跟着5G、AI及移动互联技能的迅猛开展，视频已全面融入了咱们的日常日子，影响着咱们与国际的衔接方法与交流方式。一同也带来一个严峻的应战：怎样有用处理爆破性添加的海量数据？视觉智能技能或许便是最佳答案。
经过场景与算法的有用结合，视觉智能技能现已在安全城市、智能交通、智能医疗、智能金融、视频侦办和移动互联网等多种场景中得到了广泛运用。视觉核算和辨认的技能都是怎样开展的？让咱们一同跟从我国科学院自动化研讨所研讨员王金桥，去探寻展望视觉智能技能的美好未来。
经过六十多年的开展，上升到国家战略地位的人工智能现已敲响了“未来之门”，为人类拉开了第四次工业革命的前奏，除了成为军事、工业中心的竞赛力，更成为大国之间竞赛的新焦点。
第四次工业革命到来之前，我国、美国、欧盟、英国、日本，都围绕着深度学习、超级算力、工业软件、智能体系这几方面做了深化布局，其间，最有代表性的便是我国和美国。从中、美比照来看，美国在天然语言处理、机器学习、核算机视觉范畴非常强壮，而我国更多在运用与核算机视觉和图画、机器人和NLP天然语言处理范畴有更多堆集。
2020年，我国人工智能的论文数量榜首次超越了美国，但引证次数、论文影响力比美国稍差一点。在一些大公司的布局上，人工智能的竞赛中心也由一些高等院校不断转入到现在的“巨无霸”企业，美国首要是谷歌、Facebook、亚马逊、微软，我国更多则是阿里、腾讯、字节跳动、华为等。人工智能的竞赛从研讨层面到企业层面，再到运用层面，现在开展得非常快。
更重要的是数据和人才的比照。比较美国，我国具有更丰厚的C端企业和C端数据——比方交通出行、网上购物，各式各样的直播等，创业公司也在不断添加，数据迎来了持续性的、爆破性的添加，在数据能够作为出产力重要要素的新年代，数据能够作为智能开展的强驱动力，这让中美之间的间隔不断缩小。
别的，还有核算资源的极大丰厚。我国现在的核算力有了大幅度跃升，给智能化供给了条件。2012年，深度学习的呈现，把一个两层的神经网络变成了几百层、上千层，而其他没有太大改动。
算法的进步，助力机器学习的功能一下进步了30%，这是大数据年代人工智能的条件。数据爆破性的添加、算力的丰厚和深度学习的复兴，给智能化年代供给了充沛的条件。
不过，这也并不代表现在人工智能的智能性就特别高。人工智能分为两部分：感知智能和认知智能。所谓感知智能，便是在数据基础上，让数据去驱动智能化的运用，没有人类的高档感知和认知概念。而认知智能是经过对数据的加工，能够了解数据，提炼出数据包含的褒贬心情、个人观念以及作者观念；在了解基础上，要像写作文相同，上段写完把下段写出来。现在的人工智能仍是感知智能，还处在非常弱的起步阶段，所以现阶段不必忧虑机器会超越人类。
作为一个生命体，人类感触国际70%是依托视觉——这也是为什么在人工智能范畴，现在运用最广的是各种视觉技能，由于能替代人的眼睛。
远在寒武纪时期，一个生命体进化出了具有视觉感知的细胞，能感触很近规模的太阳光，呈现了最早的视力体系。视觉产生的原理是小孔成像：光线经过视网膜映射在咱们的瞳孔中，成为一个倒竖的像，再经过视神经传导到大脑的视觉神经中枢，视觉神经中枢再把它正过来，便是视觉成像。
光的作用完毕后，视觉形象在视神经并不当即消失，这种残留的视觉称为“视觉暂留”，可是非常惋惜，这个成像时刻只是不到1秒。也便是说，不管面前站了多美的人，你也只能“看见”他1秒。1秒之后，你对他面部特征的回忆点，就都是经过大脑加工出来的。下次再见面，你便是依托这些大脑加工后的特征回忆，从茫茫人海中来辨认他。
