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清华未来科技EMBA黄永祯同学:银河水滴的人工智能产业化实践
发布时间:2019-01-15 23:38:14

2018年12月21日,“创新•赋能 | 第二届管理创新高峰论坛”在清华经管学院伟伦国际报告厅成功举行。本届论坛由《清华管理评论》主办,清华大学技术创新研究中心、清华经管学院校友发展中心、清华经管学院EMBA教育中心、清华经管学院高管教育中心协办,共同寻找在中国企业转型升级背景下,引领智慧之美、商业之美、产业创变、时代之潮的优秀管理学者、商界领袖及优秀企业。


2018年度十大管理模式创新领先企业“名单

银河水滴董事长&CEO、中国科学院自动化研究所副研究员、未来科技EMBA首期班同学黄永祯先生出席论坛,并发表题为《银河水滴的人工智能产业化实践》的精彩演讲,以下为演讲全文。


黄永祯先生:银河水滴董事长&CEO;中国科学院自动化研究所副研究员;未来科技EMBA首期班同学

银河水滴的人工智能产业化实践

大家好,很荣幸有机会在这儿做一次分享报告,感谢陈劲教授的邀请。今天我想讲一下银河水滴的人工智能产业化实践,也谈谈我对人工智能技术创新与管理的想法。这是我参加的第一个管理的论坛,之前参加学术和技术的会议都比较多。在做人工智能的管理分享之前,我想先讲一下我个人的情况,以及我们在做的事情。透过这些事情可以看到为什么我们会采用这样的公司架构,以及这样的管理模式。


新一代的人工智能企业

首先我先讲一下我本人的基本情况。过去十年我主要是在中科院自动化所工作,主要的一些成果也是在学术界的一些工作。

现在我们成立了银河水滴科技,它的定位是一个什么样的企业呢?我们对自己的定位是新一代的人工智能企业,我们在计算机视觉这个行业里已经有二十多年的研究积累,拥有全球最先进的步态识别AI技术。借助这些研究积累,我们已经在智慧安防、交通和工业领域进行了应用。大家可能会有一个疑问,这三个领域看起来没有太大关系,差距比较大,为什么我们初创公司可以在早期做这种事情。最根本的原因是我们底层技术的共享,并且对行业有深入的认识,但仅仅有这个是不够的,后面我会结合一些产业实践分享一下一个初创的人工智能企业,是如何深度地与行业进行结合的。


下面我想介绍一下我们在安防领域的一些进展,中国的安防其实是一个非常大的市场,中国的摄像机总量是三千万,年均增长是20%,绝大部分视频是作为存储以备事后查询,如何在海量的视频里面寻找到目标,这是安防非常大的刚需、痛点和挑战。


我们以十年前的周克华杀人案为例,这就是周克华在长沙逃窜的图片,长沙数千名警察查看了相当83万部电影的视频,最后他还是逃出了长沙。周克华有非常强的反侦查意识,靠人脸识别很难抓拍到有效信息,这也就是为什么出动民警搜查他,他的全身步态信息很清晰。

我们的杀手锏是远距离步态识别,这个是最难的生物识别技术之一,指的是通过身体的体形和身体姿态来识别人的身份,这个领域的里程碑式风向标是2000年美国国防高级研究计划局(DARPA)资助了远距离步态识别,2000年我们公司的技术创始人谭铁牛院士在中国也创建了中国第一个步态识别研究团队,我们持续不断地研究了十八年,今年是第十九年了。为什么步态识别是安防的重要工具?我们可以看到距离摄像机十米左右的脸部信息非常模糊,完全没法用人脸识别,但是对于步态识别来说就会非常清晰。我们可以看到从技术上来说,步态识别的优势在于远距离,五十米以外可以识别,三百六十度的识别。五十米以外你根本看不见摄像机在哪,但是摄像机可以清晰地识别你。创办银河水滴之前,我们是中国最早开展步态识别的团队,出版了全球第一本步态识别的英文专著,在创办银河水滴科技之后,我们又取得了更多新的进展,2017年我们在人工智能领域最顶尖的期刊IEEETPAMI上发表了我们的成果,我们取得了比国际上的第二名高出30%的精度。


钟笑寒教授与“2018年度十大管理模式创新领先企业“企业代表合影

今年的欧洲计算机识别大会,国际模式识别大会,以及下个月将在美国举办的全球人工智能大会,我们都会举办步态识别tutorial。人工智能这么多年了,现在才出现步态识别tutorial,也证明了步态识别的难度有多大,我们公司是全球唯一一个把步态识别做到大规模应用的公司。

除了算法我们还有数据库的积累,我们做了第一代的步态数据库,现在第五代数据库百万视频规模超过当时第二大步态数据库100倍,现在依然是最大的。同时我们在专利方面也有很多的积累,现在已经超过了五十项专利,明年会达到一百三十项左右,已经获得了北京市科学技术二等奖与中科院科技成果转化一等奖等一系列奖项。


