CV+圆桌对话：算法不是唯一考量，创业公司的商业闭环才是最大难点 | CCF-GAIR

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7月9日下午，由中国计算机联合会(ccf)主办、雷锋主持的第二届ccf-GAIR全球人工智能与机器人峰会。com和香港中文大学(深圳)的会议进行到了最后一天，电视+圆桌论坛作为本次会议的最后一项议程进展顺利。圆桌讨论的主题是计算机视觉渗透生活。此次圆桌会议由微软亚洲研究院的高级研究员梅涛博士主持。他幽默而犀利的主持风格赢得了现场的掌声。

参加本次圆桌会议的五位嘉宾包括:中国科学院计算技术研究所研究员、中科视觉董事长兼首席技术官单、阅读科技首席执行官赵、图林科技首席执行官、瑞威智能首席执行官詹东辉、振智科技首席执行官。

虽然会议已经接近尾声，但现场仍然挤满了人，观众很幸运地看到六头大奶牛轻松而认真地进行讨论。

雷锋。com编辑了这次圆桌讨论的全文。

梅涛:我们今天圆桌会议的主题是“计算机视觉渗透生活”。你今天为什么选择这个主题？因为我们认为计算机视觉已经渗透到我们生活的每一个角落，渗透这个词在英语中就是“渗透”。计算机视觉已经改变了我们生活的方方面面，所以我们有必要讨论一下计算机视觉会对我们的生活产生什么样的影响，以及如何着陆。

今天，我们将邀请五位客人。刚才，我出于好奇给大家起了个绰号。如果不合适，请原谅。因为我做科学研究，我总是喜欢做一些很有创意的事情。

第一位嘉宾，刚才单先生说公司是最小的，所以我请他第一个上台，把单先生命名为“X人”，因为刚才单先生讲了很多关于“X”(根据雷锋的《人工智能技术评论》:单石光博士的演讲，题目是“X数据驱动的seeta平台与技术”)。请欢迎单先生。我把第二位客人命名为“忧郁的人”，并欢迎赵、、。赵毕业于上海交通大学，获得人工智能博士学位，现任阅读技术公司首席执行官。第三位客人名叫“酷男”。请欢迎图林科技的首席执行官魏静静，他是我的弟弟。第四位客人我叫他“如风之人”，因为他穿着黑色的衣服，像一个黑人，他就是瑞威智能首席执行官詹东辉。詹东辉博士是瑞威智能的创始人和总经理。在华为工作了11年后，他创立了瑞威智能。最后一位客人被称为“酷男人”，因为他看起来比我弟弟酷。有请振智科技首席执行官任鹏。(现场笑声+掌声)

今天，有几个话题要为各位嘉宾做准备。在座的老师和朋友也可以问你问题，并通过雷锋的同事转达给我。

第一个话题相对简单。你认为计算机视觉影响了我们的生活吗？你可以结合自己的生活谈论自己的经历。让我们从最小的公司开始，单先生。(现场笑声)

山石光:最近我在演讲中经常问你一个问题。今年你刷了几次脸？我相信你今年可能刷三五次，明年可能刷30到50次。你为什么这么说？因为正如刚才所说，人脸识别是过去几年里计算机视觉中速度最快的技术。我自己会认脸，所以我不会说“一”。这项技术正在真正渗透到我们的日常生活中。你可以看到，你需要在机场刷你的身份证，以验证这项技术是否可以应用。包括未来几年，我们有大量的公司使用人脸识别技术来做员工考勤和访问控制。这一代的考勤管理不同于上一代。三四年前，我们家旁边的考勤控制是过去的人做的，但是我们还是要看屏幕才能考勤。在未来，这将是毫无意义的出席。我相信人脸识别将越来越多地渗透到日常生活中。人脸识别就像门和锁之间的关系。你需要进入某种状态。如果你有这个权限，你可以验证你就是你。这几乎无处不在。我会谈到人脸识别。仍然有许多空的房间可以谈论。