视觉技能的进化和人眼进化的进程相似。榜首代照相机胶卷的整个成像进程是模仿可见光，经过化学元素的分配，使感光胶片记录下来的印象与人眼看到的图画共同，这是化学成像阶段。后来，跟着技能开展变为第二代电子管成像，等有了数字化后，电子管又进化成第三代LED液晶屏，一向到现在的触摸屏OLED屏，成像进程从本来的模仿信号到了数字信号。
这一阶段呈现了视频编解码技能，从算法视点来看，之前许多安防场景，靠的是保安天天盯着监视器屏幕，后来有了改动检测，经过剖析检测前一帧和后一帧的印象，让机器自主学习人脸模型特征，把人脸图画投影到非线性的空间，但整个特征空间比较小，算法很难得到确保。
从2012年开端，迎来了第四代视觉技能阶段，经过深度学习网络来模仿人的感知进程，对视觉的了解从被迫防护变为了自动预警，视觉辨认运用处在落地要害期。
2014年，人脸辨认在上一阶段的基础上，针对姿势、光照、表情、遮挡等外界影响要素，提出了一系列的改善算法与新的理论，但在实际场景中运用还不够好，常常有人坐高铁刷不了脸。
当数据堆集到必定程度，2019年至今，迎来了人脸辨认快速生长时间，图画辨认、视觉辨认的技能在交通出行、住宿、手机解锁、手机转账等多个范畴百家争鸣，得到了广泛运用。
零售范畴用视觉智能技能剖析人的行为，机器人范畴运用在物流机器人，完成自动转移、自动运送、自动抓取，在新零售范畴产品自动辨认、场景的OCR（Optical Character Recognition，光学字符辨认，是指电子设备查看纸上打印的字符，经过检测暗、亮的形式确认其形状，然后用字符辨认方法将形状翻译成核算机文字的进程）和无人驾驭范畴开展也特别快，进入了人工智能视觉运用的要害时期。
视觉智能技能首要触及三个方面。榜首，提取要害特征来表明。比方一堆蓝色口罩中的赤色口罩；第二，完成语义的了解。语义的了解分为几个层次，比方最底层是方针级语义：土地、矿泉水、椅子、人坐着；还有场景级的语义，这个人在站着喝水、他们在握手，这类行为语义触及人和人之间的交互。再往上一级，触及环境和人之间的交互，比方两人在陈述厅坐着，台上有人在讲演，能够推理这两个人在听陈述；第三，相关和推理。咱们了解了场景之后，应该做什么样的判别和履行，经过场景行为动作的了解和剖析，来预设下一步应该做什么。
在细颗粒度的差异上，经过许多数据练习，机器练就了“火眼金睛”：当你在路上看到一个跋涉中的轿车，或许并不知道它是哪年出产的，乃至不知道它是哪个类型，机器经过许多的数据学习后，能够把这些精密化的差异有用地分辩出来。
在无人驾驭范畴，视觉智能用来处理交通场景切割、方针勘探、方针速度、方针间隔、障碍物检测等问题。比方辨认车道线和可跋涉区域，哪条线是我要走的，哪条线是他人要走的，前面是否有红绿灯，周围是否有行人或障碍物。机器学习最大的难点是，面临没有见过的事物就不知所措，这时就需求让其跑更多的路，“喂到”更多的场景数据。这儿也触及AI的鸿沟和约束，机器跟人仍是有差异的。假如在数据标示进程中要辨认一辆只显露1/3或许更少画面的车，在机器学习范畴称之为困难样本，机器学起来就会特别困难，所以在练习机器的时分，为了确保辨认准确度，有必要要给它很明晰的模型。
无人驾驭通用很难，简略的场景便是公园园区或许码头，点到点的道路和场景基本是单一和固定的，所以就不会有太多安全事故，而在交通杂乱的场景下，就变得反常困难。由于除了需求感知，还牵涉到决议计划的问题，前一段时刻出了一个新闻，无人驾驭的特斯拉跋涉中撞上了一辆白色卡车。特斯拉有8个视觉摄像头，为什么还撞了呢？由于它的视觉无法测距，也没有推理和知识才能，把近在咫尺的白色卡车看成了远在天边的一朵白云，成果就产生了交通事故。
