我們最大的心愿就是讓AI變得和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)一樣，任何人想到它的時(shí)候第一反應(yīng)是通過(guò)它能夠做什么，而不是AI是什么。其次，如何把AI技術(shù)的應(yīng)用門檻降低，從而成為真正的基礎(chǔ)設(shè)施，讓各行各業(yè)能夠通過(guò)AI達(dá)成改造行業(yè)的訴求。與此同時(shí)，如何提升效率、降低成本，以及提升用戶體驗(yàn)，這些都是現(xiàn)階段對(duì)AI進(jìn)行探索的本質(zhì)問(wèn)題。

——閱面科技CEO 趙京雷

視覺(jué)市場(chǎng)巨大 從公共安防轉(zhuǎn)向民用

在去年11月騰訊研究院發(fā)布的《中美兩國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展報(bào)告》中，與美國(guó)投資者對(duì)于基礎(chǔ)層更為看重不同，中國(guó)投資者在應(yīng)用層關(guān)注的更多。其中，融資占比排名前三的領(lǐng)域分別為計(jì)算機(jī)視覺(jué)與圖像，融資143億元，占比23%；自然語(yǔ)音處理，融資122億元，占比19%；以及自動(dòng)駕駛/輔助駕駛?cè)谫Y107億元，占比18%。

視覺(jué)領(lǐng)域的資本熱潮可見(jiàn)一斑。

在趙京雷看來(lái)，和人自身通過(guò)眼睛認(rèn)知大部分事物一樣，機(jī)器視覺(jué)也是人工智能最為重要的感知功能：“資本熱是很正常的事，視覺(jué)基本占比人工智能80%的份額，市場(chǎng)巨大�！�

事實(shí)上，作為重要的落地應(yīng)用，得益于深度學(xué)習(xí)，視覺(jué)已經(jīng)為各個(gè)領(lǐng)域帶來(lái)了巨大的“賦能”作用。在制造行業(yè)，視覺(jué)已經(jīng)成為自動(dòng)化生產(chǎn)制造中軟件層的關(guān)鍵環(huán)節(jié)；服務(wù)領(lǐng)域，要讓機(jī)器人實(shí)現(xiàn)諸如迎賓、導(dǎo)引、送餐等功能也離不開(kāi)視覺(jué)導(dǎo)引；在安全防衛(wèi)產(chǎn)業(yè)中，得益于巨大的市場(chǎng)，催生了大華股份、�？低�視、保千里等監(jiān)控產(chǎn)品供應(yīng)商和解決方案服務(wù)商。

無(wú)疑，AI視覺(jué)的賦能改變了傳統(tǒng)圖像視頻監(jiān)控產(chǎn)業(yè)。與此同時(shí)，還有一個(gè)巨大演變趨勢(shì)趙京雷認(rèn)為是不可忽視的，那就是視覺(jué)應(yīng)用從公共安全領(lǐng)域開(kāi)始向更多民用場(chǎng)景轉(zhuǎn)變，出現(xiàn)了長(zhǎng)尾化趨勢(shì)：“很多想象不到的領(lǐng)域開(kāi)始使用視覺(jué)，我們每天接到大量行業(yè)需求，有些是想所未想的需求，比如說(shuō)健身房，用人臉識(shí)別來(lái)改善用戶體驗(yàn)，把整個(gè)數(shù)據(jù)層打通。”

對(duì)于閱面科技來(lái)說(shuō)，在資本熱潮和巨大的商民用市場(chǎng)中何以占得自己的市場(chǎng)份額，定位顯得尤為關(guān)鍵。“大安防競(jìng)爭(zhēng)激烈，空間留下的比較少。閱面科技主要把目光集中在民用安防領(lǐng)域。”對(duì)于公司的戰(zhàn)略方向，趙京雷這樣表示說(shuō)。

從云到端的遷移 硬件賦能和行業(yè)賦能

除了應(yīng)用領(lǐng)域的變化，另一個(gè)在趙京雷看來(lái)非常明顯的技術(shù)趨勢(shì)是算法不斷從云到端的遷移。

“端的智能化是未來(lái)很長(zhǎng)一段時(shí)間AI非常重要的主題，怎樣讓設(shè)備和終端更具智能，是AI變革非常重要的表現(xiàn)。拿攝像頭來(lái)講，2017年實(shí)現(xiàn)了通過(guò)AI賦能的升級(jí)改造，傳統(tǒng)的攝像頭從記錄、存儲(chǔ)視頻設(shè)備真正變成了一種數(shù)據(jù)的傳感器，可以在前端實(shí)時(shí)看這個(gè)世界，直接把數(shù)據(jù)借以此做終端的互聯(lián)互通，現(xiàn)在所有端都在進(jìn)行AI的重構(gòu)�！壁w京雷說(shuō)到。

