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中美貿易戰變冷戰 陸掌四大產品不敗
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2018年12月10日 星期一
．美國大學用上 AI 助理招生
US Universities' Application Process (Undergraduate)
7 things you need before applying
一堆風涼話，正在阻礙台灣的成長進步。AI 不切實際、AI 根本還不成熟……台灣一堆自我催眠、自我安慰，振振有詞的大道理下，沒有人真正想到，原來是我們自己讓台灣不進步。3S MARKET 分享這篇，美國入學招生使用AI 的探討，能不能給我們一些改變？
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| 相信中選會沒有一個委員，在選舉的方式上會想到用 AI，我們是否需預測當全世界的民主國家，都用AI投票的的時候，台灣將也是末段班？ |
來源：
現在正是美國申請上大學的關鍵時刻，無數滿懷希望的高中畢業生，正努力說服招生委員會，爭取在自己選擇的學校，獲得一席之地。
但如果這個委員會，不是由真正的人類組成的評審團呢？相反，如果你必須給機器人留下深刻印象，或者贏得人工智慧（AI）驅動算法的青睞，情況又會如何？
你可能竭盡所能地，把自己的申請包裝起來，突出顯示成績、課外活動，以及引人注目的論文。而這將是在浪費時間嗎？
放鬆點，現在這些機器人評審人員，還沒來到大學！在相當長的一段時間內，是否錄取申請者，依然將由真正的人類決定。而且在錄取結果方面，人類很可能永遠擁有最終決定權。
然而，就像AI對幾乎每項業務的影響，都處於相對早期的階段一樣，AI幾乎肯定會在大學校園中，扮演更重要的角色，或許還會幫助大學職員，決定你最終能否成功申請入學。
美國大學的AI招生助理走馬上任
學校不得不玩這種冒險，而且昂貴的數為遊戲：他們能發出多少封錄取通知書，同時又能滿足新生入學的要求？他們知道自己想要錄取的學生數量，然後必須計算出他們必須發出多少封錄取信，因為他們知道許多申請者，還有其他錄取通知書需要考慮。那麼，這些學校是如何確定，誰會得到這些錄取通知書的呢？
Conversica首席執行官Alex Terry表示：「如果你認為，在某些規模最大的商學院，他們今天還沒有使用某種算法，那就太天真了。當你的學校收到4萬或10萬份申請時，這是一項龐大的資訊技術任務。」Conversica提供「對話式」AI商業解決方案，其中包括配備AI的高等教育招生助理。
事實上，AI非常適合解決這個問題。Brian Knotts是Ellucian的首席架構師和高級研究副總裁，專為高等教育設計軟體和服務。Knotts表示，AI可以透過對數據特徵進行分組，幫助商學院「預測那些導致入學申請成功或失敗的因素」，這些數據特徵顯示出，為什麼有些學生能順利畢業，而有些學生會輟學。
當然，Knotts說，對於任何一所至少在某種程度上，依賴算法來建構避免偏見的AI系統的大學來說，這是非常重要的。學生和其他顧問可以「回顧這些算法正在做的事情，然後創建一些核心概念，比如，電腦永遠不會拒絕申請者的入學申請，電腦將幫助確定，一個人被錄取的可能性。
儘管取得了謹慎的進展，但全美各地的大學管理人員，仍在考慮AI如何幫助他們應對入學挑戰。德克薩斯大學奧斯汀分校的招生執行主任Miguel Wasielewski在一份電子郵件聲明中稱，雖然該校目前沒有在招生過程中，使用或計劃使用AI，但AI可能會成為一種有用的工具。
他寫道，結合強有力的「整體評估」，AI可能會揭示更多的觀點，為招生評估過程提供資訊，並可以支持我們的篩選工作，根據學生的申請材料，決定哪些學生成功的干預措施，可能對及時畢業很重要。」
Wasielewski明確指出，這種全面的評估仍然依靠「人類的努力」，是人而不是機器仔細研究，和評估申請者對短文、簡短回答問題、簡歷、考試成績，和推薦信的書面回覆。
