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360人工智能研究院颜水成:人工智能的三个关健

2016-04-16 06:03 性质:转载 作者:托比研究 来源:托比研究
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4月15日,由36Kr和IDG资本联合主办的2016中国企业服务峰会在北京举行,峰会主题是“大风口、新企点”,IDG资本创始合伙人熊晓鸽、36Kr...

  4月15日,由36Kr和IDG资本联合主办的2016中国企业服务峰会在北京举行,峰会主题是“大风口、新企点”,IDG资本创始合伙人熊晓鸽、36Kr联席CEO魏珂、MobileyeGM苏淑萍、360人工智能研究院院长颜水成、IDG资本合伙人牛奎光、金山软件兼金山云CEO张宏江、纷享逍客CEO罗旭、高瓴资本董事总经理李聪亮、华创资本合伙人熊伟铭、西域网CEO叶永清、会小二CEO杨亮、36氪研究院院长朱一璞等嘉宾参与了大会。托比网作为受邀媒体,将全程报道此次盛会。

  会议上,360人工智能研究院院长颜水成讲述了面向安全的人工智能话题,以下为他的演讲实录(托比网整理,未经演讲者确认):

  颜水成:

  谢谢大家!非常高兴能有机会在这跟大家分享360在人工智能方面的一些状况和进展。大家都知道360是一家以安全起家的公司,在过去的11年中,安全一直是他们最基本的基因。大家可以看到它的业务在过去这些年从电脑的安全慢慢转移到因为互联网时代的到来,手机上的安全以及最近公司开始非常关注这种企业类的安全。当前因为在这种互联网大环境下,公司把安全的概念进行了一个延展以后,进行泛安全或者是大安全的时代。这样的话除了关心这种传统的线上安全之外,也非常关注这种线下的安全。线下的安全这种业务主要有三个方面的考虑,一方面是面向小孩安全主要是发展穿戴式的设备,另外一方面是关注家庭和家人的安全,主要是关注家居的安全和智能家居,另外一方面是关注出行的安全,主要是跟车辆有关的各种安全问题,比如说信息安全,车联网的安全以及驾驶的安全。

  当所有东西合在一起,我们希望让每个人都有一种安全的感觉。

  在这种大安全的大策略上,公司慢慢地希望把这种人工智能作为安全的磐石,希望在这种大安全的前端需求之下,逐步打造面向大安全的安全智能。大家都知道对一个公司来说,如果希望人工智能有很好的应用的话,那么有三个要素是非常关键的:一个是需要有大的标注的数据,另外一个需要有人工智能的前沿的算法,还有一个是需要有大的计算平台。

  总的来说,360的人工智能有两个阶段,第一个阶段我们希望能够达到一种从0到1的阶段,也就是说希望能在我们不同的产品线上有一些使用。第二个阶段我们认为是从1到N的阶段,意思是我们希望这些人工智能的技术不只是可以开始用了,也可以产生一定的技术的意义。大家都知道360的这种产品,当前的情况一个是这种互联网的产品,另外一方面是面向线下安全的智能硬件的产品。为了让这些产品具有更好的智能化,在过去有很多的人工智能的技术开始进行了研发,比如说大家可以看到当前人脸识别方面我们做了不少的工作,另外就是在车辆和人体的分析方面有一些比较好的进展。其它应用领域来势,这种语音的分析以及面向企业安全的网络流的分析。

  人脸识别技术在我们很多应有中是非常重要的,比如说小水滴的业务中,它需要家人有很好的监控,比如说你可以识别家人还是陌生人,以及他们的行为是不是正常的。在人脸分析方面,我们有很多的研究。在过去半年我们对这些技术进行了很好的打磨,因为360的人工智能团队在前面的算法的精构方面有很好的经验。在过去半年里,主要是如何让以前高性能的算法快速地跑起来,也就是说能够在端上以非常快的速度在产品中使用起来。在人脸检测方面,我们主要解决两个问题,一个问题是人脸有很多的方面,比如说遮挡、模糊、姿态和光照,这个团队当前主要是针对有遮挡的脸,提出了专门的模型,在数据库上有很好的技能,当前是97%,同时在加速方面也保证了人脸检测能在当前的比如说小水滴的运用中有比较好的应用。在关键脸检测方面也是人脸检测的非常关键的一步,我们的算法上主要是想解决人脸上有很多点可能是遮挡的情况。CN的模型加上STM,智能做这种点的检测就可以做遮挡的解析。当前在300W的人脸分析上也取得了非常不错的结果。

  人脸识别这个团队很早就取得了非常不错的性能,但是当前人脸识别的场景化是非常关键的,比如说一种是对互联网图片上的人脸识别,一种可能是对互联网金融方面拍摄的照片和身份证照片的匹对。这种场景和360的应用场景有比较大的差别,我们比较关心在小水滴领域,在家庭领域的人脸识别。这样的话数据就变得非常关键,如果有什么比较好的测量,在比较小的数据就能取得比较小的性能,做场景化的定制的话,是人脸识别非常关键的环节。

  下面一个环节是车辆和人的分析,这个团队在物体的检测和识别方面取得了很不错的成绩,比如说他们曾经在号称世界计算机世界杯的竞赛上曾经在五年内七次获得冠军和亚军奖项。他们经过在前面的这种经验的积累,对算法进行打磨,模糊无法识别能从74%降低到9.6%。人和车非常复杂的背景情况下,它可以基于双目方案对人和车进行精确定位的同时,可以很好地估计,同时借助高清摄像头对路上的车和人有比较清晰的定位。

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