把故宮裝進手機，讓柯潔走向最強！谷歌在北京秀出四個AI商用大招

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智東西2月6日消息，今天，谷歌在北京舉辦「think with Google」大會，大會的各項演講圍繞著「谷歌的AI技術賦能各行各業」這一主題，比如谷歌大中華區總裁石博盟提到的AI與中國的快速發展、谷歌AI中國中心總裁&谷歌雲AI研發主管李佳帶來的AI+傳統行業（比如AI+教育、AI+醫療）、谷歌藝術與文化實驗室項目主管Pierre Caessa帶來的AI+藝術、以及谷歌大中華區首席市場官黃介中帶來的AI+廣告營銷等。

▲機器臂作畫AI肖像

與此同時，谷歌也在宴會廳外場設置了幾個小展位，包括了語音控制AI調酒機、機器臂作畫AI肖像、「看看你跟哪副名畫最像」等，展示了谷歌在機器學習上的一些有趣應用。

會後，智東西也受邀與少數媒體一同專訪了谷歌AI中國中心總裁、谷歌雲AI研發主管李佳博士，在問到谷歌中國AI中心的具體行業落地領域時，李佳博士回答智東西，目前谷歌中國AI中心專註在基礎研發上，在教育方面有很多有意思的研究問題，比如對話、讓學生老師如何去交流、對話內容交流理解，谷歌關注教育研究，目前還沒有落地。

至於AutoML的落地行業則非常廣泛，比如保護野生動物、零售業、環境保護、醫療等等，有很多有意思的案例以前都沒有想到。

一、谷歌雲的AI目標：落地行業是重中之重

谷歌AI中國中心總裁、谷歌雲AI研發主管李佳今天分享的主題是「AI賦能」——或者更準確來說，是AI賦能傳統行業。

李佳提到，在過去短短几年時間裡，AI已經變成了炙手可熱的商業工具。然而，現在的AI發展與很多傳統行業的需求有差距。谷歌雲的AI目標就是縮短AI研究與產業落地的差異，讓各行各業的產品開發與AI研究更加緊密地結合。

拿AI+教育為例，教育是一個大家都非常關注行業，AI可以被應用到教育的所有環節。比如智能感知系統可以幫助小朋友在更安全的環境中成長、智能教學系統可以根據學生的長處定製課程、調整教學內容、在不斷提煉反饋的過程中到高度個性化的教學體驗。

在AI+醫療中，醫療可以從病人的生活習慣中學習、智能系統可以根據病史提供生活建議、幫助醫院高效運營、幫助醫生高效診斷，比如谷歌的團隊最近就在做胸腔X光片輔助診斷。

李佳團隊負責谷歌雲的所有AI產品，最先進的用戶可以用TensorFlow自己開發所需要的機器學習，而KubeFlow則可以幫你在不同平台轉換自己的演算法。

對於一般開發者或者用戶而言，而API讓更多人能使用AI演算法，包括聊天、翻譯、語音機器人等API。

而對於需要定製複雜ML方案的公司，在今年1月17日，谷歌推出了AutoML Vision，通過在網頁上選定你的需求（比如「我要一個能夠識別客廳的AI模型」）、再上傳少量素材（比如「100張客廳的照片」），系統就可以自動生成這個AI模型。

比如在氣象應用上，你可以用圖像API識別雲和天空，但是不能識別各種雲的類別，而AutoML Vision可以做到。

在過去兩周內，AutoML註冊用戶已經超過1萬個，包括企業、學校、公司等。迪斯尼可以用它創建定製模型識別商品圖片、倫敦動物協會使用相機跟蹤世界各地的野生動物，現在他們使用AutoML Vision識別野生動物。

Vision作為AutoML的第一個產品並非巧合，李佳說，在一年多前，當她和李飛飛剛加入谷歌時，他們做了一個調查，在機器學習中究竟哪項應用最受歡迎。而根絕她們的調查顯示，圖像應用成了答案。

如今AutoML Vision自動生成的模型比有些專家生成的模型效果還要好。李佳說，圖像只是一個開始，未來語音、NLP、翻譯等AutoML技能也會儘快上線。在Cloud AI，谷歌既了解客戶需求，又不斷投入研發，這是一個正向的循環。

此外，谷歌還帶來了TensorFlow的介紹。

目前，深度學習已經成為機器學習的趨勢，這個規模特別適合用大規模數據進行迭代式學習訓練，可以解決眾多以前不能解決的問題。然而隨著網路規模的擴大、迭代層次越來越多，矩陣越來越複雜，這給機器學習的開發者帶來了困難。

谷歌為此開發了一個強大的大規模運算框架TensorFlow，可以在不同平台上進行運算（移動設備、大型服務集群等），這一項目最早在2012年由Google Brain團隊開發，一出現就受到谷歌內部廣泛追捧，很多科研人員都使用它進開發。科研人員可以在TensorFlow上進行研發、演算、用戶使用，大大縮短了科研到產品間的進程。現在全球很多公司都在使用TensorFlow，並且在中國已經落地了。

二、AlphaGo讓柯潔變得史上最強

谷歌大中華區總裁石博盟首先分享了自己在中國的一大體驗，那就是在中國，他看到的每日發展與創新的速度比英國、比倫敦（他家鄉）、甚至比矽谷都要快上很多，中國現在科技變化領先科技半代之遠。

我們很驚訝地可以看到，在我們現在生活的時間點裡，中國企業能力在不斷夯實。在很多領域我們都可以看到這種變化，企業有遠大的抱負，洗完給可以走出去，走向全球。

在中國，AI毫無疑問是最火熱的一個詞，到處都是AI。我希望大家不要被AI嚇到，大家要擁抱AI，時時刻刻都去使用AI。AI能幫廣告主提升投放效果、用戶可以用AI翻譯等等。

