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曠視謝憶楠:火車站機場的AI測溫是如何實現的?

燃財經(ID:rancaijing)原創

作者 | 金璵璠

編輯 | 魏佳

疫情突襲,讓AI企業忙碌了起來,既要緊急研發抗“疫”產品,又要高效復工複產,還要權衡疫情給企業和行業帶來的影響。

曠視是其中更加特別的一員,一方面,經過十天連夜奮戰上線的AI測溫系統,正在增援公共場所的抗疫大戰,另一方面,據此前媒體報導稱,新冠疫情前曠視已經遞交了上市申請文件,原計劃在本月初招股,但因疫情所累,程序延緩。近日港交所網頁顯示,曠視IPO申請為“失效”狀態,曠視回應稱,上市進程仍在正常推進中,正在更新材料。

2月27日,燃財經舉辦線上沙龍,主題聚焦“疫情之下AI行業有哪些新機會”,華創資本合夥人熊偉銘、曠視副總裁謝憶楠、快倉智能聯合創始人孫宇分別進行了主題分享,並和燃財經總編輯賀樹龍做了對話。

謝憶楠以“AI科技企業快速應對疫情的經驗和挑戰”為主題,介紹了曠視的抗“疫”AI測溫系統在研發、應用中遇到的難點,以及曠視商業化戰場的布局和規劃。

以下是謝憶楠的分享,經燃財經整理:

AI測溫是怎麽實現的?

AI一直被認為是繼互聯網之後的一個新的技術機會,不論是AI+還是+AI,前提是得先去解決問題,放到AI測溫場景裡也一樣,首先要看遇到了什麽問題。

現在已有的測溫方式之一是額溫槍測溫,應用在人流量不大的公司、辦公大廈場景;另外一種方式是紅外線測溫儀,包括手持式紅外線測溫儀和在線式全自動紅外線測溫儀,應用在人流大的火車站、機場等公共場所,但是手持式紅外線測溫儀通過人工篩查效率低,同時也將工作人員暴露在危險的境地,而在線式全自動紅外線測溫儀也有弊端。

紅外線測溫儀的原理是,當人體的紅外熱異塵餘生聚焦到檢測器上,檢測器把異塵餘生功率轉換為電信號,這個電信號在被補償環境溫度之後以溫度為部門來顯示,它可以同時測溫100人,告訴你100人裡有一人高溫,但不能找出誰是高溫者,而且也可能受部分因素影響測溫準確度,比如人群剛離開室外低溫環境,或手裡拿著高溫的食物等。

很多人說AI是“拿著錘子找釘子”,在這次疫情期間,AI看到這個釘子,而且問題非常突出,這就是我們進場的原因,AI測溫解決三件事:一,如何把被測溫群體中的每個人的溫度標注出來;二,在冬天大家暴露在外面的皮膚非常少,且佩戴口罩的情況下,如何找到有效測量體溫的部位;三,當溫度偏差比較大時,如何校準。

曠視在AI識別方面一直做的是人體檢測,這次我們把普通光學攝影機和紅外溫感攝影機結合成一體,我們叫它雙光相機,這個改造後的硬體解決了第一個問題。

解決第二個問題,我們是先把口罩掃描出來,再快速通過口罩去定位額頭的位置。

解決第三個問題需要一個提高測溫精準度的標的,也就是黑體,但目前供應不足,曠視的應對方式是,通過算法達到即便無黑體也能保證人體測溫的誤差在±0.3℃。

綜上,在AI測溫這件事上,曠視提供的是人臉檢測算法、雙光融合算法,以及去掉黑體的算法,帶來的價值是,不再需要專門的測溫員,也不再因為測溫造成擁擠。

曠視沒有因為有算法平台就野心很大

曠視的戰略是“1+3”,“1”對應的是算法平台Brain++,希望把它做成AI時代的OS,目前的時間表是在今年3月底開源,提供給AI解決方案提供商;曠視沒有因為有這個“1”就野心很大,因為AI是哪裡都可以用到的,我們隻做“3”大領域:個人物聯網、城市物聯網、供應鏈物聯網。

