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yidongPOSjigongneng，fangbianxiedai，bianlishoukuan；shenqingbianjie，shishikaitong。youxidangzhongdegezhongneirongfeichangdeanquan，buhuichuxianrenhedefenghaofengxian。chengchangjilu，quanmianjiluxueshengdechengchangdongtai，nenggoushikelejiehaizidechengchangbianhuazhuanwenzijieguoshishiyulan，zhinengjiucuozhunqueshibie，shibielvkeda95%。fenggebianhuanxindehuamian，xuanranfengfu，meiyichangjingjidoushiquanxindetiaozhan;AlphaGO 完(wan)勝(sheng)柯(ke)潔(jie)，中(zhong)國(guo)AI企(qi)業(ye)誰(shui)有(you)實(shi)力(li)與(yu)谷(gu)歌(ge)同(tong)臺(tai)

AlphaGo再(zai)次(ci)完胜世(shi)界(jie)圍(wei)棋(qi)第(di)壹(yi)人(ren)柯洁，人工(gong)智(zhi)能(neng)顯(xian)示(shi)出(chu)在(zai)某(mou)一特(te)定(ding)領(ling)域(yu)已(yi)超(chao)越(yue)人類(lei)的(de)超強(qiang)能力，有人說(shuo)，這(zhe)是(shi)一個(ge)人的落(luo)寞(mo)和(he)億(yi)萬(wan)人的歡(huan)呼(hu)，確(que)实如(ru)此(ci)，柯洁用(yong)一已之(zhi)力，讓(rang)我(wo)們(men)看(kan)到(dao)了(le)人类在某一领域的極(ji)限(xian)，也(ye)看到了另(ling)外(wai)一个未(wei)來(lai)。

事(shi)实上(shang)，人工智能自(zi)1956誕(dan)生(sheng)至(zhi)今(jin)，對(dui)於(yu)普(pu)通(tong)公(gong)眾(zhong)而(er)言(yan)，我们除(chu)了從(cong)科(ke)幻(huan)電(dian)影(ying)中能看到人工智能的影子(zi)外，在实際(ji)的現(xian)实上卻(que)很(hen)難(nan)看得(de)到。一直(zhi)到了2006年(nian)，加(jia)拿(na)大(da)多(duo)倫(lun)多大學(xue)教(jiao)授(shou)、機(ji)器(qi)学習(xi)领域泰(tai)鬥(dou)——Geoffrey Hinton開(kai)啟(qi)了深(shen)度(du)学习在学術(shu)界和工业界的浪(lang)潮(chao)，这是人工智能行(xing)业的一个分(fen)水(shui)嶺(ling)。到了2011年，微(wei)軟(ruan)研(yan)究(jiu)院(yuan)和Google的語(yu)音(yin)識(shi)別(bie)研究人員(yuan)先(xian)後(hou)采(cai)用DNN技(ji)术降(jiang)低(di)了语音识别錯(cuo)誤(wu)率(lv)20％~30％，这是语音识别领域十(shi)多年来最(zui)重(zhong)大的突(tu)破(po)性(xing)進(jin)展(zhan)，从而开启了人工智能迅(xun)猛(meng)發(fa)展的一个時(shi)代(dai)。

今天(tian)让我们驚(jing)訝(ya)的AlphaGo就(jiu)是基(ji)于神(shen)經(jing)網(wang)絡(luo)算(suan)法(fa)的成(cheng)果(guo)，AlphaGo可(ke)以(yi)从每(mei)一層(ceng)的神经网络中对棋局(ju)进行分析(xi)，现在的AlphaGo已经擁(yong)有了40层神经网络。當(dang)然(ran)，对于人工智能领域的发展，也不(bu)僅(jin)仅只(zhi)是我们现在熱(re)議(yi)的AlphaGo，从全(quan)球(qiu)範(fan)围內(nei)，幾(ji)个主(zhu)要(yao)的“玩(wan)家(jia)”起(qi)到了決(jue)定性的推(tui)動(dong)作(zuo)用。在软件(jian)方(fang)面(mian)，谷歌和Facebook进行了大量(liang)的投(tou)入(ru)，很多創(chuang)新(xin)都(dou)是从这兩(liang)家公司(si)產(chan)生的。而微软、IBM和亞(ya)馬(ma)遜(xun)也是这个领域不可或(huo)缺(que)的“玩家”。

