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馬云站臺后,這家公司要用“降維打擊”應對競爭創(chuàng)投

砍柴網(wǎng) / 張林成 / 2017-11-25 21:15
據(jù)了解,曠視 Face++的目的是做人工智能本質創(chuàng)新,從更高維度應對其將面臨的新挑戰(zhàn)。

2015 年,在德國 Cebit 展會上,馬云當眾展示了螞蟻金服最新的掃臉支付功能:手機登陸淘寶, 選擇商品之后,進入支付系統(tǒng),確認支付后出現(xiàn)了“掃臉”后臺認證,然后像掃二維碼一樣掃一下用戶人臉,即顯示支付成功 。掃臉支付功能是一種相當前沿的技術,即使是蘋果,其也是直到最近才在最新發(fā)布的 iPhoneX 上采用了相關的技術。

馬云展示掃臉支付主要是想說明阿里對先進技術的追求,但在無意中,他也帶火了螞蟻金服掃臉支付背后的技術提供商——曠視 Face++。近日,其還為錘子新機堅果Pro2 提供了人臉識別解鎖功能。

清華姚班 85 后,邊上學邊創(chuàng)業(yè)

曠視 Face++成立于 2011 年 10 月,是一家旨在幫助機器看懂世界的計算機視覺企業(yè),由三位來自清華大學計算機系姚期智實驗班的創(chuàng)業(yè)者(CEO 印奇、CTO 唐文斌、楊沐)創(chuàng)立。值得一提的是,三位創(chuàng)始人都是 85 后:印奇 1988 年出生、唐文斌生于 1987 年,而最小的楊沐則生于 1989 年。而且三位創(chuàng)始人當初創(chuàng)業(yè)時都還未畢業(yè)。

至于創(chuàng)業(yè)原因,其實也是無心插柳柳成蔭的結果。“最初我們并沒有想到創(chuàng)業(yè)。”在之前的采訪中,唐文斌透露他們最初的想法其實是想將計算機視覺的技術應用到游戲中。為此,他們開發(fā)了一款名叫 Crows Coming(烏鴉來了)的 IOS 平臺游戲,玩家通過搖晃頭部控制游戲里的人物,從而攔截偷食的烏鴉。后來,他們還開發(fā)了另一款類似的名叫“Free Skate Xtreme 街頭速滑”的游戲,通過攝像頭識別人臉并跟蹤頭部動作,使玩家可以通過搖擺頭部來躲避游戲中導彈。

不過,由于做游戲的經(jīng)驗不足,最后,他們決定改變公司的經(jīng)營方向,轉做底層技術提供商。由于當時正值深度學習算法普及之際,人臉識別臨近爆發(fā)點,同時由于創(chuàng)始人的清華背景,其中印奇還曾任微軟亞洲研究院任研究員,并攻讀了哥倫比亞大學 3D 相機設計方向的博士學位,曠視 face++能較輕松地拿到融資,資自 2012 年 8 月拿到聯(lián)想之星的天使輪融資之后,其很快又于 13 年 7 月完成了來自創(chuàng)新工場的 A 輪融資,并于 14 年 11 月宣布完成來自螞蟻金服在內的多家機構的 2500 萬美元 B 輪融資。

而在這之后,便有了后面的馬云面向全世界為其站臺的故事。

核心競爭力:自研深度學習引擎

在深度學習的加持下,近年來人工智能技術取得了突飛猛進的發(fā)展,同時,也衍生了一大批開源深度學習框架,其中包括 TensorFlow、Caffe、Keras、CNTK、Torch7、MXNet、Leaf、Theano、DeepLearning4、Lasagne、Neon 等等,目前,在各種開源平臺中,谷歌于 2015 年底開源的 TensorFlow 無論在關注度還是用戶數(shù)上都占據(jù)絕對優(yōu)勢。

而相信很多人不了解的是,曠視 Face++內部其實也有著一個類似的框架平臺——MegBrain 深度學習引擎,而且開發(fā)時間早于 TensorFlow 的開源時間。

“我們早于谷歌推出的原因并非他們沒開源,而是因為我們認為擁有自己的深度學習引擎將會是曠視作為一家專注于計算機視覺的人工智能公司的核心競爭力。”市場與品牌中心總經(jīng)理謝憶楠解釋:“通過自主研發(fā)全棧深度學習工具鏈用于內部開發(fā)的 MegBrain 深度學習引擎,我們的深度學習平臺——Brain++ 可實現(xiàn)內部深度學習資源管理,并為研發(fā)者和大型研發(fā)團隊提供一站式服務”。

立足自有原創(chuàng)深度學習算法引擎 MegBrain,曠視 Face++目前已經(jīng)打造出了四大技術平臺(:Face++ 人工智能開放平臺、FaceID 身份認證平臺、智能地產(chǎn)解決方案以及智能安全解決方案),并取得了喜人成績:

Face++ 人工智能開放平臺以 API 或 SDK 的形式為開發(fā)者提供人臉識別、文字識別、圖像識別、物體識別、場景識別及其他人工智能能力,旨在幫助開發(fā)者用最簡便的方式實現(xiàn) AI 賦能。官網(wǎng)顯示其目前已經(jīng)服務了來自 220 個國家和地區(qū)近 10 萬開發(fā)者,日調用量超過 1 千萬。

