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以人工智能驱动物联网构建
发布时间:2019-05-23
 


电商重磅 就在亿邦






在“逆生长”2018亿邦未来零售大会—智能零售年会上,旷视科技副总裁任志伟发表了题为《以人工智能技术驱动物联网构建》的演讲。任志伟在演讲中提到,2018年旷视科技做了很多零售领域的探索,基本上集中在零售店面的数字化和智能物流的应用上。目前旷视已经在超过3000家门店部署了智能数字店面化的设备,并生产了超过3000台智能机器人在智能仓库及工厂中为运营商降本增效。


温馨提示:本文为速记初审稿,保证现场嘉宾原意,未经删节,或存纰漏,敬请谅解。


以下是任志伟演讲实录:


尊敬的各位老师,各位来宾,我来自旷视科技,旷视是2011年成立的一家人工智能公司,也算在人工智能领域走在比较前面的公司。这么多年以来,我们得到了很多媒体和资本的关注。到了2018年很多人的关注点不再是人工智能技术上有什么突破或者在人才上有什么样的特殊应用,反而更加关注商业化的落地能力,所以首先分享一下旷视科技在2018年商业上的成就。


2018年旷视科技在身份验证领域也是最早进行商业化的领域,完成了3.75亿人次的验证,覆盖了互联网金融、出行等等核心场景。刚才前面几位嘉宾都提到过手机等智能终端的应用,事实上前段时间有一个统计,就是人们在购买手机的时候最看中哪些功能,其中一个是语音助手,刚才三角兽已经介绍了,第二个是拍照,也就是视觉先关的应用,大家更关心如何把自拍和照片拍好,旷视科技在AI用1亿台手机上拍照和人脸解锁取得了很好的应用。在安防上,我们协助各地的公安机关破获了将近6000个案件,通过在公共场所和社区进行改造,投入人脸识别摄像机、闸机等智能分析设备来提升公共领域的安全性。


今天是叫“逆生长”的新零售会议,其实旷视科技在2018年做了很多零售领域的探索,基本上集中在零售店面的数字化和智能物流的应用上,目前旷视已经在超过3000家门店部署了智能数字店面化的设备,并生产了超过3000台智能机器人在智能仓库及工厂中为运营商降本增效。


讲到行业落地,通常传统企业都很容易形容出自己到底在哪个行业、哪个场景有核心的应用,而人工智能是具备通用性的技术,可以和很多行业结合,但真正的业务落地并没有那么简单。经过了7年时间的技术突破和商业探索,旷视科技逐渐明确了自己的定位,我们希望自己可以成为人工智能驱动的物联网构建者。


所谓的“人工智能驱动”,是很早旷视就开发了自己的人工智能技术开放平台——Face++,我们把它开放给开发者们同时我们也在自身的技术能力之上,与个人、商业和公共的场景结合打造了自有的核心业务,打造三大AI+IoT物联网络,来提升社会和经济的运行效率。


其中在商业IoT板块我们着重探索和革新的方向主要专注在两个方面:一是对新的零售店面做数字化转型,二是我们介入新的智慧物流当中。在这个板块当中,2018年初我们收购了业内比较优秀的智能机器人公司艾瑞思,加入到旷视商业IOT应用板块当中。


在具体介绍产品和应用之前,我要介绍一下旷视的研发根基——AI操作系统。在整个操作系统当中,我们做了很多革新,比如说最重要的是工程领域的革新,旷视打造了高效的、可分布式训练、灵活轻便、易迭代的自研的深度学习训练引擎MegBrain。在基础数据方面,我们搭建了Data++和Label++/FastLabel。在深度学习核心模型,我们有ResNet和ShuffeNet、DorefaNet。视觉感知本身是旷视擅长的,我们不仅有人脸识别、行人识别、文字识别、车辆识别等等,未来还有更多可以想象的空间。


而在决策方面,很多人认为旷视是做算法,但其实旷视是一家具备硬实力的物联网构建者。在个人IoT领域,经过一年努力,我们在自研智能应用模组,在公共领域旷视连续发布了十余款自主研发的智能硬件,在商业IoT上,旷视有了机器人和商业算法的内核,这是我们2018年核心系统上的突破。


