OPPO郝杰：极致的产品OPPO郝杰：极致的产品是AI的终点

作为全球销量位居前列的智能手机厂商，OPPO当然也对AI高度重视。一方面OPPO已经在手机中给用户带来了包括AI拍照、语音助手、识屏、翻译等功能；另一方面，OPPO今年正式成立研究院，聚焦在AI、5G等新兴技术的预研。

在12月15日的 2018 T-EDGE 全球创新大会上，来自OPPO研究院的语音语义科学家郝杰详细表达了OPPO对于未来AI技术发展的观点，主要涵盖三个方面：

首先，OPPO认为AI不仅是一种能力，也是一种思维，智能手机本身恰好是AI落地的最佳载体之一。比如，OPPO早在2012年的时候开创美颜技术，通过传统的图像处理、人工的特征工程和分类算法实现的。现在通过引入深度学习技术，可以让美颜方案更加精细化，比如说算法可以很容易的识别出用户的性别、年龄、肤色、肤质，千人千面地给用户提供定制化的服务。

“还有近期上市的OPPO R17智能手机，有了深度学习、AI超清引擎等技术之后，夜景拍摄的效果得到了显著提升，我们可以看到在夜景下图片的边缘和细节更加清晰，噪点能得到很好的控制。还有暗光下拍摄亮度不够这些问题也都得到了很好的解决。我们发现这是人工智能技术和摄影艺术的完美结合。”

其次，他表示AI是服务产品的途径，技术要落地在产品之上，才能给用户带来切实的价值。而这一过程并不容易，需要企业经过反复的测试和验证。
“给大家举个例子，Find X 是OPPO今年发布的旗舰手机，主打3D结构光和人脸解锁功能，这也是Android世界中的第一款搭载3D结构光人脸解锁的手机。为了这个功能我们探索了用户的各种使用场景、不同的光线环境、摄像头升降速度，综合考虑传感器、系统、软件和设计方面的各种需求之后，经过几十次快速迭代，终于可以把这款屏占比高达93.8%的全面屏手机送到用户手中。”

第三，就是要始终坚持用户需求和前沿技术双驱动的创新路径。比如，OPPO Hyper Boost加速引擎，从系统、游戏、应用三个方面给用户提供全场景、系统级的全面流畅体验。

“系统方面，我们采用了全新的行为感知和系统调度的理念，提供超过50多种的优化方案，系统启动的速度可以提升30%以上，界面切换更加流畅；游戏方面，如王者荣耀多核多线程技术最早就是基于OPPO R11这款手机做的优化；应用方面，针对淘宝、微信等App的几十个场景都做了优化，例如淘宝购物车页面进入速度提升48.21%；微信进出会话页面流畅度提升29.8%；手机QQ 打开聊天页面速度提升67% 以上等等。”

最后，郝杰还分享了OPPO未来对于AI方面的畅想。首先是增强现实AR技术；其次是AI的多模态融合；第三是是软硬件和算法的深度结合。而支持这些未来技术研究的，是OPPO研究院，以及其分布在全球各地的六大研究所。

以下是OPPO语音语义科学家郝杰在 2018 T-EDGE 创新大会上的演讲全文，略经钛媒体编辑：
很高兴今天在这里跟大家做简短的交流，为大家解释一下OPPO对于AI的一些观点，我自己25年前开始搞语音识别，但是AI、大数据、深度学习这些概念从来没有像最近这三年这么火，这些新技术已经成为了整个行业的高频的热词。

主持人做开场白的时候提到汽车导航的功能特点，我感觉到他有轻微的调侃和抱怨，我想说的是兄弟你应该满足，因为现在的汽车导航比十多年前已经好很多。
2004年的时候，我带领我以前的团队做成了我们中国汽车市场上前装导航器的第一套语音导航系统，那时候比现在还要简单，所以我们的用户永远很难得到充分的满足的。

OPPO是一家全球领先的智能终端公司。到目前为止，我们开展手机业务已10年，也得到数亿用户的喜爱。如果每个OPPO的用户像我一样每天使用手机在几个小时的话，那我们每天的用户总时长会高达几十亿小时。这些终端设备上每天都会发生海量的用户行为、产生大量的用户数据，它就像一个汪洋大海，需要我们划动人工智能的小船，来为用户提供精准的、个性化的服务。

AI是一种能力，也是一种思维
OPPO的使命是让不凡的心尽享至美科技。首先是我们希望给用户带来美的产品和体验，OPPO手机未来也会和人工智能结合越来越紧密，给用户带来极致的体验。

上月底，OPPO公司召开了面向内部的第一届科技展，OPPO创始人兼CEO陈明永先生发表了他的观点，他认为AI不应该是一门玄学，AI是一种能力，也是一种思维，有了AI我们可以打造出更加极致的产品。
智能手机本身恰好是AI落地的最佳载体之一，但是智能手机AI体验目前还有非常大的改善空间。OPPO会非常积极的拥抱人工智能，把人工智能技术落地在我们的手机和周边产品上，我们会密切的关注AI方面的前沿研究和应用成果。

我们来看一个例子，2012年的时候，我们在行业内率先推出了智能手机的前置美颜功能，当时我们调研市场的时候发现，用户不仅希望拍出的照片很清晰，而且希望这个照片很好看。那个时候我们的技术还没有使用现在这么火爆的深度学习，用的是人工的特征工程、以及传统的图像处理和分类算法。
尽管如此，这样的美颜功能在当时市场上也取得了极大成功，现在有深度学习人工智能的加持，我们可以把美颜功能做的更加极致，比如说算法可以很容易的识别出用户的性别、年龄、肤色、肤质，千人千面的给用户提供美颜服务。