梅涛:谢谢你，单先生。单先生认为人脸有很多因素。

赵:“忧郁的人”这个名字特别贴切，因为我今年就要开始考驾照了。我已经被抓了三次了，我要开始学习了。

对我来说，计算机视觉不能说是一个好的变化，但车牌的识别是非常重要的。我们每天都开车去停车场。这项技术已经非常成熟，并且已经难以察觉。我们不再知道这项技术的存在，包括振智科技。在我们的生活中有很多像车牌识别这样的技术。Ocr技术与车牌识别相关，包括各种地图和手机的美观。说到美丽，这里似乎没有多少女孩。只要他们是女孩，我认为这是必要的。我们没有意识到每天都有许多技术存在。我认为这是这些标准技术的成熟。

另一方面，我们思考一个问题。例如，山老师刚才谈到的人脸识别，包括马云和许多公司，每天都在谈论刷牙。为什么它被称为技术？从这个角度来看，我认为这项技术是不成熟的。几年后，我们再也不会谈论刷牙了。每天都很正常。我出去买东西。我不需要站在那里刷它。我只需要为此付出代价。这时，技术将真正成熟。

梅涛:谢谢你，赵总。人工智能带来了很多便利，但是人们需要更多的自律。我希望赵总将来不会忧郁。接下来，请魏先生谈谈计算机视觉给你的生活带来了什么变化。

魏静静:人工智能给我带来了很多教训。我们通常认为人工智能的要点很少。例如，如果我们使用faceu，它仍然是一个更简单的产品。实际上，我们已经看到了很多2c和2b，但是很难降落2c。大多数公司都在做2b业务，2b正在做我们正在做的事情。如果视觉改变生活，这个阶段是非常隐蔽的，你看不到它。每种商品背后都有很多服务和技术，但你就是感觉不到。后续的开发将从后端延伸到前端，我们使用的东西将慢慢感受到里面的视觉事物，这仍然是一个很长的时间。目前，我们不能做2b业务，还有很多事情要探索。2b的爆炸点还在后面。我非常乐观地认为，在未来的三至五年内，愿景将会出现在我们的生活中，并且有许多重大和关键的应用机会。我们的初创公司将首先做2b业务，并在技术、场景、用户行为习惯和支付习惯成熟时逐步达到前端。

:魏将军的意思是你认为人工智能首先从2b业务开始，然后逐渐渗透到生活中。

魏静静:是的，从2b到产品，再到前端，将会有越来越多的产品和应用，包括2c，这对于初创企业和行业发展来说是一个很好的机会。

梅涛:让我们请詹先生谈谈人工智能的变化。

詹东辉:我想如果我们看看人工智能对我们生活的影响，最直观的事情就是知道他们的车牌识别技术，这样我们就不需要每次进出停车场都要去取卡了。我们四个人正在做人脸识别，每个人都对刷卡很感兴趣。未来，包括厦门码头在内的许多机场都将增加人脸识别的登机量。你去鼓浪屿的时候一定要做人脸识别，包括将来坐长途汽车。通过在这些领域引入人脸识别技术，整个生活将会更加安全。

一开始，我们也做了魏总经理刚才提到的2b场景。在过去的两年里，我们开始在家用电器领域引入人工智能技术。例如，我们与美的合作开发智能空音调产品，现在我们已经开始在商店销售。你可以通过手势和声音让空语调更智能地感知人们的偏好，这对生活有着微妙的影响。对于智能，我们更关注的是ai+零售的应用。现在，在很多商店购物时，特别是在北京和深圳的很多商店，我们的相机已经在分析你的喜好，包括分众传媒已经有了我们的一些相机，这些相机间接地、微妙地改变了我们的生活方式。这是我做的一点补充。

梅涛:谢谢你，詹先生。基本上，你会使我们购物非常方便，对商家也是如此。最后，让我们谈谈你的看法。

任鹏:刚才，两位首席执行官也介绍了我们公司。我们所做的确实给每个人目前的出行带来了很多便利，现在进出停车场非常方便。事实上，有些非常简单的事情我们感觉不到，但它们更改变了我们的生活。我想问你每天扫描多少次代码？这是计算机视觉技术的一个非常简单的应用，其关键在于它的准确性。如果人脸识别的准确率像单先生说的那样达到百万分之一，那将会给每个人带来完全不同的变化。技术的成熟改变了生活。如果你不朝这个方向走，你可能会改变你的娱乐生活，比如游戏。我们正在走工业化的道路，比如安全和工业自动化的应用，这就要求算法有很高的精度。现在，随着技术的发展，我相信我们的技术变化对人们生活的影响可能会在人们意识到之前改变他们的习惯，但是还不知道这是由于计算机视觉的改变。