FaceID 身份認證平臺主要利用人臉識別技術幫助第三方企業(yè)進行用戶身份認證,目前已經(jīng)為包括支付寶、今日頭條、滴滴出行等在內的超過 200 個互聯(lián)網(wǎng)企業(yè),以及超過 20 家銀行機構提供用戶身份驗證服務,服務人數(shù)已達 2.5 億。

智能地產(chǎn)解決方案主要通過軟硬一體的系統(tǒng)集成(9 月剛剛發(fā)布新一代人像抓拍機 MegEye-C3S)和計算機視覺技術,為地產(chǎn)以及零售客戶提供包括人員通行管理、車輛定位管理、智能視頻監(jiān)控等服務。服務客戶包括 SOHO 3Q、優(yōu)客工廠等。

智能安全解決方案則主要解決公安、海關、機場、鐵路等機構對于實名制認證、人臉電子圍欄、重點人員布控告警等實戰(zhàn)訴求。目前該解決方案已在全國 26 個省市上線并被中國公安部列入重點技術推廣目錄。

在此,唐文斌還特別強調稱外界一直以為曠視 Face++只是做人臉識別的,但這卻是一個天大的誤會。“我們公司成立的第一天就叫曠視,曠是大的意思,視即視覺,我們想做大的視角,即想讓機器看懂這個世界。”“而人臉是視覺信息里面最重要的要素,因此,作為創(chuàng)業(yè)公司,我們當初決定從小處開始,才選擇做人臉識別。我們一直以來都不只做人臉,只是人臉做的比較好,大家更關注我們等人臉識別而已。”“其實我們在行人車輛等識別方面都有非常深入的研究。”唐文斌如此表示。

曠視 Face++的下一步:重點關注人工智能本質創(chuàng)新

開源深度學習框架的出現(xiàn)使得企業(yè)再不需要花大把大把的時間和精力自己敲代碼了,這也使得人工智能的門檻得到了極大的降低。業(yè)界也因此有一種說法:利用開源的平臺和一臺 GPU 機器,甚至可以運用云計算,即使是本科一年級學生,他也能夠訓練出一個一個車輛檢測器,或者人臉檢測器來!而目前,有人臉識別技術的創(chuàng)業(yè)公司已經(jīng)越來越多,其中還不乏像格靈深瞳 、商湯科技這樣的其他明星創(chuàng)業(yè)公司。那么,曠視 Face++將如何應對新的挑戰(zhàn)?

曠視 face++這些年來所累積的行業(yè)資源自然是其壁壘之一,不過,更重要的,曠視 Face++還成立了曠視研究院,并邀請已經(jīng)在微軟研究院工作了十三年首席研究員孫劍擔任曠視研究院的院長,而近日,曠視 Face++還為研究院成立了學術委員會,并邀請中國科學院院士、首位圖靈獎華人獲得者、清華姚班創(chuàng)辦人姚期智擔任其首席顧問。據(jù)了解,曠視 Face++的目的是做人工智能本質創(chuàng)新,從更高維度應對其將面臨的新挑戰(zhàn)。

至于什么是人工智能本質創(chuàng)新?印奇認為其只能通過時間來判斷,“一篇論文出來,但其引用量低,那這絕不是本質創(chuàng)新。”印奇如此表示。“本質創(chuàng)新往往都是一種無心插柳的結果,比如我在微軟期間,我們做了非常簡單的網(wǎng)絡設計 ResNet,沒想到前幾天 AlphaGo zero 的系統(tǒng)就成功應用 ResNet 作為核心技術,這個是我們當初根本沒有設想到的。”孫劍補充道。

然而,楊沐表示創(chuàng)業(yè)公司往往更加關注眼前,沒有精力關注遙遠的本質創(chuàng)新。因此,孫劍表示設立學術委員會的主要目的就是為公司提供一種超越其當前視野的見解,幫助企業(yè)判斷什么是本質創(chuàng)新。“本質創(chuàng)新怎么判斷?如果你是頂級的研究機構可能自己就判斷了,如果你不是頂級研究機構你可能就要通過外界對論文的反應判斷了。”孫劍解釋到。

顯然,這種投放巨大精力于資源做“遙遠”的本質創(chuàng)新具有極大的風險,曠視 Face++方面自己也承認如果公司出問題,研究院可能是第一個被裁的。不過,楊沐表示在現(xiàn)階段,在關注眼前的同時也要關注未來了。

曠視 Face++關注本質創(chuàng)新的新戰(zhàn)略或許真能為其帶來更大的發(fā)展空間與潛力。

融資方面,就在 10 月底, 曠視 Face++剛剛宣布獲得一筆金額達 4.6 億美金的 C 輪融資 。“雖然我們現(xiàn)在團隊可以靠自己養(yǎng)活自己,但是我們很多東西細化看,很多東西沒有做扎實,我們從技術到產(chǎn)品到我們本質創(chuàng)新,到我們的業(yè)務的落地,到我們各方面其實我們交付給用戶的價值,之前頂多是 85 分的狀態(tài),我們希望做到 99 分,做到 100 分。”對于融資目的,唐文斌如此表示。

據(jù)了解,在面臨整容臉、雙胞胎等特殊場景時,目前大多人臉識別技術都做不到完美,對此,孫劍認為下一代攝像頭可能是解決這一問題的關鍵,“他們可能會拍攝一些連人眼都看不到的東西。”

來源|Newseeders



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