【东京直击】一张图揭露LINE超详细AI布局，LINE首度揭露8大AI技术蓝图

【东京现场直击】

在日本雅虎与LINE正式公布经营整并计划后2天，LINE如常举办今年的开发者大会，尽管LINE技术长朴懿彬（Park Euivin）带头的开场演讲，全程没有提到任何整并相关描述，但今年发布重点，却又呼应了前一天整并记者会上的宣示，要成为亚洲AI领先者的战略目标。LINE在今年开发者大会中，首次揭露了更详细的AI技术和产品蓝图，预告未来要进军的8大AI领域。

不同于去年主打代币经济，朴懿彬强调，LINE今年策略是“LIFE with LINE”，要让生活与LINE有更多连结。她先揭露多项LINE金融服务布局成果，包括保险服务半年取得17万张保单、LINE Score百万用户注册只用了19天、家计簿服务用户数达4百万人。金融服务类型也正式新增了证劵服务、电子钱包和加密货币交易所。LINE Pay日本用户规模更达到了3,700万人，全球合计是5千万人，全球交易总额已经破兆日圆。

为了与生活场景有更多连结，朴懿彬表示，今年也推出了LINE MINI App这个应用程序发布平台，除了可上架各种店家的小应用，“最重要的是通知功能，让这些小应用的讯息都回头整合到LINE上。”她强调。

这些与生活息息相关的服务和功能，都需要大量的AI，近2年LINE大力发展AI技术和产品，今年上半年更一举宣布了LINE Brain计划，将自家AI技术变成了企业商用产品，开始进军企业AI的B2B市场，甚至发表了电话AI订位专案DUET。朴懿彬用一张AI蓝图，清楚地描述出LINE的AI产品和技术最新发展。这是第一次，LINE清楚地展示出自家AI发展架构的全貌。

朴懿彬没有进一步解释细节，但从这张蓝图，可以看到LINE主要聚焦8大类AI领域：口说（Speech）、NLU（自然语言理解）、声音、资料、影音、脸部、OCR、视觉。再延伸一层就是该类主要的AI技术（绿色字）。例如口说下面，包括了读唇语技术（Lip Reading）、誊稿技术（Transcription）和电话网络语音辨识。或像视觉AI（Vision）涵盖了食物影像辨识、产品影像辨识、唇语辨识、时尚影像辨识（Fashion Image）、特色分群技术（Spot Clustering）等。

例如在OCR下已有多项绿色字的AI技术，包括了手写字型生成（Handwritten Font）、收据OCR、信用卡OCR、账单OCR。而相关OCR技术已经用于文件智慧（Document Intelligence）和eKYC（可直接辨识照片中的身份证上的文字）。

LINE现场也展示自动生成手写字型的设备，透过绘图笔直接把AI生成的手写日文字，画出来，几乎跟原始手写字一样。如下图（图右为AI利用绘图机生成的手写字迹）

从绿色字再延伸出来的亮白色项目，就是更进一步的AI服务元件，例如时尚影像辨识搭配特色分群技术，就变成了视觉搜寻服务（亮白色的Visual Search），LINE也将这项服务用于LINE的商品查询（LINE Shopping Lens）、成人影像辨识（Adult Image Filter）、场景分类（Scene Classification）、广告影像分类（Ad Image Filter）。

不只可以从AI蓝图看到LINE在AI服务和产品化的架构，也可以看到LINE目前正在发展中，还没有商品化的新应用技术，包括了脸部AI下有自动剪辑（Auto Cut）和Auto Cam（可能是自动拍摄）。

不过，为了全力发展AI，朴懿彬也提出了LINE的2大资料治理原则。第一是隐私优先（Privacy First），系统预设就考虑隐私设计。第二是彻底避免资料孤岛（Data Silo），要避免资料分散带来的风险。

LINE也刚将打造了一个统一管理的自助式资料大平台（Unified Self-Service Data Platform），可以统整内部高达100PB的大数据资料，来支援资料科学和机器学习工程之用。另外，内部私有云Verda也有翻新，要打造出一个可以提供快速生命周期服务的基础架构（），来统一管理LINE在全球的4万台实体服务器，满足每天平均41亿则讯息的发送，用户尖峰流量超过每秒1TB的需求。

LINE刚上线了统一管理自助式资料大平台

LINE全球有高达4万台实体服务器

LINE要打造一个可提供快速生命周期管理的基础架构

LINE Brain部门主管Shinichiro Isago进一步以Smart Channel（个人化讯息推播）中的推荐机制为例，解释如何从搜集来的资料，变成产品AI功能。
用来打造个人化推荐的资料来源有两大类，包括了使用者的行为记录（Logs）和所看的内容。LINE再透过使用者特征值和内容特征矩阵，将这两类内容各自转换成特征向量，方便供ML算法训练之用，来打造出三个与个人化推荐相关的3个ML引擎，包括了推荐引擎、相似度引擎（Lookalike）和人口基础变项数据预测引擎（Demographic prediction），结合这三者就可以来塑造出个人化推播服务，把AI推荐的内容提供给用户。同一套ML推荐引擎，也会运用到其他服务，包括了贴图、新闻、数位漫画或数位广告服务上。

Shinichiro Isago指出，LINE Brain未来发展新服务的模式，也同样会从用户或现有服务搜集而来的资料，结合ML技术和算法，来设计新的服务与友善的UX，再提供给第三方，如企业使用。这次开发者大会3千人的报到，就是导入了LINE Brain自家的脸部登入服务来确认身份入场。

最新餐厅AI订位服务AiCall正式上线

6月时首度曝光的AI语音订位计划DUET，可用AI来接听顾客订位电话。Shinichiro Isago也在开发者大会上宣布，DUET成为正式产品，也改名为LINE AiCall服务，东京已有一家牛排馆“俺のGrill&Bakery 大手町店”，导入来提供电话订位服务，他还打趣说，可以打电话去试试看，但要记得去吃，因为这是真实的AI订位服务。目前AiCall也只支援日语，对于中文的支援，朴懿彬演讲后回应，目前因中文语系的资料不足，还无法确定何时可支援中文。台湾LINE目前正在招募NLP人才，而韩国团队也开始投入中文NLP的基础研发。

台湾LINE也有近30位开发工程师来东京分享，涵盖AI、UI/UX、专案管理、资料及API应用等内容，例如摊位展示中，台湾LINE工程师就展示了用于LINE购物的商品推荐技术架构，如何运用LINE的资料丛集、搜索引擎、推荐服务，再结合台湾LINE购物开发的机制来对台湾用户提供产品推荐，在场解说的台湾工程师解释，原本总部的推荐引擎，对中文内容的推荐品质较差，后来，由台湾团队协助强化了中文断词等中文NLP技术，才能顺利在台湾LINE购物中推出更适合台湾用户习惯的推荐内容。

另外，现场也有最新的Clova概念式硬件雏形首度亮相，例如整合到智慧镜子（Smart Mirror）的Clova服务，以及Clova手表的雏形。

LINE在会中也发表了多项API更新，包括新版的LIFF v2、Messaging API、flex message simulator（beta版）、以及新推出的Friends statistics API。也提供了免费版OCR API给与会开发者，目前可支援日文、英文和韩文的文字辨识。