:谢谢任先生和五位客人的解释。我觉得我刚才问的问题比较简单。我更喜欢问一些困难的问题。我对刚才问题的答案不满意，因为他们是伪装的广告(在现场笑)，所以我的下一个问题稍微困难一些。这个问题没有改变。我想问你，你认为计算机视觉能改变生活的哪个方面？但这不是你的事。先问詹将军这个问题。

詹东辉:你是说超出我们的业务范围。

梅涛:是的，这是事实。

詹东辉:我认为人工智能对生活的影响是不可避免的，但是我们可以看到它在五年和十年内可以多么深刻地改变我们的生活。我可能很悲观。在我们看到它之前的三到五年里，我不认为它会给我们带来巨大的变化。例如，机器人，虽然机器人现在很受欢迎，但以前看起来很傻的机器人是无用的吗？这似乎没用。

梅涛:如你所见，我的第二个问题问他到底说了什么。(笑声+掌声)

詹东辉:是的，我认为我们在技术上还需要更大的突破和创新。刚才，任宗说，客观地说，如果我们不吹牛，它仍然可以达到很高的准确率，不可能把人脸识别作为未来三到五年内取款的唯一方式。当我们谈论阳光大道时，仍然有许多挑战。

梅涛:我非常同意这一点。谢谢你，詹先生。谁自愿的？第二个会告诉你真相。

赵:这个问题很有挑战性。对于大多数视觉公司来说，有必要销售技术。我认为这是我们应该考虑的问题。当我们成立一家公司时，80%的人做不到，10%或20%的人可以专注于做这件事。首先，我们应该看看我们关注的是什么。我们在愿景上，但这并不意味着我们没有其他能力。例如，fddb和lfw技术在我们公司排名第一，我们可以解决许多安全问题、财务问题等。我们可以做与人相关的事情。

我已经谈论我的脸这么多年了，它如何在消费者层面成为现实，是否有创新的产品？因此，我们更立足于为这一核心技术制造一些创新产品，希望做出一些改变。工业产品，不是每个人都能解决的问题，不能解决的问题是每个人都没有好的想法。我们希望从自己的愿望中找到这些想法和方法，而不是喊上两三年。每个人都因为这个问题而处于这种状态。相反，从某种意义上说，如果大多数人都能解决问题，我们就不会去做。如果问题很严重，例如，在鉴定方面，将来如何推广，如何使它成为一项人人都可以使用的技术，不仅在政府手中，而且在少数人手中，我们希望做更多这样的事情。

梅涛:谢谢。魏先生，你有什么看法？

魏静静:我刚才说了一些假话，但现在我说的是实话。说实话，从一开始，我们就在这个行业工作。从三年前到现在，我们对人工智能和这项技术的理解并不像外界媒体宣传的那样酷、刺眼和反人类。这只是软件技术的爆发，我认为我们生活或行业的变化是微妙的变化。最后一个趋势是谈论互联网和移动互联网，它们的特点是爆发力强，爆发时间短，例如共享自行车和其他互联网产品。在这个人工智能的产品中，你不可能在一年、两年或三年零五年内更新和改变某些东西。无论是在工业过程中还是在我们的生活中，它只是一种辅助手段，但它只是逐渐开始智能化我们认为很难智能化的东西，但这个过程也是非常缓慢或非常渐进的。

当我们为客户制造产品时，我们一开始不会颠覆一切，但我们可以在某个环节为您节省人力、金钱或时间效率。说实话，这东西并不是那么高，反人类。在这个时候，它只是一项好技术，给它插上翅膀，慢慢地在每个行业展示它的价值。因此，这个行业的周期应该比互联网和移动互联网长得多。我乐观地认为，十年或二十年后，它将在技术创新和工业进步中发挥更大的作用。

梅涛:魏先生说了很多真话，至少还有希望。任校长在哪里？

任鹏:我说的是一个改变生活的场景。我们也想这么做，但是技术还不成熟。例如，在今天的会议场所，如果安全领域的技术能够识别谁在场以及此刻正在说什么，我认为这一场景将极大地改变每个人的生活。

梅涛:你想要什么？(在现场大笑)