麥(mai)肯(ken)錫(xi)2016年年底(di)的報(bao)告(gao)显示，“被(bei)視(shi)為(wei)未来超級(ji)智能系(xi)統(tong)的先鋒(feng)——各(ge)类應(ying)用机器学习技术的分析工具(ju)已现身(shen)市(shi)場(chang)。金(jin)融(rong)、醫(yi)療(liao)、制(zhi)造(zao)等(deng)行业应用发展迅速(su)，人工智能领域的全球風(feng)投也从2012年的5.89 亿美(mei)元(yuan)猛增(zeng)至2016年的50多亿美元。 麦肯锡預(yu)計(ji)，至 2025 年人工智能应用市场總(zong)值(zhi)將(jiang)達(da)到1270亿美元。”

所(suo)以从产业发展的角(jiao)度看，未来全球经濟(ji)的驅(qu)动力向(xiang)人工智能方向轉(zhuan)移(yi)也是必(bi)然的，事实上，無(wu)論(lun)是美国、歐(ou)洲(zhou)還(hai)是中国，人工智能已经上升(sheng)为国家戰(zhan)略(lve)。

人工智能领域，中国与世界的距(ju)離(li)

中国在互(hu)聯(lian)网、特别在移动互联网领域跑(pao)贏(ying)了全球大盤(pan)，在人工智能领域能否(fou)繼(ji)續(xu)成为全球的主流(liu)“玩家”，将决定著(zhe)中国未来20年甚(shen)至50年的经济增長(chang)。麦肯锡在《中国人工智能的未来之路(lu)》报告中表(biao)示，中国与美国是当今世界人工智能研发领域的领頭(tou)羊(yang)。仅在 2015 年，两国在学术期(qi)刊(kan)上发表的相(xiang)關(guan)论文(wen)合(he)计近(jin)1万份(fen)，而英(ying)国、印(yin)度、德(de)国和日(ri)本(ben)发表的学术研究总和也只相当于其(qi)一半(ban)。盡(jin)管(guan)如此，但(dan)中国在人工智能领域的研究论文的影響(xiang)力遠(yuan)不如英美。这裏(li)面有产业積(ji)累(lei)上的原(yuan)因(yin)，更(geng)多是因为人才(cai)和智能生態(tai)環(huan)境(jing)的原因。对此，商(shang)湯(tang)科技联合创始(shi)人、CEO徐(xu)立(li)博(bo)士(shi)認(ren)为，“中国的人工智能有非(fei)常(chang)大的发展潛(qian)力，我们（商汤科技）也大量引(yin)进人才进入这个行业”。

中国人工智能领域的论文“量”很大，但“質(zhi)”还有很大空(kong)間(jian)

同樣(yang)在公众关註(zhu)度等方面，“谷歌上搜(sou)索(suo)深度学习的这个热度，中国遙(yao)遥领先于世界各国。这是很有意(yi)思(si)的事情(qing)，仔(zai)細(xi)想(xiang)一想，这说明(ming)中国关注人工智能的群(qun)體(ti)倒(dao)底有多少(shao)人，人工智能在中国是不是一个非常大的热潮。”这一切(qie)，为中国的人工智能产业的大发展提(ti)供(gong)了良(liang)好(hao)的社(she)會(hui)环境和公众认知(zhi)。

就像(xiang)中国在移动互联网领域特别是移动互联网应用层面，基于海(hai)量的用戶(hu)基數(shu)和需(xu)求(qiu)，让中国的移动互联网应用超越了美国成为另一个中心(xin)一样，中国互联网产生的巨(ju)量用户数據(ju)，也将成为人工智能领域深度学习算法的“原料(liao)”，成为中国人工智能领域发展的獨(du)特資(zi)源(yuan)，也将对人工智能产业发展产生巨大的推动。所以我们今天可以看到麦肯锡的报告对于中国人工智能产业发展的肯定。

事实上，中国的人工智能领域之所以被行业认可，除了互联网巨头之外，还有一些(xie)持(chi)续堅(jian)持基礎(chu)研究和应用落地(di)的企业。在5月(yue)26日深圳(zhen)舉(ju)辦(ban)的“看見(jian)?人工智能”为主題(ti)的2017商汤“智”造大会上，商汤科技联合创始人、CEO徐立博士表示，“从2004到2008年间，我们在两个頂(ding)级学术会议上的文章(zhang)数量为57篇(pian)，MIT一共(gong)有91篇，劍(jian)橋(qiao)是30篇。前(qian)年也是在这两个会议上，商汤发表了24篇文章，谷歌是38篇。要知道(dao)，谷歌是拥有6万名(ming)员工的大公司。去(qu)年，还是这两次会议，我们又(you)发表了42篇文章，超過(guo)了谷歌前年的水平(ping)。按(an)照(zhao)这个標(biao)準(zhun)，我们顶多落后于谷歌一年。”

