首页 > 互联网+

虹软视觉开放平台张凌斌:开放平台既是技术赋能也是生态赋能

互联网+ 杨雅 零壹财经 2019-11-21 阅读:9965

关键词:技术赋能开放平台AI人工智能

开放平台的出现,降低了AI应用的门槛。
AI进入产业规模化落地时代,各行各业都在积极探寻AI与实际应用场景的结合。但对大部分传统企业尤其是中小企业而言,AI应用成本高,落地依旧具备一定的门槛。

开放平台的出现降低了这一门槛。2017年以来,不少头部AI公司陆续推出开放平台,将自身的AI基础能力开放给企业与开发者。“开放”成为AI赋能行业的一大关键词。

科创板首批挂牌企业虹软科技(688088.SH)也在AI技术“开放”赋能的行列之中。2018年,虹软科技推出了视觉AI开放平台,将人脸检测、人脸追踪、人脸比对、人脸属性分析、人证核验、活体检测等多种视觉算法免费开放。从推出至今,虹软视觉开放平台已经有了不少赋能与落地的具体实践。

那么,对于虹软这样的头部企业来说,为什么要选择技术开放?开放平台在AI商业化应用落地中究竟可以带来什么?针对这些问题,零壹财经与虹软视觉开放平台业务负责人张凌斌做了一次深度交流。

开放平台:未来AI全面爆发的准备

商业化落地场景是AI技术产业化的关键点。对于虹软科技这样的视觉AI算法公司而言,有了真正可落地的场景,才能跨越技术商业化的临界点。

智能手机是虹软视觉AI算法应用最广的一个垂直行业应用场景。公开数据显示,其智能手机业务的营收占比已经超过90%。

经过多年的技术积累,虹软已经有了大量的底层算法储备,并开始去找一些新场景,着手在智能汽车、IoT等应用领域进行拓展。

但其实,在AI技术商业化应用过程中,除了智能手机、智能汽车这些大的应用场景之外,还有很多更加细分、更加广泛的应用场景,在这些应用场景中隐藏着巨大的AI应用可能性。

如张凌斌所说,“人工智能可应用的领域非常广,涉及医疗、政务、教育、零售、家居、安防等多个领域,仅单个场景里面可能就有几十到几百个应用。所以说,这是一个潜力无穷大的市场。”

以人脸识别为例,人脸识别算法作为目前视觉AI算法中应用最广泛、最为人所熟知的算法,在安防、金融等应用场景已经实现了比较成熟的应用。在这些大的场景之外,还有很多中小企业或开发者在它们所覆盖的细微的业务场景中,对人脸识别也有应用需求,相比安防这些大领域,它们可能应用规模较小、需求比较零散,也可能处于应用萌芽或初期阶段,不够成熟,但依然有价值。面对这些需求,算法公司无法做到一个个去满足、去落地。

因此,张凌斌认为,对于这些零散型的诉求,开放平台是一个比较好的模式,它可以让广大开发者低成本、零门槛地使用人工智能技术,进而快速实现产品化落地。

同时,开放平台还可以带来一些应用场景的反馈。“从算法公司的角度来说,它其实是不了解应用场景的,应用场景都是客户带来的。”张凌斌解释到,“在开放平台中,可以看到很多应用场景会涌现出来,我们会去判断哪些应用场景在未来可能会有一个规模化的爆发阶段,这样的话我们可能会有倾向性地加大赋能力度。”

在未来,随着AI应用落地速度加快,当AI进入全面爆发期,开放平台中的这些细微场景都有可能迎来规模性的爆发。虹软这样的AI算法公司,通过开放平台的赋能,可以把算法快速落地到各个细分场景中,从而为未来的进一步商业化,提供非常好的先发优势。

张凌斌表示,对于虹软自身而言,开放平台意味着对未来人工智能的全面爆发做一个很好的准备。在未来,人工智能在某个行业全面爆发的时候,通过这些准备,可以在这么多的中小企业或开发者中,建立一个虹软的品牌形象和技术的能力形象。

目前,通过视觉开放平台,虹软所开放的人脸识别等视觉算法已经应用到智慧社区、智慧工地、智慧校园、智慧景区、智慧零售、智能家居、智慧办公等场景中,其中,据张凌斌介绍,智慧社区、智慧工地、智慧校园目前来说应用最为广泛。

技术赋能:解决AI应用门槛高等难题

那么对于那些亟需AI技术赋能的企业与开发者们来说,开放平台又意味着什么呢?