任鹏:我们想这么做，但这既困难又有挑战性，而且受到当前技术的限制。

梅涛:例如，如果你知道你的知识、文化水平和听众，你今天可能会说不同的话。

任鹏:简单，有点像上帝。做技术的人可能有这样的想法和追求，但事实上，他对生活的改变可能是消极的，没有隐私，有些人可能会失去工作，但这种发展是不能停止的。

梅涛:谢谢你，任先生。最后，请欢迎我们最小公司的山先生。(在现场大笑)

山石光:我想跳出计算机视觉，谈谈整个人工智能领域。这一次，每个人都注意到了搜狗的同声传译，这很有趣。中文不是很好，但是英语更好，包括同声传译，包括听今天医务部门说的话，不听英语。像这样的技术并不是说它有多成熟，但是如果我们不使用它，我们就不能进入我们的日常生活。对于计算机视觉来说，它需要比语音识别晚一点，这是一个不可避免的现象，因为语音识别的优点是识别后，它变成了一个文本，当它变成一个文本时，它有语义，可以直接与互联网连接。对于计算机视觉，在大多数场景中，我们看到图像中很少有准确的语义，我们希望从图像中尽可能准确地提取出尽可能多的语义。当尽可能多的语义被提取出来的时候，有很多空，但是我认为这将比语音识别晚很长时间。如果不是人脸识别，还有很多，而计算机视觉一定是滋润东西和保持沉默的功能。

如果我们必须谈论计算机视觉，它在鼠标领域被广泛使用。大家都知道光学鼠标的原理，也知道光学鼠标在运动过程中通过图像匹配来检测运动位置。每个人每天都使用电脑视觉产品，但他们不认为这是电脑视觉产品。大多数时候，计算机视觉产品是锦上添花，而且它们非常安静。当你感觉不到的时候，你可以意识到技术带来的好处。我对医疗保健非常乐观。我认为自动化将很快超过中国医生的平均水平，这将给医疗保健带来巨大的变化。当然，由于政策原因，如果政策能够被打破，这将是一个巨大的变化。

梅涛:我刚才问这个问题是因为我希望每个人都能有不同的想法。也许十年或二十年后，每个人都可以朝这个方向创业。

对于下一个问题，请允许我以主持人的身份问最后一个问题，你可以稍后准备一些非常困难的问题。下一个问题很简单。我想问你，因为你已经创业几年了，走过了很多坑。在微软做产品和研发的时候，我们也遇到了很多坑。我想问你，你认为人工智能技术登陆过程中最大的困难是什么？我希望每个人都能简明扼要地告诉我们你遇到的困难是什么，你认为这个困难应该向哪个方向解决？

任鹏:我认为最大的困难是闭环。这个闭环是什么意思？市场需求的闭环和当前技术能够达到的水平。作为一家初创公司，在制作这款产品时，你可以把握影响产业链的闭环，比如获取数据和数据驱动。目前的产品结果和客户市场的需求之间仍有差距。如何逆向迭代？所以这个闭环非常关键。

例如，在安全行业，当我们在2008年开始业务时，客户提出了这样的需求。你的算法能识别场景中的人和车吗？九年后，目前的技术可以解决，但是批量生产的成本很高，客户不会接受这个东西。他想要的是你是否能认出这个东西，而且它很便宜。因此，这个闭环非常困难。制作产品时，有很多东西需要选择和平衡。有必要平衡您的功能和性能，以满足客户的指标和期望。最后，在与产品设计和成本相关的这些方面，一个核心实际上是闭环。

:任总认为闭环是一个难点。詹将军在哪里？

詹东辉:我也同意任先生的观点。闭环是一个难点。对于商业场景，需要人工智能，但是为什么这么多年都没有应用呢？最根本的原因是技术，这是过去两年的热门话题，因为深度学习的引入使得技术的表现突飞猛进。我们发现许多场景似乎都有适用的基础，这与人工智能的目标相去甚远，但这并不意味着它不可用。如何平衡这项技术与用户的需求是一个难点。

此外，刚才提到了深度学习，深度学习是一种消耗处理资源的技术，通常问题是如何以低成本和高效益的方案来实现它。你可以做一个很棒的识别相机，但是成本是20，000元，所以这个相机基本上不可能销售和商业化。

