蘋果園4月28日消息，一年一度的GMIC大會於今日開幕，在下午的全球智能機器人大會進行瞭圓桌論壇，展望未來智能機器人發展的同時，對過往的發展也做瞭總結，以下是現場演講實錄。
圓桌論壇
孔華威：前面講AI的比較多一點，我們先介紹一下自己。
張默：大傢好，我是衣 的張默。我們和一線的互聯網公司合作，推出瞭相應的產品，比如說在優酷上面日訪問量幾千萬，還有相當多的產品即將與大傢見面。
夏志進：大傢下午好，我是祥峰投資的夏志進。我們有很大一部分資金在新興的科技方面。像早幾年我們投瞭很多智能手機產業鏈上的硬件技術。從去年開始，我們在AI、VI非常關註，希望投資更多行業裡面的經營團隊，以及有商業化前景的創業公司。
孔華威：今天我們三個人的主題可能不完全是按照剛才那個邏輯走瞭，因為我們的創業者裡面其中有一個是做智能視頻的，跟Face 是同一個領域，因為計算機視覺在很多領域裡面，在人工智能裡面是比較多的一個方向，而且是時間很長瞭。我想能不能兩位可以討論一下，在計算機視覺這個領域裡你們是怎麼看的?怎麼做的?
張默：我覺得計算機視覺它的重要性就不言而喻瞭，人每天的80%信息通過視覺獲得。我們公司的切入點不光是考慮技術的領先性，真正的是從整個的商業閉環來考慮的。從人工智能的感知、理解以及智能決策和控制。我們為什麼做的是邊看邊買?我們做的是服飾來切入，我們覺得真的是有這個需求。
商業模式來講從電商、廣告、遊戲三大模式，我們現在已經把電商和廣告模式走通，我們解決的就是像視頻行業以及電商行業這兩大行業不賺錢的問題。我們現在視頻網站邊看邊買日訪問量、活躍度、交易額都很好的。我們現在剛剛上線有幾周的時間，目前日訪問量是幾千萬，訂單量也很多，因為人真的是有這個需求。
另外我們智能廣告系統已經在U2上面進行瞭升級，我們能夠對於視頻裡面出現的人物、場景和對象自動的識別，比如他的名稱屬性、運動軌跡，以及他的連接都可以給出。這樣用戶可以直接在上面買到同款，甚至廣告主也可以有些其他的工作。
首先是識別，識別之後我們還連瞭一個索索，我們的搜索引擎收錄瞭國內外幾十傢主流的電商，並且有幾億商品的大數據。
孔華威：和人臉識別有關系嗎?
張默：我們有人臉識別的技術，比如這明星是誰，以及他穿的同款衣服，以及用的手嗎產品，這些都是可以給出購買連接，這個是別人沒有做到的。
孔華威：夏總，你見過類似的項目沒有?
夏志進：其實計算機視覺是人工智能最大的一塊，人類接近90%的信息是通過視覺獲取的。所以我們談人工智能的時候提到一個階段，比如從感知到識別，到理解，到決策，我們第一個過程就是感知世界，最主要的方式是視覺，所以視覺獲得信息是最多的。
機器視覺在現在已經應用的一些領域，比如說我們在自動駕駛領域，其實視覺是用的最深入的。之前我以為無人駕駛這個事情離我們有點遠，事實上從最近這一兩年我們看到，有一些新的車型推出來之後，無人駕駛已經離我們非常近，比如像特斯拉最近的技術，包括沃爾沃也做到無人駕駛，這裡面都離不開機器視覺的應用。機器視覺在無人駕駛這個領域的應用，應該說比我想像的快很多，他應用的方式也是依賴於我們人工智能算法，當然也依賴於一些硬件的應用。包括我們有單攝像頭的識別，也包括一些紅外的，包括雷達的應用。
另外在傢電領域，像冰箱、空調傳統的傢電，其實它們對機器視覺的需求也是存在的。它們的模塊應用在空調裡面，可以自動的感知你傢裡面人在什麼位置，什麼時候要開，什麼時候要關，風怎麼樣掃風的應用等等。
其實機器視覺在工業裡面的應用更早一點，比如說我們談工業機器人也談瞭很多，在制造業方面，工業機器人的應用是非常早的，有一種機器人是非常快速的那種機器人，比如說它一分鐘可以動幾百、上千次的機器人，抓取傳送帶上的小的零部件，不可能你給它一個坐標，它們基本上都是通過攝像頭時時判斷我零部件的位置，然後對它進行操作。所以這種機器視覺是無處不在的，我們看到在各個行業裡面會越來越廣泛的應用機器視覺。
孔華威：機器視覺和語音一個是耳朵一個是眼睛，一個是硬件和軟件的算法為核心的，和算法硬件化的結合，快速推進瞭這個事情的發展，各個領域都會潛入到這個應用裡面。
AI技術有可能開源，往往有很多公司做瞭很多年AI的技術，最後說不定A公司把人臉識別的AI給開放瞭，甚至谷歌更可怕，直接就免費瞭，這個時候作為創業者你怎麼看?作為投資商你怎麼看?
