企业云服务独角兽释放AI新技能，解密七牛云的人工智能进化论

谷歌工程部总监兼知名科学家雷蒙德·库茨魏尔曾说过“人工智能将在2029年左右达到人类智力的水平。再进一步，比如说，到2045年，我们将会把智能技术，人类文明所创造的生物机器智能的能力扩大10亿倍。”

人工智能近几年发展火热，或许你不了解它的具体原理，但几乎人人都听说过它。其实，人工智能发展至今已经有60多年的历史，早在上世纪四五十年代，数学家和计算机工程师就已经开始探讨机器模拟智能的可能。1950年，艾伦·麦席森·图灵在他的论文《计算机器与智能》中提出了著名的图灵测试。在图灵测试中，一位人类测试员会通过文字与密室里的一台机器和一个人自由对话。如果测试员无法分辨与之对话的两个实体哪个是人哪个是机器人，则参与对话的机器就被认为通过测试。虽然图灵测试的科学性受到过质疑，但这对人工智能的发展产生了深远的影响。

「All in AI」时代下，用人工智能打通未来隧道

人工智能(ArtificialIntelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能作为计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能自诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也在不断的扩大。总的来说，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。

在2016年和2017年阿尔法狗(AlphaGo)与阿尔法元(AlphaGoZero)以无可争辩的能力战胜了李世乭、柯洁等人类围棋高手而名噪一时。早在IBM的深蓝程序1997年在国际象棋棋盘上曾击败世界冠军GarryKasparov，类似的人类精英不敌人工智能的案例还有很多，去年1月，卡耐基梅隆大学(CMU)开发的AI程序Libratus击败了全球四大顶级德州扑克玩家。近日更有消息称AI与AI之间已经学会了如何团队合作，它们开始组队打DOTA2，而且还打赢了人类。在无人驾驶领域，人工智能也在大显身手;图像识别、语音识别技术的日益成熟也给我们的生活带来了极大的便利。

近几年，深度学习(DeepLearning)更是逐渐成为人工智能领域中炙手可热的“香饽饽”，其本身是神经网络算法的衍生，在图像，语音等富媒体的分类和识别上取得了巨大的成功，使机器学习能够实现众多的应用，拓展了人工智能的领域范围。

早在2012年6月，谷歌研究人员Jeff Dean和吴恩达从YouTube视频中提取了1000万个未标记的图像，训练一个由16000个电脑处理器组成的庞大神经网络。在没有给出任何识别信息的情况下，人工智能通过深度学习算法准确的从中识别出了猫科动物的照片。作为人工智能深度学习的首次案例，它意味着人工智能开始有了一定程度的“思考”能力。

而在今年6月的AWS上海站的技术峰会上，亚马逊最新发表了他们的人工智能版图。其主要由应用、平台、框架三大部分组成，在AI应用层，能够提供基于深度学习的图像和视频分析等;在AI平台层，能够实现对象检测、面孔识别和人员跟踪等AI功能;在AI框架层，AWS基于多样的深度学习框架，构建Amazon SageMaker平台，能够实现Amazon各种人工智能应用服务，也在意味着深度学习在人工智能的版图上又迈进一步。

伴随着深度学习应用的普及，很多应用场景为我们的生活带来了便利。当你乘坐高铁回家，只需刷脸便可进站，再也不用人挤人排长队;当你去银行办理业务时，只需要用机器扫描身份证，信息便已经在表单上填写完成，大大缩短了业务办理时间同时提高了银行办事效率和安全性;当有儿童、老人走失时，道路上的视频监控会被进行人脸分析，而这正与警方数据库相连，帮助警方找寻走失儿童、老人，还可识别在逃罪犯等，在这一切的背后都有AI在为你勤奋的工作着。

人工智能研发浪潮下高手如云，七牛云的人工智能实践之路

人工智能技术在近几年的迅猛发展，对于七牛云来说是一个难得的契机。作为国内领先的以视频和图片处理见长的云服务厂商，同时，视觉又是人工智能提升最大的人类感知领域，因此，七牛云人工智能实验室AtLab创立之初就将计算机视觉作为研究的首选。虽说七牛云人工智能实验室AtLab成立仅两年，却成长飞快，当下已拥有超过100人的研发团队。AtLab发起人彭垚在深度学习算法和富媒体大数据分析领域有着超过十年的产品研发经验，在美国、法国发表数篇专业领域发明专利。