例如，当我们将人工智能投入零售时，它花了近四年时间推出第一代产品。从算法的角度来看，我们没有做太多的创新，我们已经做了三四年了。从一开始非常复杂的系统，就需要前端摄像头和后端服务器。当时，成本是几千美元和一两千美元。现在，成本可以非常低。一两个小摄像头可以完全独立于网络和云，我们可以实现复杂的智能学习算法。我们花了四年时间。由于这四年的投入，它已经实现了这样一个登陆产品，这使它具备了在规模之初进行商业应用的条件。我认为这里最大的挑战是算法本身不是最重要的维度，而是如何去做。

梅涛:我对落地有很深的感受，因为我经常遇到顾客，他们经常提出不合理的要求。顾客说，你能认出人脸并得到五个九和六个九吗？我说我能认出黄晓明，但我不能认出梅涛。这是两个不同的场景。

魏静静:观点基本相似。我们创业过程中最大的困难是如何从天而降，因为视野基本上是一个很高的技术障碍，或者是带着技术光环创业，否则我们做不到。通常，我们专注于我，而顾客会转向我。我们也犯了这个错误。我们在设计产品时会关注我，这是一个有技术背景的公司很容易解决的问题。

我们慢慢地从漂浮在天空中飘到接受现实，然后倒在地上，这和之前两个人的理解很相似。最重要的不是你有什么技术，而是你把现有的技术和他的痛点结合起来。这个问题不是技术问题，基本上是业务问题。你必须做闭环业务，同时，你必须设计合适的商业产品与现有的联系。这种努力不是做技术工作，而是脚踏实地，讨论、设计和服务周围的客户，让他们慢慢接受你。这是非常痛苦的，也是我们在进行科技创业时需要改变的地方。我以前做过投资，我见过很多以技术为背景的初创公司，这是一个容易解决的问题。

梅涛:谢谢你，魏先生。魏先生说了非常重要的一点:为客户服务，了解他的需求，并整天关注客户。(在现场大笑)

赵:我非常同意前面嘉宾的观点，这确实反映了科技创业遇到的大困难或痛点。我们自己也是如此，可以总结为两点:第一，如何管理客户的期望不一定是用户的期望，因为大多数都是2b。它可能会被许多媒体或各方面所宣传。如果你不在科技行业，你总是对人工智能的能力期望过高。无论是普通的小机器人还是对视觉技术期望过高的人，各种各样的公司经常来找我说，我有这样的需求，你能做到吗？

第二，计算机视觉不是万能的。例如，我们通常说视觉是rgb。在过去的两年里，计算机视觉取得了巨大的进步。在普通的rgb镜头下，光线和角度都有了很大的进步。然而，不是所有的问题都可以用目前的技术发展来解决。与客户解决的问题可能取决于计算平台和整个系统的联合优化。例如，在许多情况下，客户来找我们，问我们他们是否能帮助我们做些什么。我们会问他是否想在晚上做这件事。晚上做。当他用普通相机来填充光线时，它是消费者级的，你不能用灯来填充光线。如何管理这种情况，与客户一起整理出行业遇到的一些需求，然后把它抽象出来，如何用最好的芯片和最好的后台系统与算法一起做，其实，算法不能孤立。

梅涛:谢谢你，赵总。事实上，我也同意你的观点，因为我发现用户的需求和期望有两种。一个是用户不期望你的算法能够完成这一步，另一个是用户觉得算法不能在这么低的要求下完成。事实上，用户需要指导。

山石光:实际上，我特别不想同意他们的观点，但是没有办法不同意。我不想重复，但在我看来，最大的障碍是不完善的技术。我们所谓的技术是完美的，但我们当然希望“快速、准确和稳定”。只要找到一个坏芯片，你就能做到；它在任何情况下都必须工作；在稳定性方面不会有错误，所以在着陆和闭环方面也不会有问题，但是我们现在真的做不到。例如，刚才提到的万分之一在许多情况下是不能实现的。例如，如果你改变场景，如果你必须使用普通的相机，你就不能在晚上做。没有办法。我认为它在技术上还是不完善的，这也是这个领域不是很完善的阶段，可以在任何地方同时使用。在这个阶段，最困难的事情是如何找到一个能够将客户的需求和技术的界限结合起来的应用程序，然后配合其他条件来满足用户的需求。刚才，有几个人是对的。不完善的技术仍然是一大障碍。

