2017年6月28日，由36氪主辦的“智匯、智變、智成—2017商業新生態峰會”峰會在北京諾金酒店舉辦，峰會取“智”字為題眼，寓意智者云集，助力變革，探討人工智能、云計算等新技術對商業社會產生的影響，以及智能時代下的商業新模式及新價值。曠視(Face++)創始人兼 CEO 印奇受邀出席，并以“人工智能商業化的上半場”為題發表了演講，向現場嘉賓們分享了其對人工智能商業化的一些思考。

　　隨著智能商業時代的序幕緩緩拉開，人工智能的產業化應用正在成為全球新一輪商業革命的引爆點，這不是一次技術革命，而將是一場顛覆互聯網商業格局的浪潮。曠視(Face++)是中國最早一批投身人工智能的創新科技企業，專注于計算機視覺和人臉識別的技術開發和多元場景的跨界應用創新。

　　終局重要 路徑和周期更重要

　　印奇認為當前階段的人工智能浪潮本質仍是由技術驅動的。“很多人都喜歡用‘上半場’這個詞來形容商業化，讓人感覺好像大家很知道中場休息的時間點。而在人工智能這個領域中，實際上從過去一年到一年半的時間里，第一批人工智能公司都在完成自己商業化的嘗試。資本以及市場對于人工智能的終局很興奮，然而我認為人工智能的路徑和周期比終局更關鍵，需要大家花更多的時間去思考。” 印奇坦言 “人工智能是一項周期非常長的革命，而在人工智能商業化的路上，曠視已經堅持了 6 年。”

　　圖：曠視(Face++)創始人兼CEO印奇

　　“4+X” 的技術演進

　　從宏觀的角度來說，人工智能行業里面有三大技術分支，即視覺，語音和語義。然而深度學習對大腦的模擬、識別最終都是要機器在一些現實場景協助人類做決策才能產生商業價值。“對于人類來說，眼睛是獲取信息的主要窗口，而視覺對機器感知的重要性也同樣如此。因此曠視在選擇技術路徑的時候，聚焦到了機器視覺領域，并倒推一步決定專注于人臉識別這個垂直行業。” 印奇表示，“在技術演進中，曠視遵從從‘識別人(臉)’到‘識別圖像(眼)’再到‘實現感知與決策(腦)’的過程，目前曠視正處在第一部分到第二部分過渡的階段。”

　　為了讓機器能看懂世界，實現從識別人臉到識別萬物的進化，曠視(Face++)的商業化將沿由“4+X”的路徑展開，將識別對象細分為 Face(人臉)、 Human(行人)、Vehicle(車輛)和 Text(文字)四個最有商業價值的識別內容。而“X”則是指人工智能定制化，印奇解釋：“我們看到深度學習這項技術最有吸引力的就是它能夠給不同行業和場景提供相對通用的、萬金油的算法，即便在很多的細分領域，比如工業界里面可能對材料的識別，都非常容易在深度學習的框架里通過訓練大量的數據去實現。因此在商業化的進程中，有了核心的技術我們可以通過定制化驅動各個行業升級。”

　　圖：曠視(Face++)創始人兼CEO印奇

　　然而，人工智能行業中有很多投資者或者創業者卻就此認為人工智能技術已經非常標準化了，甚至有人聲稱能夠創造一種所謂的“Master Algorithm”能夠實現跨行業通用，印奇認為這種說法是非常危險的，他表示在到達人工智能技術最終的目標之前，人工智能還需要非常多次的迭代和升級，所以希望大家在進行人工智能投資和創業時還是需要回歸的技術本身。

　　“平臺-行業-平臺” 的商業演進

　　這一波人工智能浪潮來又勁又急。2011年曠視(Face++)成立于北京中關村，對于傳統行業來說6年時間也許不算長，而對于人工智能行業來說卻可以稱為先驅了。印奇認為曠視進行人工智能商業化的路徑可分為從平臺到行業、再到平臺的三個階段。過去 6 年，曠視已經完成了從技術平臺到行業應用的下沉，目前正專注于金融和安防兩個行業的滲透。而未來要實現真正的 AI 商業化，最終是需要人工智能企業推動行業化后再回歸平臺化的過程，最終成為能夠集成資本平臺、通用技術性平臺以及在核心行業相對具備壟斷地位的商業平臺的超級人工智能平臺化企業。

　　公司成立初期，曠視對于人臉識別技術能夠用在什么商業場景并不明晰，因此曠視搭建了一個稱為“Face++”的技術平臺讓開發者們來用，并提供免費的、開放的人臉識別云服務，并通過這個技術平臺曠視贏得了數十萬的用戶積累;然而就人工智能整體的發展來看，這個技術平臺并不是一個重要的商業化形態，于是曠視在過去 2-3 年的時間中一直致力于深度挖掘人工智能在不同行業的應用價值，尤其是金融和安防兩個核心領域。

　　而對于在推動人工智能在不同行業的應用該是“+AI”的方式還是“AI+”?印奇闡述：“這兩者是有很大的區別，‘+AI’的方式是說這個所謂的人工智能公司實際上并沒有深入到任何行業，只是給一些行業應用者提供了深度學習的能力或者作為某一項技術的外包方而存在;那么‘AI+’則是說這個人工智能公司能夠與行業深度結合，并使其成為企業在同行業中形成的差異化壁壘，這也是為什么曠視在商業化中選擇行業聚焦的原因。”

　　6 年如一日 將刷臉貫徹到底

　　“這 6 年時間我們就做了一件事，那就是——‘刷臉’。” 印奇提到，“我們用刷臉的方式來結構化物理世界、提取所有商業場景中由人產生的身份和行為等信息，以打通線上線下商業數據、傳遞商業價值。” 在線上，曠視(Face++)為泛金融行業提供的是線上業務的核心價值——身份驗證;而在線下的地產、零售、安防以及交通等應用場景中，曠視正在通過“云+端”的形式建立基于智能感知攝像頭的物聯體系( Camera Network)。但是在不同的應用場景下，機器的識別內容卻又完全不同：比如安防的場景下關注的是逃犯，在零售場景關注的是 VIP 客戶，而在交通行業里面可能是綜合治理的需求。

　　截至目前，曠視在線上已經為全球 2.1 億人完成了實名認證，并通過技術平臺賦能 4.38 億臺移動終端實現了智能化升級;在線下場景中，曠視的智能安防、智能地產產品覆蓋了全國 25 個省份，每天真正能覆蓋的識別人的總數量已經超過 1000 萬人次。

　　最后，在經歷了 6 年的成長之后，印奇用兩個公式表達了他對于人工智能商業化的理解：

　　圖：人工智能商業化上半場的兩個公式

　　如何解讀這兩個公式?他表示首先人工智能商業化離不開四樣東西：算法，軟件，硬件好數據。也就是任何一家真正優秀的 AI+ 行業的人工智能公司不管要有自己的核心技術，還要把技術做到軟件、硬件甚至數據的層面當中能夠形成 4 in 1 的一站式解決方案。而對于第二點“ 0 or 1 ”，印奇認為 AI 的長期價值取決于技術深度和商業深度。“如果一家 AI 公司的商業深度沒有形成數據的閉環，那么能夠獲得的都是短期的價值。我們所說的 AI+ 行業是為傳統的行業做產業升級，如果都不碰它里面最核心的數據，那將永遠都是這個行業的門外漢。”