我们在百度大厦和百度科技园的楼里面都已经置上了这个人脸识别闸机系统，我们已经有20多条线在用这个系统。这里面百度的员工每天进出百度的大厦，现在也都是用这个系统，现在百度总共有5万名员工，主要是在百度大厦和百度科技园有1万多的员工注册了这个系统，每天他们就可以用这个来进出。

　　我想问大家一个问题，人脸闸机这个技术，我们在2008年奥运会的时候就听说了，当时说2008年的奥运会可以用刷脸来进出这个场馆。为什么我们在过去接近10年的时间都没有看到这个技术真正的落地？包括在乌镇的西栅景区，我们从去年的世界互联网大会上，在乌镇就布了人脸进出乌镇的景区，一直运行了五六个月的时间。

　　为什么现在这些技术才真正的落地，以前说了十年还没有真正的落地？这对技术的门槛还是要求非常高的。比如我们刚才说的百度进出门的闸机系统，首先要让这个系统几乎是接近于零的误通过率，不是百度的人，就一定不能让他通过，因此要求这个系统非常严格，每一个人来，他都要非常仔细的看，非常的严格。同时是百度的人，你又要放他进去，因此这两个是非常矛盾的。如果是一个百度的人，不能让他等半天就是进不去。因此，这个只有单独的技术做到极致的时候，才有可能发生。

　　我们现在有很多人工智能技术的落地。百度非常追求的就是以技术为导向，真正把技术做到极致，然后才非常扎实的去落地，我们这个已经做得是非常好了。这是我非常喜欢说的一个例子，今天上午我在百度大厦也给一些朋友们看了，今天下午有很多学生没有参加上午的活动。大家能找出来这个图里面哪一个是我吗？这是我自己的一张高中毕业照，这个其实是挺难的，你们比较一下，这两个人从外表来看差别其实是非常大的。我们的人脸识别的技术，我们做到非常靠前的一种程度。

　　我举的这个例子跟我们几个月之前在《最强大脑》上面做的那个比赛相比要容易很多，主要是两个方面。一个是《最强大脑》那个比赛看的是小学毕业照，我这里面还是高中毕业照，高中毕业照要容易很多。还有《最强大脑》的比赛里面基本上是30张的照片里面去找，而不是1张，因此这个难度要大很多，但是百度的人脸识别技术依然能做得非常好。

　　下一个方向是我们的细粒度图像识别。传统的图像识别只需要识别这是一把椅子，这是一张桌子就可以了。但是现在细粒度的图像识别，可能就需要去识别这是哪个厂家、哪个型号的椅子。比如这里面举的例子，传统的可能需要去识别这是狗就行了。细粒度的图像识别，我们就需要去识别这是哪一种狗，这是非常细粒度的。比如我不单单识别这是一只鸟，而且要去识别是这种特别的鸟，百度在这个上面其实投入了非常大的力量在做。

　　刚才说了，我们在国际上Performance精度做得非常明显，核心就是注意力模型。比如说我们去识别这一只鸟，我们能够自动的去发现哪些特征是非常有用的，比如说头顶的颜色，或者是腹部的一些特征，通过端到端的去训练，能够得出哪些信息是非常重要的。

　　这里面是一个Demo，我们可以看一下，这是菜品的识别，我们在乌镇落地。这里上了一道菜，打开糯米你可以拍照，能够自动识别这个菜，这个是餐馆里面的鱼香茄子，同时还会告诉你它是多少卡路里。我们菜品识别这一块，应该说是世界上最大规模的细粒度图像识别。