异想天开vs信手拈来，硅谷的AI已经超乎我们想象
英途说
上个月，英途成功首启硅谷人工智能考察，中信产业基金、宽带资本、景林资产、华米科技、东方网力、积木盒子等近20位投资人、企业家结伴同行，实地考察了近20家AI领域的领军企业，我们选取其中颇具代表性的8家AI公司，带大家一起领略一下硅谷的AI科技、行业现状，以及未来风向。Enjoy~
最会“偷懒”的公司
途友对话Sentient Tech首席营销官Jonathan Epstein
获得李嘉诚投资的Sentient Tech，研发出一个超大型人工智能系统，可以在庞大复杂的数据组合中找到可行的结果，并保持持续演化及完善，帮助多元化的商业社会解决越来越多的复杂问题。
Jonathan Epstein表示，他们正在积极设计和开发可靠的信息分析系统，包括数据仓库和数据挖掘。为了实现全环路，Sentient制定了自己的环路策略称为“ooda模型”，ooda在英文里分别代表了四个词，observe观察，orient定向，decide决定，act行动。
这个概念最早在战斗机的场景中提出，因为根据对战斗中表现突出的人的分析可以看出，人能不能很快观察环境，定向，作出决策和行动将直接影响到他的战斗表现。
在各项技术的应用中，Sentient都应用了ooda理念。前两步利用了深度学习的技术和自然语言、计算机视觉。在决策和行动两部分更讲究进化式的计算，以实现最快的最佳的决策，并付诸实施。另外还通过分布式的计算，让ooda模型的规模扩大，完成环路的速度变快。
途友对话Bloomberg Beta合伙人James Cham
彭博(Bloomberg)旗下的创投基金Bloomberg Beta，一直是AI领域最活跃的VC之一，Bloomberg Beta合伙人James Cham跟途友分享了他们的投资逻辑。
“其实在讲到机器学习AI时，现在和过去的情况已经不一样了。在20年前，机器学习和应用是尖端的教授和博士生做的项目。现在由于Facebook，谷歌和百度这样的公司的推动，做机器学习和人工智能不仅局限于教授和学生，很多工程师也能做。我们寻找在业务和商业模式有自己独到的思考，在技术方面过硬的工程师，二者相结合，从一个独特的视角看AI业务，并找到可以做的事情。”
据了解，Bloomberg Beta正在尝试用一种新方法，来看待创业者。他们和Haas的研究者合作，用数据来预测科技行业的从业者里哪些有可能将来去创业。随后投资者就会去接触这些人——他们会在硅谷拉着一个程序员问，考不考虑创业，就像是在好莱坞拉着一个服务生问，考不考虑演戏。
CEO Michael Buckwald讲解深度学习和VR的结合
Leap Motion是一家将人工智能与虚拟现实相结合的公司，利用机器学习技术对用户的手势进行识别分析，并配合虚拟现实硬件产品完成多种VR及AR的相关功能。CEO Michael Buckwald向途友们演示了一段玩积木的操作。
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这种技术其实是基于双目视觉的手势识别：
顾名思义，双目视觉就是有两个摄像头，利用双目立体视觉成像原理，通过两个摄像机来提取包括三维位置在内的信息进行手势的综合分析判断，建立的是手部的立体模型。这种方法对于用户手势的输入限制较小，可以实现更加自然的人机交互，但由于需要进行立体匹配，且由于立体模型的复杂性，需要处理大量的数据，计算相对来说较复杂。
对话Skymind CEO Chris Nicholson
Skymind是最受途友欢迎的公司之一，它通过对多种数据（包括媒体数据、图像数据和音频数据等）进行分析及提供预测，帮助企业用户改善自身的商业智能等级。
Skymind CEO Chris Nicholson跟途友们分享了他们的算法技术。
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Skymind是一个深度学习算法的开源平台，虽然在国内这种开源平台很难变现，但是这个方向对大家有很强的借鉴意义，国内公司可能AI技术不行，但是或许可以应用这种开源平台更容易地调用AI技术，帮助自己的主营业务赢得更大的飞跃。
Affectiva首席营收官Alan Park讲解前沿人脸识别技术
人脸作为一个情感交流的器官，甚至可以说，面部表情比语言传递的信息更多。美剧《Lie to me》中主人公Ligntman博士在办理案件中，仅通过辨别人的面部表情就能发现真相。不少致力于解密人类表情的科学家也已经取得了显著的成就。通过视频中捕捉到的面部表情来读懂人们的情绪与意图的Affectiva，被商业媒体列为美国成长最快的创业公司之一。
