2016年，小米推出第一代手机，让中国数千万年轻人先“热”；远在广州的张小龙用“电子邮件思维”开发了一款手机聊天软件。
我想知道这个叫微信的产品未来是否会拥有超过10亿的用户。
在汹涌的移动互联网浪潮的明线之外，一条隐藏的技术线也在悄然生长。
2006年，来自伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的计算机教授·李飞飞的一个想法变成了现实——ImageNet数据集成功地将同行的注意力拉回了数据本身，同时推动了数据科学的快速发展。
未来几年计算机视觉领域。
2016年，在大众创新创业的背景下，一大批象牙塔里的计算机视觉领域和科研院所的“大咖”开始出国创业，拉开了近十年来疯狂的“AI飞跃”。
年。
经过近十年的发展和探索，AI不再是当年“围棋之神”那样炫酷的技术，而是开始寻求落地场景、进入行业、寻找创造价值的机会。
在MegTech技术开放日上，旷视首席科学家和旷视研究院院长孙剑将过去十年AI行业的转变和变化总结为三个“真相”。
旷视首席科学家、旷视研究院院长孙剑基础科学研究：构建科学价值与产业价值的统一自深度学习诞生以来，新一代AI是否有用就成为所有科研人员的首要命题。
基础科学研究是任何技术不断突破的前提。
要证明一项技术是否有用，首先要看它能否完成基础科学研究的价值论证。
人工智能领域的基础科学研究是指针对非特定场景的通用人工智能技术，包括基础模型、基础算法和基础应用。
旷视科技认为，人工智能是否有用的答案在于基础科学研究带来的算法突破。
这包括三种方式：学术科学研究注重创新突破，比如发表顶级会议论文来证明理论有用；竞技性科学研究挑战性能极限，例如赢得竞赛冠军来证明实验环境是有用的；实用型科研注重综合优势，注重实际落地，比如申请发明专利，证明其在实际场景中的有用性。
作为一家商业公司，旷视科技的基础科学研究更注重科学价值与产业价值的统一。
在基础模型上，我们坚持软硬件协同，与时俱进。
在基础算法方面，我们追求通用性和高效性。
在基础应用中，注重高性能、高灵活性和高可用性。
可以说，旷视科技的基础科研就是一边发表论文一边参加比赛，同时还要能够服务于实际业务。
基础科学研究需要长期的坚持和投入，一切本质的创新都是时间的朋友。
行业落地：算法不再只是软件素材，而是核心组件。
2016年的人机围棋大战让全民认识了人工智能，2018年也被认为是人工智能爆发的一年。
但事实上，大多数to B AI公司已经开始了自己的商业化探索。
哪里有需求，哪里就有供给。
人工智能已经或多或少地应用于各个行业和场景。
其中，有企业重点关注的大赛道，也有客户尝试新事物的小领域。
但经过几年的动荡，当时更适合人工智能创造价值的领域被深入探索，比如智慧城市、智慧物流、消费电子等。
旷视科技认为，人工智能落地的本质是直接变革算法融入产品体验和价值提升。
例如，搭载AI算法的设备，无论刮风下雨、白天还是夜晚、屏幕内还是屏幕外，都能正常工作。
过去，制造产品往往先进行硬件设计，然后再开发配套软件。
该算法只是软件的一个附件。
如今，产品设计需要算法、软件和硬件开发人员之间的密切合作。
它就像一个木桶的三块板。
如果缺少任何一个木桶，桶里的水就得不到满足，产品的价值就不够。
在技??术开放日上，旷视科技展示了多种前沿技术演示。
只需一枚镜头，就可以在连手指都看不见的夜晚捕捉到眼前的风景。
仅使用一种模型，就可以实现对任何动作的实时感知和识别。
这背后是旷视科技基于算法-软件-硬件协同设计思想开发的新产品原型。
“回到人工智能的应用领域？旷视科技的答案是，人工智能已经被证明可以在越来越多的行业创造更多价值。
”智能时代，算法正在融入系统，开始重新定义软件和硬件。
算法不再只是“软件材料”，而是成为“核心部件”。
基础设施：只有标准化才能实现自动化和规模化。
2016年，人工智能成为国家七大新基建之一。
从国家战略到基础设施，人工智能正在从文件到基础设施全面转型。
今年是中国人工智能产业发展的关键一年。
接下来，AI相关各方不仅要考虑选择哪条赛道、市场有多大，还要着眼于一切触手可及、基础设施建设在哪里。
我们可以更快到达那里。
旷视科技联合创始人兼CEO印奇曾在去年年中的一次媒体活动中分享道，“在算法供给端，AI企业做得还不够”。
那么AI企业如何扩大算法供给呢？旷视科技的答案是其自主研发的AI生产力平台Brain++。
2016年，旷视开源了Brain++核心组件的深度学习框架天元MegEngine。
同期，华为开源MindSpore、清华大学开源Jittor……华为轮值董事长胡厚昆认为，目前AI普及应用的瓶颈不在技术和应用，而在AI。
开发效率。
开源框架是能够帮助整个行业提升效率的基础之一。
对于影响开发效率的问题，旷视认为关键是流程标准化。
当前制约算法生产的瓶颈本质是算法生产过程的非标准化。
因为非标准化使得过程充满不确定性，这也是研究者自嘲“算法炼金术”的原因。
在非标生产过程中，全能的技术人才成为关键，但这样的人才毕竟很少。
如何从基础设施层面让算法生产流程更加标准化，是旷视科技的解决问题思路。
Brain++添加的新功能正在推动算法生产迈向自动化时代。
例如，自动检查数据质量，系统自动排除无意义的数据。
例如，通过自动训练功能，系统提供丰富的算法阈值设置工具，自动适应不同的场景需求。
例如，算法调优分析可以自动检查算法准确性并提供后续优化建议……旷视首席科学家和旷视研究院院长·孙剑在旷视科技开放日发表演讲。
总结：人工智能是过去十年不断演变的算法能力。
人工智能技术价值的发展经历了基础科学研究、产业落地、基础设施建设三个阶段。
在孙剑看来，这三个阶段并不是接力棒式的连续过渡，而是并行推进、不断跨越。
三个阶段的融合与变革，让人工智能发展得越来越好，也让旷视科技用AI创造了越来越多的价值。
人工智能是一种不断发展的算法能力。
在这波人工智能浪潮中，算法已经融入到生活的方方面面。
过去十年，中国人工智能产业从全面追赶到部分超越。
其中，有像旷视科技这样在坚持自主研发的同时实现人工智能价值的AI企业，也有更多直接应用AI能力创造更便捷美好生活的企业。
单元。
聚集最优秀的人才，一起做最优秀的科研，通过产品创造科研成果价值，不断探索新领域。
这是旷视科技的追求，也是所有AI从业者的追求。
主编：宋德胜 图片来源：旷视科技 本文由GeekPark原创发布。