从小模型做到大装置 , “要跟上时代的变化”
早期创业公司人手紧张是常态 。陈宇恒的工作“包罗万象”:写代码、训练模型、从无到有地开发了商汤科技人脸SDK、互联网金融等对外产品的初始版本 , 完善并标准化公司内部开发者工具 , 发明数个智能视频领域专利技术 , 包括和销售一起去见客户 。
让陈宇恒在工作中感到自豪的 , 是在2014年6月 , 商汤团队自主研发的DeepID系列人脸识别算法击败了Facebook同期发表的 DeepFace 算法, 这是全球首次超过人眼识别准确率的计算机视觉算法 , 也意味着突破了工业应用的红线 。
但是 , 要把最先进的算法应用在真实的行业或者产品 , 陈宇恒们一度面临质疑和挑战 。他还记得第一次把工程demo(模型)拿给一家知名手机厂商看 , “人家看这个东西成本这么高 , 消耗的硬件资源这么大 , 很难做商业落地 , 也有很多困难 。”
陈宇恒还记得 , 客户的第一次下单是在2015年 , 他和同事把算法和硬件的需求结合起来设计、协同优化 , 做了人证识别一体机 。当年 , 即便在最先进的酒店里还主要依靠人力来完成身份的核实与查验 , 但现在人证识别一体机出现在越来越多的酒店前台 , 和公安联网进行人脸比对 。陈宇恒和他的同事们打开了一块的全新市场 。IDC数据显示 , 从2017年到2019年上半年 , 商汤在计算机视觉应用的市场份额一直稳居第一 。
当AI芯片在2018年前后如雨后春笋般出现时 , 算法可以支持手机相册根据不同人的照片分门别类地存储 , 手机也开始专门配备可用于深度学习的NPU芯片用于图像处理 。算力的可得性支持了算法的不断进步 , 陈宇恒和他的同事们看到了人工智能领域的更多机会 。
“还是要做一些定义行业的事情 。我们坚持原创 , 相信AI引领进步 。” 陈宇恒觉得 , 一家有技术基因的公司在创业阶段更多是靠原创技术驱动 , 通过一些技术和产品的结合 , 商汤定义了早期一些行业的标准 , 创新了产品体验 , “通过原创技术 , 做一些别人做不到的事情” 。
2018年 , 科技部宣布依托商汤建设智能视觉国家新一代人工智能开放创新平台 , 商汤进一步加大了对算力基础设施建设的投入 , 这成为陈宇恒工作的转折点 。最早纯做技术时可以单靠自己一个人写代码 , 但现在人工智能的系统构建更加复杂 。
“人工智能小模型时代 , 深度学习解决的是一两个垂直领域的问题 , 垂直的任务并不需要非常大规模的中心化算力 。我们也非常前瞻地看到 , 未来人工智能会进入到一个大模型的时代 。”他对第一财经采访人员说 。
陈宇恒的工作内容悄然从编程逐渐向技术管理转变 , 他不再仅是一个工号靠前的员工 , 还是有200多人团队的管理者 , 要以现有系统工程的理论、科学的现代化管理方法协同多位同事 , 完成世界领先的产品和技术目标 。
他提到 , “那时算力相对分散在全国各地 , 没有现在这么大规模 , 设备也没有现在这么新 , 直到2021年左右其实一直都是公司内部的一套基础设施 , 没有对外运营开放 。”
2021年 , 在《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》中 , 人工智能被6次提及 , 意味着人工智能在我国开启全面建设社会主义现代化国家新征程的宏伟蓝图中将发挥重要作用 。次年 , 上海临港AIDC正式启用 , 商汤科技专门成立了事业群支撑整个人工智能基础设施的运营 , 陈宇恒要负责商业化的部分 , 肩上的任务更重了 。
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