云从科技温浩：AI应该形成感知 认知和决策的技术闭环
12月21日， “2018硬科技行业峰会暨镁客网年会”在杭州举行，本次峰会汇聚了超过300家硬科技企业及投资机构代表共同参与，一起回顾2018，展望2019。
云从科技联合创始人温浩发表了主题为《从核心技术闭环出发，实现产业变革之路》的演讲。
温浩认为，ai企业发展应该是一个从学术研究、行业验证、商业落地、行业平台到智能生态的一层层深入过程，这也是人工智能企业理想的发展阶段。
以下是演讲实录：
感谢镁客网的邀请。我们先讲一下云从在这3年多时间里，从打造核心技术闭环到*产业是怎么做的。
云从是一家从中科院孵化出来的企业，我们的技术累积已有十多年，创始人周曦博士师从美国计算机视觉之父黄煦涛教授。除此之外，我们也得到了各级*的重视，参与制定了标准和行业标准，承接了人工智能三大平台：*人工智能基础资源公共服务平台、高准确度人脸识别系统产业化应用平台，还有*核心soc芯片应用平台。另外，我们在国内还设立了五大研发中心。
目前，我们的业务主要聚焦四个行业，银行、安防、机场和零售。 我们的愿景是成为平台，以能力和资源为支撑点，凭借ai定义设备、定义场景做各个行业的解决方案，真正做到定义智慧生活。
前一段有一个新闻，宁波的行人闯红灯被抓拍，结果是公交车上的董明珠广告。这个事情告诉我们，ai技术在应用的时候存在很多问题，不能为了ai而做ai，它应该是有感知、有认知、有决策的一个闭环。或者你的技术够*，能够形成一整套的有价值的方案。
云从要打造的就是技术闭环，具备感知、认知和决策能力。 人工智能是头雁，人工智能解决的是问题的本身，怎样让能力提高，怎么去解决问题，让它技术发展是我们当前需要思考的主要问题。
当前，在技术落地方面，除了语音识别，人脸识别是应用广的技术，很多人脸识别技术已经成为了人机交互的视觉入口。
其实在视觉识别中，除了人脸，还有人体识别，通过体态、衣着来识别人识别等，现在也开始有大规模的应用。
人脸加人体是对人识别的比较完善的方案。我们在中科院做了很多实验，对人脸做了各种角度、各种光源的分析，形成一个结构化的数据。
现在人体的识别率也超过了96.6%的商用标准。
举个例子，一个女孩在公园里面跑步，没有拍到人脸，但我们可以通过形体特征把她识别出来，这是一个跨摄像头和无需人脸的识别应用，所以我们叫它“跨镜追踪”技术。
公认的，人机交互的下一代交互方式就是“人脸+人体+语音+ai”，比如vr交互。那么云从在视觉识别外，还与联合实验室、中科院做了语音识别，错词率很低。同时我们在决策方面做了很多模型，比如双塔神经网络。
五官感知方面，我们通过感知技术做了统一大数据建模，通过机器人学习画像，得到策略*，再到执行、反馈。 比如董明珠闯红灯事件，就是感知系统不够完善，如果系统知道董明珠不可能出现在宁波，就完全可以避免这个问题。当然，这是一个比较的例子。
我们还做了行业产品和解决方案，在银行有50多个解决方案落地，通过感知技术做集成生物识别， 比如atm机刷脸取款等，这是比较简单的应用。除此之外，银行对备付金预测也很关心，比如为某地建行的1000多个网点atm机预测备付金，1个月超10亿的话就能节省上百万的利息，这是从感知到认知的决策闭环。
零售行业线下门店方面，从店外进来多少人，进来多少次、流连于什么产品间等，我们都有一套客户转化率去做识别和决策。 举个例子，门店门口装有人脸抓拍机，可以判断是vip、会员、还是熟客，并根据性别年龄推送广告；到货架上，有感应技术获取画像并将其*到店员的终端上去，由他/她为顾客做相关的*；后的支付环节，直接刷脸支付就可以了。
这才是现在ai技术可以帮助门店做的事情，而不是弄一个无人超市，对提高产量，毫无帮助。
后我们认为，ai落地将从开始的学术研究，体现技术*性，一步一步走到行业验证，再行业实战，后到成为行业平台和智能生态。
