依圖科技聯(lián)合創(chuàng)始人林晨曦?
【本文來自鈦媒體特色欄目創(chuàng)業(yè)者說，最有鈦度的創(chuàng)業(yè)者故事】
霍金的徒孫這個身份，給朱瓏這位創(chuàng)業(yè)者帶來了不小的光環(huán)。朱瓏的老師Alan Yuille教授是國際計算機(jī)視覺屆奠基人之一，師從霍金。Alan先后就職于MIT人工智能實驗室、哈佛大學(xué)計算機(jī)系，現(xiàn)任職于UCLA統(tǒng)計系，也是UCLA視覺識別與機(jī)器學(xué)習(xí)中心主任。
朱瓏出生在福建福州，和他從小一起長大的好友林晨曦也是一位標(biāo)準(zhǔn)的“學(xué)霸”，上海交通大學(xué)碩士畢業(yè)。林晨曦曾經(jīng)是阿里巴巴的云計算資深專家、技術(shù)總監(jiān)，2008年他跟著王堅從微軟亞洲研究院來到了阿里，創(chuàng)造了阿里云的飛天分布式云計算操作系統(tǒng)。
這兩個人，一個擅長高精度人工智能算法，一個擅長把人工智能算法高效工程化和產(chǎn)品化的大規(guī)模并行計算系統(tǒng)，兩個人在2012年聯(lián)合創(chuàng)業(yè)，聯(lián)手創(chuàng)建了依圖科技股份有限公司（以下簡稱：依圖科技）。過去的四年間，這家創(chuàng)業(yè)公司成為了一匹人工智能產(chǎn)品化的黑馬，接下來他們還想要做更多。
依圖科技的第一代人工智能產(chǎn)品也是現(xiàn)在的主要產(chǎn)品為人像識別和車輛識別系統(tǒng)：蜻蜓眼人像識別比對系統(tǒng)、蜻蜓眼車輛識別系統(tǒng)。
其中的人像識別比對系統(tǒng)可在0.5秒級內(nèi)完成單張人像查詢億級數(shù)據(jù)庫后返回精準(zhǔn)結(jié)果，領(lǐng)先于國內(nèi)其它技術(shù)供應(yīng)商的百萬級查詢水平，也超越了人眼識別平均水平，在青奧會、珠海航展、G20峰會安保系統(tǒng)成功應(yīng)用。而車輛識別系統(tǒng)則能通過對車輛品牌、型號等精準(zhǔn)識別，實現(xiàn)品牌識別、假套牌庫分析、基于視覺特征的“以圖搜車”，已經(jīng)用于8個省公安廳，并獲2015年公安部科學(xué)技術(shù)進(jìn)步獎。
G20期間，寧波市政府在關(guān)鍵路段的地鐵站布了10個攝像頭，3周抓了9個在逃犯人，其中不乏隱秘多年甚至身份已經(jīng)洗白者。而從攝像頭實時捕捉地鐵站畫面到后臺監(jiān)控警報響起，中間不超過1秒鐘。
林晨曦告訴記者，依圖科技在多個項目招標(biāo)PK中，都排名第一。在近期的公安部出入境管理局招標(biāo)中，涉及指標(biāo)包括人臉與護(hù)照的照片對比，依圖科技在所有投標(biāo)企業(yè)中拿了第一名。去年招商銀行的ATM機(jī)刷臉取款項目招標(biāo)，找了18家供應(yīng)商對1000多個網(wǎng)點的全柜臺進(jìn)行了對比，依圖科技依然拿了第一名并成功中標(biāo)。
依圖科技的其它客戶還包括蘇州市公安局憑借依圖科技的蜻蜓眼車輛識別系統(tǒng)應(yīng)用獲得公安部科技進(jìn)步獎，列入2014年度公安部技成果推薦目錄。蜻蜓眼車輛識別系統(tǒng)識別品牌款型超過1000多種、水平居全國首位，車輛捕獲率>99%，號牌識別率>95%，車輛品牌識別率>95%。依圖科技還與華為的平安城市、阿里云的交通大數(shù)據(jù)平臺、京東金融的身份識別等項目有廣泛的合作。
為什么依圖科技的人像識別和車輛識別有這么高的精度與效率呢？這首先是因為朱瓏的算法是經(jīng)過了高度的優(yōu)化，除了大幅提升識別精度外，還在考慮工程優(yōu)化方面下了很大的功夫。而林晨曦的大規(guī)模并行計算工程化經(jīng)驗，則大幅提高了算法的運算效率和優(yōu)化了工程實踐。
根據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院統(tǒng)計，2015年生物識別技術(shù)全球市場規(guī)模將達(dá)到130 億美元，2020年將達(dá)到250億美元，5年內(nèi)年均增速約14%。自2015年到2020年，人臉識別市場規(guī)模增長了166.6%，在眾多生物識別技術(shù)中增幅居于首位，預(yù)計到2020年人臉識別技術(shù)市場規(guī)模將上升至24億美元。廣闊的市場空間，為孕育依圖科技這樣的黑馬提供了前提。
人工智能的應(yīng)用具有極大的想象空間，阿里巴巴集團(tuán)技術(shù)委員會主席王堅就在云棲大會上重點介紹了其在“城市大腦”項目上的進(jìn)展。林晨曦告訴鈦媒體，他們團(tuán)隊的下一個挑戰(zhàn)就是“如何服務(wù)于城市交通優(yōu)化”，這對于依圖科技將是一個新高峰。