個人物聯網方面,以曠視目前在安卓手機裡的應用舉例,現在大家用手機拍照就可以拍得很漂亮,不是鏡頭的功勞,而是AI把不清晰的像素點、過曝點一一進行了優化。

城市物聯網方面的應用主要是樓宇。大家應該都有過拿著邀請碼、邀請貼拜訪大廈或園區的體驗,通行效率很低且不安全,因此現在越來越多的場景採用刷臉進出,並不是因為這是高科技體驗,而是確實能提高通行效率。北京的中國尊現在用的是我們提供的解決方案,經過測試,比正常刷卡的效率大概提高了15%-20%,而且能夠保證比較高的安全性。

供應鏈物聯網方面主要就是物流解決方案。比如曠視提供給零售店的雖然是一套視覺算法,但能通過數據分析出最掙錢的貨品應該放在哪裡,哪裡的貨品應該做促銷,哪些貨品應該從SKU裡剔除掉,這個解決方案相當於給零售店提供了一個虛擬店長。

再比如曠視在倉儲物流方面提供的解決方案。

我們曾經進到某個企業北方最大的倉柯瑞,當時是一月份,倉庫內溫度在零下十度左右,裡面300多個工作人員,每個人推著一個大鐵車搬運貨物,工作人員告訴我們,一個人每天需要這樣行進20公里,因此人工成本高,且崗位離職率高。最終我們交付的方案是把工作人員換成近400個機器人,根據訂單取貨送貨,倉柯瑞只需保留兩個人,這樣的配置支撐著這個企業雙11的交付,不但滿足了正常正向流量,還應對了巨大的負向流量。負向流量主要是指退換貨,他們的工作人員告訴我,電商平台服裝領域的退換貨率在60%左右。

曠視的“1+3”戰略延續5年時間了,我們認為,算法一定要和硬體結合,而且是否具備通過AI改造現有的物流網設備的能力,是一個企業競爭力的核心。

對話謝憶楠:

任何技術都有到達峰值後,先下降再回升的過程

燃財經:疫情對曠視業務的影響有多大?曠視目前復工情況如何?預計業務全面恢復會在什麽時候?

謝憶楠:疫情之下,有很多相關場景突然就成熟了,包括所有因為疫情產生的非接觸式的需求,而且這些需求即便在疫情之後也會變成一個趨勢,這就是CV(計算機視覺)的大機會。

按照國家要求,曠視在上周(2月17日)就復工了,但因為“14天隔離期”以及對“一米間隔辦公”的要求,只有一半的同事線下復工。

燃財經:曠視在抗疫期間主要面臨哪些挑戰?曠視很多業務是有硬體配套的,疫情期間需求增長,怎麽解決硬體供應鏈問題?你們完成了規模化交付嗎?

謝憶楠:首先的挑戰在於我們要以互聯網速度或者AI速度進入到一個陌生的供應鏈領域。疫情突發,我們要去找紅外相機、找黑體等,這些之前都不在我們的列表中。第二方面挑戰就是如何保障員工的安全,比如口罩的供應問題,提供風險更低的通勤方式等。

有困難是必然的,現在絕大多數企業都是迎難而上,在產能不足的情況下想辦法湊足產能。我們都是奔著規模化的產出去做的,目前已經在三到五個省市完成設備落地。

燃財經:疫情期間,不少AI企業都推出了與曠視AI測溫系統類似的產品,各家企業AI測溫技術有何差異點?產品的成本、售價、主要客戶群、可持續性是什麽樣的?

謝憶楠:在疫情防控測溫方面,最開始AI公司參與的不多,多是應用的傳統設備,成本會很高。之後,我們參與進來,因為我們在AI領域裡算法是比較領先的,於是做到了通過AI算法去解決無黑體測溫,相當於把整個方案裡1/3的設備成本砍掉了。

我們認為客戶群非常廣泛,小區、社區、辦公樓宇、學校、車站這些場所都需要應用,而且因為目前聚集性病例增多,最緊迫的事情就是體溫篩查。現在和2003年非典時期不一樣,很多動作規範之後很難再去磨滅,我認為非接觸通行會成為剛需。

燃財經:疫情為AI技術的應用和落地提供了很多新場景,但也有人質疑,很多技術還是噱頭居多、不夠智能。你認為這符合事實嗎?

