8月31日，2019世界人工智能大會(huì)舉辦期間，騰訊優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室(下稱：優(yōu)圖)總經(jīng)理吳運(yùn)聲接受了包括新京報(bào)在內(nèi)的少數(shù)媒體專訪。

在他看來(lái)，雖然近幾年人工智能熱度不斷提升，但計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域正在逐漸回歸理性，真正有技術(shù)含量和產(chǎn)業(yè)應(yīng)用價(jià)值的研究得以沉淀，將實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究和落地雙加速。

資料顯示，2019年整個(gè)人工智能視覺(jué)領(lǐng)域的規(guī)模可以達(dá)到三百億元，增長(zhǎng)率達(dá)到168%。

一年前(2018年9月30日)，受宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境、游戲版號(hào)限制、“投行化”等影響，騰訊總辦主導(dǎo)了戰(zhàn)略升級(jí)和架構(gòu)調(diào)整，將原有七大事業(yè)群整合為六大事業(yè)群。

騰訊高級(jí)執(zhí)行副總裁、云與智慧產(chǎn)業(yè)事業(yè)群(下稱：CSIG)總裁湯道生在接受新京報(bào)記者專訪時(shí)稱，架構(gòu)調(diào)整之后，將使騰訊的技術(shù)力量更聚焦，能為產(chǎn)業(yè)客戶提供更完整的解決方案。

由湯道生回答不難看出，未來(lái)騰訊AI將更加面向場(chǎng)景和產(chǎn)業(yè)。

優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室的技術(shù)與場(chǎng)景融合的定位，也更加符合騰訊構(gòu)架調(diào)整后的思路。

一年中，優(yōu)圖以計(jì)算機(jī)視覺(jué)為核心，圍繞社交娛樂(lè)、工業(yè)生產(chǎn)、社會(huì)進(jìn)步、前沿探索四大方向，同騰訊云、微信等一起輸出解決方案。

目前，在騰訊內(nèi)部有超90個(gè)產(chǎn)品線使用優(yōu)圖技術(shù)，已經(jīng)建立了醫(yī)療、教育、零售、金融、自動(dòng)駕駛、社會(huì)公益等超過(guò)15個(gè)行業(yè)解決方案。

吳運(yùn)聲是優(yōu)圖的聯(lián)合負(fù)責(zé)人，他于2012年從零開始搭起了優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室，目前人員規(guī)模在300人左右，其中超100人具有知名院校博士研究生學(xué)歷，已經(jīng)積累了超過(guò)七百件全球?qū)＠^(guò)兩百篇各種視覺(jué)頂會(huì)論文。

隨著騰訊的技術(shù)戰(zhàn)場(chǎng)從消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)延伸到產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，優(yōu)圖的定位也在發(fā)生變化。

“加入CSIG后，老板對(duì)我們考察的一個(gè)重要部分就是怎么跟騰訊云結(jié)合打造各種各樣的解決方案，幫助實(shí)現(xiàn)智慧產(chǎn)業(yè)的目標(biāo)，這就是我們實(shí)驗(yàn)室存在的價(jià)值。

”吳運(yùn)聲告訴新京報(bào)記者。

在他看來(lái)，優(yōu)圖與曠視、商湯等人工智能“小巨頭”在行業(yè)解決方案的不同在于“優(yōu)圖不是單兵作戰(zhàn)”，“我們不是純的只是計(jì)算機(jī)視覺(jué)解決方案。

比如剛才我們提到智慧社區(qū)的解決方案，它不僅是計(jì)算機(jī)視覺(jué)，還有地圖、云計(jì)算等，是把騰訊各業(yè)務(wù)線的優(yōu)勢(shì)整合，輸出整體解決方案。

”同時(shí)，騰訊內(nèi)部對(duì)人工智能的包容度較高，試錯(cuò)成本較低。

此前騰訊內(nèi)部幾個(gè)人工智能實(shí)驗(yàn)室存在“賽馬”問(wèn)題，湯道生在構(gòu)架調(diào)整后接受新京報(bào)專訪時(shí)曾表示，旗下優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室與AI Lab已結(jié)束“賽馬”，兩個(gè)實(shí)驗(yàn)室都由副總裁姚星管理，作為騰訊頂級(jí)的兩大AI實(shí)驗(yàn)室，會(huì)在研究方向和落地領(lǐng)域里做更好的分工與協(xié)同。