張默：我是非常贊同這個趨勢的，我們公司作為這樣一個先行者，已經開放瞭免費的API，我們團隊谷歌、微軟BAT是標配。我是覺得能夠讓每人每天都有機會來使用到它，我們就是認為非常有意義的事情。人工智能它是一個基礎服務，應該開放出去。我們的遠景一個是AI無所不能，一個是AI無處不在。人工智能的核心就是深度學習為基礎大腦的角色。有一些機器人的公司可能做的像眼睛，像手臂，甚至四肢這樣的感官，我們做的是大腦。
無處不在，將來其實像阿爾法狗做阿爾法圍棋，其實它可以做更多的事情，我們做的就是阿爾法購物。其實它可以深入到各個應用場景當中，我們作為一個開放的引擎，就是為瞭能夠在更多的場景中服務大傢比如說邊看邊買既可以在視頻裡，也可以在電視裡，也可以是智能攝像頭，以及各種各樣的機器人，甚至是無人機。
孔華威：你不怕別人把你的門檻打破瞭?因為你做電商，做各種識別，有可能你識別的技術沒有別人厲害，他可能把你原來的壁壘打破?有沒有這種可能?
張默：其實我們就是做做打破別人的壁壘。
夏志進：其實我覺得人工智能這種是必然的趨勢，至少它很大一部分會變成基礎設施，其實我們已經看到很多的這種服務，比如說語音交互，語音識別，其實大傢都在用雲之聲、訊飛他們提供的服務，我們可以認為它已經變成的基礎設施。可能谷歌做得更加的激進一點，不僅僅像大傢一樣把水和電提供給大傢，他可能把打水井的一個工具無償的提供給大傢。這是一個必然趨勢，而且是一個非常好的事情，能夠讓更多的，更有創意的一些創業者，去做自己擅長的一些事情。
其實我們也看到，特別是在人工智能領域，我相信它也是技術在不停的進步和革新。最早簡單的神經網絡，我們現在像阿爾法狗裡面用一些更先進的神經網絡，像語音識別領域今年還會有一些技術方面的突破，比如用一些ASTM這樣一些新的技術，來進一步提高識別的準確率。
如果作為一個創業公司要以自己的技術作為門檻的話，僅僅用這些開源的也好，或者免費提供的基礎設施也好，還是不夠的。如果要在AI這個領域去創業，一定要有這個領域裡面真正的一些專傢。我相信在國內這方面的專傢變得越來越多，但還不是太多。我希望這個領域裡面能夠有更多的關註技術的一些創業者，他能夠在已有的所謂的基礎設施的基礎上，去進一步的開創一些新的技術，進一步的利用自己的應用裡面特別的數據，使得自己的模型更加的精準。這樣團隊才會更有進步。
孔華威：比如我做一個在高溫情況下，或者晚上的情況下的圖像識別比較厲害的算法，你會投嗎?
夏志進：我會看，雖然現在有很多的現成的人工智能的軟件或者服務去使用，其實我看到很多做傢庭機器人的，他們大部分用訊飛或者其他公司提供的，但是你會看到用戶的體驗差別是很大的。每個具體的領域都有自己的特點，其實有很多嘉賓提到，人工智能的領域數據是非常重要的，所以你怎麼樣利用自己收集過來的數據去帶動你自己的模型，人工智能的技術進一步提高，不能依靠像大的平臺，大的基礎設施公司幫你做這樣的技術。
孔華威：最後一個問題跟大傢討論一下，我們回到機器人和人的關系，尤其你講的問題阿爾法購物，就是機器替代人做決策，機器有機器的邏輯，機器認為好看，機器認為你應該買，在你的創業中存在嗎?或者你投資的領域一般是為人服務?還是為機器服務?你往往做比如說量化交易的時候，你投量化交易，就是讓投資機器人站在機器的一面跟人打仗，最後打贏瞭你就贏瞭。另外一個角度，我投資像日本人做的機器，我是讓它為我服務，服務得最好，這兩個是不同的差別。你是幫消費者消費東西還是幫著賣東西，這是不一樣的。機器幫你決策東西，其實並不一定是你想要的。
張默：兩方面我們都做，一方面是說通過機器可以做好事情，就是偏理性的，更靠譜的事情，海量的數據明確的規則定義下，還有海量的知識。其實機器可以做得更好。一些情感類的，像藝術類和創造類的，這樣人做得更好。購物類其實機器可以做得挺多的瞭現在。比如說找同款。
夏志進：其實說到機器決策這一塊兒，第一步大傢想到機器能幫助人做決策，更重要的還是機器可以比人做的決策更好。我舉幾個例子，現在有很多的汽車上面有主動上車系統，這個其實是機器做得比人好的地方，碰到緊急的情況它做的決策比你更理智。
再舉一個例子，比如說像量化交易，人不可能做到快速的做決定，不可能利用那麼多的數據做這樣的精準的分析。所以這也是一個方面。
更普通的一個方面，像嘀嘀打車，他們號稱在調度裡面利用瞭人工智能的算法，我相信他們會做這樣的事情。這裡面調度的分佈，其實比你傳統的人工去做，傳統的機器方法去做要高效得多，這也是機器比人決策好的地方。
孔華威：希望我們下一屆的機器人大會是一半機器人一半人，人和機器和諧共處。謝謝大傢!