当然有了这些技术上的领先并不意味着你会在产品和市场上得到应用,我们看一看实际应用的产品,当时给我们泼了很大的冷水。2016年成立公司的时候,我们以为离市场已经很近了,实际上还很远。我们看一个例子,这两个人,这大概就是实际的场景,在四十到五十米的距离人只有这么小,这是一个真实的案例,他抢劫了金店,给到我们是一个这样的视频,经过几个月的努力,我们可以做到从八百人次里锁定二十三个人,其中五个人就是嫌疑人本身。我们可以回答十年前周克华案件,当时摄像机下出现人比这个还大,是可以使用步态识别技术进行跟踪。我们发布了全球第一款步态识别检索一体机,这个机器可以支持360度全视角识别,围绕一个应用产品打造,我们迅速开展了云端和终端的产品。终端整体的嵌入式可以做到成本不到300元,这样可以解决天眼,以及比较低端的家电机器人的视频处理。

这个相关的产品出来以后,被《纽约时报》、《华盛顿邮报》等等进行了报道,那个时间段我们收到的海外订单比国内还高,这也是源于这样一个技术,其实2000年中国和美国在同一起跑线,但是中国现在这一块已经超过了美国。


前面讲的是安防,接下来再讲一个例子,第二个就是轨道交通,这是一个非常大的市场,右边这张图可以看到,轨道交通地铁开通的数量从1990年开始到2020年以指数形式在增长,近两年中国开通地铁的数量比过去五十年的总和还要高20%。这是非常大的行业,也有刚需的问题。比如说地铁隧道检修的问题,今天还看到一篇文章,北京的地铁每天停运之后,有上万的员工在检修,依赖很原始的判断,晚上工作白天休息。有没有一种方式能够解决这样的问题,这是我们切入轨道交通市场的第一个方向。围绕这个我们开发了轨道交通的智能检测车,可以替代隧道里面所有需要检测的问题,生命周期可以降低六千万元的人工成本,但我们做的硬件成本不到两百万,这是非常高效率的事情,钢轨锁扣的检测,钢轨的内部检测,隧道环境异常检测,接触网络检测,轨距检测,整条线测下来原来可能需要十几天的时间,现在只需要一个晚上,我们可以非常高效地解决这个问题。


我们在大连做研发的时候,已经查出了很多故障,第一个钢轨表面缺陷非常严重,第二个是锁扣丢失,第三个是限界,第四个是隧道环境异常,第五个是接触网表面检测,第六个是钢轨轨距。这个是我们切入的第一款产品。

我们还做了一个智能安检分析仪,一台安检仪要配八到十人,三班倒,这是很苦的工作。我们采用这样的安检仪,可以对里面的违禁品做一个检测,这个是图片识别技术,但是没这么简单,这里面人工智能是很重要很核心的点。

第三个场景我们做的是基于人工智能的列车辅助驾驶和自动驾驶系统,全世界的汽车自动驾驶非常火热,但是也有很多分析认为(包括全球最大的公司)汽车的自动驾驶还有很长的路要走。大家忽略了列车自动驾驶是个非常大的市场,同时又相对容易。在刚刚介入轨道交通的领域时,我们就已经发现,地铁的驾驶,特别是欧洲很多城市有非常多的有轨电车,9月份我去柏林轨道交通展,发现全球第一列无人有轨电车西门子已经展出了,中车的列车已经是全球第一大,比西门子、阿尔斯通的总和还要多,但我认为像西门子这样的无人驾驶技术,中国还是要跟进,否则要落后。
一条三十公里的线路,如果采用自动驾驶,这一个系统就可以节省一个亿,中国差不多有四百个系统。


几个思考

大家可能听下来的感受就是我们做了很多产品,这些产品之间有什么关系?我们在学术界研究以及在公司研究,它们有什么样的不同,这就是我接下来要分享的一些思考。


黄永桢先生

第一个思考我想了很久。我之前有十年做学术界的研究,最近在工业界研发。到了工业界觉得比较残酷,因为你会发现生娃造产品成了你最首要的任务,你公司的老板天天催着你生娃,你以为生个小孩很乖巧,但是第一版出来之后会发现成堆的毛病,用户不喜欢它,你需要不停地打磨调教,等到孩子长大以后,你已经老了,但是你看到产品还是很幸福(来源:颜水成教授)。

可能我们在解决问题的过程中付出了比在学术界很多倍的努力,前面说的产品,我们整个团队在隧道里面待了好几个月,这是很苦的,冬天像大连的地铁冷的透心。第一款产品出来之后大家发现是一个四不象,什么功能都做,最复杂的时候把我们的系统设计成比百度阿波罗自动驾驶还要复杂,我们把整个阿波罗的系统按照自己的需求重写了一遍,大家可以想象这些工作量不是学术界需要关心的。从学术研究和工业研究的不同可以看出来,我们需要怎么样的技术架构,这是我个人的总结。


