2012年,剛回國創業的人工智能專家朱珑,站在福州公安系統的數據中心内頗為驚訝。眼前一整層樓的工作人員正對着電腦屏幕忙碌地做着違章标注。“在這之前,你能想象得到老百姓交通違章後,公安要有一層樓的人來做标注嗎?”
城市中,有數萬隻攝像頭布控在各個角落,但在電腦系統上,攝像頭采集下來的數據被存儲起來,當時幾乎不能自動化查找,也沒有與日常業務相結合。
“我才知道原來基層的業務是這樣做的。”朱珑說。當時,人臉識别、人工智能技術的确可以應用到安全領域,但它們與刑偵、交警到底是什麼關系?公安體系是什麼樣的?這個體系中什麼環節能用到人工智能?應用是在一台電腦上,還是在警務通上,亦或是在指揮中心?帶着一串串問題,朱珑開始了一線的調研,并在這個過程中,慢慢形成清晰的認識和思路。
“不過我當時剛從實驗室出來,之前不曾做過企業,沒有這樣做過一線業務調研。”
到一線去
在回國之前,朱珑是加州大學洛杉矶分校統計學博士,師從霍金的徒弟AlanYuille教授,從事計算機視覺研究。之後又在麻省理工學院人工智能實驗室和紐約大學Courant數學研究所擔任研究員,是位背景出色的學者。
2010年,當朱珑看到計算機視覺技術的發展曲線正在迎接一個拐點——已接近商業落地時,萌生了創業的想法。
“那時,如果我繼續在學校做科研,節奏太慢,規模也做不大;去公司,計算機視覺還不是大公司的核心業務。比較下來,創業可能更适合。”朱珑說,“雖然從零開始,前途未知,但如果節奏把握得好,是可以快速把數據、工程、團隊這些關鍵資源整合起來的。”
不過,在朱珑回國創業的頭幾年,人工智能技術似乎還是天方夜譚,2B業務更是創業的冷門。“沒有技術創業賺到錢,大家都靠資源變現。工業界、投資界對這個方向、這種模式有着巨大的争論。”
“你很難想象,當時清華、上海交大的學生來依圖科技,老師是不支持的。因為這是個未知、有風險的事。孩子到這來是走上了‘不正常’的路。”
最困難的時候,朱珑說,要對自己的判斷有耐心、有定力。“所幸我覺得沒什麼大不了的。如果換一個人,可能因為質疑,會換方向或者放棄。”
朱珑在資本上很幸運——隻找了一個投資人——真格基金的徐小平。“他的哲學是隻看人,我就喜歡隻看人的人。”徐小平沒有給朱珑什麼具體建議,隻給了他“一種狀态、胸懷、眼界和格局”,是不一樣的激勵。
那麼,怎麼把學術界的人工智能研究變成一個個落地産品,這其中有怎樣的方法論?
朱珑回顧近5年的創業曆程說——要到一線去。“創業不是給投資人看的,也不是其他人讓我來的,是我主動跳到這個市場裡,抱着解決問題的心态來的。所以,要浸潤在業務鍊、業務氛圍裡,讓技術與市場交互疊代,這不是教科書上的調研方法所能得到的。”朱珑影/鄧攀
創業不是給投資人看的,也不是其他人讓我來的,是我主動跳到這個市場裡,抱着解決問題的心态來的
朱珑說,把“解決問題的狀态”調出來非常關鍵。而後面實現産品的方法論,比如怎麼收集用戶需求,怎麼進行産品開發、測試和疊代,這些都是現成的。
人臉識别與辦案效率
朱珑的人工智能業務從蘇州公安局起步。
蘇州公安的警務創新在整個公安系統都是一面旗幟,但當時對于公安體系“兩眼一抹黑”的朱珑,卻是“運氣撞上的”。在走了五六層關系後,朱珑才輾轉獲得在蘇州公安局副局長陳斌華面前的3分鐘自薦時間。
陳斌華在公安體系中“富有魅力和魄力”,敢于創新,有影響力。“這是我們的幸運。如果當初換一個地方,我們的疊代速度恐怕要慢五六倍。”
令剛回國的朱珑感到驚訝的是,他接觸到的很多公安人,工作狀态很拼,對技術帶領警務,有發自内心的期望和興奮。“你能感受到,有一批人願意跟你一起,嘗試把技術和警務結合起來。”這很關鍵,因為技術與業務的對接非常難,像刑偵、情報、基層派出所,什麼環節能用人臉識别,結合點在哪兒,組織架構和業務流程怎麼調整,整個過程需要雙方密切合作。
朱珑感觸很深的是,當依圖人臉識别産品達到可用,但體驗、與業務對接等都還不完善時,陳斌華很有魄力地表态:“我們不能等全都很順了才去接受它,要抱着開放心态,看到它的機會,通過使用它、打磨它,推進這個技術在公安系統的落地。”
在2012年,這是一件需要魄力的事。
在耐心和堅持下,一年之後,人臉識别技術在蘇州公安系統落地。現在,人臉識别協助一線幹警辦案已經較為普及。它甚至重新定義了破案率。在蘇州、武漢等地,利用人臉識别,平均每天幾乎都能破一個案子。原來對網吧偷手機這類案子,幹警沒有把握能否破案。現在,隻要稍微看一下攝像頭的覆蓋和質量情況,基本就能判斷找到嫌疑人的可能性,破案率達到七八成。甚至最近,公安系統用依圖科技的人臉識别系統,追查到10年前、15年前的逃犯。
垂直行業應用
在公安系統之後,依圖科技與招商銀行合作,在全國100個城市将近800個ATM設備上,實現“刷臉取現金”。雖然這是一個小嘗試,但已經悄然接近老百姓的日常金融活動。
在醫療領域,依圖科技與廣州市婦女兒童醫療中心合作,将人工智能技術應用在自然語言理解,輔助醫療決策。目前依圖在廣州婦女兒童醫療中心“上崗”的人工智能,已經可以診斷10多種與兒童發燒相關的疾病。
在杭州,依圖科技參與了市政府的“城市數據大腦”探索,通過對杭州蕭山區某條道路和紅綠燈的物理模拟,結合車流量精細化信息,來優化紅綠燈配置方案,目标是把車輛通行速度提高10%。
“這是以前沒人做過的,沒有現成的學術界算法支撐,是一個探索,有可能找到創新技術,也有可能與設想存在一定差距。”朱珑以科學家的态度坦承。
朱珑觀察到,中國一些行業的人工智能應用已經非常非常超前了。“你在美國反恐片中看到的一些科幻場景,在中國已經很普及地去做了,特别是今年。”他說,“從技術層面,美國比較好的是兩家大公司——谷歌和Facebook,美國的創業公司和政府并不是特别強。”
在這些垂直領域中,2017年醫療将是朱珑重點投入的領域之一。“醫療與人工智能有結合的空間和創新點,我們也組建了團隊。”雖然醫療市場被認為很保守、業務難、水很深,但朱珑說,本質上,還是看有沒有抓到一個介入點,技術有沒有解決剛性需求,有沒有打動行業從業者。