财讯：文安智能创始人陶海：人工智能进入“感知+认识+协同”的2.0时代

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原标题:文安智能的创始人陶海:人工智能进入“感知+认识+协同”的2.0时代

导游:“尽管有多个困难，但现在真是人工智能快速发展的最佳时机。 ”。

在fus猎云网年度人工智能产业峰会上，文安智能的创始人陶海以“ai落地- -垂直领域应用的全栈智能实践”为主题进行了演讲。 他说，新的基础设施加速了人工智能应用的垂直细分，人工智能向全栈智能迅速发展，从“数据+算法+计算能力”的人工智能1.0到“感知+识别+协同”的人工智能2.0。

陶海认为人工智能有很多困难和挑战，但现在真是人工智能迅速发展的最好时机。 领域，场景非常多，ai企业像雨后春笋一样出现，但实际上不够。 “人工智能的未来将从长时间的积累进入有丰富未来的时代。 因为我们真的要处理问题，通过ai落地实现垂直区域的全栈智能闭环。 ”。

“人工智能2.0中的协同特别是人机交互，因为最终的决定一定是由人来做的基本伦理。 人工智能从感知、流程重构中有效提高。 ”。 陶海说，制造人工智能永远是必要的。 因为和业务密切相关，所以一定要进入业务的闭环，不断定制。

作为城市感知和新闻获取的首要方法，计算机视觉技术为智慧城市中公共安全和城市管理、交通、社区、教育、健康医疗、工业网络等领域的应用和服务体系制度提供了强大的能量。 根据idc最新预测，2023年全球智能城市技术相关投资将达到1894.6亿6000万美元，中国市场规模将达到389.2亿美元。

值得注意的是，最近文安智能得到近亿元的c轮融资，金茂创投和中汇资金资本共同投资。 今年8月以来，文安智能斩获得了赛文交通网颁发的“2019ai+智能交通10大优秀公司”奖和世界经济年会( gnec )颁发的“新基础设施成长公司100强”。

以下是陶海演讲的实录，猎云网整理删改。

ai是一个非常严格的领域，现在很受欢迎，阿尔法狗之后大家都热衷于ai，其实ai已经很多年了。 而且在某种程度上，现在的ai和真正意义上的人工智能，科幻电影的ai不同，会有能够进行思考、交流、想法、自主的逻辑评价的感觉吧。 其实我们现在说的ai是指越来越多的东西是比较简单的大数据回归算法，y=f(x )。

那样的话，你有什么x，什么y，定义就行了。 收集数据，训练f，处理了这个问题。

为什么要强调问题，因为有前所未有的数据和前所未有的计算能力，我们这个f的拟合非常好，可以处理我们大量的实际问题。 比如面部识别、二维码识别、图像识别等问题都可以处理，产业化一下子落地非常快。

但是，这个红利在最近5年里，从年到年逐渐消失，无论是包括投资者还是包括领域，大家都可以看到这个东西，但所有人都可以了，变得不值得了。 所以感知层的ai，现在的价值衰减越来越快。

但是人工智能真的会进入山谷吗？ 其实没有。 我们真正的人工智能问题一直没有处理，除非一直处理，否则永远有机会。

现在文安智能从ai行业深耕了15年，我们正在经历整个过程。 我们认为，未来宁可从长时间的积累进入厚厚的薄毛、大前途的时代。 因为我们真的要处理问题，通过ai落地实现垂直区域的全栈智能闭环。

我有点困惑过，现在我们慢慢清楚了。 ai企业不能给百业，要进入一两个领域，而且要在这两个领域实现最好的企业。 你的规模可能不是最大的，但你是领导，你是高端，你是创新，你占领了市场，这是条好路。

但再往后走，再远一点，能不能成为老板的次子，取决于你自己的努力。 但是，往这个方向走的话，涉及到第三阶段，所以你真的必须做业务闭环，处理问题。

现在，toc和tob经常有两种企业。 一种是制造产品的企业，这样的企业可能一年、两年都好。 比如，面部照相机15000元，价格800元，很多玩家看到毛利高全冲进来了。 一年后，照相机的价格将达到1500元，硬件专业的企业将努力压缩价格。 例如，人脸识别门刚出现很受欢迎，但现在门的人脸识别算法模块只有150元。 这就是制作算法的人工智能企业所需要的门槛。

我觉得感知层很残酷，制造人工智能有好处。 除了感知层，还有数据层。 还有决策层。 全栈的人工智能其实很难。 这也是我们制造人工智能的机会。 从我们的角度来说，我们正在就深耕领域制造全栈智能。 这是我们现在认为的人工智能创业的最好方法。

刚才说的是比较真实的体验，接下来谈谈落地应用的挑战和应对。

尽管有那么多困难，现在真是人工智能迅速发展的最好时机。 首先基础薄弱。 在此图中，横轴是市场规模，纵轴是成熟度。 ai+安防相对成熟度高。 由于安防中的重要算法，公安必须花钱购买的算法很少。 是脸部识别，剩下的是治安防止，是软弱的控诉。

相对来说这么多企业，这么多投资，因为有脸认识，发展迅速，所以很成熟。 但是，其他很多领域不太成熟，如果不成熟，而且各领域的场景非常多，本身领域多，领域的场景多，所以ai企业就像雨后春笋，但实际上还不够。

其次，以前认为人工智能就像火箭，数据是燃料，算法是引擎，数据、算法、计算力是以前传来的说法，这适合感知层ai，即刚才说的y=f(x ) 你有足够的x。 你标记了足够的y，训练了神经网络f，处理了这个问题。 比如图像是男性，是猫，是狗，这是映射问题，x是图像，y是狗和猫，f是神经元的互联网，这个问题是计算能力算法的数据处理。

