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圖像識(shí)別技術(shù)落地 探索應(yīng)用場(chǎng)景

Alpha Go的勝利讓人工智能的“深度學(xué)習(xí)”概念迅速普及，而率先打破“機(jī)器學(xué)習(xí)”、過(guò)渡到“深度學(xué)習(xí)”的節(jié)點(diǎn)便發(fā)生在圖像識(shí)別領(lǐng)域。

根據(jù)平安證券的《通信行業(yè)人工智能圖像識(shí)別專(zhuān)題報(bào)告》，圖像識(shí)別分為生物識(shí)別、物體與場(chǎng)景識(shí)別和視頻識(shí)別。據(jù)估算，到2020年，生物識(shí)別技術(shù)市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到250億美元，5年內(nèi)年均增速約14%。其中，人臉識(shí)別增速最快，將從2015年的9億美元增長(zhǎng)到2020年的24億美元。

在各式的場(chǎng)景應(yīng)用中，當(dāng)下以人臉識(shí)別最為普遍，并且機(jī)器已經(jīng)高于人類(lèi)的識(shí)別能力。在兩周前的《最強(qiáng)大腦》中，百度首席科學(xué)家吳恩達(dá)帶著小度機(jī)器人和人類(lèi)選手比拼，在人臉識(shí)別項(xiàng)目以 3：2取勝。但是，在聯(lián)想和常識(shí)理解的能力上，圖像識(shí)別遠(yuǎn)未能和人類(lèi)比肩，相關(guān)公司正在積極切入垂直行業(yè)應(yīng)用中。

圖像識(shí)別落地

圖像識(shí)別背后的技術(shù)就是新的機(jī)器學(xué)習(xí)方式，即深度學(xué)習(xí)。具體來(lái)說(shuō)，在數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，計(jì)算機(jī)自動(dòng)生成特征量，而非人為設(shè)置特征量，然后計(jì)算機(jī)根據(jù)這些特征量來(lái)進(jìn)行分類(lèi)。

“相比2012年時(shí)的技術(shù)，這些年圖像識(shí)別再次突飛猛進(jìn)，”數(shù)相科技CEO鄧立邦告訴21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道記者，“從技術(shù)角度來(lái)說(shuō)，入門(mén)容易，從0做到40、60分相對(duì)門(mén)檻較低，要提升到90分就需要深厚的模型?！?

圖像識(shí)別技術(shù)的迅速落地有多方面原因，一方面，很多大企業(yè)已經(jīng)開(kāi)源了基本工具，鄧立邦談道：“就人臉識(shí)別來(lái)說(shuō)，有很多學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)已經(jīng)做了相當(dāng)長(zhǎng)時(shí)間的研究，發(fā)了很多論文，論文也已經(jīng)接入到實(shí)際的應(yīng)用中。但是人臉之外，例如情緒仍舊是比較難的話題?！?

另一方面，產(chǎn)業(yè)鏈的更新迭代也為圖像技術(shù)打下基礎(chǔ)。平安證券的報(bào)告中提到，高性能的AI 計(jì)算芯片、深度學(xué)習(xí)算法都是推動(dòng)圖像識(shí)別發(fā)展的因素。其中，AI 底層架構(gòu)從CPU+GPU 到FPGA，再到人工智能專(zhuān)用芯片，運(yùn)行表現(xiàn)不斷刷新，目前英偉達(dá)的DGX-1 芯片在程序運(yùn)行速度上比舊版GPU 加速解決方案快12倍。

圖普科技方面也告訴記者，近年來(lái)，得益于計(jì)算機(jī)速度的提升、大規(guī)模集群技術(shù)的興起、GPU的應(yīng)用以及眾多優(yōu)化算法的出現(xiàn)，耗時(shí)數(shù)月的訓(xùn)練過(guò)程可縮短為數(shù)天甚至數(shù)小時(shí)，深度學(xué)習(xí)才逐漸可用于工業(yè)化。

應(yīng)用場(chǎng)景多樣化

盡管還未達(dá)到真正的人工智能，但日漸成熟的圖像識(shí)別技術(shù)已開(kāi)始探索各類(lèi)行業(yè)的應(yīng)用。此前圖普科技CEO李明強(qiáng)就告訴記者，現(xiàn)在重要的是將人工智能切入到具體行業(yè)中，在垂直行業(yè)中獲取和管理大數(shù)據(jù)。

據(jù)悉，在農(nóng)林行業(yè)，圖像識(shí)別技術(shù)已經(jīng)得到應(yīng)用。中國(guó)林產(chǎn)業(yè)協(xié)會(huì)非洲分會(huì)秘書(shū)長(zhǎng)丁磊向21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道記者介紹道：“木材的生產(chǎn)包含多個(gè)環(huán)節(jié)，過(guò)去這些環(huán)節(jié)往往牽涉到大量的人力投入。如今，圖像識(shí)別已在多個(gè)環(huán)節(jié)中得到應(yīng)用，例如森林調(diào)查，通過(guò)無(wú)人機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行采集，再通過(guò)圖像分析系統(tǒng)對(duì)森林樹(shù)種的覆蓋比例、林木的健康狀況進(jìn)行分析，從而可以做出更科學(xué)的開(kāi)采方案。而原木檢驗(yàn)方面，圖像識(shí)別可以快速對(duì)木材的樹(shù)種、優(yōu)劣、規(guī)格進(jìn)行判斷，省去了大量人工參與的環(huán)節(jié)?！?

平安證券在研究報(bào)告中舉例道，在金融領(lǐng)域，身份識(shí)別和智能支付將提高身份安全性與支付的效率和質(zhì)量；在安防領(lǐng)域，未來(lái)在仍硬件鋪設(shè)到后端軟件管理平臺(tái)的建設(shè)轉(zhuǎn)型中，圖像識(shí)別系統(tǒng)將成為打造智慧城市的核心環(huán)節(jié)；在醫(yī)療領(lǐng)域，醫(yī)療影像基于人工智能的快速匹配可幫助醫(yī)生更快更準(zhǔn)確的讀取病人的影像數(shù)據(jù)；在無(wú)人駕駛領(lǐng)域，低成本的攝像頭加視頻處理軟件方案將為無(wú)人駕駛商業(yè)化打下基礎(chǔ)。

此外，智能家居、電商等行業(yè)中，圖像識(shí)別也有不同程度的應(yīng)用。從目前的應(yīng)用案例來(lái)看，以To B行業(yè)居多，當(dāng)然不乏Face++等To C類(lèi)產(chǎn)品。在深度學(xué)習(xí)之下，各公司面向不同行業(yè)，培育掌握不同知識(shí)的圖像識(shí)別機(jī)器。未來(lái)，如何在圖像的基礎(chǔ)上收集、處理大數(shù)據(jù)將成為行業(yè)內(nèi)各玩家的另一個(gè)比拼點(diǎn)。