云天励飞 CEO 陈宁：下一个 AI 落地的万亿级行业，继安防之后或是新零售 丨CCF-GAIR 2018

2018 全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR）昨日于深圳召开。本次大会共吸引超过2500余位 AI 业界人士参会，其中包含来自全球的 140 位在人工智能领域享有盛誉的顶级嘉宾。

在这其中，包括图灵奖获得者、中美科学院院士、中美工程院院士，以及CMU、MIT、斯坦福等多个名校的顶级教授；同时也有来自工业界的 AI 高管，涵盖微软、英特尔、阿里巴巴、腾讯、百度等多家企业。

在本次会议中，作为深圳本土创新企业，云天励飞CEO陈宁博士在会场向数千名观众及数百家媒体介绍了云天励飞自主研发的云天“深目”系统及应用案例。

而后，陈宁博士还向与会来宾讲述了云天励飞对于芯片的理解及认知，以及云天芯片的迭代历程。

除此之外，在会议现场，陈宁博士还谈到了云天励飞在AI+新零售领域的布局。在他看来，人工智能在未来会如同电能一样无处不在，而零售行业将会是AI落地的一个绝佳场景，AI可以帮助线下实体店打造全新购物体验，通过一系列技术去构建精准的用户的画像，从而精准实现消费习惯预测。 

值得一提的是，会上，云天励飞还在200多个国内顶尖AI企业中脱颖而出，荣获“AI+安防 最佳商用成长奖”这一殊荣。 

以下为陈宁博士的现场演讲内容，雷锋网作了不改变原意的整理和编辑：

大家好，我是云天励飞的CEO陈宁，很高兴今天有机会在这里跟大家分享我们作为深圳本地一支人工智能创业团队在深圳创业三年多在人工智能领域的探索。 

 “天眼”，通过一套系统调用全球的视频监控资源，对于任意个体进行实时的定位。我想这个场景在座的各位都不陌生，它在科幻电影中层出不穷。而云天励飞在深圳通过创业的三年时间，打造了一套区域级的天眼系统。

我们通过融合人工智能的芯片技术、深度学习的算法技术、人脸识别以及后台的大数据挖掘等等一系列的技术，在深圳的机场、地铁，以及十多个行政区域打造了这样一套城市级的天眼系统。

如今深圳2万民警的警务云终端上，都有一款叫做云天“深目”的动态人像APP，通过这款APP，经过严格的权限管理系统，深圳的2万民警可以对任何一个犯罪嫌疑人在2秒钟的时间，检索他从深圳的机场到地铁，到南山、福田、罗湖、龙岗跨区域的活动轨迹，落地他的身份，查询他的前科。

这套系统在深圳上线接近两年的时间，协助公安破获了经侦、技侦、网警、打拐、缉私等等各类案件5000多件，协助找到了100多个走失的儿童和老人。 

这套系统由于其颠覆性的实战效果也快速地被复制到了北京、上海、杭州、青岛，参与了2016年的G20西湖核心安保圈服务，也参与了博鳌论坛、青岛的上合峰会等等一系列的服务工作。并且也被复制到了东南亚的一些国家。 

这套系统背后的技术有算法、芯片、数据。基于这些核心的技术，我们提到了有很多的刑事案件，我们略去刑事案件，不在这样一个场合讨论它的细节，我们简单看几个跟大家能接触到的看到的民生案例。 

比如说行人闯红灯，这是云天励飞配合深圳交警在2016年年底开始开发的一套系统，2017年年初在深圳北大医院门口的莲花山路口应用，这是一个大型的十字路口，在上线之初，据统计每天在这个路口的闯红灯的行人人数达到数千次，而根据交警统计的数字，在致命的交通案件中有20%是由于行人闯红灯导致的。

在这套系统上线之后，通过互联网的手段，以及人工智能、人脸识别等等手段，只要检测到在人行道的红灯亮起，踏入人行道的这些行人，在他踏入人行道之后，他的人像和相关的身份信息（被隐蔽关键信息），在保护隐私的前提下，及时地被推送到了马路对面的大屏幕上，对闯红灯的行人进行了相关的震慑，并且深圳交警在去年下半年推出了一个行人闯红灯曝光台，在交警的官网上对这些闯红灯的行人甚至通过信息的推送，提醒你在深圳的若干路口闯了几次红灯，并且纳入公民的征信系统进行管理。

