在2018年“两会”上，作为政协委员李彦宏曾提案建议出台全国性控制吸烟条例，在全国范围内推行公共场所禁烟，还提到利用AI技术控烟。而就在前不久，百度工程师利用PaddlePaddle的目标检测模型成功识别吸烟者，将人工智能技术应用于控烟场景中，有助于解锁一直以来控烟过程中的存在的执法取证难、人力有限等难题。
虽然控烟早已成为全球共识，但执行中的技术性难题却阻碍了无烟化进程。今年5月初，北京市控制吸烟协会发布第四次控烟信息，曾通报多家单位控烟不力，这些单位因出现公共场所违法吸烟而遭到投诉举报。这一情况也暴露了控烟不力并非个案，而是具有一定普遍性的问题。事实上，《北京市控制吸烟条例》自2015年实施以来，已经推行3年时间，在取得一定成绩的同时，执法取证难、人力有限、执法标准宽松等问题也逐渐突显，限制了执法成本的降低和执法效率的提升。
此次百度尝试AI控烟，或将为这些难题提供技术层面的初步解决方案。据悉此次尝试AI控烟基于百度PaddlePaddle开源平台的深度学习能力，对数万张吸烟动作图片进行了43次深度学习模型训练，可实现对吸烟动作的识别，通过视频监控的数据从人群中识别出正在吸烟的人，将其图像提取并标注保存。
近日，百度工程师在百度科技园就该模型进行了试验，成功“捕捉”了多位烟民。百度创始人、董事长兼CEO李彦宏也在试验中“客串出场”，并与吸烟的员工互动，劝导其戒烟，关爱自身健康。这也是李彦宏今年第三次公开倡导控烟。
而在此之前，李彦宏曾在2011年的世界无烟日与比尔盖茨共同倡导拒绝二手烟，提出口号：“被吸烟，我不干”;2018年3月，李彦宏也曾在第十七届世界烟草或健康大会上，以视频方式呼吁更多力量、特别是企业家加入控烟行列。
今天是第31个“世界无烟日”，中国作为烟草大国，控烟必将是一场任重道远的集体事业，不仅需要多方携手努力，还需要不断地利用创新形式加以推进。
此次百度AI的控烟模型除了技术层面的贡献以外，更重要的是开拓了一种技术控烟的新思路。目前模型还处在初级水平，其识别准确率可达到76%。工程师仍将利用模型，通过更多的吸烟动作数据不断优化，不断提高识别率。而随着AI技术的发展和普及，技术控烟的成本将逐渐降低，效率则会大幅度提高，真正为控烟贡献关键性力量。