实际上,很多企业尤其是中小企业在AI技术研发、应用过程中依旧存在AI算法应用门槛与成本高的问题。

由于AI算法的自研周期长、难度大,对于研发能力薄弱的中小企业来说,如果自研算法则需要投入大量的人才与时间,资金与人力成本往往难以承受,有时即使投入了也未必能实现AI算法最后在应用场景中的落地。如果引入一套定制化的AI算法和解决方案,一方面这些企业的应用场景往往相对较为细微,市场上很可能也并没有针对性的成熟的算法或解决方案,定制化成本高;另一方面由于信息的不对称,AI算法市场并没有形成买卖双方对等的透明交易模式,中小企业不仅在辨别算法供应商提供的AI算法是否适用、价格是否合理时存在一定难度,而且在交易中议价能力弱,成本相对大企业反而更高。这些因素都限制了中小企业在产品研发时,不能快速迭代,无法和移动互联网产品一样进行低成本、快速化、多元化尝试。

因此,降低AI技术应用门槛与成本成为企业与开发者的一大诉求,AI开放平台便可以回应这个诉求。头部企业们推出的这些AI开放平台,可以让开发者通过API、SDK接口,直接接入或调用相关AI技术能力,获取技术更为简单、方便。

对于打造这样一个赋能行业的AI开放平台,张凌斌认为关键要素在于如何帮助企业或开发者去做落地,以及技术的不断储备。“首先,为了更好地助力行业升级以及企业的降本增效,虹软视觉开放平台以免费、离线的方式将大量视觉AI算法开放出去。对企业与开发者来说,免费意味着可以真正实现无成本、无门槛地使用人脸识别等视觉AI算法,而离线SDK则可以突破使用场景的限制,即便是无网环境中,算法也可在本地设备中流畅、精准运行。其次,归根结底,开放平台中提供的是AI技术,在未来开发者应用越来越广的趋势下,只有技术的不断储备,才能持续跟上应用爆发的脚步。”

对于免费,张凌斌还表示,“我们现在持续提供的这些免费的视觉算法,会一直保持免费的状态。根据企业或开发者们的需求,我们也会不断更新或去增加开放的技术,也就是说,当大部分的开发者或企业有着同一个诉求的时候,我们就会考虑把某个技术开放出来。同时,对于一些有更深入需求的客户,我们也会提供一些适当性收费的差异化增值产品。”

目前,接入虹软视觉开放平台中的企业级开发者已达数万人,人脸识别是虹软视觉开放平台提供的视觉算法中应用最多的。据不完全统计,基于该视觉开放平台,虹软人脸识别算法已落地应用在超万家以上的社区、十万家以上的工地、数万家酒店,帮助企业开发出如人脸考勤、人脸门禁、人证机、刷脸登录、人脸签到、身份验证等各类AI应用。

构建产业链生态:技术赋能的进一步延伸

在AI实际落地应用中,除了技术难题之外,产业链上下游之间的打通也是一大难题。

从AI产业结构来看,AI在实际落地到一款产品或行业应用的时候,从模组厂商、芯片方案商、整机厂商、算法提供商,到产品或解决方案系统集成商,再到终端的行业用户,其中涉及的角色非常多。

但对于很多中小企业而言,它们往往可能只具备单项的能力,并不具备完整的服务能力。同时,他们在产品工程化过程中,如若遇到如适应多样化光线环境、软硬件集成时硬件选型等难题时,也很难快速得到产业链上下游的支持来解决这些问题。

在视觉AI应用领域,张凌斌表示,“中小企业的开发者,他们在做一些AI落地应用的时候,需要不少上游或下游的资源,上游可能会需要一些模组厂商、硬件方案商或者某一特定设备或解决方案的供应商,下游可能会需要一些客户资源等等。”

而对于开放平台而言,技术赋能只是其中一部分,在技术赋能之外,开放平台还可以通过整合其引入的各种类型的合作伙伴与客户资源,逐渐从技术延伸到生态,帮助企业打通产业链上下游,构建一个产业链生态。

虹软视觉开放平台也扮演着这个整合者的身份。虹软视觉开放平台将模组厂商、芯片方案商、设备整机方案商进行全面资源整合,赋能产品方案商、解决方案商、系统集成商,并由他们进一步赋能各个细分场景中的AI开发者,打通整条垂直产业链,帮助中小企业精准、高效获得上下游合作伙伴。

张凌斌介绍到,“在虹软视觉开放平台上,我们会有各种类型的开发者,他们可能从事各个领域,同时,也会有各种各样的客户会基于这个平台来找我们,这些资源都能够帮助这些开发者去拉通一个产业链。”

基于虹软视觉开放平台搭建的产业链生态,虹软还联合上下游产业链推出了人脸识别开发套件和应用套件。其中开发套件搭载了高性能开发板、动态摄像头模组、屏幕等一系列硬件,并集成虹软人脸识别全功能SDK,可以应用到开发智能门禁、安检闸机等产品中。应用套件则是虹软提供的人脸识别整体应用,硬件厂商可以直接将应用套件灌入设备进行产品落地出货,而行业集成商可以直接用其中的云端服务延伸自己的垂直业务,助力生态合作伙伴。
加关注 消息
文章:68 粉丝:0 总阅读数:1037.2k


零壹智库推出“金融毛细血管系列策划”,通过系列文章、系列视频、系列报告、系列研讨会和专著,系统呈现“金融毛细血管”的新状态、新功能、新价值、新定位。
 

上一篇>海外布局再发力!美团点评投资非洲支付服务商OPay

下一篇>Uber自动驾驶致死事故反思:安全之路道阻且长



相关文章


用户评论

游客

自律公约

所有评论

点击阅读更多内容

主编精选

more

专题推荐

more

第四届中国零售金融发展峰会(共15篇)


资讯排行

  • 48h
  • 7天



耗时 592ms