目前，閱面科技的主要工作正是集中在基于芯片的硬件賦能和基于端的行業(yè)賦能上。在硬件賦能方面，芯片是終端載體的核心，其次是基于人機(jī)交互的硬件設(shè)備，也需要構(gòu)建適用于端智能的嵌入式技術(shù)，進(jìn)行持續(xù)優(yōu)化。與此同時(shí)，搭載芯片一起深挖上游的算法和場(chǎng)景，使得終端具備更加智能的能力，是目前閱面科技在行業(yè)賦能上的應(yīng)用。

“行業(yè)賦能可以使得整個(gè)硬件系統(tǒng)發(fā)生根本變化，有了這些智能端之后可以圍繞它們進(jìn)行連接，從而進(jìn)行數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、分發(fā)等。圍繞行業(yè)的場(chǎng)景去讓智能端更好的為場(chǎng)景服務(wù)，這個(gè)是行業(yè)級(jí)的服務(wù)，能給行業(yè)提供一些total的solution，主要是這兩個(gè)層面�！壁w京雷表示說(shuō)。

“繁星”戰(zhàn)略：與芯片廠商合作降低端側(cè)門檻

作為技術(shù)驅(qū)動(dòng)型公司，閱面科技前期也正在和將要經(jīng)歷長(zhǎng)期的技術(shù)產(chǎn)品研發(fā)期。值得一提的是，目前公司技術(shù)底層和產(chǎn)品已經(jīng)全線成熟。與此同時(shí)，公司營(yíng)收也在快速增長(zhǎng)中，接下來(lái)的重要工作是行業(yè)應(yīng)用和產(chǎn)品怎樣更好的結(jié)合，以滿足更多實(shí)際場(chǎng)景需求。

目前，閱面科技主要有三大技術(shù)和四大產(chǎn)品方案。其中，三大技術(shù)包括人臉識(shí)別技術(shù)，主要通過(guò)面部識(shí)別算法利用大數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí)技術(shù)，從視頻中識(shí)別并跟蹤人面部的特征，起到幫助智能產(chǎn)品辨識(shí)用戶、了解用戶特征、判斷用戶情緒等功能；人體識(shí)別技術(shù)則是利用大數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí)，從視頻中檢測(cè)人體、識(shí)別人體行為，并跟蹤人體的特征，幫助機(jī)器感知并可實(shí)現(xiàn)人體跟隨，這其中包括人形檢測(cè)、人體位置檢測(cè)、人體追蹤，以及運(yùn)動(dòng)軌跡和手勢(shì)檢測(cè)；此外，空間識(shí)別技術(shù)主要實(shí)現(xiàn)辨識(shí)空間特征及障礙物，并進(jìn)行空間自主探測(cè)及導(dǎo)航，幫助機(jī)器在沒(méi)有人工干預(yù)的情況下實(shí)現(xiàn)自主行走的功能。

在三大技術(shù)的基礎(chǔ)上，閱面科技開(kāi)發(fā)出了包括SenseKit、閱客、閱鄰，以及閱趣四款產(chǎn)品。

“如何把端進(jìn)入智能領(lǐng)域的門檻大大降低”趙京雷介紹說(shuō)，閱面所做的工作是和芯片廠商進(jìn)行合作，在端側(cè)賦能。比如和英特爾合作推出針對(duì)多場(chǎng)景的硬件化模塊戰(zhàn)略，又稱為“繁星”戰(zhàn)略。目前，繁星”集中化程度最高，功耗最低的一款產(chǎn)品已經(jīng)進(jìn)入量產(chǎn)模塊。

去年11月，閱面宣布與瑞芯微電子、CEVA聯(lián)手，將企業(yè)的自研算法IP集成至RV1108芯片之中，并作為官方指定功能。這一聯(lián)手的背景是基于傳統(tǒng)視覺(jué)與云端深度學(xué)習(xí)視覺(jué)都存在一定缺陷，例如前者采用傳統(tǒng)人工特征，精度較低；后者則在動(dòng)態(tài)性與魯棒性上略遜一籌。

對(duì)于未來(lái)視覺(jué)技術(shù)的機(jī)會(huì)，趙京雷認(rèn)為主要集中在人臉識(shí)別、數(shù)據(jù)采集，以及人機(jī)交互三個(gè)層面：“人臉識(shí)別，這個(gè)應(yīng)用已經(jīng)爆發(fā)了，而且是在海量的爆發(fā)，爆發(fā)期至少會(huì)持續(xù)兩年。數(shù)據(jù)采集方面的機(jī)會(huì)主要集中在新零售領(lǐng)域。人機(jī)交互方面，包括機(jī)器人，AR/VR，構(gòu)建人機(jī)交互的載體，在這里面視覺(jué)層面的人機(jī)交互將成為另一塊機(jī)會(huì)�！�

最后，趙京雷強(qiáng)調(diào)：“AI應(yīng)該是賺錢的AI，而不是簡(jiǎn)單的AI”。