术前沿团队,一个在UIUC,一个和谷歌的合作团队;

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第二,平台资源,2017年国家发改委评出人工智能基础公共服务平台,从技术层面对于云从在图象识别领域里的一种肯定,我们跟谷歌一个团队深度合作打造平台资源;

第三,大数据资源,云从跟公安部,四大行,民航总局有联合实验室,作为中科院的旗下企业,中科院给我们支持还是比较大的,建立联合实验室,这样有大量的数据可以使用开发。

云从是“国家队”,2006年周曦到UIUC读博士,他的导师是视觉领域属于泰斗级人士,四院院士Thomas S. Huang,他从美国开始到现在,在图象识别领域一共获得七次世界冠军。2011年周曦博士回到中科院,2015年4月份成立云从到现在三年时间,我们参与制订了很多国家标准,也获得各种PK的62次第一。

2017年国家战略确定之后,我们跟科大讯飞、百度、腾讯一起承接人工智能基础公共服务平台项目任务,这是从技术方面。2018年我们获得高准确度人脸识别系统的产业化和应用项目,这是从产业落地和应用层面对云从的肯定。

云从在中科院和上海交大有联合实验室,有四个研发团队在上海、重庆、成都、广州,广州去年南沙给了我们非常好的政策,我们在那边建了人工智能研究院,广州市政府给予20亿的扶持基金。

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产业化落地一定要深入行业,只有深入行业才能把产业生态做好。云从最开始是进入银行领域,2015年4月份进入银行领域一直到现在整整三年时间,已经把中行总行、农行总行,以及基本把建总行这块市场拿下,占了人脸识别系统里面60%以上的份额。2016年10月份正式进入安防行业,不到两年时间,我们已经在24个省实现上线,有十几的项目在同时落地,包括省级架构,包括下面的地市。最近我们也进入公安部的一个平台。

另外一点,在民航领域里面,现在主要大的枢纽机场80%有云从产品,主要是进站口的的安检系统。除了在银行、公安、证券以外,将来在教育和医疗领域,云从打造垂直领域,深入行业,解决行业的应用,从“+AI”到“AI+”,实现整个产业落地。

云从对行业的认识有三点:当一个新的计算时代来临的时候,无论多大的厂商,面对新的科技公司都面临着重新洗牌的局面,这些新公司都有弯道超车的可能性;另外,把握核心技术架构的先导,能够先入为主迅速占领行业,创建生态,是一个企业成功的关键;第三,再好的技术,只有跟场景和应用落地,才能打造非常伟大的企业。



原文发布时间为:2018-04-8
本文作者:孙庆凯
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