如今，在谷歌的體系中，AI已經滲透到了每一個產品中來。但但事實上，不久前AI在谷歌中只是一個很小的團隊，主攻機器視覺與翻譯。然而在他們逐漸取得成功後，星星之火得以蔓延，我們現在去的的一切成就都要歸功於此。

谷歌的開源工具TensorFlow讓每一個平凡人找到自己在AI的能力，這是谷歌之前從來沒有想像過的。

與此同時，石博盟還提到了去年AlphaGo和柯潔的比賽。AlphaGo讓柯潔變得更強了，當時在「柯狗大賽」的第二場里，柯潔打出了人類史上最強的一盤，他學習了一些AlphaGo的技法——這是很有啟發性的一點。

三、AI+故宮，將藝術帶給每一個人

谷歌藝術與文化實驗室項目主管Pierre Caessa說，我們是一個很小的團隊，設在巴黎。這個項目是6年前開始的，目標是讓谷歌和全球博物館合作，將文化帶到每一個人身邊。目前這一項目已經有1700+個合作機構、600+館藏品等。

這一項目包括一個APP，裡面有藝術相機技能，通過高清數十億像素放大照片，讓人看到很多細節；也包括一個博物館虛擬化技能，比如你可以看到大英博物館內的虛擬全貌。

在中國，谷歌攜手28家中國合作夥伴，傳播中國藝術與文化。比如我們和尤倫斯藝術中心、798、故宮等的合作項目。故宮博物院有超過200萬件文物，幾個月前我們和故宮博物院合作，希望能夠把熱門的100精品帶到虛擬世界。現在大家可以在谷歌這一項目的APP中看到。

在這個APP里，還有一個「藝術自拍」功能，就是上文展示的「看看你的自拍照片跟哪副名畫最像」功能。這一功能在美國一下子火了，幾天內就有1800萬次使用，一個女孩還通過這個APP匹配到了她自己祖母的油畫畫像。

幾個月之前，受故宮博物院邀請，谷歌設立了一個快閃實驗室，得到了很多有益的意見，和其它中國博物館也在做這方面的合作。

同樣是在幾個月之前，谷歌還和三位中國先鋒藝術家合作，用虛擬現實技術創造了一批作品，在香港通過巴塞爾藝術展呈現出來。

另一個項目是在印度市場的合作，用機器學習技術，對每個佛像進行機器學習計算，搜索全印度寺廟裡最相似的佛像，只需要60秒就能找到這麼多照片。

四、AI幫助精準營銷投資回報翻倍

谷歌大中華區首席市場官黃介中大概是講粵語的人，一上台就幽默地說自己今天最重要的任務就是把普通話講好。

去年剛進入谷歌時，黃介中的第一項任務就是AlphaGo。以前他是一個傳統的市場人，日常工作是9個月做一個30秒的廣告片之類的，精準營銷並不非常適用。但是現在對於市場營銷人員來說，找到用戶是一個越來越重要的部分——而谷歌的AI可以幫助品牌做到這一點。AI幫助品牌營銷主要包括以下三點：

1、精準營銷

精準營銷的要務就是利用AI找到用戶是誰、在哪裡、定向投放。通過「與谷歌廣告一起體驗」項目，谷歌與手游公司iGG合作，分析其用戶的喜好後，用AI自動找到用戶，定向投放谷歌的AI產品「通用應用廣告系列UAC」，投資回報比之前人工廣告優化翻了一倍。

2、深度互動

舉個例子，去年12月，谷歌在Pixel手機中用AR技術結合《星球大戰8：最後的武士》IP，在拍照和錄視頻的時候都會有白兵、R2-D2等角色出現。這種深度互動非常受到用戶歡迎。

3、更優質的品牌體驗

品牌體驗包括很多方面，比如谷歌翻譯就用到了AI技術，通過手機攝像頭識別到圖片——比如在餐廳里對著外文菜單時——屏幕上就能自動識別並翻譯文字。現在谷歌翻譯APP在中國可以正常下載使用。

五、中國出海品牌50強：聯想、華為、阿里占前三

此外，谷歌還聯合WPP發布了BrandZ「中國出海品牌50強」榜單。這是WPP第二年和谷歌攜手聯合發布這一榜單，通過全球395300個消費者反饋，在7個國家、12個產品類別、729個品牌中，通過MDS消費者態度模型與谷歌搜索數據相結合。

這50個品牌包括小米、國航、海爾、海信、獵豹、大疆、一加、中國銀行、中興、iGG、TCL、久邦、中石化、OPPO、vivo、科沃斯等等。

其中第一、第二、第三名分別為：聯想、華為、阿里巴巴。

而2018年成長最快的品牌為華為、大疆、OPPO，分別都有將近20%以上的提高。

結語：2018人工智慧關鍵詞：行業落地

通過谷歌整場think with Google大會，我們可以看到谷歌在中國、在世界的AI打法都越來越追求「腳踏實地」，無論是谷歌雲推動AI在教育、醫療等傳統行業中的積極落地，還是谷歌在AI+藝術、AI+品牌營銷中的試水體驗，都預示著2018年谷歌的人工智慧關鍵詞為——行業落地。

世界人工智慧巨頭谷歌的這一態度變化，也是人工智慧行業的一整個縮影。在2017年，我們看到了人工智慧在學術界（甚至是娛樂界）如火如荼地進展著，各類學術會議與人機大戰層出不窮，AI創企的融資額度也達到了史上最高。到了2018年，整個AI行業將往前邁出一步，從熱炒的概念走向實戰落地，這也對大大小小的人工智慧企業提出了一個更大的挑戰。