進(jìn)步的AI技術(shù)，糟糕的“偽”智能

在我國(guó)人工智能領(lǐng)域，吳文俊獎(jiǎng)被譽(yù)為中國(guó)智能科學(xué)技術(shù)最高獎(jiǎng)。

很多小白可能不太清楚吳文俊和這個(gè)獎(jiǎng)是什么關(guān)系。吳文俊是我國(guó)近現(xiàn)代著名數(shù)學(xué)家和中國(guó)人工智能研究的開拓先驅(qū)，他在拓?fù)鋵W(xué)、代數(shù)幾何、博弈論、數(shù)學(xué)史、數(shù)學(xué)機(jī)械化等領(lǐng)域都有著里程碑式的研究突破，得以讓中國(guó)在這些領(lǐng)域的學(xué)術(shù)研究保持國(guó)際領(lǐng)先。早在 1956 年，吳文俊就因在拓?fù)鋵W(xué)方面的突破成就被授予首屆國(guó)家自然科學(xué)獎(jiǎng)一等獎(jiǎng)，而同批獲此殊榮的只有我國(guó)著名數(shù)學(xué)家華羅庚和“兩彈一星”元?jiǎng)族X學(xué)森。

圖 | 吳文?。▉?lái)源：網(wǎng)絡(luò)）

直至今日，吳文俊的數(shù)學(xué)機(jī)械化思想和方法都被廣泛應(yīng)用在計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、計(jì)算機(jī)視覺、機(jī)器人、數(shù)控技術(shù)、模式識(shí)別等諸多科學(xué)與工程研究領(lǐng)域，在國(guó)際學(xué)術(shù)界影響深遠(yuǎn)。也因此吳文俊獎(jiǎng)在國(guó)內(nèi)人工智能領(lǐng)域的份量可謂沉甸甸，每年的評(píng)選結(jié)果也能很好展現(xiàn)出 AI 科技的年度風(fēng)向。

從今年獲得吳文俊人工智能科技進(jìn)步獎(jiǎng)的各類企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新工程項(xiàng)目中我們發(fā)現(xiàn)，除了物聯(lián)網(wǎng)、機(jī)器人、計(jì)算機(jī)視覺、生物識(shí)別、語(yǔ)音技術(shù)等技術(shù)服務(wù)屬性的公司之外，也有家電企業(yè)首次入選，這不僅表明 AI 在產(chǎn)業(yè)商業(yè)層面的應(yīng)用已十分廣泛，距離大眾的生活似乎也越來(lái)越近了。

進(jìn)步的 AI 技術(shù)，糟糕的“偽”智能

近年來(lái)，我們周遭的產(chǎn)品和服務(wù)變得越來(lái)越智能，除了算力和大數(shù)據(jù)的指數(shù)級(jí)攀升，很大程度上受益于深度學(xué)習(xí)的長(zhǎng)足進(jìn)步。

以計(jì)算機(jī)視覺&卷積網(wǎng)絡(luò)、生成模型、序列模型、增強(qiáng)學(xué)習(xí)等為代表的不同研究路徑，都讓計(jì)算機(jī)程序的智商越來(lái)越高，且分析識(shí)別的精準(zhǔn)度也越來(lái)越強(qiáng)，進(jìn)而推進(jìn)了 AI 技術(shù)像互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)一樣，快速成為了智能時(shí)代的基礎(chǔ)設(shè)施。

圖 | 深度學(xué)習(xí)模型近年來(lái)的重要進(jìn)展（來(lái)源：2019 人工智能發(fā)展報(bào)告）

在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，人臉識(shí)別、物體識(shí)別與語(yǔ)義分割分類等方面的性能目前已接近甚至超過(guò)人類的視覺系統(tǒng)，研究人員們已開始挑戰(zhàn)更高難度的計(jì)算機(jī)視覺問(wèn)題，例如圖像描述、事件推理、場(chǎng)景理解等。

