依圖科技：讓人工智能落地

趙艷秋

科學(xué)家把人工智能技術(shù)轉(zhuǎn)化成產(chǎn)品，提升我們生活中各個(gè)層面的效率和便利性。

2012年，剛回國創(chuàng)業(yè)的人工智能專家朱瓏，站在福州公安系統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心內(nèi)頗為驚訝。眼前一整層樓的工作人員正對(duì)著電腦屏幕忙碌地做著違章標(biāo)注?！霸谶@之前，你能想象得到老百姓交通違章后，公安要有一層樓的人來做標(biāo)注嗎？”

城市中，有數(shù)萬只攝像頭布控在各個(gè)角落，但在電腦系統(tǒng)上，攝像頭采集下來的數(shù)據(jù)被存儲(chǔ)起來，當(dāng)時(shí)幾乎不能自動(dòng)化查找，也沒有與日常業(yè)務(wù)相結(jié)合。

“我才知道原來基層的業(yè)務(wù)是這樣做的?！敝飙囌f。當(dāng)時(shí)，人臉識(shí)別、人工智能技術(shù)的確可以應(yīng)用到安全領(lǐng)域，但它們與刑偵、交警到底是什么關(guān)系？公安體系是什么樣的？這個(gè)體系中什么環(huán)節(jié)能用到人工智能？應(yīng)用是在一臺(tái)電腦上，還是在警務(wù)通上，亦或是在指揮中心？帶著一串串問題，朱瓏開始了一線的調(diào)研，并在這個(gè)過程中，慢慢形成清晰的認(rèn)識(shí)和思路。

“不過我當(dāng)時(shí)剛從實(shí)驗(yàn)室出來，之前不曾做過企業(yè)，沒有這樣做過一線業(yè)務(wù)調(diào)研。”

到一線去

在回國之前，朱瓏是加州大學(xué)洛杉磯分校統(tǒng)計(jì)學(xué)博士，師從霍金的徒弟Alan Yuille教授，從事計(jì)算機(jī)視覺研究。之后又在麻省理工學(xué)院人工智能實(shí)驗(yàn)室和紐約大學(xué)Courant數(shù)學(xué)研究所擔(dān)任研究員，是位背景出色的學(xué)者。

2010年，當(dāng)朱瓏看到計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的發(fā)展曲線正在迎接一個(gè)拐點(diǎn)——已接近商業(yè)落地時(shí)，萌生了創(chuàng)業(yè)的想法。

“那時(shí)，如果我繼續(xù)在學(xué)校做科研，節(jié)奏太慢，規(guī)模也做不大；去公司，計(jì)算機(jī)視覺還不是大公司的核心業(yè)務(wù)。比較下來，創(chuàng)業(yè)可能更適合?！敝飙囌f，“雖然從零開始，前途未知，但如果節(jié)奏把握得好，是可以快速把數(shù)據(jù)、工程、團(tuán)隊(duì)這些關(guān)鍵資源整合起來的。”

不過，在朱瓏回國創(chuàng)業(yè)的頭幾年，人工智能技術(shù)似乎還是天方夜譚，2B業(yè)務(wù)更是創(chuàng)業(yè)的冷門?！皼]有技術(shù)創(chuàng)業(yè)賺到錢，大家都靠資源變現(xiàn)。工業(yè)界、投資界對(duì)這個(gè)方向、這種模式有著巨大的爭論?！?/p>

“你很難想象，當(dāng)時(shí)清華、上海交大的學(xué)生來依圖科技，老師是不支持的。因?yàn)檫@是個(gè)未知、有風(fēng)險(xiǎn)的事。孩子到這來是走上了‘不正常的路?！?/p>

最困難的時(shí)候，朱瓏說，要對(duì)自己的判斷有耐心、有定力?！八椅矣X得沒什么大不了的。如果換一個(gè)人，可能因?yàn)橘|(zhì)疑，會(huì)換方向或者放棄?！?/p>

朱瓏在資本上很幸運(yùn)——只找了一個(gè)投資人——真格基金的徐小平?！八恼軐W(xué)是只看人，我就喜歡只看人的人。”徐小平?jīng)]有給朱瓏什么具體建議，只給了他“一種狀態(tài)、胸懷、眼界和格局”，是不一樣的激勵(lì)。

那么，怎么把學(xué)術(shù)界的人工智能研究變成一個(gè)個(gè)落地產(chǎn)品，這其中有怎樣的方法論？

朱瓏回顧近5年的創(chuàng)業(yè)歷程說——要到一線去。“創(chuàng)業(yè)不是給投資人看的，也不是其他人讓我來的，是我主動(dòng)跳到這個(gè)市場里，抱著解決問題的心態(tài)來的。所以，要浸潤在業(yè)務(wù)鏈、業(yè)務(wù)氛圍里，讓技術(shù)與市場交互迭代，這不是教科書上的調(diào)研方法所能得到的?！?/p>

朱瓏說，把“解決問題的狀態(tài)”調(diào)出來非常關(guān)鍵。而后面實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品的方法論，比如怎么收集用戶需求，怎么進(jìn)行產(chǎn)品開發(fā)、測試和迭代，這些都是現(xiàn)成的。

