不断成熟的“人工智能”（AI）技术，让学术领域和企业家们更加意识到高效利用这项技术的重要性。如何在日新月异的当下不断挖掘人工智能的深度、拓宽应用广度是必须思考的问题。恰逢2017年开春之际，DVBCN&AsiaOTT推出了人工智能年度人物专栏，聚焦当前人工智能领域，本期分享旷视科技联合创始人兼CEO印奇对人工智能的真知灼见。
印奇是face++创始人兼CEO，2010年清华大学毕业后，在MSRA全职工作了一年，参与研发的人脸识别引擎。2011年10月与两个伙伴成立了旷视科技，并在2个月后便获得联想之星几百万元的天使投资。本科毕业后，印奇赴美国哥伦比亚大学攻读3D相机方向博士学位。在完成两年的博士学习后，回国正式创业。2016年登上福布斯，成为亚洲30岁以下青年领袖的代表人物。印奇，这位85后创业者，追逐的是用技术改变世界的梦想。
人工智能的演变路径
首先，人工智能是一个由技术驱动的方向。印奇表示在过去的两年，看到了人工智能演变的一个路径：逻辑智能——感知智能——认知智能。一个大的行业共识是，现在达到了「感知智能」这一环节，而关于「认知智能」，人们谈到的更多是机器的创造力、感情、甚至机器人带来的人类危机。
简单梳理一下这个路径，在过去，基于逻辑智能已经产生了非常多的专家系统（知识库 + 推理机），比如医学诊断系统。后来的「语音交互」系统，其实是横跨了最早的逻辑智能到感知智能，并且它所包含的对语言的理解，其实已经到了认知智能的前期。
而前段时间很热的 AlphaGo，在印奇看来是「博弈智能」，人们会发现当机器能够在人类设计的游戏当中超越人类的时候，这种感觉特别可怕。举个例子，未来最值钱的一家人工智能公司，可能就是用人工智能参与人类金融的事情，也就是机器炒股，现在已经有公司开始尝试了。
旷视做的是机器视觉，印奇管这方面叫「静默智能」，他的跨度比前面提到的这些人工智能都要大。图像识别是非常典型的静默智能，涉及到人类最核心的认知，概念，抽象等东西。如果有一个机器，可以视觉化地理解这个世界，你实际上并不知道它到底在做什么，它只是静静地在那儿看着。印奇说他们选择了他们认为最难的一条路，希望沿着这条路走下去。
在商业化中实现数据循环
旷视科技还看到了一个方向，那就是——人工智能创业公司，要比之前所有的创业公司都要更懂商业。人工智能公司不但要懂技术，同时还必须要懂产品，走到商业化的大路上去。人工智能商业化的演进，到底是什么一个方式？两个关键词，一个是数据智能，一个是网络协同。这两个概念其实是阿里巴巴首席战略官曾鸣教授提出的：世界上所有千亿美元级的公司，必须在商业模式、数据模式上形成网络协同效应，这家公司才有可能形成行业壁垒。
旷视科技总结了人工智能公司的「三段论」——“作为一家人工智能公司，你要有自己的平台，同时选择一个商业落地的方向，最终快速地实现数据循环。”印奇指出在这一波的人工智能的浪潮里，不可否认的是，技术的门槛在变低。如果没有商业落地，没有真正的数据循环，你能做出来的技术，半年后一定会有别人能做出来。
旷视开发的Smart ID，印奇表示因为它最通用，且能够打通线上和线下。旷视(Face++)涉及了 1 亿人的刷脸，比较有代表的客户有蚂蚁金服的支付宝、Uber、中信银行、万科，万科是旷视在线下化的体验，未来会实现一个智能园区。通过云端平台 FaceID.com，旷视打通了Smart ID的线上和线下。无论是线上的账号，还是线下的一张卡，一把钥匙，或者一个智能门禁，最后可能都是虚拟化的一个大的入口。
冷静分析竞争格局
印奇表示，现在旷视这样体量的，既大也不大的这样的类型，在它的后面的后面和前面都有很多竞争对手。他说旷视内部基本上把竞争对手分为三类，一类是在这一拨人工智能资本泡沫催生下的最近两年以内成立的新的公司，可能有很多，哪怕做人脸识别这样垂直领域的，至少得五六家做得还不错的。他认为这些短期内不会太成为旷视的直接竞争对手，在五年的时间里做得比较扎实。往上，如果说竞争对手有两类，一类是从国外人工智能说得最热的三个公司，谷歌、Facebook、亚马逊，这三个公司是在人工智能最上面。
中间有一档是行业的竞争对手，比如说非常重要的行业——安防行业，大家可以看到在安防这个行业里有一个视频整个未来的云化和智能化大的机会。大家可以看的平安城市，北京不知道有多少个摄像头，在一个二三级城市摄像头的数量也是2万到10万个不等，这个摄像头每年24个小时在产生非常大的市民数据，这个市场非常大。到底有多大，一年在中国大概是整个产业链是千亿美金的产业链。这是非常大的市场，中国有非常多的优秀企业，这些企业在很多的实际的市场上已经面对面去碰撞，印奇表示会旷视现在还比较小，包括他们的切入点也不一样。
人工智能的未来：科幻变现实
在印奇看来，旷视科技（face++）未来的战略可以分为识人、识图和机器大脑三步：
识人：即人脸识别。
识图：也就是通常所说的「识万物」，目的是识别图像中的高价值信息，例如人脸、车辆、文字、行人等等。这些信息尽管算不上「万物」，但却是最有应用价值的部分——举例而言，如果实现了对车辆、行人和交通标志牌的识别与计算，无人驾驶汽车也就应运而生了。
机器大脑：将视觉推而广之，实现更广义的机器思考。
在谈到未来的技术时，印奇预测，人工智能将是未来20年内最重要的技术。20年内，很多科幻片里的场景或将现实。他提及目前最亟待攻克的AI技术，首当其冲就是感知型技术，也就是语音和视觉，包括视觉的感知与理解、语音交互和自然语言理解，因为这代表着机器到底能不能看懂世界，并与人进行交互。解决了这两个问题，其他问题就可以迎刃而解了。他相信未来两年内，语音和视觉技术一定会有很大突破。
在旷视科技的主页上有一段炫酷的「愿景片」，畅想了一个机器理解世界的未来——生活中，门禁、家电和机器人都能认出你的脸，并为你提供个性化的服务；而侵犯人身和财产安全的罪犯将无处可逃；月球上，机器将能实时扫描宇航员眼前的世界，为他呈现出所有细节；当他拾起一块石头，其形状、质地甚至成分将立刻出现在他眼前。年纪不大、梦想不小的旷视科技，正努力为机器植入眼睛和大脑，让它们为大众带来更美好的生活，并次第揭开宇宙的秘密。印奇相信，这将不再是科幻。
