記AI英雄榜先鋒獎得主周曦：深耕語音十餘年爲何轉戰圖像
作者|丁廣勝
“我做了一個錯誤的判斷，一個正確的決定。”
周曦這樣形容自己在創業伊始，學習研究領域和創業實踐領域的不同。
按照摩爾定理，語音識別每 18 個月錯誤率能夠減半，他感覺實用還是很難，而圖像識別的視頻和圖像是個更大的天地，可以解決的問題要多得多。對於圖像來說，識別宇宙萬物都非常有意義，不僅僅是識別人的臉。
判斷的錯誤之處在於，他現在感受到了語音識別的迅猛進展，由於公司發展需要，雲從科技也在完善語音與NLP等感知技術。
而篤定正確的原因在於，圖像應用場景更加廣泛，而人臉是圖像之中最重要的東西，每個行業都與人有關，它是天然的跨行業入口，“作爲一項對社會生活必將影響深遠的事業，人工智能企業的重點就是要解決問題，人工智能企業目前的體量還沒有大到幾百上千億的規模，即便最領先的公司，收入規模也就是10億級，這對於GDP快100萬億的國內市場而言，還是非常小的數字。”
在語音識別領域研究探索十餘年，如今戰鬥在圖像識別一線，“轉型”成功的周曦如何一步步成長？又如何洞悉未來？
學習之路
從1999年開始，周曦進入中國科學技術大學學習，2006年碩士畢業。
讀研究生期間，他成爲一名微軟亞洲研究院的實習生，談及這段經歷，周曦感慨萬千。
他當時照着《肖申克的救贖》裡的橋段開始給微軟亞洲研究院發郵件，在電影中，安迪寫信向州議會要錢建監獄圖書館，當時獄警跟他說肯定沒用，你寫多少都沒用，他們不會理你的，但最後真的撥款建了起來。周曦也在一直堅持，從最初每週一封到後來每週兩封，寫了近三個月，居然真的拿到了實習通知。
後來他才知道，申請實習的那個組，中途發生了人事變動，一直處於無專業組長的狀態，新來的負責人無意中看到信，他才終於等來實習機會。
“我們永遠不知道過程中會發生什麼，跟搞研究一樣，能做的只有努力。”在微軟亞洲研究院，他還遇到了一羣當時全中國最優秀的人，大家在一起可以產生思維和技術上的碰撞與融合就是最大的收穫。“那個時候的微軟是技術研究者的聖地。”
在這裡他還遇到了自己的人生中最重要的導師——周健來，“他是一個技術背景深厚，兢兢業業的科學家。”周曦談到，從推導數學公式到電腦上的實驗，需要經歷一系列複雜的過程。而實驗結果基本上都會很壞，因爲程序、推導可能寫錯，假設也可能出錯，在這麼長的鏈條上，很多時候我們根本不知道錯在哪裡。
“這是一個痛苦的過程，周健來卻讓我從中意識到了做研究的樂趣，而之前我們採用的辦法是走捷徑，風險都被前人承擔了。做研究就像打戰，雖然推導的過程前人已經做過，但你走一遍就相當於掌握了這項武器，就可以上戰場了。”
而周曦對於圖像識別研究的興趣也始於這段時間，有一天，他看到一條新聞，國外有人在泳池下裝了一個攝像頭，可以自動識別游泳者是不是溺水，他想，做圖像視頻可以有很多的方法幫助別人，非常有意思而且價值巨大。
碩士畢業之後，周曦離開微軟，在2006年的夏天來到了美國伊利諾伊大學（UIUC）。
周曦（左一）、Thomas S. Huang（左二）、中科院重慶研究院院長袁家虎（左三）
四年的博士與博士後生涯，周曦師從四院院士、“計算機視覺之父”黃煦濤Thomas S. Huang，“他是那種給我們營造環境的大師，給我們很大的平臺和 high-level 的指導，比較輕鬆自由的環境，可以去做自己想做的方向，我們那會兒自己三五成羣研究自己感興趣的東西。”
在那個時候，語音識別走在圖像識別前面，已經到了系統化的階段，語音有很多做得很好的算法和思想，周曦在圖像上實踐，2006-2010 年之間拿了很多世界冠軍。周曦開始琢磨，拿了這麼多冠軍，總要做什麼有意義的事兒吧，這時他就發現，圖像識別雖然能識別宇宙萬物，但一定要具體到一件事上才能幫助別人。
2011年秋天，周曦選擇回國。
創業之路
周曦以中國科學院“百人計劃”專家的身份歸國加入了中科院重慶綠色智能技術研究院，成立智能多媒體中心，這個中心是由中國科學院聯合新加坡國立大學，伊利諾伊大學創辦，專門從事人工智能領域的研究。
在中科院的幾年間，他將多年來的積累所學上線實踐，在2007-2016年期間七次獲得智能識別類世界大賽冠軍，曾作爲中國科學院人臉識別唯一代表參與戰略先導A類專項“新疆安防布控”。
