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在人工智能領域，機器視覺扮演著獲取信息的角色，幫助機器去感知世界。計算機深度學習技術的出現，讓機器從被動接受命令到主動去感知世界，從而大大提升機器視覺技術的發展。11 月 23 日 第二期 ACT TALK，ACT Lab（Advanced Cognitive Technology Laboratory) 瑞知先進認知技術實驗室邀請到了哈工大博士何震宇、閱面科技創始人趙京雷、商湯科技工程總監劉文志等機器視覺領域的學術代表和產業實踐者，與大家分享，機器視覺技術的算法研究和應用實踐。

首先，來自哈工大的何震宇博士為大家帶來「計算機視覺技術從算法研究到應用實踐」的分享，何博士多年來從事人工智能、機器學習、圖像處理、計算機視覺等領域的研究工作。有別于他在大學的課程講解，何博士在整個分享會上拋開公式化，和大家只談技術思想。他提到每次機器視覺的重大變革都是在描述圖像的基礎上發生重大變化，并且認為視覺主要是這樣三個階段 ：最低層次的階段屬于像素；中層次階段是局部特性的描述；高層次階段是教育、語意的理解，把低層次信息和中層次信息進行融合。

何博士表示，他團隊目前主要從事計算機視覺領域的研究，特別專注于行人跟蹤、人臉檢測這方面，現在已經取到階段性的成果，能應用到很多實際的場景上，比如直播以及安防領域。最后何博士希望高校與企業之間能密切聯系，高校利用人才優勢、技術優勢助力企業往前走，同時也希望企業能推著高校往前走，相互扶持，企業有企業工程的優勢，更有著商業敏感、資金資本的優勢。

何博士說這是他的「第一次」，第一次參加非學術類的報告活動 

學術界分享完畢，緊接著就是工業界的分享——閱面科技的創始人趙京雷， 他是上海交通大學人工智能博士，前阿里巴巴北京算法研究中心負責人，高級算法專家，專注人工智能領域算法研究超過 15 年。2015 年，本著對人工智能的炙熱追求，創立了閱面科技——一家專注于深度學習和計算機視覺，提供消費級智能機器視覺認知方案的公司。趙京雷為大家分享何為「人性化的機器視界」。

分享會上，趙京雷表示，在人工智能領域，學術界已經打下良好的學術基礎，而工業界需要做的就是讓它變得更加智能，這是做產品的唯一想法。他希望，未來在做機器視覺方面，能做到把我們真正需要的基層技術標準化，即插即用化，讓人使用這個技術而感知不到這個技術的存在。就像現在的 wifi，沒有幾個人會告訴你或者關心它的原理，是這樣一個即插即用的存在。

閱面科技趙京雷的分享干貨很多，信息量很大

最后為大家帶來分享的是商湯科技的工程總監劉文志，畢業于中國科學院研究生院， 曾于 2011 年至 2014 年間于英偉達擔任并行計算工程師。后就職百度深度學習研究院高級研發工程師，負責異構計算組日常工作。工作期間參與兩項美國專利申請。已出版四本個人著作，這次為大家分享的主題是——「人工智能的加速器」。

劉志文表示，深度學習是最重要的人工智能技術，如果我們把一個人工智能系統比喻成一個火箭的話，深度學習是它的引擎，這個大數據是它的原料，而超級預算是它的加速器。對深度學習來說，他的團隊目前專注于這兩方面：一是做深度學習的訓練平臺，二是做部署平臺。   

商湯科技工程總監劉文志激情演講

會上「同學們」都聽得特別用心，全神貫注似乎忘掉了周圍的一切...