一旦进入正式的业务闭环就没那么简单了，开始看阿尔法狗。 当初建立了这么多企业，进来了这么多钱想得到各行各业的阿尔法狗，结果做了f回来，做了感觉，不是决定了闭环，这其实有很大的差距。 有这个差距就有机会。

还有很多刚才提到的信号控制，包括防疫者的追踪。 经过防疫大家知道，不仅人要追踪，货物要追踪，车要追踪，摩托车要追踪，自行车要追踪，所有的东西都要追踪。 此时，达到万物追踪的状态后，可以进行万物的优化、计划。 我认为这是整个闭环的最终目标。

因此，人工智能向全栈智能迅速发展，从“数据+算法+计算能力”的人工智能1.0到“感知+识别+协同”的人工智能2.0。

. 0实际上是在知觉中加入数据，加入认识，加入协同。 为什么要加入协同，这里的协同特别指人与人的互动。 因为最终的决定一定是人做的，这是基本的伦理。 然后人工智能大家都在谈论代理，在云边合作，反复说话。 人工智能以一定的概率失败，失败是悲惨的，所以你绝对不要发生悲惨的事情。 就像特斯拉的车撞上卡车一样，不要让这件事发生。 这时，可以加上人的因素，人机相互合作，“十四五”阶段的机器承担公务员20%的工作，使他们轻松20%，到“十五”他们可能轻松50%。 但是，最终，这个身体一定在这个环节。 过程必须重建，人工智能从感知、过程重建中倒退来提高效率。

我们认为“感知+认识+协同”是人工智能2.0。 但是，有麻烦的事件。 这件事必须在各个垂直区域进行。 这里面山峦林立，有很多过去的制造商，有过去的平台，过去的数据。 你怎么整合，这太累了。 这是因为没有我们做就处理不了。

在这个过程中重要的是标准化。 因为人工智能可以算出很多东西，但是即使用一个视频识别算出，没有标准，后面也不能用。 而且，一个城市的每个区，一个制造商都有一个标准，最后这个数据互相不通。 过去的视频监视已经有了这个问题，现在智能互通问题还没有标准，这也很可怕。 我们坐在这里每天说智能，最后认识到输出样式不一致，结果没有标准，本身就是非常重要的事件，需要处理。

除了数据感知，从开始，知觉中出现了很多企业，进行图像解决、模式识别、视觉，很多新创立的企业正在寻找解决各个领域问题的方法。 现在想买的是政府，还有生意。 我们至今平民买这些服务的很少。

实际上即使是感知层，理论上也是处理过的，但是根据大量的数据，在大量的标签上加上f进行处理。 但是在实践中没有处理。 比如我们最近做了一个课题。 有些车变长了，不容易冒烟。 能用ai识别吗？ 可以识别黑烟，但很多烟雾不是黑色的，可以说是从图像中模糊的，但看视频就知道了。 这种东西真的很难识别，算法不太好。

谈谈我们企业的业务吧。 首先做硬件，年后我们发现其实硬件创新很有趣。 你可以根据一个场景制作最适合它的硬件。 从趋势来说，硬件可能是雾芯片。 你的传感器可能会用索尼的传感器。 现在包括面部照相机在内，为什么便宜？ 智能前端也是平台化的。 大家一样，你家和我家没什么区别，慢慢像服务器一样，开头的智能相机也成了服务器。 这时，做硬件是做硬件。 制作软件是制作软件。。 创造算法。

我后台的算法可以传达给前置摄像头，随时可以传达，随时可以更新，随时收集正样本，负样本，随时训练。 那么，我成为前端高端智能手机，是huawei提出的软件定义照相机的概念，我相信在今后5年里这个概念真的会落到市场上。 将来，照相机服务器化，剩下的可重复的智能云变得越来越重要。

其实我刚才说过，左y=f(x )，深度学习，未来考验我们的是小样本，而且是迅速的训练。

我们创造了无限的算法。 不仅道路的各种识别算法有了6，70种，其他场景也有很多算法，层出不穷。 11期间，吉林松原514省道39公里发生了严重的交通事故。 拉矿泉水的卡车在追尾的拖拉机后冲进对面车道，与10多名工人撞击在对面车上的玉米，造成18人死亡，1人受伤。 马上各地的警察就来问我们，这种人才混杂的问题，能马上做算法吗？ 我们马上开始。 这是我们的将来，制造人工智能永远是必要的。 因为和业务密切相关，所以一定要进入业务的闭环，不断定制。 所以我们的定位成为人工智能的运营和服务，将来我们会向这个方向迅速发展。

人工智能落地的未来是非常令人兴奋的事情。 想象一下将来飞行员会被淘汰，人类飞行员会和阿尔法狗飞行员战斗。 但我不说了，我说城市的智慧将来能给我们的生活带来很多好处。

文安智能

文安智能成立于2005年，专注于人工智能视觉技术和产品开发的先驱，致力于构建智能城市和智能商务的端到端处理方案。 文安智能聚集了由来自清华大学、中国科学院、微软研究院、ibm研究院等相关行业的多领域专家组成的强大的研发团队。 从人脸识别、行为识别、人群分解、车辆识别和分解等基础算法的研究开发出发，文安智能自主开发了一系列ai视觉核心算法、高性能人工智能硬件平台和区域定制化智能处理方案。 目前企业的产品和方案已经在国内外广泛应用，受到交通、法治、公安、商业地产、连锁零售等各行业顾客的信任和同意。