梅涛:事实上，我认为不完美有时是一种完美。因为不完美，我们有很多机会。

山石光:是的，上帝也不是完美的。

梅涛:谢谢大家。接下来，把时间留给在场的观众。我想知道是否有什么非常困难的问题。

观众:我想问一个非常具体的问题，关于图像识别领域的竞争差异。现在有一种说法是，在人脸识别和医学图像阅读领域，主要公司在这两个领域使用的技术非常相似。有人说，这些领域的发展已经不是为了争夺技术，而是为了争夺市场，为了竞争，为了融资和烧钱。我不知道台上的老板对这种情况怎么看。

魏静静:你刚才提到了图像识别中的视觉差异问题。就图像识别本身而言，从技术到落地有很多环节，这并不意味着图像识别技术可以应用在医疗领域、营销领域和工业领域，相差108，000英里，这显示了每个公司的核心竞争力。如果你想拥有一项技术，你需要找到数据来源，找到他的痛点，并做好业务闭环。如果我直接讲故事，并不意味着有人会给你钱，所以你可以做。中间的过程仍然非常复杂。我们做很多子领域，每个子领域从半年到一年半不等。中间有许多东西需要打磨。

尽管图像识别在技术上具有普遍性，但在子行业中还有许多事情要做。这件事不仅是一个技术问题，而且只有1/10甚至更少的环节，因为机器学习的原理和逻辑所带来的技术壁垒并不是特别高，而且你经常需要以一种完整的方式向客户提供商业上的东西。这是企业需要做的，也是我们公司创业时应该做的。我们不是在做学术工作，而是在做人们愿意付钱的事情。我们应该更清楚地理清这个价值链。

詹东辉:我想简单补充一下。我非常同意。我的观点是不会有纯粹的人工智能公司。人工智能只是一项技术。对我们这里的一些人来说，这只是一个人工智能企业家。每个人都可以选择不同的着陆行业和着陆跑道。有些人可能在未来做安全，说谁是最好的人工智能公司在安全领域，谁是最好的人工智能公司在零售领域。对于表现出色的公司来说，计算机视觉技术的简单障碍正变得越来越无差别。如果你做得好，你可以看到谁跑得更快，让技术和产品更快地进入行业，更深地传播到行业，并建立一个更完整的行业壁垒，这可能是一个更重要的地方。

赵:我觉得这是一个很重要的问题，所以我就加两句。事实上，大多数人都会问这个问题。这个家庭在做，那个家庭也在做。你为什么要这么做？我认为这件事可以分为两个阶段。一个阶段是人工智能技术的底层还不太成熟，我们正在为人工智能的基础设施打基础。这个阶段并不像大家想象的那样。例如，我们有一个开源框架，我们在上面写不同的算法，每个人都有相同的东西。如果是这样的话，像facebook和谷歌这样的大公司就不必收购这家基础公司了。正如魏先生刚才提到的，每一项技术都是在不同的领域和某一个时点上成熟的，在这个节点上至少需要一年半到两年的时间。例如，如果一家公司在一个模型上从头开始，第一个问题是它是否可以部署在云中或前端，优化肯定需要一年半到两年的时间。

我认为在这个阶段，当人工智能基础设施迅速落地的时候，不同公司的技术是非常不同的，但是经过这个阶段，我非常同意我刚才所说的，这些技术不是绝对的壁垒，一年能是什么？在未来的人工智能中，一年可能是一瞬间，所以技术绝对不是障碍。那么什么是障碍呢？刚才你谈到了应用领域，我认为主要是产品。像早期的移动互联网一样，基础设施和运营商出现得非常早。什么样的事情能最终区分不同的公司？它一定是一种产品。例如，苹果是一个爆炸性的产品，而iphone问世了。事实上，人工智能现在缺乏爆炸性产品。一些公司，不管他们在哪个领域，都可以从这个领域创造出自己的爆炸性产品。我认为这是未来人工智能公司的本质所在。

梅涛:谢谢你，赵总。因为时间关系，我们可以问另一个问题。

观众:我想问一下单先生这个问题。刚才，我谈到了表情识别。表情识别到底是做什么的？我们从事工业应用。行业中服务人员的微笑有一定的要求。微笑是一件相对简单的事情。我的想法是，通过这个表达，我们将在后台做一些深度应用挖掘，比如他的表现。企业可以据此来照顾员工。这种劳动强度可能相对较高，进一步的开采是在后端进行的。我想听听你的意见。

