近日，好未来AI团队在世界计算机视觉领域顶级会议CVPR2020的EmotioNet人脸表情识别竞赛中问鼎，技术能力得到了国际学界的认可。
此次EmotioNet竞赛吸引了好未来、阿里巴巴、中国科技大学、中国科学院、马格德堡大学、南洋理工大学等诸多专业团队参加了此次竞赛。竞赛中，主办方会提供95万张训练图片和25000张验证图片用于参赛队伍设计算法模型，最终在接近20万张图片上评测，准确率与F值的平均值是最终评判的标准。
好未来图像算法领域AI科学家、视觉部负责人刘霄向多知网介绍：“与情绪识别不同，EmotioNet竞赛更强调准确的检测面部微小表情单元的变化，难度系数大。”
在验证阶段，好未来AI 团队一度落后于对手，尤其在第四次提交的时候，落后于德国马格德堡大学，这时离比赛结束只有十几天时间，但是到第五次提交的时候，好未来AI团队稳住了阵脚，实现了反超。
据多知网了解，好未来AI团队的解决方案得来并不容易，他们在短时间内结合已有方法，做了大量实验。并针对人脸表情识别中的多任务学习中的收敛速度不一致问题，提出了独创的解决方案，大幅度提升了模型准确率和F值，最终获得冠军。
回忆起这段惊险的过程，刘霄却显得非常平静，在他看来，这次比赛的最大收获，是帮助团队成员的快速成长，也展现了团队在AI领域的技术实力。
作为好未来教育场景中众多基础AI能力之一，人脸识别与分析技术已广泛应用于好未来集团教学业务中，如好未来乐外教、学而思网校1对1以及未来魔法校都已经落地，并通过好未来AI开放平台与全行业共享。
好未来集团创始人兼CEO张邦鑫曾在多次公开演讲提到：人工智能可以更好地围绕“以学生为中心”解构“教”和“育”。具体地讲就是：（教+育）x AI。其中，“教”是知识传授，交给人工智能；“育”是素养培育，借助人工智能。“教”是基础，“育”是提升；“教”是路径，“育”是目标。
从更长远的目标可以看到，将AI技术应用到课堂之中，可以解决边远地区教育资源匮乏的问题。比如好未来有一套AI双师课程，通过人脸、姿态、语音识别等技术，让AI老师与学生互动。在英语课堂上，平均一两分钟就会有一次互动，提升学生参与度，达到更好的教学效果。
单从人脸表情识别技术来看，这项技术主要应用于“教”的环节，比如，在未来魔法校，虽然是双师课堂，但能够做到“千班千面”，老师可以通过使用人脸识别学生性别、戴眼镜等信息，用于课堂点名、PK游戏等互动环节，增强课堂趣味性。
当然，在实际应用中，并非是单是“人脸表情识别技术”就能实现，而是多种AI技术能力的结合。不论如何，从增强“情感粘性”、提升教学效果的角度来看，技术带来了更多的可能性。
此次参赛的视觉部人脸团队隶属于好未来AI工程院，成立于2019年，至今不到半年。好未来集团AI工程院负责人杨松帆曾在接受多知网等媒体访谈时指出：“好未来在教育上研发上投入很大，在未来的五年内每年都会投入上亿的资源来做AI研发，并且每年投入量会逐渐增加。”
一直以来，AI技术落地难是业界共性问题，主要原因在于其应用需要庞大的数据和丰富的场景支持，好未来集团则在过去十几年的发展中，积淀了海量数据资源。
在过去十几年，好未来在线下面授、在线等教育场景持续探索，理解教育用户需求。这使得好未来集团在探索AI+教育的融合发展中具备一定的优势，能够形成从研发到应用的闭环，实现 AI 产品的快速迭代。
近年来，好未来设立了AI工程院、脑科学实验室、硅谷研发中心、大数据中心、博士后科研工作站等研发部门，持续加大科技研发的投入。
“教育企业在人工智能时代，转向智能企业是必然的选择。”去年2月，中信改革发展基金会资深研究员、央视评论员、国务院发展研究中心国际技术经济研究所客座研究员张捷曾撰文写道。
也因技术能力的攀升，好未来集团开始出现在国际视野。在今年2月的国际人工智能学术盛会AAAI-2020上，好未来集团受邀携两篇最新学术研究成果参与其中，并牵头组织“智能教育”主题学术研讨会。
截至目前，好未来集团已围绕教育场景需求，累计研发包括图像、语音、数据挖掘、自然语言处理等8大类型、100多项AI能力，打造10余项教育场景应用AI解决方案，覆盖“教、学、测、练、评”各教学环节，同时自建自研了存储、标注、训练、线上服务等多个AI平台和基础设施。
2019 年 8 月，科技部批准依托好未来集团建设智慧教育国家新一代人工智能开放创新平台，这标志着好未来集团正式成为教育+AI领域的“国家队”。
自平台批准建设以来，好未来集团已有100余项AI能力可对行业开放，已开源5个教育场景数据集，共享7项AI解决方案，并对外提供平台化服务。