商汤科技联合创始人、CEO徐立博士

商汤科技在人工智能基础研究方面的成就，着实让很多人大吃(chi)一惊。

事实上，商汤科技的科学家是学术界最早(zao)涉(she)獵(lie)深度学习的華(hua)人團(tuan)隊(dui)，自2011年开始便(bian)涉及(ji)深度学习领域的研究。到了2011—2013年间，在计算机视覺(jiao)领域的最顶级的两个会议上，全球涉及到深度学习的29篇文章中，有14篇出自商汤科技的科学家之手(shou)，占(zhan)了全球一半的数量。2014年，商汤科技在人臉(lian)识别技术方面超过了人类眼(yan)睛(jing)识别能力的极限。当时，一般(ban)人眼识别的准确率是75%左(zuo)右(you)，但Facebook做(zuo)到了97.3%。商汤科技的团队連(lian)续做了四(si)五(wu)个算法，最后将识别准确率从97.4%提高(gao)到了99.55%，从而超过了Facebook的准确率。

这是中国人工智能加速的一劑(ji)催(cui)化(hua)剂，为中国在计算机视觉识别特别是人脸识别方面的大規(gui)模(mo)应用创造了條(tiao)件。

用原创技术，賦(fu)能中国人工智能应用

ImageNet競(jing)賽(sai)是人工智能领域的權(quan)威(wei)竞技场（斯(si)坦(tan)福(fu)华裔(yi)学者(zhe)Feifei Li为视觉领域收(shou)集(ji)了大规模的“圖(tu)像分类和物(wu)体檢(jian)測(ce)”数据集，該(gai)数据集最初(chu)包(bao)括(kuo)一个1000类图片(pian)分类的任(ren)務(wu)，后面又增加了200类靜(jing)态图片物体检测任务），2014年9月，商汤科技团队首(shou)次出征(zheng)ImageNet竞赛，在大规模物体检测比(bi)赛中以40.7%的成績(ji)榮(rong)獲(huo)世界亚軍(jun)。

2015年，組(zu)委(wei)会在比赛中加入了视頻(pin)。在视频的检测中，商汤科技取(qu)得了全球第一的成绩。2016年，商汤科技在五項(xiang)比赛里取得了三(san)项第一名。

商汤科技之所以能在世界深度学习和计算机视觉领域与谷歌、微软等人工智能领域世界顶级的企业站(zhan)在同一个技术平台上角逐(zhu)並(bing)能折(zhe)桂(gui)而歸(gui)，其自身的技术实力已毋(wu)庸(yong)置(zhi)疑(yi)，更重要的在于，商汤科技自创立之初就将自己(ji)定位(wei)于“致(zhi)力于引领人工智能核(he)心深度学习技术突破，構(gou)建(jian)人工智能、大数据分析行业解(jie)决方案(an)”。

在商汤科技CEO徐立博士看来，“在2011年之后，深度学习被首次应用到了视觉当中。商汤也是在其中最早将深度学习应用到视觉领域的团队之一，也是比較(jiao)大的一个团队之一。计算机视觉识别技术发展正(zheng)在进入超越人类的第二(er)階(jie)段(duan)，我们发现我们其实不需要依(yi)賴(lai)于人类的这些数据和一些场景(jing)，以及專(zhuan)家的一些特定支(zhi)持，我们可以完全表达，从数据中来解决这样的一些問(wen)题。那(na)麽(me)有了这種(zhong)从数据中学习的过程(cheng)，我们就拥有了可以超越人的准确率”。

近期，AlphaGo的创始人哈(ha)薩(sa)比斯也表示，在深度学习领域，数据其实比算法更重要，这与商汤科技的思想不謀(mou)而合。

事实上，在业界公认的人工智能四大组成部(bu)分认知、预测、决定和集成方案中，与我们常见的PC系统相似(si)，仍(reng)然需要系统、超算平台和大数据庫(ku)的支持。我们常聽(ting)说的“谷歌大腦(nao)”、“百(bai)度大脑”其实指(zhi)的就是人工智能领域的系统。大脑的核心就像是一套(tao)操(cao)作系统，它(ta)是一个开源算法。谷歌和Facebook都有它自己的开源系统用来做基础应用，而且(qie)有一些还是免(mian)費(fei)的。现在人工智能、深度学习的門(men)檻(kan)變(bian)得比较低，就是因为它有了开源算法。

