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今年是中国人工智能四十年，在这四十年间发生了很多事情，听听张正友博士讲一讲计算机视觉的前世、今生和可能的未来。
文 | 汪思颖
AI 科技评论按： 7 月 12 日-7 月 14 日，2019 第四届全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR 2019）于深圳正式召开。峰会由中国计算机学会（CCF）主办，雷锋网、香港中文大学（深圳）承办，深圳市人工智能与机器人研究院协办，得到了深圳市 政府 的大力指导，是国内人工智能和机器人学术界、工业界及投资界三大领域的顶级交流博览盛会，旨在打造国内人工智能领域极具实力的跨界交流合作平台。
7 月 12 日，腾讯 AI Lab & Robotics X 主任，ACM Fellow, IEEE Fellow, CVPR 2017 大会主 席张正友博士为 CCF-GAIR 2019 主会场「AI 前沿专场」做了题为「计算机视觉的三生三世」的大会报告。以下为张正友博士所做的大会报告全文，感谢张正友博士的修改与确认。
大家好！非常感谢雷锋网的邀请，让我有这个机会给大家做个分享。今年是中国人工智能四十周年，在这四十年间发生了很多事情，雷锋网让我跟大家讲一讲计算机视觉的前世、今生和可能的未来。其实这个报告应该由我的好朋友香港科技大学权龙教授来讲，他比我早一年出国，而且他现在还在港科大潜心研究计算机视觉。我这些年间，还有好多年在做语音处理和识别、多媒体处理和机器人，所以我在计算机视觉上的研究史还不算很长。不过权龙教授有事没法参加，我只能滥竽充数，给大家讲讲计算机视觉的一些故事。
雷锋网找我是听说我开始研究计算机视觉比较早。我 198 5 年浙大本科毕业， 198 6 年去法国，参与研发了可能是世界上第一台用立体视觉导航的移动机器人。
图像处理
198 6 年其实发生了很多事情， 198 6 年是我第一次参加国际会议，是在巴黎召开的 ICPR（世界模式识别大会）。在这次大会上，我碰到了复旦大学的吴立德教授，他带领了一支中国的代表团，并在会上做了一场大会报告，介绍了中国在模式识别上的研究现状，他们准备申请 198 8 年的 ICPR 在中国召开。
这里需要提到一个关键性的人物，那就是普渡大学的傅京孙教授，他是模式识别领域的鼻祖。他是 19 73 年第一届 ICPR 的主 席，1976 年创建了 IAPR，1978 年创刊了 IEEE TPAMI，并担任第一届主编。本来他是支持 198 8 年 ICPR 在中国召开的，但不幸的是 198 5 年他去世了，所以 198 8 年的申请没有成功。如果 198 8 年 ICPR 能在中国召开，也许中国在模式识别和计算机视觉上的发展会更提前。当然历史没有如果。ICPR 在中国的召开等到了三十年以后，2018 年在谭铁牛院士的带领下，ICPR 第一次在中国召开。
198 6 年还有一个很重要的事件，就是我的法国学长马颂德回国，他创立了 NLPR（国家模式识别重点实验室）。NLPR 创立之后，吸引了大批国外的学者回国，同时邀请了很多国外的访问学者，中国计算机视觉领域开始与国际接轨。当然马颂德是中国科技界重要人物，后来担任科技部副部长。 199 7 年他还创立了中法联合实验室，这个实验室一半的研究人员都是法国人，这在中国也是一个壮举。
提到计算机视觉，离不开一个标志性人物，MIT 的教授 David Marr。19 79 年，刚好 40 年前，他提出了视觉计算的理论框架。Marr 的理论框架有三个层次，从计算什么，到如何表达和计算，到硬件的实施。
具体到三维重建，Marr 认为从图像要经过几个步骤，第一个步骤叫 primal sketch，也就是图像处理，比如边缘提取。所以到八十年代中叶，计算机视觉的主要工作是图像处理。最有名的工作可能是 198 6 年 MIT 一个硕士生发表的 Canny 边缘检测算子，基本上解决了边缘提取的问题。如下图所示，左边是原始图像，右边是检测出的边缘。
那时候还有一个比较有名的工作是华人科学家沈俊做的，他那时在法国波尔多大学。他比较了不同的算子。他的算子在有些图像方面要比 Canny 检测器要好。所以到了八十年代中叶，当我留学法国的时候，图像处理已经做的差不多了。
立体视觉及三维重建