对于内容产业来说，机器学习算法的极高分发效率为其打开了一扇全新的大门，这让信息流、短视频等发展如火如荼。但当海量内容出现，内容上的不可控已经成为内容产业当前最大的问题。针对这种现状，不一定非要靠成千上万的人工来做。作为一家致力于机器视觉研究的云服务公司，对此，彭垚表示：“七牛云计算机视觉产品的目标，就是打造一套能够完整支撑、充分理解视频内容的产品体系。”

基于此理念，七牛云AI Video OS应运而生。据彭垚介绍，七牛云AI Video OS包含三个层次，第一层为DORA智能多媒体API平台，能够提供丰富的基于海量数据深度学习算法的计算机视觉服务;第二层为深度学习平台，是一个端到端的人工智能深度学习平台，可以高效输入算法模型，服务于算法工程师;第三层为上述两层的积淀，最后积累成富媒体行业的知识库，可以对处理过的视频和图片数据进行结构化。这三层是一个非常完整的闭环系统，更是一个互补的过程。

七牛云人工智能实验室核心创新体系

当婴儿刚刚出生的时候，最先能够认出的就是他的父母的脸。目前，机器已经能够像人类一样，能够在场景中找到脸的位置，并识别出这张脸是否属于某个熟悉的人。在这里不得不提一下DORA智能多媒体API平台，支持每日数百亿次的图片、音视频基础处理请求，更提供丰富的基于海量数据深度学习算法的计算机视觉服务，包括内容审核(色情内容识别、暴恐识别)、通用场景识别(360+类)、通用物体识别(200+类)、OCR识别、燃气电表识别、人脸识别等。七牛云智能多媒体API的优秀属性使它能够灵活应对各种不同处理的组合，满足用户多样化的产品需求，而日均能够处理百亿级文件的智能多媒体API在实际使用中获得了用户的广泛认可。

DORA智能多媒体API平台

“与传统的模型发布流程相比，七牛云的深度学习平台可以节省80%的人力成本，缩短50%的实现周期。”彭垚如是说。深度学习平台AVA，是一个端到端的人工智能深度学习平台，可以将复杂的富媒体数据传输至平台的人工智能神经网络中进行分析和处理，专注为计算机视觉领域提供一套完整的数据集和模型生产工具链。其中包括了每日撰写迭代训练脚本;新数据的增删和管理;增量学习和迭代学习;搭建半监督打标系统;模型的比较和融合等。基于此架构，七牛云弹性深度学习平台能大量减少标注人员的工作，短期内提升模型的能力。

七牛云深度学习平台AVA

在智能多媒体API平台提供服务，深度学习平台迭代算法之外，七牛云还搭建了大数据富媒体知识库，用于沉淀所有学习的东西。“大数据富媒体知识库主要分为三个模块：1、视频结构化，可以对处理过的视频和图片数据进行结构化，把较大的图片和视频变成随时可被提取的小组件;2、知识图谱，通过关联知识图谱中的政治人物，能够快速将对应的人物导进视频中;3、大数据检索，与传统主要针对文本内容的检索系统不同的是，七牛云的产品涉及人物特征、图像特征、视频特征等，特征上会有更复杂的系统结构。而七牛云大数据检索系统不仅支持普通的全文检索，还可在富媒体数据，包括视觉特征基础上做出检索。“彭垚说道。

实力与口碑并存：强者愈强，争做人工智能领域领跑者

作为一家技术型互联网公司，七牛云一直都有着一个非常明确的使命，就是缩短想法到成功产品的距离。此前，七牛云的人工智能实验室就曾提出了AI创新服务计划，主要是根据客户各种各样的定制化需求，如识别生产线问题、识别快递订单等识别任务，七牛云有一套独立的创新定制化体系来满足需求，以更好的帮助各行业解决产品落地中的一些困难。

