专访Face++ CEO印奇：融资4.6亿美元后将造更多超算中心

shuszhao

                               
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旷视科技Face++昨日宣布完成C轮4.6亿美金融资，本轮由中国国有资本风险投资基金（简称“国风投”）领投，蚂蚁金服、富士康集团参与战略投资。
本轮融资由C1、C2两轮构成，同时引入包括中俄基金、阳光保险集团、SK集团、渤海华美等新的重要投资者。Face++这一轮融资金额超过此前商汤科技宣布的4.1亿美元B融资。
Face++ CEO印奇今日接受雷帝网专访时表示，此次融资主要是业务发展需要。人工智能并不完全是互联网的生意，其对整个团队，包括对后台算法的研发投入非常大。
“需要非常大的基础设施投入，就像军备竞赛，又确实有很多很好的投资人。Face++这轮拿的融资比我们原计划的大，我们原来并没有准备要拿这么多。”
印奇说，这轮融资之所以选择国风投领投，主要是释放几个信号：1，Face++很多业务与政府、大的政策相关，希望有一些认可；2，国家大力鼓励人工智能行业发展，这是风向标。
Face++这一轮中蚂蚁金服也是投资人。阿里巴巴董事局主席马云在德国CeBIT2015开幕式上曾向德国总理默克尔演示蚂蚁金服的Smile to Pay“扫脸”技术，就是Face++合作研发。
印奇表示，Face++与蚂蚁金服有非常好的合作，而且合作很多年。Face++在互联网金融领域有非常广泛的客户群，也希望和蚂蚁金服合作更深，所以，蚂蚁金服投资是水到渠成的过程。
蚂蚁金服定位是一个技术型的金融创新公司，对核心的底层技术非常在意，Face++希望的是更多对蚂蚁金服的业务场景做出更多的以人工智能为场景的计算技术。
Face++团队最早是脱胎于联想体系，联想创投很早投资，创新工场在早期也投资了Face++，这是创新工场CEO李开复很青睐的项目。Face++与富士康更多是在硬件和传感器上布局。
印奇说，资本在人工智能行业的影响力不会有之前2C行业的那么强大。Face++一路走下来，更多是战略驱动，而不是资本驱动。在人工智能领域一定会诞生像BAT这样体量的公司。
将在多地建造更多超算中心
这一轮融资后，Face++仍会专注在金融安全、城市大脑和手机智能三个领域，并希望做扎实。
Face++希望把自身的整个深度学习平台建成中国最大的深度学习平台和生态之一，这就需要有非常多人才投入和基础性硬件投入。
印奇对雷帝网表示，Face++今年的商业化进展得挺顺利，C轮4.6亿美金融资不是用在自身的运营上，更多是在做扩大规模、再生产的工作。
更具体的地方是，算法、数据和算力，这三块都需要更大的资本投入。
从算法的角度上讲，本质就是人才的竞争，Face++已在西雅图建了研究院，可能会在世界上更多的优秀的地点建立研究院，现在思考的是，如何把这些人才非常好的纳入到公司体系。
在数据层面，Face++非常强调数据循环，就是业务里自身有数据回流，还需要做大规模的数据采集和标注。
第三个层面是算力。Face++已经在中国好几个地方建了非常大的超算中心，未来的算力还需要更多。算力就像当年的存储一样，无论扩展得多快，都会被消耗掉，需要不断去投入。

                               
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印奇说，Face++比较坚定的走软硬结合的路线，金融安全的可能会弱一些，但无论是在城市大脑还是手机智能领域，Face++都会加强在硬件上的投入。
大概硬件的投入不一定是Face++直接生产硬件，Face++也会跟更多的硬件厂商做深度合作。
具体在超算中心的标准上，印奇说，未来至少有两个阶段：
第一个阶段，超算中心是做机器学习的训练中心，有点像新技术的工厂一样。但未来城市的超算中心可能会非常普及，因为每个城市都有海量的数据要计算，会成为城市的基础设施。
类似美剧疑犯追踪场景 可协助破案
Face++在金融安全领域最大场景就是刷脸，除蚂蚁金服外，中信、招商也与Face++有合作。