幸运的是，几何视觉刚开始兴起。有两位代表人物，一位是法国的 Olivier Faugeras，他是我的博士导师，另一位是美国的 Thomas Huang，我们叫他 Tom。他们是好朋友，还一起写过文章。我 198 7 年就认识 Tom，他对我有非常大的帮助。他培养了 100 多位博士，包括不少活跃在中国学术界和工业界的计算机视觉专家，他对中国计算机视觉的贡献是非常巨大的。
我很荣幸师从 Olivier Faugeras，参与开发了世界上第一台用立体视觉导航的移动机器人。 198 8 年我的第一个研究成果发表在第二届 ICCV 上，右边是在美国 Florida 开会的一张照片。那时候计算机视觉还没有红火，那届 ICCV 大概只有 200 个参会者，华人就更少了，大概只有我，权龙，还有 Tom 的学生翁巨扬。我在博士期间围绕三维动态场景分析做了不少工作， 199 2 年把这些整合成一本书发表。
现在我想举一个简单的例子，不定性的建模和计算，希望通过下面这一页 PPT 你们就能明白什么是三维计算机视觉。
这里需要用到概率与统计，这非常重要，但现在做视觉的人往往忽略了。下面两条线代表了两个图像平面。左边图像上一个白点对应右边图像上一个白点。每个图像点对应空间一条直线，两条直线相交就得到一个三维点，这就是三维重建。同样，左边图像的黑点对应右边图像的黑点，两线相交得到一个三维点。但是图像的点是检测出来的，是有噪声的。我们用椭圆来代表不定性，那么图像的一个点就不对应一条线了，而是一个椎体。两个椎体相交，就代表了三维重建的点的不定性。这里可以看到，近的点要比远的点精确。当我们用这些三维重建点的时候就需要考虑这些不定性。比如当机器人从一个地方移动到另一个地方，需要估计它的运动时就必须考虑数据的不定性。
90 年代初我提出了 ICP 算法，通过迭代点的匹配来对齐不同的曲线或曲面。这个算法也用在很多地方。我们现在经常听到的 SLAM，它其实就是我们以前做的从运动中估计结构，三维重建，不定性估计，ICP。事实上，SLAM 在 90 年代初理论上已经解决了。
199 5 年我提出了鲁棒的图像匹配和极线几何估计方法，同时把程序放到网上，大家都以此作为参照。这可能是世界上第一个，至少是之一，把计算机视觉的程序放到网上让别人用真实图像来测试的。所以这个算法那时候就成为计算机视觉的通用方法。
199 8 年我提出了一个新的摄像机标定法，后来大家都称它为「张氏方法」，现在它已经在全世界的三维视觉、机器人、自动驾驶上普遍应用，也获得了IEEE Helmholtz 时间考验奖。
199 8 年我和马颂德对日益成熟的几何视觉做了总结，作为研究生教材由科学出版社出版。
199 8 年还发生了很多事情，一个是 MSRA（微软亚洲研究院）的成立，一个是腾讯公司的成立。这两家看似无关的机构其实对中国计算机视觉的发展，对中国人工智能的发展，起了不可估量的作用。MSRA 给中国带来了国际先进的研究方法和思路，培养了一大批中国的优秀学者，同时也请了一些国外的研究学者来到中国。腾讯促进了中国互联网的发展，因为有互联网，中国研究人员能够几乎实时地接触到国际最顶尖的研究成果。所以这两个结合，对中国人工智能领域的发展起到了很大的作用。
中国计算机视觉界一个重要的标志性事件是 2005 年 ICCV 在北京召开，马颂德和 Harry Shum 担任大会主 席，这标志着中国计算机视觉的研究水平已经得到国际的认同。我也很荣幸地从 Tom Huang 前辈手中接过 IEEE Fellow 的证书。
深度学习的崛起
可能几何视觉的理论已经比较成熟了，90 年代末，计算机视觉的研究开始进入物体和场景的检测和识别，主要方法是传统特征加上机器学习。
那时候我做几何视觉做了很长时间， 199 7 年，我也开始尝试，开发了世界上第一个用神经网络来识别人脸表情的系统，用的特征是 Gabor 小波 。虽然 20 多年前就开始人脸表情识别，但那时数据太少，一直到 2016 年我们才在微软把人脸表情识别技术商业化，在微软的认知服务上，大家都可以调用。
在传统特征加机器学习的年代，需要提一下一个里程碑的工作，那就是 2001 年的 Viola-Jones Detector。通过 Harr 特征加级联分类器，人脸的检测能够做得非常快，在 20 年前的机器上就能做到实时。这对计算机视觉产生了很大的影响。此后的循环是一波一波的新数据集推出，加一波一波的算法刷榜。
