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百度AI走上技术商业化的快车道 探索AI技术应用落地最佳路径

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发表于 2017-11-10 22:21:26 | 显示全部楼层 |阅读模式
技术的价值,在于让人类更好地理解世界、改变世界,而当下最核心的技术,便是人工智能。11月8日,AI World 2017世界人工智能大会在北京举行,百度副总裁、AI技术平台体系总负责人王海峰分享了百度知识图谱的研究进展与落地应用,并通过一系列深入浅出的案例,介绍了知识图谱对人工智能技术发展的重要价值,他表示,“AI是新的生产力,而知识图谱是AI进步的阶梯。”当天,百度知识图谱也荣获AI World奥斯卡盛典AI创新产品大奖。



“知识是AI进步的阶梯。”提及知识图谱的重要性时,王海峰这样表示。他认为,汇聚知识的人工智能可以变得更强大,强大的人工智能可以帮我们更好地从客观世界中挖掘、获取、沉淀知识。知识图谱通过AI技术、大数据以及与用户互动的过程中不断地学习,汇集越来越多的知识,囊括通用、行业等各方面,能够更好地理解世界,继而推动产品更新、产业升级,让我们的生活变得更加美好。

王海峰在演讲中介绍,百度知识图谱依托海量的互联网数据,综合运用语义理解、知识挖掘、知识整合与补全等技术,提炼出高精度知识,并组织成图谱,进而基于知识图谱进行理解、推理和计算,帮助我们更好地从客观世界中挖掘、获取,沉淀知识,理解真实世界,并且拓展出广泛的应用场景。

不仅是知识图谱,“人工智能”作为当代高科技发展的“代名词”,正在逐步走出学术的象牙塔,与实体经济相结合,应用到人们日常生活、工作的场景中,这也是百度这样的人工智能领先企业关注的焦点。

实际上,人工智能落地方面,百度早已开上了快车道,知识图谱仅仅代表了百度AI技术平台体系将技术应用于实际的一小部分。让顶尖技术走出实验室,真正落地成为产品、解决方案,实现商业转化,是王海峰就任百度AI技术平台体系(AIG)总负责人后的核心工作。他对百度AIG进行了彻底且具有前瞻性的架构调整——原百度研究院的几个技术团队升格为视觉技术部、人脸技术部和增强现实技术部等独立技术部门,成立AI技术平台与生态部,推动AI技术落地;百度研究院聚焦在前瞻基础研究,致力长期创新突破和与业务部门互补协同;新成立智慧机场业务部及智能客服与金牌销售业务部,推进百度AI商业化进程。

目前,百度AI开放平台已开放能力80余项,为开发者和合作伙伴提供先进的AI场景化能力和解决方案,目前开发者和日均调用量持续稳定增长。智慧机场业务部已与包括北京首都机场、海航云商、海航基础股份(美兰机场)在内的多家航空机构达成合作,共同打造航运物流和智慧机场领域的标杆。

就在今年10月,百度AI技术平台体系(AIG)发起了“AI开发者实战营”全国巡讲活动,王海峰派出数十位经验丰富的百度 AI 高级工程师到全国各地现场,不仅详细介绍了百度机器人视觉技术、识图技术及应用、UNIT语言理解与交互技术以及百度深度学习平台PaddlePaddle,更用一系列实践案例向开发者展示了AI技术的场景落地空间。

技术一:百度AI视觉能力

一、人脸识别让刷脸签到、会员管理更方便

百度开放了人脸会场签到解决方案,参会者只需在报名时上传个人照片,即可“刷脸入场”。用这种技术做会议创建、报名、刷脸签到一站式管理,能为管理方提供极大便利。



人脸检测可广泛应用于身份认证:通过离在线混合活体检测,判断用户为真人,这就避免了用人脸照片冒充或者用三维建模人脸冒充;通过公安身份图像与真人图像比对,判断用户是否为本人,从而完成在线用户身份核真检验。目前这项技术已经应用于保险公司线上保险服务的身份验证中。

通过人脸识别快速录入人脸信息,用户通行时只需刷脸即可完成身份验证进门。可应用于门禁考勤或者景区检票系统,大大缩短了检票时间。当然如用于全国交通枢纽站,可进一步提高通客效率。将人脸信息对比公安信息系统,通过快速比对能找出犯罪嫌疑人,可应用于安防监控领域。

人脸会员识别解决方案,可以提供完整的会员人脸注册、人脸自动捕获、会员识别一整套解决方案,实现智能会员管理、到店提醒和会员营销、提升商家服务质量和顾客消费体验。

产品流程图如下:



二、图像识别能让普通人准确识别药材

百度识图技术负责人刘国翌介绍,目前百度图像识别能力包括通用识别、品牌logo识别、文字识别、动植物识别、菜品识别、车型识别与定损等。识图后台大量使用深度学习技术,能够对用户上传的图片进行精准识别,并检索后台近百亿图像数据返回相关信息。

图像识别目前在2B端有丰富应用。在通用识别方面可以建立图像到文本的预设,可用于内容、广告的推荐;菜品识别可以应用于饭店、健康管理领域;logo识别可以应用于图像审核;动植物识别可应用于教育行业、动植物研究所等行业。




三、搜索的能力展现

基于以图搜图、以图搜信息的需求,实现通用图像识别和检索系统,通过搜索技术可以识别上百万种商品、药品、人物等等。



度AI识图能够查找预计相同语义且具有类似风格的图像。这样就能搭建相似图片推荐、图片素材查找、以图搜物等类型的应用。举个例子,你想拍海边的婚纱照,系统就能给你推荐许多带有相似性的图片,带有碧海蓝天、沙滩、婚纱等各种特性要素。