还有用于交通讯息的收集，运用场景是车的辨认。辨认的特征包含车停得歪不歪、司机的行为（有没有打电话、有没有抽烟、有没有系安全带）、车的挂件摆件、车的类型品牌等。
▲车纹辨认体系现在已能够精密辨认5000多种车型车款，检索假牌和，帮忙公安部门快速查找嫌疑车辆、协助交通部门做违章车限行、大卡车收费等办理（图源：中科视语）
辨认车是否套牌是运用最广的，经过对相似人类指纹相同“车纹”的身份辨认，能够快速地查找到真牌和假牌。或许拍一张相片，就能了解这辆车的载重、排放是多少。经过一个摄像头，就能够进行多种视点对车的特点、身份、行为的辨认，知道每个车的行为轨道。
在大众传媒范畴，现在运用比较遍及的是，在一个播放器上叠加一个通明播放器，经过预估摄像头的运动轨道，把方针做有用替换，来做场景广告的植入。
电影职业里，未来虚拟的组成艺人数量也会因此而添加。经过人脸上的256个要害点，准确地拟合出XYZ轴的视点，把人脸肌肉的运动用注意力模型来模仿实在艺人的动作。组成艺人的优势在于能集一切优异艺人的扮演特征为“一脸”，并且本钱也比较低，所以未来商场空间巨大。现在一些电视台也有了自己的虚拟主播，它的声响是组成出来的，人脸的表情也很天然。
运用在体育范畴，比方NBA勇士队当年夺冠，数据剖析就出了大力。一个篮球场有六个相机，对球员进行辨认和剖析，比一般的辨认难度大。除了要精准地定位每个穿着相同的球员的行为和轨道，判别每个球员别离跑了多少公里，起跳多少次，多少次投篮，多少次持球，多少次运球，还要对其进行精准的数据剖析，拟定应对战术。视觉智能技能也将运用在北京2022年冬奥会，对各种冰上运动中运动员的动作标准化进行剖析，运用场景非常多。
通用的物品产品辨认，现在运用得越来越多。许多无人商铺智能货架都是靠视觉来辨认产品，每个分量不同的产品下面都有一个重力传感器，经过人进去之后抓取的动作完成人和产品的精准绑定，其他运用也包含一些智能家电。比方智能冰箱食物生鲜辨认体系，你翻开冰箱门的时分会自动摄影，辨认冰箱内的食物，剖析食物中的营养成分，告知运用者应该吃什么。当然，现在也仍存在一些辨认难点，比方马铃薯和姜、苹果和梨，机器有时就难以做到“窥一斑而知全豹”。
别的，这也会牵涉数据隐私等问题，本年的3·15晚会就曝光了一些经过数据损害用户隐私的事例，现在我国也为此成立了人工智能办理专业委员会来维护个人隐私，避免大数据杀熟等行为的产生。
身份辨认是咱们见得最多的。经过人脸、年纪、性别、姿势、穿着进行身份辨认，尽管现在判他人的心情方面精度还不是特别高，但已能经过呼吸时人脸部血管的弹性改动，准确“看见”这个人的心跳和呼吸次数。
当下是人工智能快速开展的阶段，现有条件下数据爆破性地添加，人工智能也会在数据的成见里构成智能的成见。像我国的人脸辨认体系，比起其他人种，对黄色人种辨认作用就更好，由于学习的数据样本更丰厚。
视觉智能技能在各个范畴里的辅佐运用也越来越多。工业质检和农业也是视觉智能运用非常多的范畴，经过替代人工的重复性劳作来进步出产功率。iPhone的出产线个工人，其间许多特别精密的操作，是现在机器搞不定的，但一些重复性的质检进程，就能够运用智能化检测来替代。
