人工智能跑向“最后一公里”

谁有更低的成本、更早的布局、更快的技术迭代，谁就能成为最终冠军。AI还能干什么？1970年，第一代神经网络算法问世，证明了《数学原理》前52个中的38项。此后，AI不断突破迭代，“折叠”生产力时空，将人类从重复劳作中解放出来。近年来，随着各行各业高度发展，信息量和应用场景也呈指数级增加，算法模型逐渐步入深水区。而AI落地的场景，大多数仍然有限，并未能发挥最大效能。怎样的AI技术，能够持续赋能行业，解决更为细碎但常见的长尾问题？乃至跑向机器“拓荒”思考的“最后一公里”？AI现在需要“解放自己”，展开一场范式转变。欲知未来，先看历史。因此，有必要从人工智能应用落地的第一阶段，看AI如何一步步构建和影响身边的世界。

01 教会机器“看脸”当代生活对人工智能最直观的认知，来自人脸识别。人脸识别，是AI众多技术中最早、最为成熟的技术。现如今，在各个场合“刷脸”已经成为一种常态，比如交通运输场景中，刷脸登机、入闸、安全检测等。但人脸识别被广为人知的应用，当数智能美颜。经过智能美颜“点石成金”，照片变得精致动人。虽然“一切看脸”难免失之狭隘，但人类70%-80%的信息获取来自视觉。人脸识别让人工智能具备了识人知物的能力。简单来说，视觉AI就是研究如何让机器会“看”，即用摄影机和电脑代替人眼对图像进行特征提取和分析，并由此训练模型对新的图像数据进行检测、识别等任务，建立能够从图像或者多模态数据中获取信息的人工智能系统。作为人脑之外的另一种智能，在认识世界之前，先要认识人类。模仿人脑学习过程的深度学习的内核，也是构建特征模型。人的面部信息，是社交及传播行为的重要载体，具有丰富的数据基础和重要的应用化需求。因此，人脸识别成为人工智能诞生60年来的爆发“奇点”。深度学习从人脸识别开始，劈开一条道路。此后，人脸识别技术在各行业领域，都得到了应用。在商业楼宇，可用来录入门禁考勤系统；互联网APP为面部设计出好玩的滤镜，创造新奇社交体验；银行系统用上了便捷且具有高安全性的刷脸支付；而智能手机厂商的人脸解锁和智能美颜，大概是日常最频繁的应用。人脸识别在诸多领域的应用，打开了广阔的蓝海市场，也滋养了一批AI技术企业和应用企业，诞生了商汤（0020.HK）、旷视科技、云从科技等AI企业，同时百度（BIDU.O）、阿里（9988.HK）等互联网厂商也积极切入人工智能领域。发展到现在，AI人脸识别技术已非常成熟，甚至被打上基础技术的符号。以精度、准确度为导向的技术驱动力量正在减弱，而用户对产品使用场景适配度的要求，却越来越高。而人工智能技术的应用，远不止于此。