四、让审核更轻松

媒体机构需要花费巨大人力资源审核图片,最头痛的还是视频内容审核,工作量很大,但百度识图的技术可以针对图片和视频内容进行多维智能审核,其中包括有各种敏感内容,虎哥觉得这项功能在未来对内容平台开发者来说很实用。

在视频比对检索方面,可以精确搜索所属视频,以视频快速搜索包含相同片段的视频。

五、人体分析服务即将开放



如图所示,这一功能可以做到对图像和视频数据内的人体属性识别,包括性别、衣着、是否带眼镜、颜色等维度,实际应用中,在商业场所可以用来分析人流量和构成。

关于百度视觉AI方面的能力开放,9-10月已经开放8项识图能力,包括图像主题检测、菜品识别、车型识别、logo商标识别、植物识别、动物识别,相同图搜索、相似图搜索。而11-12月将开放人体分析、数万类物体和场景识别、商品搜索、定制化图像识别平台,未来会聚焦重点场景,与各行业合作伙伴合力构造行业解决方案。

第二,机器人视觉解决方案

百度机器人视觉负责人包英泽着重介绍了百度AI开放平台最新上线的机器人视觉解决方案。担任北京汉光百货兰蔻专柜一日导购的“小度机器人”,运用的就是百度机器人视觉解决方案。



百度机器人视觉解决方案采用硬件开源、软件开放的形式为开发者提供全方位一站式服务,包括硬件模组和机器人SDK两部分。

硬件方面,百度自主研发的立体惯性相机模组配置了两个全局摄像头和一个传感器,开发者可根据需要调整双目的距离。历经三次迭代,可以进行规模化生产。



机器人SDK提供视觉惯性SLAM、障碍物检测、平面2D建图等离线功能,以及人脸、文字、物体等云端识别功能。

通过百度机器人视觉解决方案,机器人可以更好地“看懂”这个世界,像人一样拥有观察感知能力。开发者可在自己的机器人产品中安装百度相机模组,模组输出的图像和传感器数据输入百度机器人视觉SDK。SLAM视觉惯性算法将为机器人提供高精度的实时定位;由双目图像经过深度神经网络获取的图像经过深度神经网络,可以为机器人提供准确完整的障碍物信息,让机器人安全自由地行走;同时,连接到百度云端API,机器人还拥有人脸识别、OCR(文字识别)、物体识别等功能。



包英泽表示,“不同于市面上所有别的机器人视觉模组,百度机器人视觉是市面上唯一既有导航定位(SLAM),也有物体识别(人脸识别、物品识别、OCR识别)的机器人视觉SDK,并且是唯一软硬件都开源的视觉模组。


 楼主| 发表于 2017-11-10 22:22:18 | 显示全部楼层
目前,百度机器人视觉已经在百度AI开放平台开放试用,开发者可体验这一软硬一体的机器人视觉技术解决方案。

第三,对话交互产品——UNIT

百度UNIT技术负责人孙珂展示了一段场景:开车中对着手机说“去清华大学西门”,手机便会自动开启导航。在导航过程中,询问到达时间、询问路况等都可以通过语音来实现。

这背后就是语言理解和交互,孙珂说:“实现自然语言理解与交互,需要雄厚而完备的技术积累和数据积累,对于很多开发者来说,存在不小的困难。”



很多互联网产品和应用开始尝试引入对话式的人机交互方式。而UNIT(理解与交互技术)便是为了解决这种交互形式而生,为第三方开发者提供对话系统开发平台,让产品快速拥有对话交互能力。

UNIT技术,可应用于各类对话式人机交互场景,包括智能助手、智能家居、智能汽车、智能客服、机器人等多种领域。



第四,学习平台——PaddlePaddle

如果你不是AI行业的“深度学习”者,但是却想借助AI技术帮你实现项目目标,那么百度的分布式深度学习平台PaddlePaddle或许是个不错的选择。

PaddlePaddle高级研发工程师刘毅冰例举了一个案例,三个北京工业大学自动化专业的学生,只有自动化专业能力却没有AI技术能力。但是利用百度PaddlePaddle开源平台,他们研发出了一台为平谷桃农挑选桃子时使用的智能分拣机。

机器由传送带,推拉装置,电路控制系统和大桃品相识别系统四部分构成。在这个过程中,深度学习发挥了强大的作用,学生们给机器分类“学习”了约6400张大桃照片。因为模型能从各个分类的照片中自动提取影响分类的要素,并形成自己的分类逻辑,学习后的机器就能像经验丰富的桃农一样,快速辨别桃子的品质。

不仅如此,机器在使用中还会不断积累并学习新的数据,提升自身的准确率。被百度AI加持了的机器,能极大的解放人力。

目前机器的分桃准确率已达到90%以上,平谷桃农刘师傅在自家的桃园里运用了这台机器,刘师傅介绍,他家的40亩桃树,如果都用上了智能分拣机,一年能省3万多块钱的雇工费。

PaddlePaddle在深度学习框架方面,覆盖了搜索、图像识别、语音语义识别理解、情感分析、机器翻译、用户画像推荐等多领域的业务和技术。



PaddlePaddle易用性很好,单机与多机代码完全一致,无需从单机训练伸展至大规模集群训练。通过PaddlePaddle,深度学习模型的设计也更加容易,只需关注模型的高层结构,而无需担心底层问题。未来,程序员可以快速应用深度学习模型来解决医疗、金融等实际问题,让人工智能发挥出最大作用。

这些AI技术与具体场景的密切结合让我们看到,百度AI技术平台体系在王海峰的带领下,已经走过了比拼公开测试跑分成绩、论文发布数量、技术参数指标的初级阶段,快速走向商业化应用落地。这才是未来人工智能全面发展,为中国乃至世界经济发展提供推动力的正确方向。
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