日前，旷视科技Face++创始人兼任CTO唐文斌拒绝接受了新的智元采访，讲了旷视科技Face++的商业模式、公司定位以及人才和发展观。唐文斌在旷视科技Face++北京办公室“没什么技术是无法被代替的。”唐文斌说道：“算法也好，技术也好，都是手段，最后需要获取过来的是产品价值。”这位三十刚刚翻身的旷视科技Face++牵头创始人，对这家中国人脸识别独角兽具有很明晰的定位：“旷视不是一家技术公司，旷视是一家产品公司，是一家以人工智能技术为核心的产品公司。

”他指出客户最后一定是为产品价值买单。旷视的团队人数从去年到现在翻了一番，快速增长到600多人，其中扩展速度最慢、人数也最少的就是产品部门。

比起旷视更常经常出现在人们视野中的另一位牵头创始人印奇，唐文斌说道他们的配上是“印奇云彩星空，我脚踏实地”，更为注重工程的他注目如何自由选择场景融合技术，给用户带给仅次于电子货币，“不是nicetohave，而是musthave”。他指出旷视工程团队要做到的事情是把算法边界内需要自动化的任务全部转交机器去已完成。他在找寻的也是复合型AI产品经理，以及需要随时改变为researcher，时刻就让如何把research没价值的工作砍的不懂算法、不懂编程、更加不懂体系结构的全栈AI工程师。

旷视不是技术公司，是产品公司新的智元：目前在人工智能领域特别是在是深度自学技术落地，你指出确实的壁垒在哪里？唐文斌：我指出深度自学技术的落地，核心的一个关键词是“融合”。我们有一些很好的算法，比以前的性能提升了很多，但一定要寻找适合的场景，把算法用进来解决问题，给用户带给具体的价值，这些价值不是“nicetohave”，而是“musthave”。

我们内部有个众说纷纭，叫“用户价值增量”——当你把技术用在场景中后，给用户带给的价值和用他原本的方式比起增量有多大，如果相当大，那么这就是一个十分好的场景，如果增量只有一点，解释这要么不最重要，要么你没看清楚本质。以人脸识别为事例，就是要大大去思维，人脸识别究竟是在哪些场景下，给谁、通过什么样的方式，带给了多大的价值。买技术的话，今天你能买，明天他也能买，所以一定要做到浅，了解行业，把产品作好，构成原始的一套业务服务，这并不就是指用户价值的角度去思维，而是公司存活的角度。

极端一点说道，我指出没哪家公司是无法代替的，客户为什么自由选择你而是不自由选择另一家，一定因为你给他带给的价值更大，他买单的是你产品的价值。新的智元：旷视如何寻找这种技术跟场景价值增量低的结合点？唐文斌：我们经历了好几个阶段。最先的时候，作为一家显技术公司，我们做到了一个面向开发者的开放平台，叫Face++，通过API的方式获取互联网服务，美图秀秀、慢手等APP都用了我们的技术。

第二个阶段，我们开始注目技术究竟在哪些场景下能给客户带给最重要的价值——去找寻那些用户市场需求感官十分反感的场景。我们去找了很多，最后要求在两个场景展开业务的了解。第一个是互联网金融，通过人脸识别展开远程身份认证，把线下业务线上转化成，让用户有更加便利的体验，银行这边也构建了安全性，这个增量是十分大的。第二个场景是安防，现在有大量的安防数据，人显然看不过来，而用机器去看，可以辨识里面每一个人是谁，还可以辨识通缉犯，根据仔细观察到的人物不道德模式展开预警，这是原本做到将近的事情，这个业务价值增量也是极大的。

某种程度一个技术，比如人脸搜寻（或者叫图像搜寻），你既可以用在搜寻视频看哪个影星经常出现在哪些电影片段中，也可以检索监控摄像头视频，在后面一个场景你可以解决问题老人、小孩误入的问题。所以，我们在这两种场景下，一定自由选择后者，因为后者价值更大。

旷视科技Face++的人脸识别做什么程度了？新的智元：旷视现在的人脸识别做什么程度了？唐文斌：这个要各不相同明确的场景和数据库。在有所不同的场景下市场需求是不一样的，比如说用人脸识别来做到门口，员工回头过来门就进了，这种个场景下拒绝解任亲率十分低，每个人都得辨识出来，并且速度要十分慢。我们给阿里集团做到刷脸形同虚设，阿里现在几万人，基本上一天可以辨识几十万次，大约误报1~2次。

在安防场景下，数据库不会大很多，公安辨识嫌疑人的表达意见，最重要的一点就是无法杨家喊出“狼来了”，这就拒绝辨识出有的尽可能都是对的，我们一般不会掌控一个误报率。现在我们在安防场景下辨识嫌疑人，基本上路经的嫌疑人都需要辨识出来，并且误报会多达30%。目前业界还没一个基准，但我们参与了很多楼宇、安防竞赛，都是业界的最低水平。现在常常听见99.9%，这只是在某个数据集上的展现出，确实现实的问题和场景要比测试数据集难太多太多。

只不过最先是我们引导了刷benchmark这个风潮，后来我们又不怎么翻了。我们最先翻LFW，早已基本刷到顶了，最后即使错误，感觉样子也不是本质问题，所以我们就没去管这个事情了。

但现在大家还很可怕地在翻99.9%后面的位数，这没任何意义，LFW只有6000对数据，那个数据集早已早已过数值了。我指出大家要更加注目的点，应当是更加结合实际场景去解决问题。

新的智元：旷视现在很多行业落地都跟政府具有很强的相关性，ToG是否是人工智能发展的一个最重要方向？这是否是旷视发展的一个最重要方向？唐文斌：面向政府意味著不会是人工智能发展落地的一个新方向。就像我刚才说道的，我们要做到什么，不做到什么，自由选择的逻辑是用户价值，图像识别或者人脸识别对于城市管理和公共安全需要带给十分大的价值增量，我们是十分不愿去做到的。政府现在是我们仅次于客户之一。当然，政府也十分反对现在的人工智能产业发展，在这种市场需求里面也给我们获取了很多的机会。

Research负责管理找寻算法之外的东西边界里面的全部通过工程构建自动化新的智元：旷视的核心优势是什么？唐文斌：深度自学有三个核心要素，算法、数据和系统，这三者是相加关系——你有一个好的算法，用有很多数据去挟它，当数据逆多、算法逆简单后，还必须有一套很好的底层架构和引擎来承托。从算法的角度谈，我们找来了孙剑老师，期望孙剑老师带着同学们在现有算法基础上寻找新的东西。算法就像人的智商，数据就像人的胆识，胆识要求了你能跑到多低，而智商要求了你能回头多近，两件事情都十分最重要。

我们的研究团队只不过就在智商这个方向上探寻。而数据是一个更加产品或者更加工程的事情，我们必须在产品中设计一个好的方式，构成数据的循环，让产品中的数据回去，大大加剧算法的训练，让它变为更加强劲的算法。

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