吳運(yùn)聲則進(jìn)一步表示，通過(guò)不斷地發(fā)展，幾個(gè)AI團(tuán)隊(duì)都有自己比較擅長(zhǎng)的地方：優(yōu)圖在計(jì)算機(jī)視覺(jué)這一塊做得最多；微信AI是語(yǔ)音識(shí)別做得更出色一些；AI Lab在內(nèi)容、游戲、社交和平臺(tái)工具型AI更擅長(zhǎng)，目前也有“絕藝”、“絕悟”；AI Lab西雅圖在遠(yuǎn)場(chǎng)的語(yǔ)音上做得很好。

他透露，未來(lái)自己將更多專注教育、零售、金融、安防、社會(huì)責(zé)任等產(chǎn)業(yè)落地領(lǐng)域，實(shí)驗(yàn)室的另外一位聯(lián)合負(fù)責(zé)人賈佳亞則更關(guān)注前沿研究，以及工業(yè)、醫(yī)療影像和自動(dòng)駕駛等業(yè)務(wù)研究落地。

最近騰訊和寶馬在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域達(dá)成了戰(zhàn)略合作，工業(yè)質(zhì)檢解決方案也已經(jīng)應(yīng)用到液晶面板的檢測(cè)當(dāng)中，并和主流手機(jī)廠商達(dá)成了合作。

本屆大會(huì)中熱議的“雙馬對(duì)談”，也引發(fā)了吳運(yùn)聲的思考。

作為技術(shù)研究人員，他認(rèn)為特斯拉公司首席執(zhí)行官埃隆？馬斯克的發(fā)言，更貼合他的話語(yǔ)體系，而馬云則帶來(lái)了不一樣的啟發(fā)。

在他看來(lái)，目前人工智能在感知層面有很多不如人的地方，也有很多比人強(qiáng)的地方，但是認(rèn)知和決策層面，在大部分的領(lǐng)域還是比較弱的，未來(lái)還有非常大的想象空間。

今年6月國(guó)家新一代人工智能治理專業(yè)委員會(huì)發(fā)布報(bào)告，提出發(fā)展“負(fù)責(zé)任的人工智能”，這是我國(guó)首次發(fā)布人工智能治理原則。

8月26日，國(guó)務(wù)院副總理劉鶴在重慶智博會(huì)上呼吁，智能技術(shù)需要維護(hù)倫理道德底線，形成行業(yè)和企業(yè)的倫理自律準(zhǔn)則。

如何讓人工智能被全方位治理，實(shí)現(xiàn)“可知”、“可控”、“可用”、“可靠”，成為大會(huì)的熱門議題。

吳運(yùn)聲稱，“我一直思考技術(shù)的準(zhǔn)則在哪里，底線在哪里，最后發(fā)現(xiàn)科技向善是一個(gè)非常重要的價(jià)值觀層面的事情。

”他表示，騰訊旗下所有人工智能實(shí)驗(yàn)室使用的訓(xùn)練數(shù)據(jù)全部來(lái)自外部采買的合規(guī)數(shù)據(jù)，“內(nèi)部用戶的數(shù)據(jù)不會(huì)被分享出來(lái)，這個(gè)是底線。

” 對(duì)于大會(huì)期間，騰訊優(yōu)圖聯(lián)合英特爾正式推出AI視覺(jué)模組VisionSeed，吳運(yùn)聲稱：“我們初衷是讓更多的人，更方便地使用AI，普通人可以利用這個(gè)模組實(shí)現(xiàn)創(chuàng)意，不需要再訓(xùn)練人工智能模型。