在城市物联网络建设上,我们希望通过用IoT技术推动城市数字化的商业基础设施,在传统的现状之中,我们已经部署了摄像头、机器人、手机、汽车等等,我们希望这些IoT的终端设备逐渐智能化,并且把数据的生产、加工和处理提升到新的高度,能够为城市管理、商业和一些居民新应用上做数据的能力。最后在人工智能技术业应用上,旷视希望为打造真正的“数字中国”尽一份力。


在整个过程中,无论是我还是各位嘉宾提到人工智能都要说到数据,现在人工智能对数据的依赖还是非常大,刚才提到了对AI操作系统的打造和IoT的部署,实际上我们寻找到了自己的路径,希望做到数据闭环。数据闭环最核心的是希望做到端到端的解决方案,如果在云端处理东西只能得到云端数据,在整个过程中,旷视是奔着端到端的目标演进。


比如说算法层面,我们会有云端的法也会有移动端的算法,产品上会有自己的智能摄像头和智能的芯片。我们通过硬件产品、技术、算法,最终打造了行业解决方案,AI企业最终是要与行业深入结合,所以我们在安防、手机和零售、智能物流都做了一些探索,稍候可以和大家做一些分享。


视频演示的是我们在零售领域的探索,这是在杭州的一家好邻居便利店,我们在店铺里把一些智能设备应用进来,基本上它可以做到对人员的识别、轨迹的分析,比如说我们在货架和人之间的交互,通过视觉感知技术检查货物和人之间交互的情况,人脸支付是相对比较普遍的体验,减少排队,提高效率。这是我们的尝试,旷视至少赋能了3000家门店,把很多线下原本不可见的大数据进行了可视化的呈现。


下面分享一个比较有意思的技术,旷视正在研发最新的混合SLAM导航机器人,我们知道一般导航会用到激光雷达导航,广泛应用在豪华汽车上。这种导航设备相对比较贵,从实用的角度来说,我们希望旷视做的每一款产品是行业或者用户群体可以消费得起的产品,因此我们了一些改造。我们把视觉技术和雷达技术做了融合,产品的成本和效率得到兼顾,基本上可以做到生产线之间的搬运或者是follow me的拣货场景。


我们和合作伙伴做了亚洲最大的机器人智能仓库,有500台机器人在仓库同时进行作业,这也非常考验我们在运筹算法、调度能力上的匹配。


刚才讲的都是实践和新技术的应用,讲到这里,不得不说所有的应用都是根据方案走的。在智能仓储领域,2018年我们做了一个最大的革新:智能仓储系统。实际上这是新零售后台性的产品,不但融合了传统行业的WMS系统、订单管理系统,特意加入了设备管理系统,无论是人操作的设备还是自动化运营的设备,都统一通过一个平台进行管理。在这个基础上,还会加入旷视本身擅长的人员管理系统,仓内管理无论是效率提升还是人效提升都需要精细化管理措施。最后,我们也通过一些计算机视觉技术应用在物料的管理,比如说我们可以做更精确的箱型处理,减少包材和耗材的损耗,整个系统在数据、算法、人员、设备、技术、商品等方面做了尝试。


最后介绍一下我们在物流行业中的AI的应用。刚才说了我们在很多板块当中用了数据挖掘领域,特别是IoT感知能力。通过对业务的理解,比如说在订单预测上,使用了一些数据分析能力,在视觉上做了人员考勤、商品识别,举个例子,比如在一些药品仓库,很多场景下会有人员的复合应用,耗费了大量人力,但我们用计算机视觉为行业降本增效。


还有一些智能调度方向的应用,刚才讲了在多种机器人特别是大规模应用之中,调度能力得到了很大的提升,通过一些关联度的分析渗透到核心业务上,比如说拣选波次上的优化、商品的库位优化上,实际上都应用了人工智能技术。坦白讲人工智能技术不可能脱离业务存在,这也是我们在2018年做的最重要的努力。

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