阅面科技赵京雷：人工智能的第一波红利来自AI驱动下的终端设备升级

2017年12月28日，镁客网主办的“AI助力中国智造产业论坛”在深圳博林圣海伦酒店五楼 (深圳市福田区侨城东路2002号)举办，这也是镁客网“硬纪元”品牌活动升级版"M-Tech" 系列活动的第一场。

本次论坛旨在探讨人工智能技术的应用，如何服务于制造业，论坛围绕业内领军企业的分享、优质AI应用实例分享、以及科技基金大佬的分享等形式，为所有到场参会者带来了有价值的人工智能行业与制造业信息。

出席本次活动的嘉宾包括高通产品市场总监刘学徽、康力优蓝联合创始人沈洪锐、三角兽科技创始人马宇驰、阅面科技CEO赵京雷、华捷艾米联合创始人沈瑄、大族机器人总经理王光能、新加坡·南京生态科技岛招商总监望治国等。

阅面科技CEO赵京雷在活动上发表了演讲，从人工智能创业公司的角度介绍了他对行业的一些看法与预期，以下为演讲内容整理。

【赵京雷现场演讲实录】

今天非常荣幸有这样的机会在这里跟大家分享，人工智能特别的火热，前面几位嘉宾都分享了相关的方向的应用，在这里问大家一句话，大家在人工智能领域赚到钱没有？

我相信在座不是做人工智能的，就是相关产业的，要不就是对人工智能感兴趣的。而我相信大部分的回答是“NO”。

前段时间和一个朋友交流，朋友问我，人工智能怎么赚到钱，很焦虑，传统行业即不懂技术，也不懂产品。

我就问了他一句话，你在互联网领域赚到钱没有？他说在互联网领域赚到钱了，我说你就不用焦虑了，技术这一块会有人做，把基础设施给你打好，你想着怎么用，怎么赚钱就可以了。

我们认为AI是移动互联网之后新一代的巨大的基础设施，它会在移动互联网之后必须赋能各行各业，为各行各业提升效率，降低成本，或者说提升用户体验。

总体一个大的趋势是在2017年AI领域出现了爆品，这个爆品可能主要是语音语义交互的智能终端，包括iPhone home这种爆发，指的是很大一部分的C端用户被普及，而不是人工智能的概念在政府这些领域比较窄的应用。而大众的应用，比如说智能音箱，这种爆发对行业的影响非常大，大家彻底的被爆品改变了。比如说人脸识别，大家之前认为人脸识别不靠谱，而从C端出现爆品，这个影响是空前的。

2017年一个明显的趋势是，从公共安全的领域开始向很多民用场景转变，出现了长尾化的趋势。很多想象不到的领域开始用。我们每天接到大量行业的需求，有些想所未想的需求，怎么用这个技术去改变这个行业，赚到这个行业的钱。比如说健身房，用人脸识别来改善用户体验，把整个数据层面打通。

另外一个非常明显的趋势，整个计算在今年全线的从云端到端迁移，端有很多的资源，当AI改变行业的时候一定要有一个载体，这个载体可能不仅仅是手机这么简单，可能更多的是真正的落地到很多的终端上。

端的智能化是未来很长一段时间AI非常重要的主题。怎么样让现在各种各样的设备，各种各样的终端更加具备智能，这是AI变革非常重要的表现。拿摄像头来讲，2017年是非常大的机会，摄像头AI的升级改造，传统的摄像头就是记录、存储视频，怎么样让这些摄像头真正变成一种数据的传感器，直接把数据借以此做终端的互联互通，现在所有端都在进行AI的重构。

我们的观点是，这种AI芯片或端驱动下的端设备的升级将是AI的第一波红利，各行各业真正能赚到钱的第一波机会。你们看到的是AI企业自己在赚钱，作为不懂AI的人怎么样赚到钱？第一波机会就是所有的传统设备正在借用AI的能力变成智能化的设备，