謝憶楠:這可能不符合事實。站在行業裡看,每個真正去做測試、開發的公司,很少有抱著蹭熱度的心態去做,這段時間這些企業都是扛著疫情,在春節期間開發產品,如果只是作宣傳用,沒有必要這麽做。從需求角度看,測溫是目前很多場景的剛需。

燃財經:燒錢和虧損也是AI行業商業模式上最被詬病的一點,很多AI公司遲遲不能盈利,原因是什麽?應該如何解決?未來三到五年,曠視最重要的“KPI”是什麽?

謝憶楠:我比較傾向於認為,任何一個技術都會到達一個峰值後往下降,然後再慢慢往上爬。我覺得所有AI企業或者AI技術都需要接受這個過程,誰能夠第一個找到那個轉捩點就很重要,我們認為那個轉捩點就是產品化能力。

曠視未來三到五年最重要的,就是找到技術、算法應用的場景。如果沒有場景,沒有產品,企業所做的事情只是技術的嘗試,並不能落地,這也是很多公司為什麽能在早期投入很多技術,做了很多測試就能享受紅利,獲得資本的回報,但是這種趨勢在未來會慢慢往下走。

“產品第一”是疫情裡學到的第一點

燃財經:最近十分火爆的健身環,背後是體感技術,在這一方面,曠視有什麽研究進展和落地應用?

謝憶楠:體感技術在曠視叫骨骼識別,我講兩個潛在的落地應用。其一是在體育賽事上,跳水、體操運動員的動作打開度,以前都是通過裁判的主觀描述,現在可以通過這個技術對運動員的姿勢進行評判。其二就是體感遊戲機,很多遊戲機都是通過穿戴的遊戲搖桿去感應,影響用戶跑步、掄臂等動作,目前我們在嘗試去掉遊戲搖桿,通過攝影頭就可以捕捉並模擬人的動作。

燃財經:去年以來,外界對AI技術在某些領域應用的爭議較多,你認為應該如何在商業化進程中有效保護隱私問題?

謝憶楠:這個問題非常有價值,這也是為什麽曠視在做業務的同時發布了“應用準則”。任何一個技術在應用過程中都是犧牲了一部分隱私的,原來大家交流基本靠吼,找人基本靠狗,現在可以通過很多方式找到想找的人,任何一個技術在應用過程中都會給行業帶來一些變化,這個變化是需要技術本身、用戶、國家三方有一個握手的。

我覺得首先要做的是,先正視這些問題,且用公正的態度去授權。因此企業首先需要有一套約束自己的標準,其次聯合國家、用戶一起來推動標準的產生,企業應該衝在前面,讓大家能夠看到這個問題。

燃財經:很多公司創始人都是軟體背景,但隨著公司發展,很多產品需要軟體硬體結合,這樣供應鏈也變得複雜,曠視怎麽解決創始成員適應階段性管理問題?曠視有沒有踩過坑,能不能分享一下?

謝憶楠:沒有任何一家企業在創業過程中能夠一帆風順,肯定都要踩坑,如果連踩坑的勇氣都沒有,那在AI行業裡可能也沒有太好的發展前景。如果你走著走著發現沒有坑,就像打遊戲沒有怪,創業路上沒有競爭者,那一定是你走錯方向了。我們這一波AI企業是一個前無古人的發展方式,商業模式往前看沒有一個標準答案,所以AI企業只能自己往前一步一步趟。

燃財經:對於曠視而言,受疫情所累上市暫緩,同時也得到了更多展現業務的機會,團隊內部如何看待疫情帶給公司發展和戰略上的變化?長遠來看,疫情會給AI行業帶來哪些變化?

謝憶楠:現在大家的算法更多的是存在於伺服器、雲端,有沒有能力把AI寫到每一個設備裡,我覺得這對於企業而言是需要真正思考的。這次疫情告訴AI行業裡更多人需要靜下心來練習內功,比如你的AI算法能不能和目前現在成熟的物聯網設備,攝影頭、開關感應器、門禁、閘機等,進行連接或者其他形態上的改變,這是非常重要的。曠視提出“產品第一”,我們認為這是一個企業在這次疫情期間要首先要學習的。

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