在自然語(yǔ)言處理方面，預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域進(jìn)展頗大。計(jì)算機(jī)能夠在大規(guī)模無(wú)監(jiān)督的語(yǔ)料上進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)間的無(wú)監(jiān)督或自監(jiān)督的預(yù)先訓(xùn)練，進(jìn)而獲得通用的語(yǔ)言建模和表示能力。

深度學(xué)習(xí)技術(shù)也極大地促進(jìn)了語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的迭代，在語(yǔ)音建模、提取、優(yōu)化特征參數(shù)方面取得了突破性的進(jìn)展，語(yǔ)音識(shí)別精度大大提高，且擁有很好的自適應(yīng)性，進(jìn)而得以實(shí)用化普及。將語(yǔ)音信號(hào)轉(zhuǎn)變?yōu)槲谋咀址蛘呙?，利用?jì)算機(jī)理解講話人的語(yǔ)義內(nèi)容，使其聽懂人類的語(yǔ)音，從而判斷說(shuō)話人的意圖，人機(jī)交互方式更加多元。

此外， AI 技術(shù)與相關(guān)的知識(shí)工程（專家系統(tǒng)、知識(shí)圖譜等）、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、大數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器人學(xué)等交叉學(xué)科的融匯貫通，很多應(yīng)用其實(shí)已經(jīng)在默默改變著產(chǎn)業(yè)運(yùn)作模式和我們的生活方式，在金融、教育、安防、娛樂、醫(yī)療、自動(dòng)駕駛、電商、物流、智能家居等領(lǐng)域廣泛滲透。

人工智能的概念雖然很火，技術(shù)也達(dá)到了可用性，但在實(shí)際落地過(guò)程中仍面臨不少問(wèn)題。

AI 近年來(lái)在相關(guān)行業(yè)領(lǐng)域和有其代表性的應(yīng)用場(chǎng)景中應(yīng)用確實(shí)比較領(lǐng)先，也帶來(lái)了商業(yè)效率的大幅提升，但對(duì)于 C 端消費(fèi)者而言，似乎并沒有留下太多好印象。尤其以智能家居、智能家電等行業(yè)為例，很多對(duì)于 AI 技術(shù)的粗淺應(yīng)用，更是成了“偽智能”產(chǎn)品的重災(zāi)區(qū)。

不少廠商都是什么技術(shù)概念火就跟風(fēng)炒作集成什么技術(shù)，缺乏對(duì)用戶價(jià)值的深入研究和判斷。語(yǔ)音交互火了，就把什么產(chǎn)品都加上語(yǔ)音交互，結(jié)果造出了很多雞肋且不實(shí)用的產(chǎn)品功能；AIoT 概念比較熱，就盲目炒作全屋互聯(lián)、聯(lián)動(dòng)操控的賣點(diǎn)，對(duì)于用戶而言卻往往華而不實(shí)，缺乏體驗(yàn)感甚至操作有些麻煩；很多廠家都表示我們產(chǎn)品背后有大數(shù)據(jù)分析，產(chǎn)品會(huì)越來(lái)越“聰明”，而實(shí)際用上了，用戶會(huì)發(fā)現(xiàn)越用越“智障”。

這也是智能家居市場(chǎng)炒作了那么久，卻依舊落地緩慢、消費(fèi)者接受度低的根源之一。

AI 技術(shù)要在剛需場(chǎng)景中解決用戶剛需痛點(diǎn)

AI 技術(shù)的進(jìn)步對(duì)于智能家居的發(fā)展來(lái)說(shuō)其實(shí)是一種契機(jī)，加上當(dāng)下 IoT 、 5G 、消費(fèi)升級(jí)的發(fā)展趨勢(shì)，把新興技術(shù)真正用在對(duì)的地方，從剛需場(chǎng)景入手，切實(shí)分析并解決用戶的痛點(diǎn)，才能激發(fā)智能家居市場(chǎng)更深層的市場(chǎng)潛能。

