过去一年中，旷视科技(Face++)从一家不著名的创业公司，一夜之间成为一家在商业化中客户遍地开花的公司，其客户有支付宝、万科、美图、世纪佳缘等行业领头公司，近期又和Uber、中信银行完成了合作。

这样一家初露头角就在商业化路上走得炉火纯青的公司，有着怎样的步协调打算？在 GMIC 2016 的「全球机器人大会」上，旷视科技联合开创人&首席履行官印奇发表了演讲「人工智能的眼前和远方」，详细论述了人工智能公司的发展路径，北京速记，以及为什么人工智能公司必须比其他的创业公司更要器重商业化。

由于官方速记只有印奇演讲篇幅的三分之一左右，极客公园根据演讲内容，完整地梳理了这次演讲中的观点，以下为真~演讲实录。

旷视科技成立于 2011 年，大家可能比较熟悉的是Face++。旷视科技的定位从 2001 创业开端到现在，从来没有变过——通过深度学习，来解决「未来机器的眼睛」这样一个问题。

在 2011 年，人工智能还很少被人谈起，在我们创业的时候，很多人都在用猜忌的眼力问，人工智能会不会在未来 5-10 年内成为一个主题？

浪潮来得比想象中还快，北京速记公司，这几年有越来越多来自民间的科学家投身于技巧创新，那种感到就像我在小学六年级时试图解决哥德巴赫料想那样高兴。

2015 年是人工智能特别重要的一年，并且我认为人工智能是未来 5-10 年里非常重要的一个方向。

同时，这也是资本泡沫化来得最快的一个方向。在过去的一年当中，概念的炒作、资本的助推都加剧了泡沫化。所有的这一切，本质上都在转达一个信号：人工智能真的要来了。

除去眼前资本的助推之外，到底人工智能的远方在哪儿？

人工智能的演变路径

首先，人工智能是一个由技巧驱动的方向。在过去的 2015 年，我们看到了人工智能演变的一个路径：

逻辑智能——感知智能——认知智能

一个大的行业共鸣是，我们现在达到了「感知智能」这一环节，而关于「认知智能」，人们谈到的更多是机器的创造力、情绪、甚至机器人带来的人类危机。

简略梳理一下这个路径，在过去，基于逻辑智能已经产生了非常多的专家系统（知识库 + 推理机），比如医学诊断系统。

后来的「语音交互」系统，其实是横跨了最早的逻辑智能到感知智能，并且它所包含的对语言的懂得，其实已经到了认知智能的前期。

而最近很热的 AlphaGo，在我看来是「博弈智能」，人们会创造当机器能够在人类设计的游戏当中超出人类的时候，这种感到特别可怕。举个例子，未来最值钱的一家人工智能公司，可能就是用人工智能参与人类金融的事情，也就是机器炒股，现在已经有公司开端尝试了。

我们做的是机器视觉，我管这方面叫「静默智能」，他的跨度比前面提到的这些人工智能都要大。图像辨认是非常范例的静默智能，涉及到人类最核心的认知，现场速记，概念，抽象等东西。如果有一个机器，可以视觉化地懂得这个世界，你实际上并不知道它到底在做什么，它只是静静地在那儿看着。我们选择了我们认为最难的一条路，盼望沿着这条路走下去。

在商业化中实现数据循环

2015 年，旷视科技还看到了一个方向，那就是——人工智能创业公司，要比之前所有的创业公司都要更懂商业。

人工智能公司不但要懂技巧，同时还必需要懂产品，走到商业化的大路上去。

人工智能商业化的演进，到底是什么一个方法？两个要害词，一个是数据智能，一个是网络协同。这两个概念其实是阿里巴巴首席战略官曾鸣教授提出的：世界上所有千亿美元级的公司，必须在商业模式、数据模式上形成网络协同效应，这家公司才有可能形成行业壁垒。

以谷歌和 Facebook 来举例，Google 是从数据智能开端，非常快地形成了网络协同效应，所以谷歌的数据量在不断变大，变成了世界上最牛的搜索引擎。而 Facebook 实际上是反向的，他的网络协同效应是从做社交网络就开端的，大家都知道 Facebook 是在人工智能领域投入最生动的一家公司，因为它知道，如果真的有更加智能的系统去懂得沉淀在网络里的数据，这家公司未来的市值可能还会再乘以 10 倍。

旷视科技总结了人工智能公司的「三段论」——作为一家人工智能公司，你要有自己的平台，同时选择一个商业落地的方向，最终快速地实现数据循环。