会上，镁客网还发布了“2018硬科技企业*”及“2018硬科技行业风云人物”。云从科技、云从科技创始人周曦博士分别荣获这两项殊荣。
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以下是演讲实录：
感谢镁客网的邀请。我们先讲一下云从在这3年多时间里，从打造核心技术闭环到*产业是怎么做的。
云从是一家从中科院孵化出来的企业，我们的技术累积已有十多年，创始人周曦博士师从美国计算机视觉之父黄煦涛教授。除此之外，我们也得到了各级*的重视，参与制定了标准和行业标准，承接了人工智能三大平台：*人工智能基础资源公共服务平台、高准确度人脸识别系统产业化应用平台，还有*核心soc芯片应用平台。另外，我们在国内还设立了五大研发中心。
目前，我们的业务主要聚焦四个行业，银行、安防、机场和零售。 我们的愿景是成为平台，以能力和资源为支撑点，凭借ai定义设备、定义场景做各个行业的解决方案，真正做到定义智慧生活。
前一段有一个新闻，宁波的行人闯红灯被抓拍，结果是公交车上的董明珠广告。这个事情告诉我们，ai技术在应用的时候存在很多问题，不能为了ai而做ai，它应该是有感知、有认知、有决策的一个闭环。或者你的技术够*，能够形成一整套的有价值的方案。
云从要打造的就是技术闭环，具备感知、认知和决策能力。 人工智能是头雁，人工智能解决的是问题的本身，怎样让能力提高，怎么去解决问题，让它技术发展是我们当前需要思考的主要问题。
当前，在技术落地方面，除了语音识别，人脸识别是应用广的技术，很多人脸识别技术已经成为了人机交互的视觉入口。
其实在视觉识别中，除了人脸，还有人体识别，通过体态、衣着来识别人识别等，现在也开始有大规模的应用。
人脸加人体是对人识别的比较完善的方案。我们在中科院做了很多实验，对人脸做了各种角度、各种光源的分析，形成一个结构化的数据。
现在人体的识别率也超过了96.6%的商用标准。
举个例子，一个女孩在公园里面跑步，没有拍到人脸，但我们可以通过形体特征把她识别出来，这是一个跨摄像头和无需人脸的识别应用，所以我们叫它“跨镜追踪”技术。
公认的，人机交互的下一代交互方式就是“人脸+人体+语音+ai”，比如vr交互。那么云从在视觉识别外，还与联合实验室、中科院做了语音识别，错词率很低。同时我们在决策方面做了很多模型，比如双塔神经网络。
五官感知方面，我们通过感知技术做了统一大数据建模，通过机器人学习画像，得到策略*，再到执行、反馈。 比如董明珠闯红灯事件，就是感知系统不够完善，如果系统知道董明珠不可能出现在宁波，就完全可以避免这个问题。当然，这是一个比较的例子。
我们还做了行业产品和解决方案，在银行有50多个解决方案落地，通过感知技术做集成生物识别， 比如atm机刷脸取款等，这是比较简单的应用。除此之外，银行对备付金预测也很关心，比如为某地建行的1000多个网点atm机预测备付金，1个月超10亿的话就能节省上百万的利息，这是从感知到认知的决策闭环。
零售行业线下门店方面，从店外进来多少人，进来多少次、流连于什么产品间等，我们都有一套客户转化率去做识别和决策。 举个例子，门店门口装有人脸抓拍机，可以判断是vip、会员、还是熟客，并根据性别年龄推送广告；到货架上，有感应技术获取画像并将其*到店员的终端上去，由他/她为顾客做相关的*；后的支付环节，直接刷脸支付就可以了。
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后我们认为，ai落地将从开始的学术研究，体现技术*性，一步一步走到行业验证，再行业实战，后到成为行业平台和智能生态。
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