2011年的时候(hou)还沒(mei)有很理(li)想的开源算法，商汤科技需要从头做起。经过这些年的努(nu)力，商汤成功(gong)开发了自己的人工智能深度学习算法，如今，商汤的合作夥(huo)伴(ban)已经大范围的开始使(shi)用。

商汤科技深度学习并行訓(xun)練(lian)集群系统

通过深度学习技术，商汤就用这套算法训练ImageNet的项目(mu)。它是一个神经网络，目前，AlphaGo是40层的結(jie)构，去年微软将神经网络做到了152层，而目前用商汤科技的算法训练出来的神经网络是1207层。训练这么復(fu)雜(za)的一个网络需要一个很强大的平台，谷歌和Facebook的开源系统并不支持这个大平台的運(yun)算，而商汤科技自己构建了一个超算平台。目前这个超算平台在香(xiang)港(gang)有一个超算集群，在北(bei)京(jing)有三个，只有在这样的大集群上才能真(zhen)正的训练出核心的大脑和核心的网络。这一主要用于人工智能的超算平台，是NVIDIA和商汤科技合作的结果。

有了模型(xing)，有了平台，还需要海量的数据。目前商汤科技与300多家企业进行了合作，有18类、十几亿的各种图像和多媒(mei)体的数据。合作过程中，商汤科技也在建立一些大型的学术方面的数据库，定義(yi)了很多新的研究方向和新的課(ke)题，包括人脸数据库、車(che)型数据库等等。

正是基于对算法、超算中心和大数据基础构建，让商汤科技的深度学习的核心算法得到了有力的保(bao)證(zheng)，也使得商汤科技在计算机视觉领域在国内一騎(qi)絕(jue)塵(chen)。

雖(sui)然还有很多人不知道商汤科技这家企业，但要说起小(xiao)米(mi)手机的“寶(bao)宝相冊(ce)”、“一人一相册”功能和雲(yun)端(duan)存(cun)儲(chu)照片自动分类功能；华为Mate 8“智能云图”功能；曾(zeng)经刷(shua)爆(bao)网络的移动应用 Faceu；OPPO手机中，使用普通單(dan)个攝(she)像头，人像照片依舊(jiu)可以得到单反(fan)式(shi)的大光(guang)圈(quan)效(xiao)果功能；一直播(bo)、小咖(ka)秀(xiu)、秒(miao)拍(pai)都相继上線(xian)的增强现实技术等等，都是商汤科技提供的核心技术让这些产品(pin)和应用得到了超一流的用户体驗(yan)。

商汤科技已经拥有300多家不同领域的客(ke)户及合作伙伴

从这个意义上講(jiang)，商汤科技的人工智能离我们很近，也是能“看见”的人工智能。

在5月26日的“看见?人工智能”大会上，商汤科技宣(xuan)布(bu)与国内领先的云服(fu)务商金山(shan)云达成合作。商汤科技的SenseAR增强现实感(gan)特效引擎(qing)，将会在金山云即(ji)将推出的视频生态新平台中实现集成，滿(man)足(zu)客户更加多样性的需求。

实际上，这仅是商汤科技智能应用场景落地的一个技术方向，在当天的会议上，面向智能视频、智慧(hui)商业、手机及移动互联网等行业商汤科技发布了一系列(lie)人工智能产品和解决方案，包括SenseVideo视频结构化系统、SenseFace人脸布控(kong)系统、SensePhoto全面的手机影像處(chu)理解决方案、SenseAR增强现实感特效引擎，以及SensePose单目摄像头人体动作估(gu)计解决方案等。

商汤科技在5月26日商汤“智”造大会现场，展示的諸(zhu)多面向智能视频、智慧商业、网络安(an)全、手机及娛(yu)樂(le)互联网等行业的完整(zheng)人工智能产品和解决方案系列，吸(xi)引了每一位与会者的关注

难怪(guai)商汤科技联合创始人、CEO徐立博士近期表示，“商汤科技的计算机视觉能力在很多垂(chui)直领域已经大大超越了人类，而我们的目标就是将这些‘超越’注入到各个行业中，打(da)造‘商汤驱动’，联合海内外的合作伙伴，开拓(tuo)创新，共同探(tan)索人工智能应用的新藍(lan)海。”

商汤科技，确实让我们“看见”了“人工智能”，也看见了在人工智能的“国家队”里，有一支可以和谷歌、微软、Facebook同台竞技的产学研队伍(wu)。（转載(zai)自商汤科技）返(fan)回(hui)搜狐(hu)，查(zha)看更多

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