行业互联网|商汤联合创始人林达华：一个优秀的开源项目应有持久生命力
近日 ， 商汤科技联合创始人、香港中文大学信息工程系教授林达华在接受新浪科技等媒体采访时 ， 谈到了商汤在技术层面的新思考 ， 以及商汤在从技术到产业落地的过程中会遇到的挑战 。
算法的实现需要结构良好的代码库支撑
在2020世界人工智能大会上 ， 商汤宣布OpenMMLab战略升级 ， 成为由商汤科技发起的“人工智能算法开放体系” ， 以顺应人工智能领域的开源趋势 。
在接受媒体采访时 ， 林达华解读到 ， OpenMMLab是商汤拥抱开源开放非常重要的战略性一步 。在商汤内部和联合实验室有很多的算法也是基于OpenMMLab在做研发 。但其最重要的一个意义是它跟整个AI的产学界的开源体系的连接 。他认为 ， 对于整个AI产业界来说 ， 如果算法实现中缺乏一个统一的结构良好的代码库支撑 ， 对目前产研界是一个非常大的痛点 。
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林达华表示 ， OpenMMLab开源主要聚焦在十个研究方向 ， 包括：图像分类、检测、语义分割、动作识别、3D点云、图像的超分辨率、图像的修补、图像的编辑、人体关键点的检测还有跟踪 。
方向的选取 ， 主要看学术界和产业界最普遍需求的方向、实际运用中被广泛推动的一些方向 ， 以及商汤算法积累比较多的方面 。“未来不止这十个方向 ， 会陆续的有更多方向开放出来 。”林达华透露 ， 开放可能会逐渐从算法层面延伸到更多层面 ， 比如训练框架等基础层面 。
在林达华看来 ， 一个优秀的开源项目 ， 是它获得了持久的生命力 ， 那么这个项目就是优秀的 。此外 ， 一个好的开源项目 ， 真真正正能给到社区、行业、学术界增值价值 ， 也会吸引越来越多的贡献者参与其中 。
对于OpenMMLab ， 商汤目前暂时没有将其做成一个商业产品 ， 而是以开源开放的生态来发展 。
技术落地产业的两个挑战
在谈到商汤在从技术到产业落地的过程中会遇到的挑战时 ， 林达华表示 ， 主要在两方面 ， 一个是技术层面 ， 一个是落地层面 。
落地层面最大的挑战在于如何深入的去理解一个场景的需求和痛点 。
“当我们不深入这个行业的时候 ， 我们可能会对这个行业有一些自己的想象 ， 但是如果我进去之后就会发现它其实是另外一番风景 。”此时 ， 企业要深入了解一个行业内部真正的需求和痛点至关重要 ， “这对于我们很多从技术背景成长起来的同事来说是一个挑战” ， 林达华坦言 ， 但一旦克服了这个挑战 ， 就会逐渐成长成为某个方向或领域的领袖 。
要做到即懂行业又懂得技术 ， 充分理解行业 ， 是一个大的挑战 。
此外 ， 林达华表示 ， 同时也发现技术在向各个行业落地的时候会有不同形态上的演化 ， 同样的算法在不同场景落地的时候会演化出非常多不一样的版本 ， 这会给技术积累带来很大的挑战 。
“这个时候OpenMMLab在某种程度上通过统一架构去解决这个问题 。在解决众多的算法落地过程中产生的多样化问题的同时 ， 还能形成一个整体的技术沉淀 ， 这是第二个挑战 。”
【行业互联网|商汤联合创始人林达华：一个优秀的开源项目应有持久生命力】林达华表示 ， “商汤在各个层面形成了一个体系和平台 ， 随着我们在越多方向的落地和业务增长 ， 越来越多的东西沉淀下来 。这种沉淀的速度优势是商汤持续处于领先位置的一个根本优势 。”
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