这些手段当然也触发了一系列社会关于个人隐私的讨论，今年年初有一系列的相关的讨论，但是我们想提的这些技术手段，处罚不是目的，更关键的是通过技术的手段提醒大家，能够遵守社会规则。我们从结果来看，到今年年初的统计数据，在这个路口闯红灯的人数已经下降到了一年前的大概8%左右。并且这套系统已经被复制到深圳的近百个路口，去维护社会治理的治安。 

第二个案例是公安部嘉奖的案例，叫做“天图”案件。这是一个比较大的名字，实际上这个案例是整治偷自行车的案件。 

在深圳的一个区域的一个派出所的民警发现在本派出所的辖区内，在去年上半年有一个小伙子7进7出派出所，每次偷了自行车，案值200元左右，教育以后只能再释放，无法刑拘。 

通过跟我们的产品工程师沟通，我们设计了一套一人一档的系统，对于偷自行车的人员技术数据的挖掘，把这个嫌疑人作为这个档案库的第一条记录放进去进行跟踪，两天后发现他又骑着一辆新的自行车，这次民警不再对其进行抓捕或者询问，而是在系统里面推动动态人像系统进行自动的跟踪，发现第二天他骑到了一个修车铺，交给了一个修车人员，收取了一定金额的货币，这个修车人员经过民警的研判，很有可能是一个销赃人员，这个人员的人像被录入系统，作为系统的第二条记录，进行自动的监控和监管。

几天后发现又有另外一个小伙子到同样一个修车铺，交给了这个修车人员，也是领取了一定的货币，这个小伙子也有可能是区域内的偷窃自行车的人员，作为第三条记录纳入系统。

就这样在一人一档的系统，几个月下来积累的数据，串案、并案，在这个区域的公安局收网，一举抓获了在本区域内跟偷自行车和销赃相关的318人。而这个系统只有人工智能才能做，因为他们不是一个犯罪团伙，他们只是跟偷自行车和销赃相关的一个松散的社会关系，被这套智能系统挖掘出来。 

真正老百姓每天感受到的这些社会的安全指数，未必是由这些命案或者抢劫来导致的，而是天天发生在我们身边的这些钱包、自行车被盗等等的小型案件，而人工智能的技术助力平安城市的同时，可以提升老百姓的幸福指数。 

第三个案例是在2017年的除夕的前一天，深圳公安接到报警，一个3岁的小男孩被拐带，在接到报警后的两个小时之内，通过“深目”系统，分析研判，查询到犯罪嫌疑人的轨迹，落地他的身份，但是彼时嫌疑人已经带着这个小孩上了通向武昌的高铁。公安跟高铁的乘警联动，在除夕凌晨把这个小男孩和嫌疑犯扣住，把小男孩解救，送回了父母的怀抱。整个过程从被拐带到回到父母的怀抱，耗时不到15个小时。用华为CEO郭平的话说，这是人工智能带给我们的，让这个小男孩在还没有感受到恐惧的时候就回到了父母温暖的怀抱。

还有很多类似这样的案例，只有技术才有可能及时协助我们去找到这些蛛丝马迹。

“深目”系统在深圳上线以来，在一个区域统计的2016年和2017年两抢两盗的同比的警情下降大概50%左右。

而这背后是前端的人工智能芯片和云端的深度学习和大数据分析的算法的端到云的架构。从前端的各类视频采集设备，摄像机、机器人、智能手机、车载相机等等，我们通过植入人工智能、深度学习的算法和芯片，将其从一个传统的视频采集设备转换成一个视频的及时分析、认知和感知设备，在前端摄像机里面就可以做到人脸检测、人脸跟踪、人脸提取，甚至特征转化。将这些人脸的图片和特征值传输到云端，在云端基于人脸的特征值才可以做到海量数据的快速检索。比如说现在我们可以一秒钟从30亿人脸中检索到一个目标人员的轨迹，基于云端的一台普通的PC机的运算能力。这跟前端的芯片的结构化和云端的大数据的处理能力是分不开的。 