2009 年一个叫 ImageNet 的数据集出现了，这是斯坦福大学李飞飞团队推出的，这个数据集非常重要，它的意义不在于这个数据集很大，而在于几年后催生了深度学习时代。
2012 年，Geoffrey Hinton 的两个学生开发了 AlexNet，用了 8 层神经网络，6 千万参数，误差比传统方法降了十几个百分点，从 26% 降到 15%，从此开启了计算机视觉的深度学习时代。这个 AlexNet 结构其实和 198 9 年 Yann LeCun 用于手写数字识别的神经网络没有很大区别，只是更深更大。
由于 Geoffrey Hinton, Yoshua Bengio, Yann LeCun 对深度学习的贡献，他们共同获得了 2018 年的图灵奖。这个奖他们当之无愧。要知道 Geoffrey Hinton 198 6 年就提出了 backpropagation，坐了 25 年的冷 板凳 。
在深度学习时代还有一个里程碑的工作，2015 年，微软亚洲研究院的何恺明和孙剑提出 ResNet，用了 152 层神经网络，在 ImageNet 测试集上的误差比人还低，降到了 4% 以下。
我在深度学习领域也有一点贡献。2014 年我和 UCSD 的屠卓文合作，提出了 DSN（Deeply- Supervised Nets）深度监督网络，虽然影响没有 ResNet 大，但也有近一千次引用。我们的想法是直接让输出监督中间层，使得最底层尽可能大逼近要学习的函数，同时也缓解梯度「爆炸」或「消失」。
刚刚过去的 CVPR2019 可以被称为是华人的盛典，在组织者里面有很多华人面孔，包括大会主 席朱松纯、程序委员会主 席华刚和屠卓文。在五千多篇投稿中，40% 来自大陆，最佳论文奖和最佳学生论文奖的第一作者也都是华人。所以中国的计算机视觉能力还是很强的，这一点值得骄傲。
计算机视觉的研究要回归初心
现在让我们回顾一下计算机视觉研究的演变，从最初的图像处理、立体视觉与三维重建、物体检测和识别，到光度视觉、几何视觉和语义视觉，到现在的深度学习打遍天下。这是让我担忧的。深度学习有很多局限性。
我认为接下来应该要回归初心，让光度视觉、几何视觉和语义视觉紧密结合起来，同时注入常识和领域知识，和语言进行多模态融合，通过学习不断演变。
我们腾讯 AI Lab 在这方面也开始做了一点点工作。比如我们的看图说话项目能够用语言描述一张照片的内容，2018 年 1 月，我们上线 QQ 空间 app 让视障用户「看到」图片。
我们还整合了计算机视觉、语音识别和自然语言处理技术，开发了一个虚拟人产品，探索多模态人机交互，赋能其他场景，助力社交。我们还开发了二次元的虚拟人来做游戏解说，它能实时理解游戏场景并将它描述出来。
那么现在的人工智能真的智能吗？想象一下，如果一个人想要盖住你的眼睛，你会怎么做？我是会躲开的。但是从我刚才播放的视频中可以看到，现在的监控系统显然没有这样的举止。现在的人工智能只是机器学习：从大量的标注数据去学习一个映射。
什么是真正的智能？我想目前还没有定论，而且我们对我们自己的智能还没有足够的了解。不过我很认同瑞士认知科学家 Jean Piaget 说的，智能是当你不知道如何做的时候你用的东西。我认为这个定义是非常有道理的。当你无法用你学到的东西或天赋去面对时，你动用的东西就是智能。如何去实现有智能的系统呢？可能有很多条路，但我认为一条很重要的路是需要把载体考虑进去，做有载体的智能，也就是机器人。
在机器人领域，我提出了 A2G 理论。A 是 AI，机器人必须能看能听能说能思考，B 是 Body 本体，C 是 Control 控制，ABC 组成了机器人的基础能力。D 是 Developmental Learning，发育学习，E 是 EQ，情感理解、拟人化，F 是 Fle xi ble Manipulation，灵活操控。最后要达到 G，G 是 Guardian Angel，守护天使。
腾讯做了三款机器人：绝艺围棋机器人、桌上冰球机器人，还有机器狗。可以为大家展示机器狗的视频，机器狗具备感知系统，能够绕开障碍物，看到悬空的障碍物能匍匐前进，看到前面一个人能蹲下来看着人。
我的报告就到这里，腾讯的 AI 使命是 Make AI Everywhere，我们一定会善用人工智能，让人工智能造福人类，因为科技向善。谢谢大家。