”他還稱，該硬件模組是按照成本價(jià)出售，目前主要在跟大學(xué)合作，還會(huì)基于硬件模組開發(fā)一些人工智能的課程。

談營(yíng)收指標(biāo) “幫助實(shí)現(xiàn)智慧產(chǎn)業(yè)，打造行業(yè)解決方案” 記者：構(gòu)架調(diào)整到現(xiàn)在接近一年了，云南的會(huì)上也發(fā)布了技術(shù)中臺(tái)和數(shù)據(jù)中臺(tái)。

相當(dāng)于優(yōu)圖在這當(dāng)中扮演的是中臺(tái)中的計(jì)算機(jī)視覺(jué)提供方？我可以這么理解這個(gè)角色？ 吳運(yùn)聲：騰訊的技術(shù)中臺(tái)是更厚的概念，AI只是技術(shù)中臺(tái)一部分，騰訊有很多大數(shù)據(jù)處理能力、并行計(jì)算能力以及弱網(wǎng)絡(luò)下交付的能力。

包括很多統(tǒng)一部署的能力。

所以在騰訊內(nèi)部技術(shù)中臺(tái)這個(gè)事情，是很厚、很寬泛的概念。

AI是其中一個(gè)板塊而已，優(yōu)圖又只是說(shuō)AI里的其中一部分，優(yōu)圖只做CV，CV這一塊主要承載是在優(yōu)圖這一塊，優(yōu)圖是承載了計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法。

我們會(huì)跟各個(gè)云的團(tuán)隊(duì)一起打造解決方案，它上層有各個(gè)細(xì)分領(lǐng)域云的團(tuán)隊(duì)，我們會(huì)跟各個(gè)細(xì)分領(lǐng)域云的團(tuán)隊(duì)去打造它這個(gè)領(lǐng)域解決方案，它這個(gè)領(lǐng)域會(huì)有商務(wù)人員、架構(gòu)師、實(shí)施人員對(duì)接客戶，去完成實(shí)時(shí)方案。

記者：騰訊內(nèi)部有多個(gè)AI團(tuán)隊(duì)，可能會(huì)有重合，我們?cè)趺慈タ醇夹g(shù)重合或者領(lǐng)域重合？ 吳運(yùn)聲：通過(guò)不斷的發(fā)展，幾個(gè)AI團(tuán)隊(duì)都有自己比較擅長(zhǎng)的地方，像優(yōu)圖在CV這一塊做得最多；微信AI是語(yǔ)音識(shí)別做得更出色一些，像AI Lab有絕藝、絕悟，這一塊其實(shí)做得非常好；像Ai Lab西雅圖這些，它們?cè)谶h(yuǎn)場(chǎng)的語(yǔ)音上做得很好。

現(xiàn)在隨著各自的發(fā)展，其實(shí)每個(gè)團(tuán)隊(duì)自己的優(yōu)勢(shì)在什么地方都會(huì)慢慢建立起來(lái)。

記者：優(yōu)圖團(tuán)隊(duì)有營(yíng)收上的指標(biāo)？ 吳運(yùn)聲：我們加入CSIG后，老板對(duì)我們考察的一個(gè)重要部分就是怎么跟騰訊云結(jié)合打造各種各樣的解決方案，我們叫智慧產(chǎn)業(yè)，幫助實(shí)現(xiàn)智慧產(chǎn)業(yè)的目標(biāo)，這就是我們的一個(gè)實(shí)驗(yàn)室存在的價(jià)值。

記者：是不是可以理解為優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室轉(zhuǎn)向更加強(qiáng)調(diào)產(chǎn)品落地的方向？ 吳運(yùn)聲：我們從來(lái)沒(méi)有說(shuō)更加強(qiáng)調(diào)產(chǎn)品落地，我們從一開始就非常強(qiáng)調(diào)產(chǎn)品落地，也強(qiáng)調(diào)技術(shù)研究。

優(yōu)圖最大的特點(diǎn)就是我們的研究和落地結(jié)合得非常緊密，所以我們?cè)诩夹g(shù)方向上面并沒(méi)有改變，而且我們?cè)诶砟钌弦矝](méi)有什么改變。

