吳文俊的數(shù)學(xué)機(jī)械化思想和方法都被廣泛應(yīng)用在計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、計(jì)算機(jī)視覺、機(jī)器人、數(shù)控技術(shù)、模式識(shí)別等諸多科學(xué)與工程研究領(lǐng)域，在國際學(xué)術(shù)界影響深遠(yuǎn)。也因此吳文俊獎(jiǎng)在國內(nèi)人工智能領(lǐng)域的份量可謂沉甸甸，每年的評(píng)選結(jié)果也能很好展現(xiàn)出 AI 科技的年度風(fēng)向。從今年獲得吳文俊人工智能科技進(jìn)步獎(jiǎng)的各類企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新工程項(xiàng)目中我們發(fā)現(xiàn)，除了物聯(lián)網(wǎng)、機(jī)器人、計(jì)算機(jī)視覺、生物識(shí)別、語音技術(shù)等技術(shù)服務(wù)屬性的公司之外，也有家電企業(yè)首次入選，這不僅表明 AI 在產(chǎn)業(yè)商業(yè)層面的應(yīng)用已十分廣泛，距離大眾的生活似乎也越來越近了。

圖 | 吳文俊(來源：網(wǎng)絡(luò))

進(jìn)步的 AI 技術(shù)，糟糕的“偽”智能

近年來，隨著智能家居、智慧生活概念的火熱，很多廠家都開始把產(chǎn)品互聯(lián)、語音操控等技術(shù)跟家電產(chǎn)品進(jìn)行簡(jiǎn)單結(jié)合，進(jìn)而炒作是“智能”家電，這其實(shí)給消費(fèi)者造成很多認(rèn)知偏差。我們周遭的產(chǎn)品和服務(wù)變得越來越智能，除了算力和大數(shù)據(jù)的指數(shù)級(jí)攀升，很大程度上受益于深度學(xué)習(xí)的長(zhǎng)足進(jìn)步。以計(jì)算機(jī)視覺&卷積網(wǎng)絡(luò)、生成模型、序列模型、增強(qiáng)學(xué)習(xí)等為代表的不同研究路徑，都讓計(jì)算機(jī)程序的智商越來越高，且分析識(shí)別的精準(zhǔn)度也越來越強(qiáng)，進(jìn)而推進(jìn)了 AI 技術(shù)像互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)一樣，快速成為了智能時(shí)代的基礎(chǔ)設(shè)施。

在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，人臉識(shí)別、物體識(shí)別與語義分割分類等方面的性能目前已接近甚至超過人類的視覺系統(tǒng)，研究人員們已開始挑戰(zhàn)更高難度的計(jì)算機(jī)視覺問題，例如圖像描述、事件推理、場(chǎng)景理解等。在自然語言處理方面，預(yù)訓(xùn)練語言模型在自然語言處理領(lǐng)域進(jìn)展頗大。計(jì)算機(jī)能夠在大規(guī)模無監(jiān)督的語料上進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)間的無監(jiān)督或自監(jiān)督的預(yù)先訓(xùn)練，進(jìn)而獲得通用的語言建模和表示能力。

深度學(xué)習(xí)技術(shù)也極大地促進(jìn)了語音識(shí)別技術(shù)的迭代，在語音建模、提取、優(yōu)化特征參數(shù)方面取得了突破性的進(jìn)展，語音識(shí)別精度大大提高，且擁有很好的自適應(yīng)性，進(jìn)而得以實(shí)用化普及。將語音信號(hào)轉(zhuǎn)變?yōu)槲谋咀址蛘呙?，利用?jì)算機(jī)理解講話人的語義內(nèi)容，使其聽懂人類的語音，從而判斷說話人的意圖，人機(jī)交互方式更加多元。此外， AI 技術(shù)與相關(guān)的知識(shí)工程(專家系統(tǒng)、知識(shí)圖譜等)、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、大數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器人學(xué)等交叉學(xué)科的融匯貫通，很多應(yīng)用其實(shí)已經(jīng)在默默改變著產(chǎn)業(yè)運(yùn)作模式和我們的生活方式，在金融、教育、安防、娛樂、醫(yī)療、自動(dòng)駕駛、電商、物流、智能家居等領(lǐng)域廣泛滲透。人工智能的概念雖然很火，技術(shù)也達(dá)到了可用性，但在實(shí)際落地過程中仍面臨不少問題。