目前，公司掌握的技术可以分析多种数字影像，包括聊天软件中的视频、现场直播以及录制好的影片，甚至是GIF动图。首先，系统会将视频进行分类，进而通过对面部表情的数据点定位，将其与资源库中若干情绪状态（快乐、伤心、紧张、感兴趣以及震惊等）进行精密配对并最终得出结论。随着Affectiva的数据库逐渐充实，软件系统也可以学习识别更加复杂的面部表情。但公司也表示，希望在未来能够对“渴望”“沮丧”“鼓舞”等情绪进行更加精准的解析。迄今为止，Affectiva的数据资源库已积累了来自75个国家不同人种的425万部视频，并因此产生了超过500亿个与情感相关的数据点。
人的脸如同变化无穷的地貌一样的，有无数微小差异还有高度复杂性。不管一个人的脸部特征如何，也不管背景、光照及角度如何，人们都能够轻易解读表情，这真是一个奇迹。
途友对话Eyeris CEO JR Alaoui
Eyeris专注于面部识别技术，希望能够通过旗下的Emovu驾驶员监控系统，在判断驾驶员的表情变化基础上帮助汽车自动做出一些反应，避免交通意外的发生。通过拍摄125万张照片，合共涵括了五个种族和四个年龄段的人群，使得Emovu系统有足够的判断力保证结果的正确。
Eyeris CEO JR Alaoui向途友们展示了Emovu对情绪的敏锐感知：高兴、惊讶、憎恶、悲伤、恐惧。
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今年CES上展出的Fanci仪表盘也有同样的功能，证明这在未来的交通驾驶中的确有存在的意义。在路怒症难以避免的情况下，如果有办法减缓如此情况带来的事故，那也是不幸中的大幸了。
MetaMind创始团队转战
无人机计算机视觉领域
Pilot AI Lab CEO Jon Su分享
Pilot.ai是一家专注于将计算机视觉、深度学习运用在无人机产品领域的技术公司。其无人机产品在跟踪、实时距离测量、人脸及手势动作识别等功能上有着强大的技术竞争力。值得一提的是，Pilot.ai的团队同时也是MetaMind（于2016年4月被Salesforce收购）的创始团队。
CEO Jon Su分享了Pilot AI的核心技术：“要有三块不同的地方，第一我们用的不是传统的计算机视觉，而是融入了深度学习技术；第二是我们应用了内嵌方式，因此不需要云端的连接；第三就是支持所有硬件，不需要特别的芯片。”
虽然名字里有pilot，但是Jon Su表示，他们不是做无人机的公司，而是计算机视觉，只是把技术首先应用在无人机上，“它首先要求非常稳健，因为需要一直处于追踪的状态。第二从计算资源的耗费上来说，由于它不可能有云端连接因此不会耗费太多资源。我们的无人机没有任何GPS的应用，而是完全依靠摄像头进行跟踪，计算也是完全在无人机上完成，摄影头是单镜片的，而不是立体的摄像。可以看出追踪的表现还是非常平滑的，而且对于运球的人也能很好地跟随。”
Pilot AI Lab是计算机视觉技术很好的应用案例，切入点包括无人机尾随等等. 团队很厉害，一堆Stanford博士。真正让DL结合传统模式识别的技术，切实落地，做到产品化，这点很了不起。它不像一般互联网公司，通过大数据平台收集数据，只是在云端提供服务，而是真正在智能硬件这端把东西做出来，实现的一部分的AI能力，非常不容易。毕竟，虽然大家都在说AI/DL，但是真正落地的，实现产品化的公司凤毛麟角。
途友对话Neura Inc CEO Gilad Meiri
由联想参投的物联网初创公司Neura，让用户使用的设备数据实现共享和连通。Neura的目标是成为“万物互联的胶水”。它开发了一个开放平台来桥接目标端、地方、人和网络。
Neura Inc CEO Gilad Meiri跟途友们分享了他们是如何一步步搜集到数据，并进行分析的。Neura相信设备和设备生态系统需要“理解人”。智能设备将需要学习如何提供建议和对弹出窗口做出反应，同时要分析如何让用户可以自行选择进入某种活动，而不是用弹出窗口和代码激活。Neura表示它还可以帮助智能设备理解背景元素，比如时差和天气，以及影响人的因素。
硅谷有佳仁，愿君多采撷。
7月17日-24日英途邀请您与国内企业级优秀的企业家、投资人一起，深入硅谷，面对面硅谷20余家相关公司高管，探索社交化CRM、客服管理、账户营销等垂直领域，及其与大数据、机器学习等科技的结合，探讨创新布局与合作可能。
我们将：
| 看趋势：了解Salesforce、Zendesk发展趋势。
| 探科技：看账户营销分析平台6Sense、杨致远投资的AtScale、制造业大数据平台Sight Machine。
| 聊模式：Directly用社区颠覆客服，Capriza连接移动端和大型软件系统。
用友副总裁兼CTO龙庚、三五互联董事长龚少晖、明源软件董事长高宇、外勤365创始人兼CEO刘昭等将与我们同行，诚邀企业级服务创业者、企业级服务公司及投资机构牛人参加（身份须审核，限额20人）。
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