在自身业务不断发展壮大外，七牛云人工智能实验室AtLab也在深耕于一些重点应用，据彭垚介绍团队接下来将主要聚焦于内容审核、城市之眼、媒资智能三方面，具体如：

1、内容审核，主要包括色情内容识别，暴力恐怖物品和场景的识别，敏感人物和敏感图片的识别。在此基础之上，提供图片内容的通用物品和场景识别。

2、城市之眼智能监控，主要是利用人工智能机器视觉技术，对“人、物、场景”进行快速高效的“检测、识别与行为分析”，如人脸识别、车辆识别，在城市治理方面，如人群的密集程度、人群走向等，满足用户在“身份核验”、“智能安防”、“大规模图片视频检索”等方面的场景化需求。

七牛云城市大脑智慧交通

3、媒资智能，在与广电行业伙伴的合作过程中，七牛云在智能媒资领域有着丰富的实战经验。在鉴黄、鉴恐等内容审核服务中能够为图片UGC应用和网站省去大量的人工审核成本，规避违规风险;配合内容去挖掘更进一步的智能媒资智能管理能力。

依靠自身强大的技术优势和良好口碑，七牛云现已在广电、金融、传媒、安防等多行业落地，客户更是涵盖熊猫直播、淡蓝、新华社、中央人民广播电台、北京网信办等数千家互联网企业和政企机构。七牛云人工智能团队在竞争激烈的市场中做到脱颖而出，在彭垚看来，“普通的计算机视觉公司只是通过传统的软件、硬件形式将最新的技术服务于客户，而七牛云凭借多年来在云存储上积累的优势，拥有与AI密切相关的整套产品，如云存储、直播、音视频等，而这些产品结合AI的能力就能够形成一整套的AI服务体系，让七牛云在人工智能领域走出了一条新路。”

一直深扎于技术研究的七牛云人工智能实验室AtLab，在国际上的各大计算机视觉挑战赛中也在逐渐崭露头角。早在ACMMultimedia大规模视频分类挑战赛(LSVC2017)中七牛云人工智能实验室AtLab荣获大赛亚军，计算机视觉能力便受到了国际的认可。今年6月17日，在计算机视觉和模式识别领域的顶级会议—CVPR2018中，由MIT-IBMWatson人工智能实验室主持的MomentsinTime挑战赛中的FullTrack挑战赛，七牛云人工智能团队更是凭借超高准确率获得了优异成绩。

更令人惊叹的是，七牛云深度学习平台AVA在7天之内针对全新数据集完成了算法改进、模型训练迭代，完成了其他参赛队伍耗时近60天的训练任务，以明显优势超越了IBM、CMU等世界一流计算机视觉研究团队，取得了大赛季军的优异成绩。

七牛云在FullTrack挑战赛中获得大赛季军

点击查看七牛云人工智能团队FullTrack挑战赛赛会报告：

打造CV学术创新计划，引领人工智能领域学术及产业发展

眼下在大学新生报考专业中，除了传统专业比如传媒类、金融类、医学类备受关注，不少高校还带着刚开设的新潮专业招生，像广西科技大学就带来了新增的“智能科学与技术”专业，主要研究方向就是人工智能。而七牛云人工智能实验室自诞生至今，也在一直积极与各高校进行合作互助，先后与复旦大学、浙江大学等国内顶尖学府建立联合实验室。

为了让更多的师生使用AVA深度学习平台，七牛云推出了计算机视觉(CV)学术创新计划，免费向所有高校师生开放申请，该计划包含免费的数据图床存储空间、计算机视觉主流公开数据集、自主标注的多领域数据，免费的数据集存储，以及整套的深度学习平台。为研究者提供数据标注、预处理、训练、在线上线labAPI的完整能力。对此，彭垚表示：“七牛云希望能够成为学术的发动机，推动人工智能的学术及产业的发展。更希望能够通过CV学术创新计划，构建开放的平台能够与更多的计算机视觉科研的伙伴进行合作，为计算机视觉创新而共同奋斗。”