在第二期 ACT Talk 中，商湯科技工程總監劉文志應邀出席活動，講述了商湯科技應用基于深度學習的視覺識別在各行業中的應用，以及深度學習成功的條件。

在早期，普遍流行基于人工特征的機器學習，傳統的機器學習方法主要的特征是，需要人工對數據進行選取，。而隨著數據規模的增大，深度學習算法的發展，傳統機器學習方法因其局限性，極少被用于處理一些較為重要的任務。在深度學習的支持和影響下，與人力相關的各行各業得到更快速的發展。

作為一家科技公司，商湯科技力爭成為全球領先的深度學習開發者，專注于打造人工智能視覺引擎，對外提供技術，主要被應用于零售、移動互聯網、互聯網金融、安防監控、智能家居、機器人、輔助駕駛、智能駕駛等領域。

機器視覺在各個行業中的應用

在安防監控方面，商湯科技的人臉實時布控系統能夠將實際場景中的可疑人物挑選出來，并與數據庫里的犯人信息進行對比，以識別對方是否為目標人物。另外，該系統可實時監控人流，在分析系統中識別出哪些地點出現人流超標的情況，還可進一步做實時統計分析，對外提供該地方的人數變化曲線。

·系統可實時監測一些特殊物品或人物，如車輛、目標可疑人物等等

· 圖中紅色部分顏色越深，代表人口越密集

在傳統金融及互聯網方面，商湯科技則推出了基于人臉識別的遠程身份驗證云服務，通過獲取人臉照片（現場或遠程）和證件照片上傳至云端進行人證比對，用于判別是否為同一人。因安全需要，商湯科技的活體認證可通過設備端不斷抵御和過濾身份認證云平臺攻擊，以確認用戶是否被假冒（比如用照片或視頻的方法）。

· 商湯科技與中國移動合作打造的人臉識別應用平臺，用以實名驗證

另外，票據識別系統解決方案可幫助商場、電商識別消費者的重要消費信息。如客戶不希望數據存在其他公司的云中（如阿里云或商湯的云上），商湯會提供無線解決方案，將云服務器交給客戶。

在移動互聯網和智能硬件產品上，商湯科技已與小米手機（小米智能相冊）、華為手機（華為智能相冊）微博（微博面孔、微博相機）、Face U 等合作。主要功能體現在于，通過人工智能算法將同類照片歸類在一起，優化相片（去模糊），提供不同場景下的新玩法等。

· 微博面孔專輯

· 人臉識別給 Face U 提供各種新鮮有趣的玩法

深度學習成功的秘訣：就像「煉丹」一樣

那么，深度學習成功的條件是什么呢？劉文志總結出了四點：1、首先要有優秀的網絡設計，調參師，這就好比煉丹要有好的「煉丹師」；2、大量的應用場景數據，就好比煉丹所需要的大量原材料；3、大規模集群訓練平臺，相當于深度學習的「煉丹爐」；4、優秀的應用端性能優化能力-應用平臺，能夠消化并提升深度學習成果。此外劉文志還強調，產品即深度學習成功的表現。

為此，商湯科技主要做以下兩件事情：一是構建深度學習訓練平臺（PPL），二是部署深度學習平臺（Parrots）。劉文志表示，大量的模型訓練是深度學習平臺部署的重要基礎。商湯的訓練平臺主要基于 GPU，主要目標是分布式、高性能、可擴展。在平臺部署方面，平臺將由客戶指定或經客戶檢驗，主要目標在于高性能，另外，當平臺發展到足夠強大時，可進一步幫助產品快速推進市場。在整體上，無論是產品設計還是底層擴展設計，商湯科技都要在效率、可擴展性、靈活性這三者之間做好權衡。