人臉識(shí)別與辦案效率

朱瓏的人工智能業(yè)務(wù)從蘇州公安局起步。

蘇州公安的警務(wù)創(chuàng)新在整個(gè)公安系統(tǒng)都是一面旗幟，但當(dāng)時(shí)對(duì)于公安體系“兩眼一抹黑”的朱瓏，卻是“運(yùn)氣撞上的”。在走了五六層關(guān)系后，朱瓏才輾轉(zhuǎn)獲得在蘇州公安局副局長陳斌華面前的3分鐘自薦時(shí)間。

陳斌華在公安體系中“富有魅力和魄力”，敢于創(chuàng)新，有影響力?！斑@是我們的幸運(yùn)。如果當(dāng)初換一個(gè)地方，我們的迭代速度恐怕要慢五六倍。”

令剛回國的朱瓏感到驚訝的是，他接觸到的很多公安人，工作狀態(tài)很拼，對(duì)技術(shù)帶領(lǐng)警務(wù)，有發(fā)自內(nèi)心的期望和興奮?！澳隳芨惺艿剑幸慌嗽敢飧阋黄?，嘗試把技術(shù)和警務(wù)結(jié)合起來?！边@很關(guān)鍵，因?yàn)榧夹g(shù)與業(yè)務(wù)的對(duì)接非常難，像刑偵、情報(bào)、基層派出所，什么環(huán)節(jié)能用人臉識(shí)別，結(jié)合點(diǎn)在哪兒，組織架構(gòu)和業(yè)務(wù)流程怎么調(diào)整，整個(gè)過程需要雙方密切合作。

朱瓏感觸很深的是，當(dāng)依圖人臉識(shí)別產(chǎn)品達(dá)到可用，但體驗(yàn)、與業(yè)務(wù)對(duì)接等都還不完善時(shí)，陳斌華很有魄力地表態(tài)：“我們不能等全都很順了才去接受它，要抱著開放心態(tài)，看到它的機(jī)會(huì)，通過使用它、打磨它，推進(jìn)這個(gè)技術(shù)在公安系統(tǒng)的落地。”

在2012年，這是一件需要魄力的事。

在耐心和堅(jiān)持下，一年之后，人臉識(shí)別技術(shù)在蘇州公安系統(tǒng)落地?，F(xiàn)在，人臉識(shí)別協(xié)助一線干警辦案已經(jīng)較為普及。它甚至重新定義了破案率。在蘇州、武漢等地，利用人臉識(shí)別，平均每天幾乎都能破一個(gè)案子。原來對(duì)網(wǎng)吧偷手機(jī)這類案子，干警沒有把握能否破案?，F(xiàn)在，只要稍微看一下攝像頭的覆蓋和質(zhì)量情況，基本就能判斷找到嫌疑人的可能性，破案率達(dá)到七八成。甚至最近，公安系統(tǒng)用依圖科技的人臉識(shí)別系統(tǒng)，追查到10年前、15年前的逃犯。

垂直行業(yè)應(yīng)用

在公安系統(tǒng)之后，依圖科技與招商銀行合作，在全國100個(gè)城市將近800個(gè)ATM設(shè)備上，實(shí)現(xiàn)“刷臉取現(xiàn)金”。雖然這是一個(gè)小嘗試，但已經(jīng)悄然接近老百姓的日常金融活動(dòng)。

在醫(yī)療領(lǐng)域，依圖科技與廣州市婦女兒童醫(yī)療中心合作，將人工智能技術(shù)應(yīng)用在自然語言理解，輔助醫(yī)療決策。目前依圖在廣州婦女兒童醫(yī)療中心“上崗”的人工智能，已經(jīng)可以診斷10多種與兒童發(fā)燒相關(guān)的疾病。

在杭州，依圖科技參與了市政府的“城市數(shù)據(jù)大腦”探索，通過對(duì)杭州蕭山區(qū)某條道路和紅綠燈的物理模擬，結(jié)合車流量精細(xì)化信息，來優(yōu)化紅綠燈配置方案，目標(biāo)是把車輛通行速度提高10%。

“這是以前沒人做過的，沒有現(xiàn)成的學(xué)術(shù)界算法支撐，是一個(gè)探索，有可能找到創(chuàng)新技術(shù)，也有可能與設(shè)想存在一定差距?！敝飙囈钥茖W(xué)家的態(tài)度坦承。

朱瓏觀察到，中國一些行業(yè)的人工智能應(yīng)用已經(jīng)非常非常超前了?！澳阍诿绹纯制锌吹降囊恍┛苹脠鼍埃谥袊呀?jīng)很普及地去做了，特別是今年。”他說，“從技術(shù)層面，美國比較好的是兩家大公司——谷歌和Facebook，美國的創(chuàng)業(yè)公司和政府并不是特別強(qiáng)?！?/p>

在這些垂直領(lǐng)域中，2017年醫(yī)療將是朱瓏重點(diǎn)投入的領(lǐng)域之一。“醫(yī)療與人工智能有結(jié)合的空間和創(chuàng)新點(diǎn)，我們也組建了團(tuán)隊(duì)。”雖然醫(yī)療市場被認(rèn)為很保守、業(yè)務(wù)難、水很深，但朱瓏說，本質(zhì)上，還是看有沒有抓到一個(gè)介入點(diǎn)，技術(shù)有沒有解決剛性需求，有沒有打動(dòng)行業(yè)從業(yè)者。