我所带领研讨团队的一些技能成果，也在央视一些节目中进行了展现。在央视《加油！向未来》节目中，咱们团队的机器人守门员挡住了130公里时速射过来的足球。130公里时速射过来的足球是什么概念？假如是真人守门员，这威力足以把人打穿。这儿的上限在于电机的响应速度，从这一点看，机器有时分比人要凶猛，假如用机器人守门员的话，我国足球的大门就非常安全了。
能够说，现在人工智能技能还处在爬高期。视觉、文本、NLP、天然语言、感知技能现已比较照较老练，只需数据足够多，场景的鸿沟掌控得比较好，就会开展得更为敏捷。生物芯片、全自动驾驭、下一代脑机接口、量子核算等范畴或许还需求二十年，高功能芯片也还有很大的开展空间，现在还处于高速生长时间。
2017年，人工智能作为独立的学科，我国科学院大学设立了国内榜首个人工智能学院。现在在国内人工智能范畴，中科院自动化所是我国最强的单位，所里的形式辨认国家重点实验室排在全球第七位，培养了许多人才。人工智能学院招生也特别炽热，生长的空间非常大。
未来几年，机器人的了解才能、行为剖析、地图定位的才能将越来越强。三至五年后，家务机器人或许会成为每个家庭的遍及装备；十年左右，跟着机器人情感学习才能的进步，它也或许成为人很好的陪同。经过日常日子中的观察学习，或许你回家只给机器人一个目光，它就知道怎样为你供给最好的服务。
认知智能现在还没有看到，但跟着未来机器人的数据不断添加，比及它自己能自动获取数据、加工数据，优化自己模型的时分，机器人或许就有了认识。当机器人有了自我认识，有了推理才能的时分，就会触及到生命体怎样界说的问题：机器和人的差异在哪里，机器什么时分是生命体，机器人是不是有生计的价值观，是不是有它的权力、才能、生计的空间⋯⋯这些都会带来很大的应战。
跟着智能技能的开展，人类要管控机器的鸿沟，使机器有用地为人类服务。在技能开展中人类怎样管控智能，人和机器怎样调和共存，在智能制作范畴、无人驾驭范畴，在操作机器进程中怎样确保人的安全，对人工智能的安全办理也非常重要。
从技能视点来讲，当下语音技能比较老练，但囿于方言、噪声、专业度等问题，语音辨认还有必定的约束。相对而言，图画辨认的运用会更多，只需人眼睛能够干的事，都能够用AI替代，视觉是干流运用的落地场景。安防职业中的车辆数据提取、医疗职业的印象确诊、电商职业中的精准营销，以及辅佐驾驭都为图画辨认技能供给了许多落地变现时机。
从职业视点来看，安防是人工智能在我国最简单变现的职业：我国的城市办理者现已堆集了强壮的视频数据收集才能，交通拥堵和反恐等运用场景又急需最先进的人工智能技能。互联网广告和电商包含许多数据，也为人工智能在这两个范畴的运用供给了宽广的资源和空间。比方2020年新冠肺炎疫情期间，电商外卖事务成倍添加，经过数据优化外卖跋涉途径，功率变得更高。“电动化+智能化”重构了轿车的出产进程，许多工厂都是机械臂加自动化流水线进行智能出产，在这一范畴，核算机视觉的运用空间也非常大。
从理论开展上，人工智能将从感知智能向认知智能开展，经过编码进行快速核算，下降功耗，从“后深度学习”到量子核算，从情感核算到道德考虑，让机器做到“察言观色”。从工业开展来看，会从人脸辨认渐渐向各行各业延伸，在各范畴百家争鸣。软件、芯片、算法、5G⋯⋯特别是5G大幅进步通讯带宽后，怎样把软件算法芯片和5G融合到一同是工业开展的重要潮流。
在未来，“人机耦合，扬长避短”的状况将是一个长时间进程，让咱们持续等待智能工业不断改动咱们的工作和日子方法，谢谢咱们。
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