亞利桑那大學本科生招生主任Kasey Urquidez
亞利桑那大學本科生招生主任Kasey Urquidez表示：「我們肯定將AI視為招生過程的一部分，希望能夠為他們提供人類無法實現的全天候服務支持。」
也就是說，Urquidez也不打算讓機器，立即具有拒絕申請的權利。她說：「如果沒有我的團隊成員，我永遠不會想要做出一個完整的決定。這些人都受過訓練，明白學生要想成功需要什麼，並會做最後的評估。」
亞利桑那大學通常會收到約3.5萬份新生申請，提供約7800個學位。而那些平均績點為3.0分、在高中修過必要課程的申請人，則可以被三所州立大學中的一所錄取。
對於亞利桑那州或其他地方的其他申請者來說，Kasey Urquidez可以設想這樣一種情況：有朝一日，電腦可能會出現在被忽視，或處於邊緣的申請者面前，他們的背景中可能有某種東西顯示，他們有機會在大學裡取得成功。也許某個學生的總平均成績有點兒低，但其成績卻始終在上升。
Urquidez表示：「我們總是說要做招生辦公室，不一定要做拒收辦公室，所以我們想辦法讓學生能夠被錄取。最重要的是，他們在這裡會成功嗎？」
實現錄取成功機率最高的學生的目標，是一項艱巨的任務。ORU首席資訊官Michael Mathews表示，對於一所像俄克拉荷馬州塔爾薩市，這樣規模的大學來說，這可能意味著，對於任何規模的學校來說，都要費力地篩選2萬至4萬名申請者。
他問道：「從人力資本的角度來看，我們如何利用現有的資源，將大部分時間花在那些非常適合、希望留在這裡、有經濟能力的申請者身上？這就是增強智慧，將發揮巨大作用的地方。我不認為AI會產生所有這些自動回覆，我把它看作是基於資訊的推薦，但你仍然需要人類來驗證，它告訴你的東西。」
在招生過程中，使用AI會如何改變你申請學校的方式，目前還不清楚。一如既往地，成績、考試分數，和所有其他通常的標準，仍然是最重要的。但AI解決方案可能最終會幫助申請者，縮小對未來學校的選擇範圍，甚至可能有助於撰寫申請論文。
新生咨詢了20多萬個問題？AI客服已上線
位於亞特蘭大的佐治亞州立大學，開始使用一種名為「突襲」（Pounce）的AI聊天機器人系統，它不是用來決定哪些申請者能被錄取，而是用來減少「學生融化」（student melt）現象。「學生融化」指的是那些被錄取，但秋季入學時從未露面的孩子。70％以上的學生是非白人，這個學生群體代表著美國最大的低收入群體之一，最符合獲得經濟援助的條件。
佐治亞州立大學教室裡的學生
該校負責學生成功事務的副校長Timothy Renick教授表示：「招生過程中，對我們和學生來說，真正的障礙是高中畢業和進入大學之間的那個夏天。因為學生們在夏天必須完成所有程序性工作，包括填寫助學金申請、註冊課程、選擇專業、尋找住房等。」
2016年夏天，佐治亞州立大學建立了一個，基於2000多條簡訊，回答新生常見問題的知識庫，內容包羅萬象，從填寫聯邦財政援助表格，到父母離婚怎麼辦等。
該校還與名為Admit Hub的AI對話公司合作，在基於文本的平台上，向學生提供這些答案，學生可以在智慧手機上，全天候獲取這些答案。
里尼克說，在秋季開學前的三個月裡，僅新生就咨詢了20多萬個問題，平均響應時間為7秒。得益於Pounce系統的幫助，這所大學第一年減少了22％的「夏季融化率」，從那以後又減少了37％。
Renick指出，人類負責書寫這些學生問題的答案，因為他說AI的答案品質不夠好，如果學生得到錯誤的資訊，甚至可能帶來法律風險。
AI所嘗試做的是給學生，提供希望正確的答案，如果它找不到這些答案，就把問題轉給工作人員。學生們很清楚，他們在與聊天機器人互動，也可以選擇與真人交談。
Renick說：「我們在凌晨1點，使用聊天機器人的次數，比上午10點要多。大學通常的商業功能，與你17歲時的行為模式正好相反。」但學校也發現，有些聊天機器人的參與者承認，他們會問些他們不會向人類咨詢的問題，比如當一個學生的家庭狀況不穩定時。
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| Bolton College used IBM Watson to build a virtual assistant that ... |