山·石光:这是个好问题。我认为了解人们的意图和情感非常非常重要，除了认识他们。我们可以想到许多可以应用的应用，比如风险控制。当然，我不能进行测谎，但我可以进行情绪感知。我可以做教育评估，比如孩子在上学过程中的注意力和接受度。当然，事实上，我们已经看到这些非常常见的笑脸快门的应用。另一个与疾病和健康有关，实际上是泛情感和泛情感的一部分。通过估计心率，我不知道将来是否有这样的可能性，所以我可以测量血糖和血压。过去在技术上太难了，但现在看来这是可能的，而不是不可能的。一旦它可以通过视频以非接触的方式完成，我相信它可以带来很多应用。

梅涛:谢谢你，山小姐。最后一个问题，代表雷锋。请展望未来五年计算机视觉的发展方向，你认为在未来五年，哪些方面可以更深入地渗透到我们的生活中，哪些计算机视觉技术可以更深入地渗透到我们的生活中，给我们带来更多的便利？

任鹏:在未来的五年里，我认为传感器技术将会改变，深度传感器可能会变得流行。多个数据源的集成，而不仅仅是视觉，以及将多个数据源集成到产品中来解决问题将会越来越多。这是技术性的。

当然，算法、芯片和计算资源必须符合摩尔定律，我不认为五年后会成为瓶颈。因为我十年前就做了增强现实，我认为增强现实在未来的五年里会变得越来越流行。

梅涛:你认为这是增强现实。

詹东辉:我认为在未来的五年里，工业愿景会有一个很大的突破，因为问题很多，市场需要很多。此外，山先生还提到了ai+医疗，在医疗领域引入ai可以极大地改变医疗现状。

魏静静:我们也是搞工业设计的，非常同意詹将军的看法。我认为它可以分为两个方面。第一，在未来五年里，将会有一波机器取代人的浪潮，包括工业视觉的制造环节和服务环节。许多人工智能算法将被集成到产品中来代替人们的工作，这是不可逆转和不可避免的。另一方面，人工智能算法现在很重，而且它背后有大量的服务器，所以它背后的趋势是轻量级的，对我们的家庭和我们这边来说是轻量级的，这样可以给我们带来更多可触摸的功能。一方面，我们身后许多看不见的人将被取代，另一方面，我们中间将会有许多令人惊讶的智能产品。

赵:我认为计算机视觉的应用将在未来几年对人类生活产生巨大的影响，它必须来自拥有最广泛受众的领域。哪个领域最广泛？一定是手机。什么样的视觉产品会在未来五年成为爆炸性产品？你只需要看看苹果会一代一代地增加什么样的视觉功能。如果你擦脸，它将是一个爆炸性的产品。每个人都会刷你的脸，所有硬件都会通过刷你的脸登录。因此，未来很简单。让我们看看苹果等产品行业的一些大师是如何看待视觉的，视觉是对人类生活影响最大的领域中的概念。

山石光:我认为是医疗，因为医疗真的很重要，每个人都要去医院检查，所以我认为医疗肯定是一个很大的市场。另一个是自动驾驶。我不知道你喜不喜欢。我仍然认为在未来的五年里，至少辅助驾驶系统将逐渐进入几乎所有的汽车，这将带来人们态度和生活方式的改变。我相信它一定会带来变化。当然，很难说五年后它是否真的是全自动驾驶。全自动驾驶很有可能是在一些封闭的环境和场景下，在那里可以获得高精度的地图，所以我仍然对这种驾驶非常乐观。我相信在自主驾驶领域，视觉摄像的方式应该超越雷达的方式，这样才能更快或更有可能普及。

梅涛:谢谢你，石光。石光认为自动驾驶将是未来五年的热点。我们的圆桌讨论非常成功。再次感谢五位客人的参与。事实上，人工智能离我们很近，计算机视觉离我们很近，未来离我们不远。在未来，我们可以想象各种机器人、医疗机器人、无人机器人、护理机器人和情感机器人会让我们变得更聪明或更懒惰。我不知道，但不管我们将来如何发展，我们还是会来到这个见面的地方进行深入的面对面和情感交流。感谢雷·(公开号:雷·)和ccf。

以上是雷锋同志编写的圆桌会议的全文。更多信息，请关注雷锋。

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