前面说的我们既可以做安防,也可以做交通,实际上我们还做工业,做医疗,还做智能家居等等很多的方向,我觉得最大的不同就是学术界关心这个圆最中间的那一块,AI算法的创新,实际上有了算法以后,第一步要做性能的优化,第二步要做标准化,你的算法要在不同的平台,不同的硬件那里跑得很好。标红的地方是第三块,就是AI跟软件团队的中间地带,它其实是有冲突的。我们公司的AI团队跟软件团队会出现冲突,软件说我跑的都很正常,AI团队会说我在数据库上测的也很正常,中间需要这么一群人既懂软件又懂算法的。软件需要前端、后台、测试,硬件方面需要设计、外观、测试。一个AI公司需要五层技术架构,才能完成成熟的产品。最让我难受的就是软件和算法打架的问题,最后设立了中间件的团队,比较好地解决了这个问题。

第三层的思考,我本人是清华经管未来科技EMBA班的学生,现学现卖,我也跟大家做一个汇报。李杰教授提出了一个煎蛋模型,蛋黄是本身,蛋白是服务的价值,每一个蛋蛋黄都差不多,蛋白都差别很大。如果你只会做产品你得到的份额是非常少的,李杰教授做了全球很多国家像工业4.0、2025的顾问,他给我们传授的概念是,以前我们认为德国的工业4.0是非常先进和领先的,没错,但是它也有很多无奈,德国的4.0就是因为德国以前只重视蛋黄,他们的产品有很多隐形冠军,但是他不擅长做大系统和服务。

以我们的实践来看看有什么问题,首先看这个一体机,我们的功能是能够把视频里面的人锁定,但是客户,也就是蛋白要的是什么呢?公安要的就是保证国家的公共安全,除了从视频里面能检索的人,习总书记在2017年说的话,还需要物质、技术、装备、人才、法规、机制等等各方面的完善,从我们的蛋黄产品到蛋白保证国家的公共安全,这里面还有很多的路要走,如果你只做产品不去考虑这些东西,你会发现你的市场越来越小。


我们融资的时候,有投资方问我们,全国多少派出所,每个派出所里面卖一台,你的空间多大,是不是每卖一台你的空间就少一台呢,这个问题真问倒了我,好像确实是这样的。比如说一万个派出所就一万台,一台二十万,那就是二十亿的市场空间,卖一台就少一台,但如果把蛋白扩充就会发现,公安不仅要求把人找到,还要求你对数据做分析,以及系统到了以后怎么做进一步的发展。

再举个例子,轨道综合检测车,我们是检测里面的缺陷,钢轨有没有裂缝等,领导关注的是列车是不是在安全地运行,你得检测,得修,还有维护追踪等等,如果你把这些问题都考虑进去,你同时也能回答这个问题,这个车不是卖一个隧道就少一个客户,而是围绕客户的需求打造各种各样的东西,在这样的基础上,对于AI创新企业来说,不仅是一个单的蛋黄,而是一个多蛋黄。像地铁里面需要安防和检修,需要自动驾驶也需要安检,但整个地铁完整的需求我们发现会涉及到社会、人员、合同、线路、空调、电梯等等一系列大的东西,如果我们只做一个安检车我们市场会越做越小,但如果把客户的整体需求考虑进来,会发现把这些蛋黄串在一起,能变成非常大的蛋白,这是我个人对李杰教授煎蛋的理论以及我们的产业化实践得出来的,我们不仅要做蛋黄的产品,要把产品联系起来分析客户的需求,把客户的需求跟产品关联起来发现还有很多东西是可以做的。

我们的专利团队在今年7月份到12月份,6个月时间我们申请了103项专利,如果把客户的需求跟我们的产品关联起来,还能申请比103再高一个数量级的专利。

我们可以看到,最后我们设计了地铁智能运行综合平台,采用了千万级的目标监控,物联网平台,以及各种技术,应用大数据深度的挖掘,这样的东西打破了当前地铁各个子公司之间的运行,打破信息孤岛。每个地铁它的售票处归售票管,安检管安检管,线路归线路管,每一个都是单独的子公司,子公司之间要建立自己的团队、计算平台和数据中心,如果有一个大的平台可以打通,这个才是地铁高层领导和客户想要的,这就是我们从人工智能,从学术到技术领先到单点产品的突破,到最后满足客户真正的需求。


我们这边有一些数据可以算出来,如果只做一个智能检测车,三年的规模大概是一百五十亿,但是把最后的智能系统做出来,大概是在一千亿的规模,这也是蛋白和蛋黄的区别,我们要有领先的技术和产品,但是我们的最终目标是服务客户的需求,这就是我今天最希望讲的,谢谢大家!

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