AI 近年來在相關(guān)行業(yè)領(lǐng)域和有其代表性的應(yīng)用場(chǎng)景中應(yīng)用確實(shí)比較領(lǐng)先，也帶來了商業(yè)效率的大幅提升，但對(duì)于 C 端消費(fèi)者而言，似乎并沒有留下太多好印象。尤其以智能家居、智能家電等行業(yè)為例，很多對(duì)于 AI 技術(shù)的粗淺應(yīng)用，更是成了“偽智能”產(chǎn)品的重災(zāi)區(qū)。不少廠商都是什么技術(shù)概念火就跟風(fēng)炒作集成什么技術(shù)，缺乏對(duì)用戶價(jià)值的深入研究和判斷。語音交互火了，就把什么產(chǎn)品都加上語音交互，結(jié)果造出了很多雞肋且不實(shí)用的產(chǎn)品功能;AIoT 概念比較熱，就盲目炒作全屋互聯(lián)、聯(lián)動(dòng)操控的賣點(diǎn)，對(duì)于用戶而言卻往往華而不實(shí)，缺乏體驗(yàn)感甚至操作有些麻煩;很多廠家都表示我們產(chǎn)品背后有大數(shù)據(jù)分析，產(chǎn)品會(huì)越來越“聰明”，而實(shí)際用上了，用戶會(huì)發(fā)現(xiàn)越用越“智障”。這也是智能家居市場(chǎng)炒作了那么久，卻依舊落地緩慢、消費(fèi)者接受度低的根源之一。

AI 技術(shù)要在剛需場(chǎng)景中解決用戶剛需痛點(diǎn)

AI 技術(shù)的進(jìn)步對(duì)于智能家居的發(fā)展來說其實(shí)是一種契機(jī)，加上當(dāng)下 IoT 、 5G 、消費(fèi)升級(jí)的發(fā)展趨勢(shì)，把新興技術(shù)真正用在對(duì)的地方，從剛需場(chǎng)景入手，切實(shí)分析并解決用戶的痛點(diǎn)，才能激發(fā)智能家居市場(chǎng)更深層的市場(chǎng)潛能。據(jù) IDC 對(duì)中國智能家居終端的市場(chǎng)分析，預(yù)計(jì) 2019 年中國智能家電市場(chǎng)總出貨量約為 7927 萬臺(tái)，這比 2017 年同比增長(zhǎng)了近 64% ，市場(chǎng)增幅十分可觀。同時(shí)，家電也是智能家居生態(tài)中最重要且占比最大的板塊，不僅是美的、海爾、格力等家電巨頭的爭(zhēng)霸領(lǐng)域，也是小米、云米、純米、小熊等更多互聯(lián)網(wǎng)科技公司和家電新銳企業(yè)跨界搶食的對(duì)象。

家電產(chǎn)品是每個(gè)家庭中的標(biāo)配，面對(duì)的幾乎都是剛需場(chǎng)景，通過不同套系的 AI 科技家電組合搭配，融合人性化交互、深度學(xué)習(xí)與專家系統(tǒng)的 AI 家電有望塑造出全新的日常生活體驗(yàn)。對(duì)于 AI 技術(shù)的深度運(yùn)用正在成為家電行業(yè)的一個(gè)全新角逐點(diǎn)，誰的產(chǎn)品更智能也就更有機(jī)會(huì)成為智能家電時(shí)代的領(lǐng)頭羊。以美的為例，前不久，美的集團(tuán)旗下的 COLMO 洗衣機(jī)在評(píng)比中拿下吳文俊人工智能科技進(jìn)步獎(jiǎng)，成為我國首次獲得該人工智能獎(jiǎng)項(xiàng)的白色家電品牌，這或許是 AI 技術(shù)和家電做深入融合的一個(gè)典型案例。

那么， COLMO 洗衣機(jī)做了哪些 AI 技術(shù)方面的創(chuàng)新和進(jìn)步呢?據(jù) DeepTech 了解，大概是三方面的 AI 技術(shù)創(chuàng)新，解決了三大用戶痛點(diǎn)：全自動(dòng)洗衣機(jī)在現(xiàn)在日常生活中已經(jīng)很普及，各種洗滌模式選項(xiàng)似乎配齊了我們對(duì)不同衣物的洗滌需求，但當(dāng)我們真正要去洗衣服的時(shí)候，問題來了：這一堆衣物是否可以混合在一起清洗?這衣服是什么材質(zhì)以及應(yīng)該選擇哪種洗滌模式?洗這些衣物應(yīng)該匹配怎樣的水量和洗滌劑量?我們通常的做法是，把衣服一股腦地塞進(jìn)洗衣機(jī)桶里，選一個(gè)自動(dòng)化標(biāo)準(zhǔn)模式，洗成什么樣算什么樣，費(fèi)水費(fèi)電不說，衣物也得不到最佳的清洗效果。

