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 。

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
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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 。”