記者：我們偏向于是騰訊云的技術(shù)供應(yīng)商，可以這樣理解？ 吳運(yùn)聲：只能說(shuō)我們的視覺(jué)AI能力，比較大一部分是通過(guò)云去輸出給客戶，但其實(shí)我也不只服務(wù)于騰訊云，比如說(shuō)我跟微信支付合作，跟社交產(chǎn)品合作，以及與生態(tài)合作伙伴的合作。

記者：面對(duì)CSIG內(nèi)部解決方案的項(xiàng)目，同時(shí)也面對(duì)科技向善(公益類)的項(xiàng)目，會(huì)有優(yōu)先級(jí)？這種情況下會(huì)怎么辦？ 吳運(yùn)聲：這個(gè)內(nèi)部肯定會(huì)平衡，尋人這個(gè)真的投入很大？以前我們說(shuō)跨年齡識(shí)別算法怎么來(lái)的？主要的基礎(chǔ)還是在安防領(lǐng)域，以及傳統(tǒng)領(lǐng)域積累大規(guī)模人臉識(shí)別的算法，通過(guò)我們獨(dú)創(chuàng)DDL遷移的策略，把它遷移到跨年齡識(shí)別的方向上，而且取得了很好的效果。

所以我們很大部分的投入還是做大規(guī)模的人臉識(shí)別算法，然后我們會(huì)有一部分人做學(xué)習(xí)和遷移的工作。

其實(shí)并沒(méi)有很本質(zhì)的沖突，當(dāng)然在局部上面確實(shí)會(huì)有。

比如說(shuō)時(shí)間很緊張，某些項(xiàng)目很緊的情況下，那邊可能會(huì)稍微放緩一點(diǎn)節(jié)奏，但也只是稍微放緩一點(diǎn)，我們認(rèn)為在科技向善這種，或者有些情懷的投入上，我們還是愿意去持續(xù)投入的，哪怕它稍微慢一點(diǎn)點(diǎn)，但我們還是愿意去持續(xù)投入。

談行業(yè)競(jìng)爭(zhēng) “我們不是單兵作戰(zhàn)” 記者：現(xiàn)在競(jìng)爭(zhēng)差異化在哪？比如說(shuō)和曠視、商湯這種，它們?nèi)ツ旰孟褚苍谧龃怪毙袠I(yè)落地，也有工業(yè)和醫(yī)療。

吳運(yùn)聲：我覺(jué)得在算法層面上大家都到了比較高的水平，就是比較接近的水平。

我們跟它們的優(yōu)勢(shì)還在于我們跟云的一些優(yōu)勢(shì)，我們不是純的只是計(jì)算機(jī)視覺(jué)解決方案。

舉個(gè)例子，剛才我們提到智慧社區(qū)的解決方案，它不僅是計(jì)算機(jī)視覺(jué)，還可能有地圖。

所以我們可以跟他們結(jié)合打造一個(gè)新的模式，這是我們跟其他公司是蠻大的區(qū)別，我不是單兵作戰(zhàn)。

記者：騰訊在人工智能領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)在哪里？ 吳運(yùn)聲：(競(jìng)爭(zhēng))肯定是激烈的。

騰訊有騰訊的優(yōu)勢(shì)，我們更多是結(jié)合騰訊云為客戶打包完整的解決方案。

單獨(dú)的一個(gè)算法很多時(shí)候?qū)蛻羰菦](méi)有價(jià)值的，我們需要的是給客戶(一個(gè)方案)解決完整的問(wèn)題。

我們跟騰訊云，包括幫(對(duì)方)做業(yè)務(wù)流程的梳理以及配套大數(shù)據(jù)的分析，結(jié)合視覺(jué)AI，還包括其他方面的AI，來(lái)做完整的解決方案去解決客戶的問(wèn)題。

記者：我們有要求使用AI解決方案的客戶一定要上騰訊云？ 吳運(yùn)聲：不是，就是Case by Case。

坦率來(lái)講，如果你在騰訊云上我能夠給你提供最完整的服務(wù)，因?yàn)轵v訊有什么樣的機(jī)制，它的消息隊(duì)列是什么樣的，它的調(diào)用是什么樣的，它的存儲(chǔ)是什么樣的，我心里非常清楚的，所以我給你承諾的結(jié)果是非常自信的。