Wasielewski呼籲進行更多的研究，以全面探索大學的選擇，但他表示：「利用AI來提高以人為中心的招生決策工作，可能是我們未來開始看到的事情。」與此同時，學生和家長們可以從佐治亞州立大學的Renick的評論中得到安慰：「機器人無法決定是否錄取學生，而且據此還很遙遠。」
．人臉辨識技術大起底，這些最新方案你都瞭解嗎？
Facial recognition technology will change the way we live
The Economist
來源：
這兩年，隨著科技的迅速發展，人臉辨識已經逐漸成為了新時期生物辨識技術應用的重要領域，忘記密碼了？沒事兒，咱還可以「刷臉」！今天，小編將帶大家瞭解一下最新的人臉辨識技術，看看這項技術發展到哪一步了～
傳統的人臉辨識技術，主要是基於可見光圖像的人臉辨識，人們也比較熟悉這樣的辨識方式。不過，這種方式的缺點其實非常明顯，光線的限制性非常大，並不能滿足實際的需要。解決光照問題的方案有，三維圖像人臉辨識，和熱成像人臉辨識。但這兩種技術還遠不成熟，辨識效果不盡人意。
迅速發展起來的一種解決方案，是基於主動近紅外圖像的多光源人臉辨識技術。它可以克服光線變化的影響，已經取得了卓越的辨識性能，在精度、穩定性和速度方面的整體系統性能，超過三維圖像人臉辨識。這項技術在近兩三年發展迅速，使人臉辨識技術逐漸走向實用化。
目前市場上有三種主流方案，它們分別是3D結構光方案（Structured Light）、ToF 3D方案（Time Of Flight，時差測距技術）和雙目立體成像方案（Stereo System）。
3D結構光（Structured Light）
3D結構光技術的基本原理是，透過近紅外線雷射器，將具有一定結構特徵的光線，投射到被拍攝物體上，再由專門的紅外線攝影機進行採集。
這種具備一定結構的光線，會因被攝物體的不同深度區域，而採集不同的圖像相位資訊，然後透過運算單元，將這種結構的變化換算成深度資訊，以此來獲得三維結構。簡單來說就是，透過光學手段獲取被拍攝物體的三維結構，再將獲取到的資訊進行更深入的應用。
這種具備一定結構的光線，會因被攝物體的不同深度區域，而採集不同的圖像相位資訊，然後透過運算單元，將這種結構的變化換算成深度資訊，以此來獲得三維結構。簡單來說就是，透過光學手段獲取被拍攝物體的三維結構，再將獲取到的資訊進行更深入的應用。
可以預見結構光這種方案，在未來的優勢還是很有前景的，可拓展空間更加廣闊，比如5G通信、AR，以及其他與3D建模等相關的領域，都可以發揮它獨有的關鍵作用。
不過 3D 結構光也有它的局限，相比傳統的攝影機，3D 結構光可以工作的距離要短一些，最長距離一般在 1 米左右，OPPO手機給出的數據是，60cm遠精度也能控制在±1mm範圍，當然這個距離對人臉解鎖，是綽綽有餘的。
採用3D結構光技術作為人臉辨識的手機都有哪些？
iphone x/xr/xs/xsmax
去年iphoneX上市，可謂是引起了全球所有人的注意，因為iphoneX代表著蘋果未來的手機的模樣，自然也是匯聚了蘋果最頂尖的技術。
要說iphoneX身上最值得我們記住的新科技，那當然是蘋果的faceId人臉辨識功能啦，蘋果的faceId不僅能給螢幕解鎖，而且其安全程度已經可以達到支付級別了，同時在今年發佈的一些系列新機中，人臉辨識已經自然成了標配。蘋果的這項技術的發明，走在了安卓陣營前面，也給安卓手機廠商，指明了一個技術創新的方向。
oppo Find x
時隔一年，在安卓手機廠商的努力下，安卓手機也開始使用了類似蘋果face id一樣的技術，比如oppo find x的O－Face 3D結構光技術，oppo官方稱解鎖速度過程只需要0.5s的時間，Find X的3D相機，可以發射出15000個光點，容錯率高達百萬分之一，已經遠遠超過普通的2D臉部了，以及現有的指紋辨識的，目前也已支持支付寶和微信支付了。
mate20pro
