虽然目前看来，360智能摄像机还仅仅是一个小产品，功能也有限，但它只是一个开始。我的期望是在不远的将来，它能够根据面容区分出家人和陌生人，能够识别出你的表情是高兴还是悲伤，甚至还能在家里四处巡视，检查家里是否有漏水、漏气、漏电等异常情况。当发展到那个时候，它就是一个具备深度学习能力的智能家庭机器人了。

　　为了加速达成这一愿景，360 人工智能研究院院长颜水成正在带领团队研发新技术，并且做了以下布局。

　　01 建立软硬件训练平台：360net

　　DeepMind公司曾经推出过DQN项目（deep-q-network），它是基于深度强化学习的游戏平台。我们从中受到了很多启发，并成功建立了一个基于软硬件的训练平台——360net。之所以构建训练平台，是由深度学习的本质决定的：要训练一个系统，大量的训练数据固然重要，同时快速的响应时间也必不可少。

　　360net支持多机多卡，可以用100张卡或者几百张卡连在一起对深度学习进行训练，同时它还具有高度的兼容性和可扩展性，这意味着将来我们还可以吸纳其他的深度学习模块，来减少开发所需要的时间。对我们的人工智能业务而言，360net是至关重要的根基。

　　02 稳定、低功耗的人脸分析系统

　　360的人脸分析系统已经被应用到360手机、儿童手表、行车记录仪上。此外，线上搜索也在一步步配置人脸分析技术。人脸分析系统可以对性别、年龄、表情等进行分析，当下直播行业的火热，让这套系统的前景非常可观。

　　众所周知，在人脸分析过程中，准确定位人脸上的关键点是验证技术的一个标准，我们已经把这套技术应用到了360的产品当中。未来，360还将进一步提升人脸分析的准确度，这一切的基础就是大量图像数据的积累。

　　03车辆环境感知

　　我们曾经招募了一个计算机视觉团队，他们来到360之后，主要负责车辆环境感知方面的研究，主要是物体的分类、检测和分割。这是360对无人驾驶汽车的布局，通过技术实现车辆和行人之间的精确定位，可以更好地辅助驾驶。

　　试想一下，在城市环境中，汽车可以自动进行车道线的检测，同时预计出距离红绿灯以及交通摄像头的距离，保证汽车的安全。而在检测出可行驶区域之后，就可以准确地预测道路车辆可移动的轨迹和范围，这对于车的路线预判和选择有巨大的价值。

　　当然，我对人工智能的设想建立在泛安全的基础之上。这里所说的泛安全指两个方面：传统的线上安全和线下安全。线上安全处理的主要是大数据方面，线下安全则是人与智能硬件的交互。我们把信息传递给智能硬件之后，智能硬件要能理解我们的意图，同时要把它的信息反馈回来。

　　安全是基础，只有在安全的基础上，我们才有可能考虑舒适、便捷的人工智能式生活。所以，360首先还是要利用IOT技术解决人们的家居安全和出行安全。对于做安全起家的360来说，直播，人工智能是一个更适合我们的方向。

　　当手机行业热潮来临的时候，我们视而不见；当O2O模式大行其道的时候，我们依然不为所动。但是，当人工智能的概念进入我视线的那一刻，我的第一个想法就是要抓住人工智能这波浪潮，并为之肝脑涂地，在所不惜。

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