記者：我們?cè)谧鲞@種場(chǎng)景或者行業(yè)探索的時(shí)候，是不是會(huì)對(duì)不太好去滲透的場(chǎng)景有更多的耐心呢？我們對(duì)一些AI這種試錯(cuò)包容度會(huì)更高一些？ 吳運(yùn)聲：我很有耐心，所以醫(yī)療都做了這么多年。

因?yàn)槟阏f(shuō)的更高，我就不知道你跟誰(shuí)比呀。

對(duì)不對(duì)？我也不知道中小企業(yè)試錯(cuò)的包容度是多高，所以我們沒(méi)有辦法跟他們比，我只能告訴你我們的包容度是很高的。

記者：那我們的目的是什么？覺(jué)得這個(gè)行業(yè)帶來(lái)的潛在價(jià)值以及回報(bào)更大？ 吳運(yùn)聲：對(duì)，不管是社會(huì)價(jià)值還是商業(yè)回報(bào)價(jià)值。

我本來(lái)也不指望做完一件事情半年之后就可以商業(yè)回報(bào)。

包括我們自己優(yōu)圖的成長(zhǎng)，也是老板們給予了非常大的耐心，我們從2012年開始做， AI火的時(shí)候是從2016年開始，前期也是老板們?cè)诔掷m(xù)投入，我們也沒(méi)掙什么錢。

談行業(yè)落地 金融領(lǐng)域基本滿足，零售領(lǐng)域仍需提升 記者：集成工程層面的問(wèn)題全部是騰訊自己來(lái)做？還是會(huì)有合作伙伴幫助？ 吳運(yùn)聲：有些我們自己做，有些也會(huì)通過(guò)合作伙伴來(lái)做，騰訊這方面很開放的。

記者：我們把一個(gè)具體AI的產(chǎn)品從原生代碼類的技術(shù)變成落地進(jìn)某個(gè)場(chǎng)景里的產(chǎn)品，這中間需要一些過(guò)程，我們是怎么做的？ 吳運(yùn)聲：從我的理解來(lái)講銷售只是生意，我們對(duì)生意關(guān)注得不是太多。

實(shí)驗(yàn)室做出來(lái)的東西可能只是解決了一個(gè)技術(shù)問(wèn)題，它不一定能夠解決客戶真正的問(wèn)題。

舉個(gè)例子，比如在智慧社區(qū)的場(chǎng)景，晚上燈光非常暗，做人臉識(shí)別、人體識(shí)別很困難，我們落地的時(shí)候會(huì)有一些研究人員到一線看具體情況，做一些補(bǔ)光的方案，這些補(bǔ)光的方案本質(zhì)上跟AI沒(méi)有什么關(guān)系。

記者：這個(gè)過(guò)程你們會(huì)不斷參與其中嗎？比如說(shuō)交付過(guò)程當(dāng)中遇到困難怎么辦？ 吳運(yùn)聲：我們會(huì)有節(jié)奏地參與，如果說(shuō)非常高密度的參與我們的人力也是吃不消的，我們會(huì)在關(guān)鍵的環(huán)節(jié)去參與。

比如說(shuō)一開始在確定需求的時(shí)候，前場(chǎng)也許不能夠準(zhǔn)確判斷客戶的需求到底能不能實(shí)現(xiàn)，屬于要實(shí)現(xiàn)的話能實(shí)現(xiàn)到什么樣的程度？一些不能實(shí)現(xiàn)的需求，到底是說(shuō)一直不能實(shí)現(xiàn)，還是可以有一些繞過(guò)去的方法建議它怎么實(shí)現(xiàn)？這些問(wèn)題在前場(chǎng)的人員，對(duì)技術(shù)理解過(guò)去和未來(lái)判斷不準(zhǔn)確，我們的研究人員會(huì)一起幫助他見客戶幫助判斷。

