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CVPR 2020商汤斩获3冠！62篇论文入选，算法工厂凭什么领跑行业？

鱼羊发自凹非寺量子位报道|公众号QbitAI
“视觉实力秀” ， CVPR2020正在线上举办中 。
本届CVPR号称十年来最难的一届 ， 共接收6656篇论文 ， 中选1470篇 ， 录用率仅为22% ， 为十年来最低的一次 。
不过 ， 中国军团依然表现亮眼 。 学术界清华领衔 ， 商汤则以62篇论文入选的成绩 ， 领跑产业界 。
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成绩亮眼 ， 却有些见怪不怪 。 毕竟 ， 这已经不是商汤第一次在顶会上“一骑绝尘” 。
此前的ICCV2019上 ， 商汤及其联合实验室就曾以入选57篇论文的成绩引来瞩目 。
而这一次的CVPR ， 在入选论文数上 ， 商汤持续超越微软、Facebook等科技巨头 。
并且 ， 又拿下了CVPR2020ActivityNet时空动作定位赛道、动作分类赛道 ， 以及CVPR2020NTIRE竞赛等3项世界冠军 。
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至此 ， 成立6年以来 ， 商汤已经在各种重要赛事中 ， 斩获了60+个世界第一 。
那么 ， 问题来了 ， 商汤凭什么？
62篇论文+3项世界冠军 ， 实现多领域技术突破
先来看看 ， 商汤的CVPR2020成绩单背后 ， 是怎样的技术进展 。
三项比赛中 ， ActivityNet是视频动作识别领域的重要实力检验竞赛 。
该项竞赛历年由Google、Facebook、UCBerkeley等顶尖院校与研究机构主办 ， 相关技术在视频分析、活体检测等多项实际应用中具有重要价值 。
在AVA-Kinetics时空动作定位比赛中 ， 依托自研技术对象-场景-对象推理网络（ACAR-Net）和自有的深度学习超算平台 ， 商汤研究院和X-Lab及香港中文大学-商汤联合实验室团队以绝对优势夺得第一 。
39.62mAP的成绩 ， 大幅领先今年的第二名6.71mAP 。
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【CVPR 2020商汤斩获3冠！62篇论文入选，算法工厂凭什么领跑行业？】在动作分类竞赛中 ， 商汤研究院和X-Lab及联合实验室团队依托自有的深度学习超算平台 ， 在短时间内训练了多个具有超深网络的视频分类模型 。 在多模型融合阶段 ， 商汤自研的时空交错网路（TIN）同样发挥重要作用 。
由此 ， 与GoogleCloudAI拿下该项竞赛的并列第一 。
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而NTIRE（NewTrendsinImageRestorationandEnhancement）作为全球最全面的low-level视觉大赛之一 ， 能够直观地反映出low-level视觉这一热门领域中研究进展和突破 。
商汤研究团队在CVPR2020NTIRE的真实图像（RealWorldRGBImages）光谱重建（HSReconsturction）赛道中 ， 凭借一种新的4级网络结构 ， 在增大感受野的同时 ， 在不同级子网中做特征提取 ， 从而成功卫冕冠军 。
论文方面 ， 商汤今年入选的62篇论文 ， 同样分布多个领域 ， 包括：对抗式生成模型、三维点云理解与分析、训练加速与模型量化、视频理解与分析、网络结构搜索等 。
例如 ， 商汤入选CVPR2020的论文《用于加速卷积神经网络训练过程INT8训练技术》 ， 就针对如何提升深度学习训练速度的问题 ， 提出了用于加速卷积神经网络训练过程的INT8训练技术 ， 采用8比特数值训练模型 ， 可以极大地提升训练速度 ， 减少计算损耗 ， 而且训练精度几乎无损 。
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所以 ， 商汤的秘诀是什么？
答案还要从商汤自身的定位中寻找 。
AI时代的“算法工厂”
据悉 ， 目前商汤一共有约4000名员工 ， 其中有2500多人都是算法和产品研发人员 ， 超过总员工数的一半 。
而商汤的路线 ， 是依托这样的技术力量 ， 以“算法工厂”的模式 ， 完成科研到产品的转化 。