智能洗衣機(jī)洗滌模式總是密密麻麻，但我們沒有耐心和時(shí)間研究這些衣物到底該怎么去匹配。市面上很多所謂的“智能”洗衣機(jī)，大多不過是在物聯(lián)網(wǎng)、語音&手勢(shì)操控或根據(jù)不同模式自主決定加水量、洗滌劑用量等非痛點(diǎn)功能上做文章，對(duì)于洗衣服這件事并沒有起到多大提升效果。COLMO 洗衣機(jī)針對(duì)這些用戶痛點(diǎn)研發(fā)了基于多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型集成和難例挖掘的柔性物體類型識(shí)別技術(shù)、基于圖像語義分割的多模塊融合的衣物量和顏色識(shí)別技術(shù)，以及基于大數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)參數(shù)自適應(yīng)匹配衣物洗護(hù)系統(tǒng)等。

能實(shí)現(xiàn)什么效果?無需在衣物中添加額外的標(biāo)簽，也不需要分開逐件投入，洗衣機(jī)就可以精確地將桶內(nèi)的衣物和背景分離，實(shí)現(xiàn)柔性物體類別的有效識(shí)別。 COLMO 洗衣機(jī)在 1 秒之內(nèi)即可識(shí)別得出衣物重量、數(shù)量、類型、材質(zhì)等信息，在衣物混合洗的情況下，目前視覺識(shí)別技術(shù)準(zhǔn)確率已經(jīng)達(dá)到 85% 以上。

云端系統(tǒng)利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)圖像進(jìn)行分析，可得出洗衣機(jī)內(nèi)部衣物量的多少及當(dāng)前桶內(nèi)衣物是否需要護(hù)色，最終分析結(jié)果返回給洗衣機(jī)做出智能匹配決策，對(duì)于每次都不相同的洗衣場(chǎng)景， COLMO 洗衣機(jī)可基于已積累的用戶體驗(yàn)數(shù)據(jù)和實(shí)驗(yàn)室專業(yè)數(shù)據(jù)自適應(yīng)調(diào)整洗滌參數(shù)，輔以洗衣機(jī)的水流和洗滌節(jié)拍控制技術(shù)，實(shí)現(xiàn)精細(xì)化洗滌。

科技人居還需從產(chǎn)品的“真”智能開始

智能家居這類產(chǎn)品并沒有從實(shí)際體驗(yàn)層出發(fā)，為用戶生活帶來切實(shí)有效的智能改變，而真正的智能家電，或許還是應(yīng)該從產(chǎn)品本身最核心的實(shí)用功能層面出發(fā)，基于 AI 、 IoT 、大數(shù)據(jù)等最新的技術(shù)，在最能改善用戶使用體驗(yàn)的環(huán)節(jié)進(jìn)行精細(xì)化的研究和系統(tǒng)性提升。比如智能洗衣機(jī)的基本屬性就是要洗好每一桶衣物，增設(shè)一些手勢(shì)操控、語音交互并不是其核心訴求;用戶需要的不是更多的模式，而是不需要了解什么模式，產(chǎn)品會(huì)自動(dòng)去精準(zhǔn)匹配模式;對(duì)于智能產(chǎn)品，用戶回到家需要的不是學(xué)習(xí)如何操控，而是需要省心省力，最好還省錢且有生活品味的產(chǎn)品。只有每個(gè)產(chǎn)品真正做到智能化之后，整個(gè)家庭物聯(lián)網(wǎng)和智能家居體驗(yàn)才可能更進(jìn)一步。

經(jīng)第三方測(cè)試對(duì)比，充分利用 AI 技術(shù)的智能洗衣機(jī)能在用電、用水、耗時(shí)等方面實(shí)現(xiàn)較大程度的改進(jìn)，同時(shí)也可以普惠消費(fèi)者和實(shí)現(xiàn)節(jié)能環(huán)保的社會(huì)價(jià)值。未來的家電必定不再是冷冰冰放在角落里的產(chǎn)品，而是有著自己的“大腦”，會(huì)主動(dòng)思考用戶需求，且能夠在每天的生活中感知分析用戶習(xí)慣、需求和喜好的智慧伙伴。這樣的智能目標(biāo)一直以來是整個(gè)行業(yè)和消費(fèi)者理想性的期望，而隨著智能家電由“偽”變“真”，這種值得期待的科技人居生活正在一步步走進(jìn)現(xiàn)實(shí)。