                               
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Face++在金融安全领域最大需求是，用户的实名验证、注册，包含后续借贷时的大额转账的验证，Face++提供一套第三方最大的中国的身份验证平台，这是在金融安全里核心要做的。

                               
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在城市大脑体系下，Face++主要是面向政府，比如，面向整个城市的安全和大交通，通过人脸识别技术，过安检口的检查。
比如，Face++的人脸识别技术能识别出路口的人流信息，比如，人员的性别、衣服特征，步行、汽车或开车，穿什么颜色的衣服，甚至叫什么名字。
甚至借助Face++的天眼系统，能运营到公安系统中，帮助公安部门的人员抓捕罪犯。这些人可能相片相差5年、10年，一样可以通过照片的对比甄别出来。

                               
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这情景类似美剧《疑犯追踪》里面的天眼系统，只要有摄像头的地方，就能实时定位逃犯信息。
Face++的技术也运用在智能化楼宇、智能化零售等多个场景，其逻辑就是把摄像头、智能化连接起来，把这些数据做非常好的分析，这些数据反向推动业务，更精准化进行业务的运营。
Face++在手机领域的最新应用是与小米Note 3的合作——小米CEO雷军所说的黑科技，只需要拿起已经亮屏的手机对着自己的脸，0.5秒内就能快速解锁，背后就是Face++的技术。

                               
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印奇对雷帝网表示，Face++主要是帮手机厂商在全面屏时代更安全。因为随着全面屏到来，指纹这件事可能被逐渐取代，大家会逐渐加强摄像头能力，Face++也会获得更多的场景。
人工智能变革浪潮比互联网还大
最近在一场计算机视觉国际顶级会议上，Face++击败来自微软、Facebook、Google、商汤科技等企业，及卡内基梅隆大学等高校竞争者，成第一个在 COCO 竞赛中获冠军的中国企业。
Face++首席科学家、研究院院长孙剑表示，这主要依赖三个法宝：
1，Face++有自研并全员使用的深度学习引擎MegBrain，可最快速度系统化训练算法；
2，Face++研究院拥有对深度学习和计算机视觉算法长期而深入的研究积累。
3，Face++研究院除有充沛计算资源，更重要的是有鼓励高速创新的环境和追求极致的文化。
印奇对雷帝网表示，这个比赛并不是人脸识别的比赛，而是通用图像识别的比赛，所以代表着大家最核心的图像识别能力，这其实代表着中国公司的核心实力。
Face++的深度学习引擎MegBrain是真正从最底层开始，有自己的原创引擎，最底层的代码，自己写引擎的优点是，优化会非常彻底，训练速度和运算方面优化到极致，否则很难到极致。
而真正未来的深度学习可能算法有一个非常重要的比拼，就是算法够不够快，如果算法够快，别人可能试一个idea要一个月，自己只有两个小时，这就是一个差别。
今年8月，前Adobe首席科学家王珏加盟Face++，这是继2016年7月前微软亚洲研究院视觉组首席研究员、深度学习科研领军人物孙剑后，又一名加入Face++的重量级研究员。
印奇指出，AI时代的人才，要有一个正确的人才观，而深度学习是一个非常工程化的事。
Face++在挑选学生的过程中往往不是看重是否是研究生或博士，因为这并不能代表数学能力，Face++更多会选择那些工程化、编程化能力非常强，数学功底非常强的优秀人才。
“我们认为对科学家或科研人员来说，最大吸引力是他们做的东西真正有工业影响力，能变成很好产品，我们把整个科研体系工程化，我们有一套大平台，大家在这边科研效率非常高。”
印奇说，Face++会和非常多、非常优秀的科学家一起建立非常好的研究和产业结合的模式，吸取更多的人才来到Face++的平台，大家一起把人工智能做好。
当前不仅仅是Face++在重点投入人工智能，BAT、京东、蚂蚁金服等企业也在重点布局。曾经的风云企业科大迅飞就面临一个尴尬，原来的竞争对手纷纷变成了现在的竞争对手。
Face++的未来是独立发展，还是依附于BAT，更或者被BAT绞杀？
印奇表示，人工智能公司一定要做自己的业务。人工智能这波变革的浪潮比互联网还大，未来会诞生比现在互联网企业更大的公司，Face++希望不光是现在，在未来也是行业领军企业。

小丫