在解決方案打造的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，我們的研究人員也會(huì)走到前場(chǎng)去做相應(yīng)的觀察，在關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)上做出判斷，在交付環(huán)節(jié)如果說(shuō)能夠在現(xiàn)場(chǎng)實(shí)現(xiàn)比較順利的交付，不需要研究人員更好，如果在交付的過(guò)程中因?yàn)榭蛻艨偸怯幸恍┒ㄖ苹男枨螅覀円矔?huì)參與支持。

記者：通常來(lái)講怎么選擇具體的落地場(chǎng)景？其次到了這個(gè)場(chǎng)景當(dāng)中的決策過(guò)程是怎么樣的？未來(lái)會(huì)有更多場(chǎng)景的選擇，我想知道你的場(chǎng)景怎么決定？ 吳運(yùn)聲：一方面我對(duì)技術(shù)能力有一個(gè)初步的判斷，另外我需要看這個(gè)場(chǎng)景整個(gè)業(yè)務(wù)流程是什么樣子的，我的技術(shù)能力是不是能夠優(yōu)化它業(yè)務(wù)流程，或者在它整個(gè)流程過(guò)程中去幫助到他解決什么樣的問(wèn)題。

記者：客戶對(duì)于咱們現(xiàn)在的解決方案期望和能實(shí)際達(dá)到的效果是怎么樣的狀態(tài)？ 吳運(yùn)聲：這個(gè)問(wèn)題不同行業(yè)不一樣，有些行業(yè)滿足客戶預(yù)期挺好的，比如說(shuō)現(xiàn)在2C的領(lǐng)域，美顏甚至超出自己的預(yù)期。

現(xiàn)在在金融行業(yè)某些局部領(lǐng)域里，我覺(jué)得可以說(shuō)是相對(duì)比較符合預(yù)期的。

在零售行業(yè)，新零售前幾年很火，但如何幫助零售客戶降本增效，我認(rèn)為還有非常大的提升空間。

舉個(gè)例子，這個(gè)能不能做虛擬試衣，這樣不用試衣間了，但是現(xiàn)在事實(shí)上的情況在于說(shuō)很難做到非常逼真，你把一個(gè)衣服貼到身上的時(shí)候還是很生硬，而且你也不能轉(zhuǎn)來(lái)轉(zhuǎn)去看貼合度，更重要的是沒(méi)有辦法知道質(zhì)感。

談人工智能未來(lái) “在絕大部分的認(rèn)知和決策層面還非常弱” 記者：看你們前沿的研究里有步態(tài)識(shí)別，是否說(shuō)明多模態(tài)已經(jīng)成為計(jì)算機(jī)視覺(jué)新的引用方向？ 吳運(yùn)聲：技術(shù)一直是往前發(fā)展的，比如最早的時(shí)候，用深度學(xué)習(xí)來(lái)計(jì)算一個(gè)客流通過(guò)時(shí)的人數(shù)或者通過(guò)的人群密度，發(fā)展到今天希望更精準(zhǔn)地抓取，然后進(jìn)一步發(fā)展，在很多跨攝像頭的地方看不到這個(gè)人的人臉，我們就出了RiID方案。

再到一些場(chǎng)景我們發(fā)現(xiàn)抓人體也不好抓，或者過(guò)程中(對(duì)方)把衣服換了，這個(gè)時(shí)候我們會(huì)研究一下步態(tài)的特征，步態(tài)是相對(duì)比較穩(wěn)定的，幾十年形成的特點(diǎn)。

技術(shù)上的研究是一脈相承的，在新場(chǎng)景下會(huì)遇到新問(wèn)題，我們會(huì)為了解決新問(wèn)題讓技術(shù)不斷演進(jìn)。

第二個(gè)層面是對(duì)抗性，在對(duì)抗的過(guò)程中成長(zhǎng)。

黑產(chǎn)、灰產(chǎn)不斷有對(duì)抗的手段，在解決對(duì)抗問(wèn)題的過(guò)程中，我們也在不斷推進(jìn)技術(shù)往前發(fā)展。

