幾個星期之后，朱瓏何團隊是如期做到了超過局長希望的識別率，超過了預期，也敲開了公安領域的門。除了車，后來依圖又做了人臉的識別，有一個數據，依圖人臉識別系統(tǒng)在武漢公安局的實現證件照首位命中率是97%，盤查照對比首位命中率是94%，識別對比命中率是全球領先水平。四年時間，目前依圖的產品進入了公安、銀行、保險、海關、電信、地產等，從識別車、識別圖、識別人臉，從抓嫌犯到保平安到城市管理以及智能硬件。
為什么朱瓏能夠把識別率做到更好，仔細體會朱瓏講過的這些話，里面有“秘籍”。現在有很多行業(yè)的痛點，如何捅破這些“窗戶紙”?怎么優(yōu)化、如何取舍，怎么結合，怎么把“魔鬼”找到?這其中的“玄機”或許從朱瓏的話里你會有啟示。
IBM在對未來技術創(chuàng)新趨勢分析中這樣認為：未來新一代信息技術比較大的創(chuàng)新機會，一是在IT基礎學科領域，二是在IT與行業(yè)結合點上。正是這個IT與行業(yè)的結合點，是難點也有大量的機會。比如要做輸變電的創(chuàng)新，IT人就必須爬到電線桿上去。朱瓏和他的團隊就得“泡”在公安的各種場景里。只有這樣才可能找到“藏在細節(jié)里的魔鬼”。
記者曾經采訪IBM研究院Watson項目的研究院員，IBM一開始做Watson的時候，把業(yè)界最好各個細分領域的技術成果放入系統(tǒng)中，機器人回答問題的精準率并沒有提高多少，卻是通過不同方式的配比和調優(yōu)和取舍，最后準確率不斷提升到99%。
朱瓏的下一個“尷尬”
進入醫(yī)療領域有幾個難題，一是怎么解決醫(yī)療資源、數據源的問題，怎么把醫(yī)療經驗和計算機結合?二是怎么讓醫(yī)生建立對機器判斷的信任問題?
朱瓏沒有透露目前依圖的銷售收入。從依圖官方介紹信息上看，依圖目前員工是100多人，人均估值超千萬美元，按照這個數字推算，依圖的目前的估值超過10億美元。目前依圖還在招兵買馬中。下一個領域朱瓏最想做的是什么?
朱瓏說了一件“自己像傻子一樣”的尷尬事。去醫(yī)院看病，費了很多時間取號排隊，見了醫(yī)生，只是幾分鐘就把他給打發(fā)了，開了幾盒藥。“什么病?什么原因?怎么得出的結論?為什么開這些藥?這些藥和其他同類的藥有什么區(qū)別?療效怎么樣?對于我適用嗎?”所有的問題全部沒有答案，就領了一堆藥回去了。“一個頂級的IA科學家在醫(yī)療領域看病的時候完全就是一個傻子。”
“我得解決人在生命面前變成醫(yī)學‘文盲’的這個脆弱”。朱瓏決定進入醫(yī)療領域，從識別醫(yī)療圖像入手，怎么就知道這個片子上有病灶?怎么就知道它是不是癌癥?朱瓏給學生做講座的時候說過一句話，人眼不容易分辨出雙胞胎的細微差異，但是計算機很容易就分辨出來，機器可以看到人眼看不到的東西。AI應該幫助醫(yī)生提高診斷質量和蓋上患者就診體驗，朱瓏接下來想重點做這個事情。
進入醫(yī)療領域有幾個難題，一是怎么解決醫(yī)療資源、數據源的問題，怎么把醫(yī)療經驗和計算機結合?二是怎么讓醫(yī)生建立對機器判斷的信任問題?記者曾經采訪過英特爾中國研究院院長宋繼強談及IBMWatson在醫(yī)療領域的推進，宋繼強認為，目前Watson最大的成果是已經建立起醫(yī)療機構、醫(yī)生對Watson的一定的接受度和信任度。
大公司有大公司的玩法，創(chuàng)業(yè)公司有創(chuàng)業(yè)公司的路數。朱瓏曾經說，目前各大公司在AI上的水平怎么樣其實他清楚，因為在這些公司的做AI核心人是他的同學或做研究的前同事，這個人在做什么，水平如何，能做到什么程度，彼此清楚。
所以在不在核心圈子，是不是關鍵人很重要，對于進入一個新的領域也應該同理，都要找到對的核心人。就像當初朱瓏找林晨曦，除了他倆是同學對路子外，林晨曦做云計算，有大規(guī)模分布式計算的能力，和朱瓏的機器視覺能力互補，計算能力和AI能力是圖像識別都需要的兩方面。接下來朱瓏會找一個有醫(yī)療核心資源的人。
“一個人是不是我想找的人，是一種感覺，交談10分鐘能夠知道。”朱瓏說有了第一步才有可能有第二步，只有解決了第一個問題，把東西做出來，效果顯現出來，才有可能建立信任度和接受度的問題。創(chuàng)業(yè)公司要做的不就是把一個個的“0”變成“1”嗎，有了“1”才有可能“2”有“3”，“3”生萬物嘛。什么時候創(chuàng)業(yè)都有機會，因為這個世界永遠都需要更便宜、更高效的解決之道。