據(jù) IDC 對(duì)中國(guó)智能家居終端的市場(chǎng)分析，預(yù)計(jì) 2019 年中國(guó)智能家電市場(chǎng)總出貨量約為 7927 萬(wàn)臺(tái)，這比 2017 年同比增長(zhǎng)了近 64% ，市場(chǎng)增幅十分可觀。同時(shí)，家電也是智能家居生態(tài)中最重要且占比最大的板塊，不僅是美的、海爾、格力等家電巨頭的爭(zhēng)霸領(lǐng)域，也是小米、云米、純米、小熊等更多互聯(lián)網(wǎng)科技公司和家電新銳企業(yè)跨界搶食的對(duì)象。

圖 | 智能家居出貨量（來(lái)源：IDC ）

家電產(chǎn)品是每個(gè)家庭中的標(biāo)配，面對(duì)的幾乎都是剛需場(chǎng)景，通過(guò)不同套系的 AI 科技家電組合搭配，融合人性化交互、深度學(xué)習(xí)與專家系統(tǒng)的 AI 家電有望塑造出全新的日常生活體驗(yàn)。對(duì)于 AI 技術(shù)的深度運(yùn)用正在成為家電行業(yè)的一個(gè)全新角逐點(diǎn)，誰(shuí)的產(chǎn)品更智能也就更有機(jī)會(huì)成為智能家電時(shí)代的領(lǐng)頭羊。

以美的為例，前不久，美的集團(tuán)旗下的 COLMO 洗衣機(jī)在評(píng)比中拿下吳文俊人工智能科技進(jìn)步獎(jiǎng)，成為我國(guó)首次獲得該人工智能獎(jiǎng)項(xiàng)的白色家電品牌，這或許是 AI 技術(shù)和家電做深入融合的一個(gè)典型案例。

圖 | COLMO 洗衣機(jī)獲吳文俊人工智能科技進(jìn)步獎(jiǎng)

那么， COLMO 洗衣機(jī)做了哪些 AI 技術(shù)方面的創(chuàng)新和進(jìn)步呢？據(jù) DeepTech 了解，大概是三方面的 AI 技術(shù)創(chuàng)新，解決了三大用戶痛點(diǎn)：

全自動(dòng)洗衣機(jī)在現(xiàn)在日常生活中已經(jīng)很普及，各種洗滌模式選項(xiàng)似乎配齊了我們對(duì)不同衣物的洗滌需求，但當(dāng)我們真正要去洗衣服的時(shí)候，問(wèn)題來(lái)了：這一堆衣物是否可以混合在一起清洗？這衣服是什么材質(zhì)以及應(yīng)該選擇哪種洗滌模式？洗這些衣物應(yīng)該匹配怎樣的水量和洗滌劑量？

我們通常的做法是，把衣服一股腦地塞進(jìn)洗衣機(jī)桶里，選一個(gè)自動(dòng)化標(biāo)準(zhǔn)模式，洗成什么樣算什么樣，費(fèi)水費(fèi)電不說(shuō)，衣物也得不到最佳的清洗效果。

智能洗衣機(jī)洗滌模式總是密密麻麻，但我們沒有耐心和時(shí)間研究這些衣物到底該怎么去匹配。市面上很多所謂的“智能”洗衣機(jī)，大多不過(guò)是在物聯(lián)網(wǎng)、語(yǔ)音&手勢(shì)操控或根據(jù)不同模式自主決定加水量、洗滌劑用量等非痛點(diǎn)功能上做文章，對(duì)于洗衣服這件事并沒有起到多大提升效果。

圖 | 智能洗衣機(jī)系統(tǒng)

COLMO 洗衣機(jī)針對(duì)這些用戶痛點(diǎn)研發(fā)了基于多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型集成和難例挖掘的柔性物體類型識(shí)別技術(shù)、基于圖像語(yǔ)義分割的多模塊融合的衣物量和顏色識(shí)別技術(shù)，以及基于大數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)參數(shù)自適應(yīng)匹配衣物洗護(hù)系統(tǒng)等。