記者：聽說(shuō)有把技術(shù)用在工業(yè)質(zhì)檢上，想問(wèn)用在了哪個(gè)手機(jī)廠商的生產(chǎn)線了嗎？和人臉識(shí)別相比，哪個(gè)難度高？ 吳運(yùn)聲：我們現(xiàn)在在液晶面板上的檢測(cè)已經(jīng)在做了，已經(jīng)有落地的合作了。

它跟人臉識(shí)別的特點(diǎn)不一樣，人臉識(shí)別技術(shù)很難，但我鋪一百個(gè)人研究人臉的算法，我可以用到每一個(gè)人臉上。

但是面板檢測(cè)一個(gè)面板就有數(shù)百道工序，每個(gè)工序都不一樣，所以我做完了這道工序的這個(gè)模型，不是直接能夠用到第二道工序，第二道工序我還得再做一遍，所以它的量非常大。

我們一方面是說(shuō)要做不同的模型去適配解決不同工序的問(wèn)題，另一方面還得抽象看技術(shù)上的共同點(diǎn)，把共通的東西做出來(lái)。

記者：年初提到優(yōu)圖在2019年會(huì)多關(guān)注一下自動(dòng)駕駛的進(jìn)展，不知道現(xiàn)在如何？ 吳運(yùn)聲：對(duì)，自動(dòng)駕駛是賈佳亞教授負(fù)責(zé)。

2019年賈教授會(huì)兼任到自動(dòng)駕駛中心去兼管自動(dòng)駕駛，現(xiàn)在在自動(dòng)駕駛技術(shù)上確實(shí)還是有突破的，最近跟寶馬也有一些比較大的戰(zhàn)略合作。

記者：未來(lái)會(huì)考慮和更低齡的AI教育場(chǎng)景合作嗎？ 吳運(yùn)聲：有在考慮，比如說(shuō)掌控板以及兒童編程，他們也會(huì)有一些樂(lè)高機(jī)器人以及類樂(lè)高級(jí)別的機(jī)器，前面加一個(gè)VisionSeed會(huì)有更高級(jí)的玩法，也有考慮。

記者：如果我們拿視覺(jué)技術(shù)來(lái)講，是不是感知上大家已經(jīng)做得非常好了？現(xiàn)在大家都在比拼認(rèn)知和決策？ 吳運(yùn)聲：就目前來(lái)說(shuō)，其實(shí)有很多問(wèn)題還解決不了。

比如說(shuō)暗環(huán)境下、大姿態(tài)環(huán)境下，能不能把人識(shí)別出來(lái)？或者很簡(jiǎn)單的我坐在這里我背對(duì)著你，我換一件衣服，你認(rèn)出我是沒(méi)問(wèn)題的，但是計(jì)算機(jī)不一定。

你剛才說(shuō)感知層面到了非常高的水平，這個(gè)我也是不太認(rèn)同的，計(jì)算機(jī)跟人不太一樣，它在某些領(lǐng)域遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了人，但是某些領(lǐng)域，還有非常大的提升空間。

記者：未來(lái)有哪些領(lǐng)域有不一樣的設(shè)想？ 吳運(yùn)聲：在感知層面還有很多不如人的地方，感知層面也有很多比人強(qiáng)的地方，但是認(rèn)知和決策層面，在大部分的領(lǐng)域還是非常弱的。

其實(shí)還是有很多的問(wèn)題并沒(méi)有解決，至于說(shuō)新的領(lǐng)域，比如說(shuō)現(xiàn)在還有一些遙感圖像的分析，大面積農(nóng)業(yè)圖像分析之類的，很多領(lǐng)域做不過(guò)來(lái)。

也可能是說(shuō)從商業(yè)的角度來(lái)講，某些領(lǐng)域是因?yàn)橥顿Y回報(bào)率不夠，所以說(shuō)暫時(shí)放棄這種領(lǐng)域，沒(méi)有在這種領(lǐng)域投入“重兵”。

但是我覺(jué)得隨著技術(shù)的發(fā)展，技術(shù)的成本肯定是下降的。

現(xiàn)在投資回報(bào)率不夠，也許過(guò)一兩年投資回報(bào)率就起來(lái)了。

(責(zé)任編輯：DF378)。