什么叫“算法工厂”？
商汤科技联合创始人徐冰在公开演讲中谈到 ， 现在 ， 如何批量地生产针对不同物体和场景的模型 ， 已经成为驱动AI增长、下一代技术演进的关键问题 。
而成熟的深度学习训练平台 ， 是能够推动大规模新模型生成的 。 这也就促成了“算法工厂”概念的形成 。
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“算法工厂”具体如何体现？
最直接的改变 ， 当然就是降本增效 。
徐冰提到 ， 在15年的时候 ， 完成一个亿分之一级别精度的行人识别模型 ， 需要10个研究员 ， 6个月的时间 。
而现在 ， 同样的模型 ， 1个研究员用3天时间就可以达到同样的效果 ， 而且使用的GPU资源只是原来的一半 。
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如此一来 ， 训练出的模型数量 ， 就能远远超过研究人员的数量 。 当一个人平均能带来4-5个 ， 甚至几十个工业级别模型 ， 就能够把人工智能算法作为一种集中的服务 ， 通过框架平台直通终端客户 ， 更快地扩展应用范围 。
徐冰表示 ， 有了算法工厂 ， 有了更多的前端的感知能力 ， 在商业上 ， 可以看到的就是数字化进程的进一步加快 ， AI在各个场景渗透率会迅速提高、功能数迅速增加 ， 工业生产、城市治理、工作学习的各个方面都会受到颠覆性的影响 。
简而言之 ， 打造“算法工厂”的目的很简单——
实现AI大规模落地 ， 进一步激发商业价值 。
技术落地进行时
“算法工厂”带来的能量 ， 在疫情期间也得到了体现 。
疫情期间 ， 商汤和青岛西海岸新区人民医院合作 ， 在一周时间内 ， 按要求研发出来了针对新冠肺炎的CT影像筛查系统 ， 并部署抗疫一线 ， 帮助医生提高诊断的准确率和效率 。
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这样的速度 ， 正是基于商汤打造的SenseCare智慧诊疗平台 。
实际上 ， 除了影像科室 ， AI医疗在心外科等临床科室 ， 也能积极发挥辅助作用 。
比如心脏支架手术前 ， 需要进行大量数据研判 。 在这个过程中 ， AI可以在术前识别好血管曲率、长度、直径等核心指标 ， 再进行支架放置手术模拟 。 这对于降低手术风险、提高手术效率而言很有帮助 。
基于这样的背景 ， 商汤的SenseCare智慧诊疗平台 ， 提供了AI识别、辅助诊疗、手术规划等服务 ， 覆盖消化内科、骨科、呼吸科、神经内科、放疗、放射科、口腔科、心血管科等众多科室 。
并且 ， 2019年 ， SenseCare已经获得了两项国家药监局认证 ， 开始商业化进程 。
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另一个引人瞩目的落地案例 ， 是智慧城市 。
近期 ， 商汤在上海长宁区江苏路街道率先试点AI+一网统管 ， 开发了“智能巡屏”等功能 。
它基于商汤SenseFoundry方舟城市级开放视觉平台 ， 构建多场景、一站式AI城市治理解决方案 ， 实现了AI研判处置全闭环管理 ， 依次为自动发现、立案、智能派单、处置、自动核查、结案六大环节 。
这样的AI闭环管理 ， 能有效解决暴露垃圾识别、共享单车乱堆放等城市痛点问题 ， 大大提升城市管理效能 。
此外 ， AI技术落地的另一个趋势 ， 就是算法与硬件的结合 。
比如大家熟悉的手机拍照 。 受到硬件极限的限制 ， 亿级别像素手机的出现 ， 实际上就是软件+算法+多镜头拍照的结合 。
而商汤作为“AI工厂”输出算法 ， 已经帮助手机厂商实现了60倍变焦、暗光拍摄这样广为人知的功能 。
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如今 ， AI早已渗透到生活的方方面面 ， 尤其是今年以来 ， 新冠疫情下 ， 数字化成为驱动创新、带动经济增长的新动力 ， 而AI正是推动这一进程的重要底层技术 。
在这样的背景之下 ， 人工智能已经迈向落地为王的时代 。
而5G技术的普及、新基建大幕的拉开 ， 更是AI企业化前沿技术为实际生产力的一阵东风 。
对于商汤这样的科技创业公司而言 ， 这或许就是历史赋予的最好机遇 。
且拭目以待 。
—完—
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