7月28日，由3W企服和企服头条主办的Open Forum活动——AI企业应用专场“人工智能技创业与投资趋势”在北京东升国际科学园成功举行。

Face++人工智能开放平台的负责人梁若莹就“如何通过AI技术进行产品升级”展开了干货分享。

Face++人工智能开放平台负责人梁若莹

梁若莹认为判断一款AI产品是否能够适用，主要从需求、数据、算法三个方面去考量。另外，一款AI产品的产品逻辑是提供画龙点睛的作用，做连接着开始慢慢走向真正的智能。要先深入了解行业痛点才能找到合适层次里的算法，给出临界值之外的价值。

据了解，Face++人工智能开放平台主要为开发者和企业主提供基于人脸识别的技术和产品支持，目前平台交易量已经达到了200亿次。

以下内容为梁若莹演讲实录，企服行业头条（微信ID：wwwqifu）略有删改。

现在人脸识别技术应用在了各行各业，赋能了各种场景，但是我们怎么样来决定这个技术现在可以应用在哪里？这就是我下面想要着重分享的。

首先，什么是一个AI产品？

从技术层面来看，AI产品有各种不同的方向，譬如说第一是辅助认知，它可以帮你去阅读，帮你去听；还有行为预测，比如新零售领域需要预测接下来需要进什么样的货？

而决策替代，是经过深度学习以后，AI可以帮我们做一些决策，譬如在城市大脑里，在交通拥堵的路段提供一些智能解决方案。

终极集成，实际上是前面提到的几者结合到一起的，像比较大的领域，无人车，跟AI所有相关的技术都需要结合起来使用，才能够解决这样一个场景问题。

从需求角度上来看，也是不同的，譬如在一个比较成熟的行业里有一些痛点，可以用一些零星的技术就可以来解决这个行业痛点，而解决方案必须要有一个全新的解决方案来解决这个问题，所以这个是完全不同的几种方向。

我们怎么样来判断能否产出一个靠谱的AI产品？我的想法是，有3个部分需要去考虑：

1、  需求

这个需求一定是真实的需求。其实现在AI是一个非常火的方向，很多人都会说如果我的产品沾上AI这个标签，可能会卖的很好。但这个一定需要去想，这是真需求还是伪需求。

如果仅仅因为它很酷，没有真正解决一个行业痛点，那么基本上它就是一个伪需求。因为用户想要升级一个产品的时候，他一定去看它的投入产出比。如果它需要升级，那他得到的收益一定要大于升级所要耗费的成本，才会要升级使用新的技术。 

2、  数据

现在的AI都需要数据来支撑，有了相关的数据才能生成最适合你的算法。以手机为例，用一种技术就能应用到所有地方可以吗？这实际上是不可行的，因为每个手机譬如摄像头的位置，还有软件等都是有差异的。 

3、  算法

不同的手机的性能和摄像头的差异，你需要把它照出来的照片用它的数据来作为你的算法，才能够生成最合适的解决方案。如果用一个通用的算法应用到所有的地方，你可能就会发现局限性是非常大的。

所以最重要的思维方式，就是我们不要一下想的太大，开创一个新的行业。

当然如果能做到是最好的，但在现在这种情况下，AI也是在基于深度学习还在不断地进步。它并不是说能真正像人一样进行思考。

所以如果用AI来做一个画龙点睛的作用，连接现在的行业和新的技术，让现在行业得到一个提升，这种方式方法要比我们从头开始更容易和更直接的多。

接下来，我们一定要深入了解想要解决的问题是什么？解决的痛点是这个行业里所有从业人员都能感知到的痛点吗？

像刚才说的，我们的算法都是经过不同的数据训练出来的，它不是全知全能的。一般来说，都会有一个临界值，对某一种场景，或者某一类数据会做到非常好，但是稍微偏一点，它就无法认知，或者无法起到相同的作用。

所以了解你所要使用的算法和它的边界，让你的产品不超过它这个边界，最大化的利用这个产品，利用算法的能力，解决你的问题，这样才会让你的产品脱颖而出。

最重要的一点就是搞清楚这个需求。这边列了几个需求评估的方向，无论从新兴行业还是传统行业都是需要进行的。

如果你现在想到了一个场景非常非常好，但是你需要重新写一个算法，你需要有很多的技术人员、算法人员给你进行长时间的调研。像这样子的成本是无法承受的。

第一个就是可行性，为什么以前的手机不行？为什么现在的手机能做到人脸识别？实际上是因为硬件技术和手机整体的提升，有了更大的屏占比，CPU的性能也提升了，可以在毫秒内做到人脸识别进行解锁的过程。 

而且人脸识别的算法也成熟了，如果达到一个可接受的阈值，譬如说99.99%等等这样一个标准阈值的话，我们就可以说这个算法是可以应用到实际的，而不仅仅是一个实验室的产品。

还有摄像头模组的一些突破。摄像头模组的小型化，同时大部分手机都配备这种模组，也是使这个可行性更大的一个非常重要的方面。

除了可行性，还有需要考虑的就成本和收益。成本上来说，每个手机都具备了元器件模组和摄像头，如果它需要用人脸进行解锁，对手机来说是不需要付出额外的成本的。

其他的收益呢？可以对比一下，人脸解锁可以让用户觉得是更好的体验。

每一种都有干扰，指纹来说，手上有污渍，冬天戴着手套都不能进行解锁。人脸解锁在比较暗光的环境下、带着墨镜者双胞胎都是干扰项。但是现在的算法也对它进行了优化，所以这种场景下基本上也是没有问题的，它的抗干扰能力是比较强的。

对于人脸解锁本身来说，还有一个非常大的问题和挑战需要去克服，就是对活体的解锁。因为人脸解锁，无论是在手机，还是银行APP等等，都可能会有敏感信息在里面存储着，可能也会造成对你的伤害，所以对安全级别的需求是非常高的。

像对图像简单的变形、扭曲，算法可以直接区分出来，但是有些非常不好区分，譬如说面具攻击，淘宝上有卖真人的面具的，你给他一张照片，他就可以给你做一张这个人的头套，你戴到头上，就可以假装这个人，所以我们对这个面具的攻击现在是一个重点。

像这些点，在我们思考一个产品的时候，都是需要去考虑到的。人脸解锁在安全性这方面的考虑就不够深入，产品就有可能没有办法去真正的在实际中进行应用。

以上就是今天的分享，谢谢大家。