在人工智能這件事兒上，百度缺的可不只是專利而已

今年7月1日，在戛納國際創意節上，百度公司展出的一款名為“百度筷搜”的電子產品獲得了技術創新金獎。這款筷子可以檢測地溝油、飲用水酸堿度等信息，還可以把這些信息現實到智能手機上。這則獲獎的喜訊讓百度公司在一定程度上擺脫了不久前“作弊風波”的負面影響，但同時也突顯了百度在某些核心領域的技術不足。

 圖片分析：百度筷搜的關鍵缺失

專利是高科技產品的先聲。最早，百度筷搜是作為2014年的愚人節玩笑被提出來的，但這個概念隨后卻堂而皇之地出現在正式的專利文獻中。根據PatSnap提供的數據，僅2014年9月3日當天，百度公司就提交了7件“智能筷子”的相關專利。在專利中，百度筷搜通過不同類型的傳感器分別檢測食物的鹽度、糖度、PH值、油質、溫度等信號，為用戶提供食品安全方面的信息。

 

無獨有偶。美國的Medibotics公司早在2012年就在美國提交了類似餐具的專利申請。在它的專利中，餐具通過攝像頭獲取食品的圖像，然后借助圖像分析技術獲得食物的種類、質量和熱量，從而實現控制熱量攝入的作用。產品方案中的攝像頭最初是佩帶在手腕上，但在2013年底，攝像頭（下圖元件502）被集成到餐具上。

與百度的筷搜相比，Medibotics方案中的圖像識別功能不但是個更好的技術補充，而且更符合產品設計的發展方向。既然如此，百度公司為什么沒有在筷搜中加入圖像識別功能呢？是百度公司還沒有意識到類似功能的重要性嗎？

圖像識別：百度布局的明日之星

專利信息顯示，百度公司并沒有那么麻木。百度在圖像識別技術的研發和應用上做了非常大的努力，這可以從近年來成倍增長的專利申請量中找到證據：在2012年，百度在相關領域的專利申請還不足10件，但2014年的申請量已經接近100件。這些技術涉及軟件、硬件、服務等諸多方面的廣泛應用。

在搜索領域，圖像技術可以讓百度用戶獲得更具個性化的使用體驗。這個構想在2014年公開的一件美國專利申請中做了說明。在這件專利中，百度支持用戶拍照獲取當前場景的照片，并基于對照片的理解提供有針對性的信息。如當用戶在某一火車站時，百度可以分析該火車站場景的照片，然后在其用戶設備的屏幕上相應地顯示他希望了解的關于該火車站的相關信息，如車次信息、或者其他用戶分享的該火車站的注意事項信息。

可穿戴設備是百度關注的另一個市場，在這個市場，百度的老對手谷歌公司已經推出了智能眼鏡。近兩年來，百度公司也已經有30件頭戴式設備的專利獲得公開。這些專利產品的架構大致相同，都是利用攝像頭（下圖元件4）采集目標物的圖像，然后通過云端服務器對圖像進行識別，再從互聯網上獲取目標物的價格、介紹、評價等詳細信息。這些信息可以通過語音提示或紅外投影的方式告訴佩帶者。

 

除了以上這些例子之外，百度的最新專利還批露了圖像識別技術在諸如智能家居、護理機器人等領域的應用。隨著更多新專利的公開，百度公司以圖像識別為基礎的產業布局也將會逐漸完整清晰地浮出水面來。

技術是百度在人工智能上的最大軟肋

圖像識別技術是人工智能中最重要的部分，其重要程度甚至超過語音識別。因為語言僅僅是智能體之間進行交互所使用的工具，而一旦具有了圖像分析的能力，智能體就可以自動識別物體并就物體的類型達成共識，這樣就可以脫離語言的限制而實現彼此之間的自由對話。在如此重要的領域，百度的技術實力如何呢？我們可以實測一下百度和谷歌的產品效果。

百度和谷歌都提供“圖片檢索”功能。在這個功能中，用戶首先上傳一張本地圖片，之后搜索引擎通過圖片分析而得出一個描述圖像內容的標簽詞，并基于圖片和標簽詞來提供最相關的網頁和圖片。我們的測試用例是歐洲專利局的宣傳冊照片，下面的圖中是百度和Google的檢索結果頁面的截屏顯示。

在這次測試中，谷歌準確地識別出圖片內容跟“歐洲專利局”有關，并在檢索結果中給出了EPO的官方鏈接。百度則沒有那么成功，它不但沒有識別出歐洲專利局的標志，也沒能識別出圖片中的顯著的文字內容。它似乎是被圖片中對比鮮明的顏色所欺騙，認為這張圖片中拍到的是一條“變色龍”或者一塊“裝幀布”。

很顯然，這樣的技術實力還不足以支撐百度在產業上的雄心。

百度的愿望：樹立聲望和技術突破

實力與雄心之間的差距造就了危機感，而危機感的驅使或許可以解釋百度在ImageNet圖像識別測試中的作弊行為。

2015年5月中旬，百度稱在ImageNet的圖像識別測試挑戰賽中擊敗了谷歌和微軟；6月2日，ImageNet發表聲明指出百度在競賽中存在舞弊行為；6月11日，百度承認了錯誤，并宣布開除該項目的負責人吳韌。這段時間成了百度公司在技術研發上最灰暗的一個月。

作弊事件體現了百度公司的高級研發人員在行業內樹立威望的迫切心情，高薪引援則表明了百度公司取得技術突破的強烈愿望。引援方面的最大動作當屬首席科學院吳恩達的加盟了。

根據公開資料，吳恩達是人工智能和機器學習領域最權威的學者之一，2010年加入谷歌公司，與那里的工程師合作建立了被成為“谷歌大腦”的神經網絡系統。他最著名的成果是通過觀看視頻而訓練谷歌大腦自動識別貓。

吳恩達為谷歌申請了4件美國專利，其中2件名為“圖像相似性評價”專利的最早申請日是2011年11月21日。吳恩達加盟百度的時間是2014年5月16日，按照相同的時間跨度計算，他應該開始為百度公司提交第一件專利申請了。百度在人工智能領域可以取得怎么樣的成績，我們拭目以待了。

【作者介紹】賈郡，PatSnap智慧芽首席專利工程師

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