简单的做一个介绍，我们对所从事相关行业的简单理解，希望能对大家有所启发。重点介绍一下我们自己的一些探索。阅面科技是以人脸识别为核心的AI提供商，愿景是让生活更美好，希望让智能技术能够降低门槛进入人类的日常生活。公司目前70多个人，总部在上海，南京有一个研发分部是做算法的，深圳有一个硬件的研发分布。视觉技术有很多，我们主要专注在人脸识别、人体识别、人机交互这样的技术。

比如说我们在人脸识别里面有一个Uniface引擎，我们关注在几个点，在实际使用过程中有很多的问题，门禁晚上识别必须要通过户外，传统的做法是人要在门禁进行注册才能识别，但是人的体验是不好的，能不能在手机上进行注册，然后到门禁进行识别，实际应用中人脸识别会遇到各种各样很多的问题，是我们在底层致力于解决的。

我们做设备端和云端的精度取出来，在嵌入式的设备上要具备足够强的智能能力，比如说很多情况下识别是在端深发生的，端上发生的精度能不能得到保证，再后来能不能跟云进行无缝的衔接，是真正的在部署中遇到的问题。这些是我们在行业里首先提出来的，而且首先做到的，设备端用非常低的资源具备非常强的计算能力和非常高的精度，可以和云端特征进行打通，在部署很多实际的系统，比如说部署现在流行的一点通，楼宇一点通，校园一点通，通过这个脸通天下，在整个部署有非常大的灵活，以非常低的功耗和成本进行部署。

为了达成我们的目标，整体来讲我们只做了两件事，第一，怎么样为未来的端更加容易的赋能，让传统的端非常容易的接入基础设施、基础技术，能够升级为AI的端。第二件事我们在做的，怎么样能够把这些AI的端连接起来，形成一个整体解决行业的问题，我们称之为行业赋能。

我们在端的智能赋能主要做两件事情，因为端的心脏是芯片，我们在端侧的赋能，首先做的是和芯片厂的合作，跟我们合作的，国内的芯片大厂都是直接的合作伙伴。在芯片之上做的工作，针对很多场景推出硬件化模块的战略，我们称之为“繁星”模块。

我们认为视觉在这三个领域有比较大的赚钱机会。第一个是人脸识别，这个应用已经爆发了，而且是在海量的爆发，这个爆发至少会持续两年，但也不会持续太长时间，在人脸识别的领域赚钱机会两良年的时间。第二大比较大的机会是在数据采集，在新零售方面有非常大的机会。第三个机会，人机交互，包括机器人、AR/VR，构建人机交互的载体，在这里面很多视觉层面的人机交互将成为另一块的机会。

我们希望一起解决未来机器视觉，普及面最广、影响面最广的本质问题，把这个门槛降低，AI视觉很简单，不懂技术没有关系，如果说你想做这方面的产品，快速集成可能只需要一两周的时间，你的产品就是绝对具有竞争力的。

让人工智能的技术真正变成一种基础设施，我相信不是简简单单的AI创业公司会去做的，可能需要很多的努力，比如说很多的大公司，巨头等等一起努力。作为我们来讲，我们最大的心愿就是让这个事，让AI变得像移动互联网一样，任何人想起来的时候而是能利用这个做什么，而不是AI是什么，这是我们希望能够看到的。到现在为止从来没有人问5G通讯是什么，怎么样进行ICP的连接，没有人关心底层的技术，我们在做的其实是怎么样通过我们的努力把技术门槛降下来，只有在这个基础之上各行各业才能真正的利用AI技术改造这个行业，怎么样提升它的效率，降低成本，提升用户体验，这是非常本质的问题。

此外还有行业的机会，而不是技术的机会，我们公司另外一块做的是行业赋能，我们现在在几个领域行业赋能做的比较深入，比如说智能教育、楼宇、商业，做的相对比较深，简单的跟大家聊一聊我们在做的行业赋能，所有的这块，我们的认知是视觉正在把行业的智能化应用变得足够简单，体验足够好，所以说，在行业赋能层面上，我们自己，包括合作伙伴一起，把整个行业赋能所需要的端全部打通。

然后在这个基础之上，通过云把所有这些终端全部轻量级的连接起来，分配数据，存储数据，同步数据；在这个基础之上，让真正的智能化改造非常简单。

AI应该是赚钱的AI，而不是简单的AI。谢谢大家！