除了oppo Find X de O－Face 3D 外，還有一家安卓手機廠商，也研發出了3D結構光的人臉辨識技術，並且已經在自家旗艦產品中投入使用了，那就是華為及自家旗艦華為mate20pro。
華為mate20攜帶了自家研究的3D結構光技術，高精度人臉辨識技術和支付安全技術，同時支持支付寶和微信支付，透過點陣投影，不僅使安全辨識的安全性提高了，還支持最快0.6s的解鎖速度。同時3D結構光技術，可以配合高清前置攝影機，實現3D建模，將現實中的物體，變成你手機中的玩偶，可玩性極高。
ToF（Time Of Flight）
ToF是3D深度攝影機的其中一種方案，是結構光的同門師弟。ToF測距有單點和多點兩種，其中手機上一般會用多點測距。
多點測距的原理和脈衝的單點測距類似，但是其收光器件為CCD，即帶電荷保持的光敏二極管陣列，對光響應具有積分特性。基本原理是雷射源，發射一定視野角度雷射，其中雷射時長為dt（從t1到t2），CCD每個像素利用兩個同步觸發開關，S1（t1到t2）、S2（t2到t2＋dt）來控制每個像素的電荷，保持元件採集反射光強的時段，得到響應C1、C2。
物體距離每個像素的距離L＝0.5＊c＊dt＊c2/（c1＋c2），其中c是光速（該公式可以去除，反射物反光特性差異，對測距的影響）。簡單來說就是，發出一道經過處理的光，碰到物體以後會反射回來，捕捉來回的時間，因為已知光速和調制光的波長，所以能快速準確計算出到物體的距離。
TOF技術的優勢在於整體組件更小，不用留大劉海，辨識距離更遠，可以拓展更多的應用；在畫面拍攝後計算景深時，不需要進行後處理，通俗的講可以避免時間延遲，又可節省採用強大後處理系統，帶來的相關成本；具有不易受外界光干擾、體積小巧、響應速度快，以及辨識精度高等多重優勢。
劣勢在於硬體成本居高不下，主要體現在組件的價格上，光子探測陣列、雷射器和檢測的傳感器，都需要非常高端的器件。
硬體技術上成本很高，再加上軟體算法的成本就更高了，且目前能夠提供可靠硬體產能的廠商鳳毛麟角，而這一切都將推高成本。不過隨著ToF技術需求的日趨爆發，ToF技術的普及與發展指日可待，所以vivo果斷切入TOF技術，佔據先機實在勇氣可嘉，連最強的蘋果分析師郭明錤也曾預測，2019年iPhone也許會有重大創新，就包括採用ToF技術，由此可見TOF技術的先進性。
雙目立體成像方案（Stereo System）
雙目立體成像（Stereo System）是利用雙攝影鏡頭拍攝物體，再透過三角形原理計算物體距離。已經上市的華為nova3採用的，就是雙目3D人臉辨識方案，而且是IFAA（互聯網金融身份認證聯盟）提供的標準，這也是其達到支付級的主要原因。nova3搭載的兩個RGB（彩色相機）攝影鏡頭，透過模擬雙眼視覺系統，來辨識設備使用者。
雙目方案的原理，最簡單應該是比較早的一種人臉辨識方案，方案成本最低。所有採集的深度資訊，都依靠攝影機所採集的圖像，來透過軟體算法得出，精度要求取決於捕捉解析度。
同時由於這種方案，需要依靠算法分析圖像，得到深度資訊，計算負荷最大、算法複雜性最高、實現難度大，辨識的速度較慢。另外它也會受到光線的影響，尤其是昏暗環境下。
總結
從iPhone X、小米8透明探索版和OPPO Find X3D的市場反響來看結構光這種方案是目前效果最好的，因為消費者的體驗有目共睹，雙目測距方案注定只能淪為中端機型的權宜之計，而有一拼的TOF技術很值得期待，但因為還只是水中花 、鏡中月，所以只有等到真機的推出才能評判了，當然最終還要依賴市場的檢驗了。
對岸中國主流的人臉辨識企業
01北京商湯科技
核心業務：智慧金融、智慧商業、智慧安防、互聯網＋
技術特點：人臉技術、智能監控、圖像辨識、文字辨識、圖像及影像編輯、深度學習框架
功案例：京東、招商銀行、借貸寶、拉卡拉、長城會、東方網力、公安三所、英偉達、科大訊飛等
注：與京東、銀聯、招商銀行、卡拉卡、融360等均有合作；佈局智慧城市安防項目；智慧影像方面，SenseFace人臉布控系統，已經開始廣泛落地；以圖搜圖的圖騰系統；已經應用在廣州、重慶、河北等地的公安局；Faceu應用SenseAR增強現實感引擎；人像背景虛化功能、智慧相冊中的人臉聚類功能，應用在OPPO、小米等手機。