基于这样一个云到端的架构，我们展望未来，所有的终端将具备人工智能的功能，而所有的这些人工智能的功能都将是由我们这样一系列的终端的芯片来承载。因为在产业化的过程中芯片将是人工智能大规模产业化必将突破的一个瓶颈，比如说AlphaGo 1.0的系统曾经用了1920颗CPU和280颗GPU，训练一盘比赛的电费都要1000美元，这说明传统的芯片不匹配人工智能的复杂计算，我们需要面向神经网络的高性能、低功耗的芯片，去承载这样的复杂算法，能够将其植入到各类的终端中，去进行一个大规模的产业化。而这些芯片源于算法的定义，比如说我们需要一系列的面向深度学习的芯片，去承载它复杂的神经网络的运算。而这些算法是源于高质量的、可标注的一系列的训练的数据，而数据又是源于场景，所以我们提出场景定义芯片，我们认为人工智能的芯片必然是一系列的专用的、面向各类应用场景的芯片，将会嵌入到各类的终端设备中。 

基于这样的场景定义芯片理论，我们认为未来的人工智能的芯片将是一个开放和开源的平台，所以我们率先提出将人工智能芯片免费化，去打造一个开放式的平台，将它送入所有的到摄像头的智能化的设备中，通过本地的结构化，采集结构化的数据到云端，去进行大数据的分析。

这是云天励飞设计的两代IPU的芯片，其中最核心的是我们自主知识产权的一款面向深度学习的处理器IPU，这颗处理器的IPU，我们设计了100多条指令集，面向多层神经网络去优化，我们第二代的IPU将在一个月以后将会投片生产。

算法、芯片、数据是人工智能三个核心的要素，芯片就像人工智能的躯体，算法是人工智能的灵魂，而面向场景的这些数据则是人工智能的营养，只有将这三个要素紧密地结合在一起，才有可能打磨出一款又一款改变和颠覆每一个传统行业的产品。云天励飞在过去的三年里面将这三要素通过我们三名联合创始人分别在芯片、算法和数据这三个领域的跨界创新的融合，我们试图颠覆一个传统的视频监控的安防行业，将其带入视觉智能时代。

AI对安防、智能驾驶、机器人、医疗等等众多的行业将会产生颠覆性的影响，我们可以大胆地预测，下一个被颠覆的万亿级的行业，继安防之后是新零售。所以云天励飞也从去年开始在AI+新零售领域做布局。在新零售领域，我们认为AI可以助力我们线下的实体店去打造全新的购物的体验，通过线下类似视频监控等一系列的技术手段，我们可以构建一个精准的用户的画像，对于群体和个体精准的用户画像，通过图象的识别和款式的识别，甚至对消费者的服装Logo的识别，可以做到一个精准的消费习惯的推送和预测。通过刷脸支付、自动售卖商店、自动购物机等等一系列的设备和新的营销模式和现象，通过对后台采集的这些数据的挖掘，可以构建一个更加便利的用户的体验。通过这些后台大数据的分析，可以为商家提供更加精准的物流和商品的选择和推送。 

为什么我们在今天认为在线下的实体店，通过结合视频监控和wifi等等一系列的技术手段，有可能做到线上的精准营销，把线上的精准的技术能够带到线下？因为我们认为人工智能的算法，尤其是依托芯片这个载体，即将变成可能。通过这些芯片将前端的传感器、本地结构化信息，通过结构化的信息在云端大数据的分析，一个端到云的架构，像在安防行业一样，我们可以在这些物理世界里面打通最后一公里，进行数据的真实的分析和用户画像的构建，让感知、数据分析、人机互动可以无处不在。 

最终我们认为通过前端的一系列的人工智能芯片承载的这些深度学习，和未来的人工智能的算法模型，通过后台海量大数据的分析，这样端到云的架构，我们可以让人工智能像电能一样无处不在，而我们的人工智能的这些芯片即将成为像我们墙上的插座一样，通过这样一个全新的、开放的、免费的商业模式，让人工智能的芯片无处不在，通过后台的人工智能来赋能各个传统行业。雷锋网雷锋网

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