【励志】就靠“刷脸” 28岁中国海归上榜福布斯

2016年02月27日 澳洲微报


在中国如火如荼的互联网大潮中,从不缺少创新的真正火种。如今,一位年仅28岁的中国小伙,一举登榜福布斯,成为亚洲30岁以下青年领袖中的代表人物。而更令人叹为观止的是,这位年轻小伙上榜得以上榜的理由却是——“刷脸”。


在昨天2月26日,刚刚公布的福布斯“30岁以下青年领袖榜单”,印奇被排在了科技企业家榜中的首位。




2006年毕业于安徽省芜湖市第一中学的印奇,高中还没毕业便被清华大学相中,成为清华自主招生名额中的一员。


进入清华后,印奇入选姚期智实验班。在这里,他便得以结识在他创业历程中的最重要的两位小伙伴——唐文斌和杨沐。恰恰就是当年的这三位少年极客,造就了如今人脸识别技术的翘楚——旷视科技Megvii。


从游戏开发到专攻技术——少年天才的传奇创业路

说到印奇的本科经历,那更可以堪称是一个传奇。从本科开始,他便在微软亚洲研究院MSRA开始了半工半读的历程。


然而真正惊人的是,从那时开始他便已经开始接手重大项目,为微软研发了当时核心的人脸识别系统,后来被广泛应用在X-box和Bing等微软产品中。


可以说,本科期间与人脸识别的结缘,便是后来印奇创业神话的真正原点。


2012年6月,Facebook收购了以色列人脸识别技术公司face.com后,他们发现,自己所做的技术绝不只是游戏这么简单,而是一个有着巨大市场空白的前沿技术。三人开始“回归”技术,悉心钻研人脸识别技术。



本科毕业后,印奇赴美国哥伦比亚大学攻读3D相机方向博士学位。然而随着国内创业的氛围日益浓厚,印奇在完成两年的博士学习后,便回国正式创业。


按照福布斯网站对旷视科技的介绍,这家获得了5千万美元融资的创业企业,估值竟高达2亿美元。而这一切完全归功于旷视的拳头产品——人脸识别。


尽管印奇本人的大名尚且没有广为人知,但旷视手中的人脸识别系统却早已在祖国大江南北,乃至全球得以生根发芽。


看重“刷脸”在未来的广阔前景,马云“爸爸”早就选择了印奇。作为阿里巴巴的战略合作伙伴,旷视为支付宝开发人脸识别模块。在去年3月16日的德国汉诺威IT博览会上,马云更是亲自演示了“刷脸”支付的神奇一面。


在当天发表完主旨演讲后,马云特意为德国总理默克尔与中国副总理马凯这两位贵宾,演示了蚂蚁金服的Smile to Pay扫脸技术,并当场刷自己的脸给嘉宾买礼物!


这套由蚂蚁金服与旷视科技合作研发的“刷脸”系统,在购物后的支付认证阶段通过扫脸取代传统密码。更为惊人的是,其识别率竟能达到超过99%的精确程度。



印奇与旷视的真正杀手锏

极高的识别率,便是旷视真正能够引领潮流的法宝。根据新华社2014年对印奇三人组的采访来看,旷视在那时便已经达到了超过97%的高识别率。


“Facebook的人脸识别率是97.25%,我们的识别率是……97.27%!比Facebook还要略高一点!”当时,在看到电脑屏幕上显示的这一结果后,唐文斌、印奇和杨沐几个小伙子忍不住击掌相庆。


按照印奇的说法,真正的杀手锏便是一种“类人脑神经元算法”的深度学习算法。通过这种技术框架,他们可以用大规模的数据对算法进行“训练”,分析的数据对象越多,系统的计算、识别结果就会越来越精确。


按照印奇好伙伴唐文斌的介绍,“刷脸”技术看似仅仅是特工“火眼金睛”的一瞬间,背后其实是一整套复杂技术的支撑。



通俗说来,需要上下协同的“三部曲”共同完成:首先,第一步是人脸检测,就是在镜头中确定位置,找到人脸“在哪里”;第二步为关键点检测,在已经确定的人脸位置处,找准眉眼、耳鼻等脸部轮廓的关键点,为进一步的分析做准备;第三步,则是基于大规模数据的人脸识别,弄清“这是谁”。


去年4月16日,印奇更是作为中关村创业企业代表,接受了国务院副总理刘延东的接见,并在见面会上发言。


尽管已经获得了了不起的成就,但印奇与旷视科技却有着更为宏大的目标。

极客印奇对未来还有更为远大的规划

据悉,Image++ 的第一个公开版本将在2015年内发布。与Face++ 的发展路径相似,印奇称Image++ 是好几个Face++的结合,将首先识别文字、行人、人的行为、场景等高价值的东西,其逻辑顺序正如小孩识别万物的过程,先从父母亲的脸,到其他图片、物体,再到文字。



从Face++到Image++,挑战在于,各个细分领域的识别虽然都用深度学习算法,但各自难点不同,需要定向攻坚,即使一上来就能做到80% 的准确率,但剩下的20% 则属于每个领域中比较特别的东西。


印奇称,Image++ 出来后,对那些扫题库、扫名片的创业公司来说,并不意味着灾难。他想将这些入口级的技术开放给那些创业公司,围绕图像识别和人工智能技术,在未来建立一个以核心技术为轴的共生生态。


“就像马云说的,你必须让别人变得更强,自己才会有更大的发展空间。”Video++,真正的机器之眼,听起来似乎还很遥远,但在场景化数据的大循环与人工智能、机器学习的热浪中,技术的迭代更新无疑已呈加速。

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