為什么說城市交通優(yōu)化是人工智能的新高峰呢？原因在于，城市交通優(yōu)化往往涉及多個路口的同步并行優(yōu)化，以及相關(guān)車輛、行人、紅綠燈等的聯(lián)動聯(lián)調(diào)，其復(fù)雜度遠(yuǎn)高于視覺識別。而且在城市交通優(yōu)化領(lǐng)域，即便是全球范圍內(nèi)的學(xué)術(shù)研究和實踐加一起，也沒有可以借鑒的成功理念或經(jīng)驗。城市交通優(yōu)化對于全球人工智能界來說，都是一個探索中的領(lǐng)域。
2016年3月，杭州市政府啟動了城市大腦項目，這個項目由杭州市政府主導(dǎo)，由包括阿里云在內(nèi)13家企業(yè)的人工智能科學(xué)家參與，依圖科技也是13家參與企業(yè)中的一家。
所謂“城市大腦”，就是利用人工智能算法，對整個城市進(jìn)行全局實時分析、自動調(diào)配公共資源進(jìn)行優(yōu)化，城市交通是第一個要解決的問題。
在“城市大腦”項目中，依圖科技的角色是負(fù)責(zé)道路的建模和車輛行駛軌跡的識別，能具體到每一輛車的行駛軌跡，具體到某輛車于幾點幾分出現(xiàn)在哪個路口、完成了左拐還是右拐；其次是道路擁堵狀況建模和紅綠燈關(guān)系建模，從而推斷車輛的飽和程度、兩個紅綠燈之間的相位關(guān)系（如何識別一路綠燈或紅燈）等。
林晨曦介紹說，依圖科技現(xiàn)在僅是對一條杭州蕭山區(qū)最堵的市心路建模，涉及到8個紅綠燈、7個路口。其中的難點在于“每天的交通情況都不一樣”，既有早高峰與晚高峰的突發(fā)因素，也有天氣、車禍等不確定因素；此外，傳統(tǒng)的道路優(yōu)化是單個路口，現(xiàn)在是要考慮8個紅綠燈整體聯(lián)調(diào)。其中，對道路擁堵建模采取的是深度學(xué)習(xí)算法，對8個紅綠燈聯(lián)動建模采取的是梯度下降算法。
“城市大腦”的難點在于首先要對現(xiàn)實物理世界建模，而用數(shù)據(jù)和數(shù)學(xué)表達(dá)對物理世界的刻畫一直是人工智能終極挑戰(zhàn)之一。“城市大腦”的交通優(yōu)化要先設(shè)計一個對現(xiàn)實物理世界的模擬仿真器，然而在這個模擬仿真器上做大量的數(shù)據(jù)實驗，用機(jī)器學(xué)習(xí)的方式對道路進(jìn)行建模，再用真實的數(shù)據(jù)流來驗證數(shù)學(xué)模型的可行性與精度。
林晨曦表示，“城市大腦”要對所有城市每條道路進(jìn)行建模，然后合并在一起是對整個城市的建模，再對車輛軌跡建、路口和意外事件建模。因此，這是個極為復(fù)雜、混合的模型，每個模型是刻畫一個小的現(xiàn)實物理世界問題，但結(jié)合在一起就異常復(fù)雜了。
比如對一個區(qū)域建模的最大挑戰(zhàn)：一是獲取外部環(huán)境數(shù)據(jù)需要跨團(tuán)隊協(xié)作，數(shù)據(jù)采集的精度和實時性等都對算法有影響，因此要協(xié)調(diào)很多部門；二是研究方面沒有可借鑒，美國和世界各地與交通相關(guān)的文獻(xiàn)中目前沒有使用視頻數(shù)據(jù)獲得具體車輛個體信息的研究，即使是MIT也沒有達(dá)到這么深的地步。
過去，智能安防在城市建設(shè)中扮演了十分重要的角色，如今，從智能安防到智能交通，這對于人工智能來說是一個質(zhì)的飛躍。智能安防使用到的人臉識別和車輛識別已經(jīng)從算法研究推進(jìn)到了具體的工程化與產(chǎn)品化階段，而智能交通的研究才剛剛開始。智能安防屬于單個問題的優(yōu)化，而智能交通則是多個問題的同步全局性優(yōu)化，而且智能交通還涉及到異常和意外情況，因此如果能解決智能交通問題，那就是人工智能的一個歷史性飛躍，這也是依圖科技希望探索的下一個人工智能高地。
在新人工智能算法的商業(yè)化方面，林晨曦認(rèn)為“要抓用戶的剛性需要，待人工智能算法進(jìn)步到能把問題解決了，商業(yè)模式自然就有了”。當(dāng)然，對城市交通建模與股市建模不一樣的地方，在于股市是不受控的場景，但城市交通是有物理約束條件，屬于有可能解決的范疇。
依圖科技的人像識別和車輛識別軟件產(chǎn)品既能部署到客戶自己的數(shù)據(jù)中心里，也能以SaaS的方向?qū)ν馓峁偛课挥谏虾Ｊ胁⒃诿绹韫仍O(shè)有研發(fā)中心，已經(jīng)發(fā)展到百余名員工。依圖科技目前已獲得真格基金天使輪投資，紅杉資本、高榕資本A輪融資，今年6月獲得云鋒基金數(shù)千萬B輪融資，接下來可能很快展開新一輪融資，主要用于攻關(guān)智能交通等難題。
雖然美國掌握著人工智能的核心技術(shù)，但中國有龐大的用戶與物理世界數(shù)據(jù)，這也是人工智能進(jìn)化的必要條件之一。中國在人工智能的全球競爭中能否彎道超車，越來越多的創(chuàng)業(yè)者正在尋找答案。（本文首發(fā)鈦媒體，記者/吳寧川，編輯/蔥蔥）
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