在周曦看來，智能語音的發展成熟度要比圖像高很多，但圖像識別領域不一樣，這裡正處在“戰國時期”，百花齊放百家爭鳴，這是一座大金礦，每家都說自己的東西是最好的，同時，圖像識別領域還沒有形成大環境，競技的舞臺還沒有搭好，這是一個機會，百家爭鳴的時代，更容易異軍突起。
2015年4月，周曦牽頭成立雲從科技，走上創業道路，初創團隊大多來自中國科學院各大研究所、著名大學及研究機構。
截止目前，在金融領域，雲從科技服務包括農行、建行、中行、招行總行等全國400家銀行，提供對比服務日均2.16億次；在安防領域，他們的產品已在29個省級行政區實戰，每天比對超過10億次，數據匯聚總量超過千億，協助全國公安抓獲超過1萬名犯罪嫌疑人；在民航領域，雲從科技已進入60餘家機場，日均服務旅客超6千萬。
近四年的創業路，周曦也吃了很多“教訓”，他告訴本站智能，學術界所關心的大部分是技術問題，而工業界需要關注的問題更爲廣泛和實際，一個好的技術與一個好的商業實踐之間，有着巨大的鴻溝，只靠技術和科研是遠遠不夠的，從核心技術走到產品；從產品走到行業解決方案；從行業解決方案走到銷售；從銷售走到整個服務體系，這一圈只有親自走完，才能得到客戶的認可。
他舉例到，在創業初期，團隊要去一家銀行做投標，參與人臉身份認證的業務。爲了拿下這個項目，科學家在一起憋了好多天，寫了十幾頁的方案，自己覺得已經非常詳盡了，也考慮到了各種情況，但實際情況卻讓他們大吃一驚——銀行方說從來沒有供應商給他們寫過十幾頁的方案，最少都是300頁起。
而在這之前，團隊根本不知道這個事情需要寫這麼多內容，行業認識的不足導致他們栽了跟頭。“要想讓對方接受自己的方案，就必須從對方的需求出發，只有你熟悉了細分行業，瞭解整個行業的信息技術架構，才能知道自己需要做多少準備，才能考慮整個產品的解決方案。”周曦總結道。
目前，周曦越來越少出現在公共場合，將主要精力用在了打磨產品和解決方案上，他認爲解決用戶的問題就要做出好的產品，在好的產品和解決方案基礎上形成平臺，最終組成一套聯動的網絡。
他還提到喝酒拉客戶的問題，周曦說從公司成立起就從不陪客戶喝酒，“如果能夠真正幫助人家解決真正的問題，人家不在乎你跟他是不是喝酒，反過來如果你靠喝酒，我不認爲你最後能解決人家大問題。”
他認爲當企業比較小的時候，也許能靠搞關係去搞定幾個大客戶，但如果真的想做一番事業，就回到一個科學問題，要有一套科學體系，一層一層解構，並且進行驗證。
探索之路
“中國有一個習慣，在短期內過於高估技術的實力，而又在長期低估技術的潛力。”
在1997年，人類象棋冠軍卡斯帕羅夫輸給了一臺深藍人工智能，當時就有很多人說，這是一個新的時代、一個人類將被人工智能支配的時代。但20年後的今天，我們和人工智能關係的最大改變是iPhone，不是深藍，也不是Alpha Go，周曦談到。
從長期來看，他認爲人機交互技術是一個時代的入口，它能讓用戶更方便的與服務、內容連接，而今後的交互模式就是人工智能、互聯網（5G）、IoT，人工智能作爲核心能力，通過5G網絡驅動加載AI芯片，具備計算能力的終端設備，“最好的人機交互，就是沒有交互，一個想法就可以實現服務”。
對於雲從科技而言，在平臺化之外，則是AI定義場景與AI定義設備的謀劃佈局。什麼叫AI定義場景呢？周曦介紹稱就是說與行業專家一起，提取行業最廣泛和最關鍵的需求，做出最好最通用的產品和解決方案去滿足他們的需求，讓人工智能能夠大幅提升行業智能化水平，AI+細分場景能夠被認可。
一言以蔽之就是，從客戶的實際需求出發，研究推出全新的解決方案和服務。他們還總結出了五點方法論：
L1，核心技術；多個核心技術研究，打造核心技術閉環，解決學術成果領先性問題；
L2，技術驗證；解決使用環境中的問題，驗證成果在行業中是否能夠實戰；
L3，服務行業；將獲得驗證的核心技術形成產品和解決方案，真正幫助行業。
L4，構建平臺；構建行業大腦，提升整體行業水平，而非單個企業。
L5，建立生態；AI企業以核心技術、產品能力、行業平臺作爲基礎，帶動產業上下游，使人工智能成爲中樞，形成智能生態，實現“頭雁”效應。
周曦認爲只要真正的在一個個行業裡解決問題，一定會有市場，資本寒冬也不是問題，問題就在於沒有做出好產品，或者你對自己做出來的產品，有沒有決勝千里的信心，未來誰能實現從產品型企業到平臺型企業，進而建立產業生態，一定是企業良性發展的重要保障。
但這個過程充滿挑戰。