能實(shí)現(xiàn)什么效果？無(wú)需在衣物中添加額外的標(biāo)簽，也不需要分開逐件投入，洗衣機(jī)就可以精確地將桶內(nèi)的衣物和背景分離，實(shí)現(xiàn)柔性物體類別的有效識(shí)別。COLMO 洗衣機(jī)在 1 秒之內(nèi)即可識(shí)別得出衣物重量、數(shù)量、類型、材質(zhì)等信息，在衣物混合洗的情況下，目前視覺識(shí)別技術(shù)準(zhǔn)確率已經(jīng)達(dá)到 85% 以上。

云端系統(tǒng)利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)圖像進(jìn)行分析，可得出洗衣機(jī)內(nèi)部衣物量的多少及當(dāng)前桶內(nèi)衣物是否需要護(hù)色，最終分析結(jié)果返回給洗衣機(jī)做出智能匹配決策，對(duì)于每次都不相同的洗衣場(chǎng)景， COLMO 洗衣機(jī)可基于已積累的用戶體驗(yàn)數(shù)據(jù)和實(shí)驗(yàn)室專業(yè)數(shù)據(jù)自適應(yīng)調(diào)整洗滌參數(shù)，輔以洗衣機(jī)的水流和洗滌節(jié)拍控制技術(shù)，實(shí)現(xiàn)精細(xì)化洗滌。

圖 | COLMO 洗衣機(jī)與同價(jià)位洗衣機(jī)能耗參數(shù)對(duì)比

經(jīng)第三方測(cè)試對(duì)比，充分利用 AI 技術(shù)的智能洗衣機(jī)能在用電、用水、耗時(shí)等方面實(shí)現(xiàn)較大程度的改進(jìn)，同時(shí)也可以普惠消費(fèi)者和實(shí)現(xiàn)節(jié)能環(huán)保的社會(huì)價(jià)值。

科技人居還需從產(chǎn)品的“真”智能開始

近年來(lái)，隨著智能家居、智慧生活概念的火熱，很多廠家都開始把產(chǎn)品互聯(lián)、語(yǔ)音操控等技術(shù)跟家電產(chǎn)品進(jìn)行簡(jiǎn)單結(jié)合，進(jìn)而炒作是“智能”家電，這其實(shí)給消費(fèi)者造成很多認(rèn)知偏差。

因?yàn)檫@類產(chǎn)品并沒有從實(shí)際體驗(yàn)層出發(fā)，為用戶生活帶來(lái)切實(shí)有效的智能改變，而真正的智能家電，或許還是應(yīng)該從產(chǎn)品本身最核心的實(shí)用功能層面出發(fā)，基于 AI 、 IoT 、大數(shù)據(jù)等最新的技術(shù)，在最能改善用戶使用體驗(yàn)的環(huán)節(jié)進(jìn)行精細(xì)化的研究和系統(tǒng)性提升。

比如智能洗衣機(jī)的基本屬性就是要洗好每一桶衣物，增設(shè)一些手勢(shì)操控、語(yǔ)音交互并不是其核心訴求；用戶需要的不是更多的模式，而是不需要了解什么模式，產(chǎn)品會(huì)自動(dòng)去精準(zhǔn)匹配模式；對(duì)于智能產(chǎn)品，用戶回到家需要的不是學(xué)習(xí)如何操控，而是需要省心省力，最好還省錢且有生活品味的產(chǎn)品。

只有每個(gè)產(chǎn)品真正做到智能化之后，整個(gè)家庭物聯(lián)網(wǎng)和智能家居體驗(yàn)才可能更進(jìn)一步。

未來(lái)的家電必定不再是冷冰冰放在角落里的產(chǎn)品，而是有著自己的“大腦”，會(huì)主動(dòng)思考用戶需求，且能夠在每天的生活中感知分析用戶習(xí)慣、需求和喜好的智慧伙伴。這樣的智能目標(biāo)一直以來(lái)是整個(gè)行業(yè)和消費(fèi)者理想性的期望，而隨著智能家電由“偽”變“真”，這種值得期待的科技人居生活正在一步步走進(jìn)現(xiàn)實(shí)。