02北京曠視科技
核心業務：FaceID 在線身份驗證服務、Face＋＋ 人工智慧開放平台、智慧地產解決方案、智慧安控解決方案
技術特點：動態人臉辨識、在線上/離線活體檢測、超大人像庫即時檢索、證件辨識、行人檢測、軌跡分析
成功案例：中信銀行、招商銀行信用卡中心、螞蟻金服、神州租車、雲端武漢、東軟集團、凱德集團、2017博鰲亞洲論壇等
備注：為支付寶客戶端提供人臉登錄功能支持；為對岸公安部第一研究所提供「網上身份證」人臉辨識技術支持；為美圖旗下產品提供技術支持；透過人臉辨識技術，對司機身份進行核驗，應用到e代駕、易到用車、神州租車；曠視智慧開放平台Meagvii Cloud ，是人工智慧開放平台，為開發者提供人臉辨識、文字辨識、圖像辨識及其它人工智慧能力。
03廣州雲從科技
核心業務：快速部署平台、智慧硬體、智慧系統
技術特點：人臉資訊檢測、特徵提取融合、質量屬性分析、人臉相似度比對、特徵相似度對比、OCR別成功案例：中國農業銀行、樂視車聯、廣東省公安廳、廣電運通、西北星、御銀股份、北京西站、黑龍江墾區、山東城商行聯盟等
備注：受邀起草與制訂對岸人臉辨識國家標準；中國農業銀行超級櫃台、刷臉取款；安控領域產品已在22個省上線實戰。
04 上海依圖科技
核心業務：智慧安控平台、城市數據大腦、智慧醫療健康、智慧硬體設備
技術特點：電腦視覺、自然語言理解、知識推理、智慧硬體、機器人技術
成功案例：中國海關、中國邊檢、華為、阿里雲、招商銀行、萬達集團、蘇州公安司、福建公安廳、貴州公安廳等業銀行、中國人壽、宏基電腦、TCL、步步高、多普達、HP、好記星、人民出版社等
備注：招商銀行、浦發銀行、京東金融、360金控；江蘇省公安廳用依圖系統。
05 百度
百度內部正在使用人臉辨識閘機，2016年11月與烏鎮景區合作，遊客刷臉便可自由進出景區；與首都機場簽訂協議，未來首都機場將實現刷臉登機；與「寶貝回家」公益平台合作，利用人臉辨識尋找走失兒童；攜手雨諾股份CRM系統，透過服務整合商Cella，聯合為醫藥零售行業輸出智慧藥房解決方案，目前已應用在先聲再康連鎖藥店。
06阿里
人臉辨識技術各模組，可透過API參數自由組合，服務訂製靈活；基於深度學習和海量人臉標注數據，再加阿里雲的技術實力，能夠提供穩定、可靠的大流量服務；有了人臉辨識，可以高效率、高準確率排查，未經明星允許，而使用其代言的商品，反過來保障阿里媽媽直通車，和鑽展中明星代言商品的廣告效果。
07騰訊
財付通與對岸公安部所屬的，其全國公民身份證號查詢中心，達成人像比對服務策略合作；優圖人臉辨識技術將廣泛引用EMS的政務、貴重物品和重要文書快遞中；在騰訊微證券等產品上應用人臉辨識。
08北京漢王科技
技術特點：手寫技術、OCR技術、鍵盤技術、公式辨識、輸入法。
成功案例：農業銀行、中國人壽、宏碁電腦、TCL、步步高、多普達、HP、好記星、人民出版社等。
備注：助力銀川市政府應用生物辨識技術，打造智慧政務平台，助力杭州市國稅局實現人臉生物辨識比對技術，展開「刷臉辦稅」，在公安刑偵，追逃領域有大量應用，技術授權已與華碩、海爾、長虹、海信、平安銀行等達成合作，並推廣應用到智慧家電、筆電、行動終端等應用平台。
09 合肥科大訊飛
核心業務：語音引擎、教育產品、手機應用、互動音樂
技術特點：語音辨識及合成技術、自然語言處理技術、語音評測技術、聲紋辨識技術、手寫辨識技術
成功案例：訊飛輸入法、靈犀錄音寶、開心熊寶、聽說無憂、訊飛電視助手、訊飛智慧音箱等
備注：科大訊飛聯合香港中文大學污曉鷗教授團隊，共同推出世界領先的人臉辨識技術，提供人臉驗證、線上/離線人臉檢測，和人臉關鍵點檢測等功能，聯合中國銀聯和微商銀行發佈「聲紋＋人臉」融合認證個人轉賬應用，科大訊飛在用的身份認證考勤，其全國各地分公司透過APP進行「人臉＋聲紋」打卡即可。
10 四川川大智勝
2D人臉辨識產品已推向市場，3D人臉採集和辨識產品，主要處於工程樣機和產品樣機階段，主要應用領域是公共安全領域，2D在北京師範大學和四川大學的學生宿舍產品樣機系統中應用，鐵路認證票查驗中在試用，已在成都火車站試用。