实验室是公司的活力创造圆圈，是公司的活力之所在。
文 | 李夜
优图实验室一直坚持“两条腿”走路。
“在过去一年里，我们仍然坚持基础研究和产业落地两条腿同时走路。这是优图实验室一贯遵循的做事方式。”优图实验室总经理吴运声在不久前的媒体沟通会上再次强调。沟通会上，有记者问优图，实验室是否是适合AI落地的最佳形态？沟通会嘉宾之一、优图实验室顾问、厦门大学教授、博导纪荣嵘的回答很有趣。
纪荣嵘说，一家伟大公司一定是有一个支撑的。贝尔实验室出了这么多诺贝尔得主；谷歌从小公司起步，最早的Gmail业务里也出了很多专家。实验室是公司的活力创造圆圈，是公司的活力之所在。
那么，优图实验室可以成为腾讯的贝尔实验室吗？
先看一下优图实验室2019年披露的工作成果。在基础研究方面，优图实验室在全球已经有700项以上的专利，在国际顶级会议上发表超过200篇论文。2019年，优图实验室对外开源了10多个项目。
在行业落地方面，与微信支付在智慧零售领域落地刷脸支付，由步步高落地的门店数据可知，刷脸支付帮助步步高节省了超过30%的人力成本。在泛娱乐领域，先后推出了数10种AI玩法。”我爱你中国”和”时光穿越”“演员请就位”等活动刷屏朋友圈。在医疗AI领域，在宫颈癌方面取得世界级成果，并将其应用在腾讯觅影上。在教育方面，为腾讯智慧校园解决方案，腾讯教育与信息技术新工科产学研联盟合作推出的“新工科人工智能课程培养计划”等提供视觉AI技术支持。面向企业用户和行业用户，推出以OCR技术为核心的智能核保和智能票据两个解决方案。此外，优图实验室的技术还找回来14个走失超过10年的儿童……
找回来14个走失儿童，靠得是一个叫"MissU"的产品（优图团队内部这么称呼它）。"MissU"最初在海量人脸检索准确率仅有40%。目前它的海量人脸检索准确率是83%。“期间，经历了150天、193次迭代和1056次的模型训练，让人脸技术达到了0.15%的质的提升：人脸验证准确率在LFW上从99.65%提升到99.80%。区区的0.15%的提升，但在海量人脸检索准确率从40%提升到83%。”吴永坚在由腾讯云主办的2017"云+未来"峰会上表示。后来面对儿童走失10年以上的难题，优图自研了算法模型，打造了业内的跨年龄人脸识别技术。
在技术上，优图从最开始使用现成成熟网络模型去训练，到后面研发优化出属于优图的深度模型：祖母模型。祖母模型这种规模网络模型，需要很强大的计算能力支撑，为此，优图自研了多机GPU训练平台，并且结合腾讯云的GPU计算资源。
对于MissU这个产品，优图实验室总监李季檩提到了“科技向善”和“坚持”。“我们人脸团队从优图成立以来，从0开始，把技术做起，虽然当时的结果没有很好地找到这个小孩，但几年之后，随着技术进步，技术上来之后就陆续找到这个小孩了。”
优图实验室总监黄飞跃提到，“随着学术界深度网络能力的提升、各种场景拓展和深化以及技术积累的提升，人脸识别的算法进度不断提升。我们大致可以做到每年提升一个数量级，现在我们有能力做到上亿的级别做人脸的检索。很关键的一点是人脸识别能力这几年都在不断地提升。跨年龄不仅是通用的人脸识别，针对这种年龄的差异，从婴幼儿到成人差别巨大的时候，对于整个神经网络、区分能力或者对数据的要求是更高的。需要定制化的研发和优化。”
MissU，只是优图实验室众多产品之一。吴运声、李季檩、黄飞跃的回答，体现的只是腾讯优图的技术探索和坚持。其实，优图实验室在落地案例中，也离不开标杆客户。这些案例不是被规划出来的，而是通过半年、一年甚至更长的时间，与客户一起打磨出来的。优图实验室总监任博说，“这个过程挺长的，而且各个环节投入的人力都挺多的。客户有时不太清楚自己的业务想要什么，所以我们及其他架构师、项目经理的一起加入，帮客户一起分析在项目里面怎么用更合适。”在金融领域，腾讯优图实验室和宁波银行一起推动人脸识别技术、活体技术等在金融领域的应用。
那么，在产业落地方面，优图实验室的动力是什么？
随着业务不断拓展，优图实验室开始向腾讯内部业务或者配合腾讯云业务为外部客户提供服务。“我们都是在实际场景中应用才得到不断地锻炼和提升。”黄飞跃提到，商业化是顺其自然的过程，并没有强求。“实际上，我们不可能把这些技术，亏本拿出去应用。这不是良性的反哺过程。商业化，很自然地往后发展。事实上，我们更多希望算法能够更好地配合腾讯的策略，比如腾讯的消费互联网和产业互联网。”
黄飞跃还提到，优图实验室的自我要求是技术不能拖后腿，在配合腾讯内外合作伙伴的时候，“技术水平一定不能落后于业界水平。”“我们也希望不断结合视觉AI的定位发展、探索出更多基础研究技术，通过这些基础能力带来更好的产品和商业价值。”
“优图并不是一个部门在战斗，跟各种部门、业务能够协同作战，不仅限于产业互联网，还包括腾讯PCG、微信基础能力、微信支付等协同，优图实验室走的是基础能力加业务协同的模式。”
但作为实验室，在内外配合的过程中，优图有自己的发展主线：两条腿走路。在内外合作中，优图也有自己的考量点。考量点一，合作是不是可持续的？合作对于优图的主线有多大帮助，能否让优图拓展更多场景和新技术？最初，优图做人脸识别，和零售行业合作，研发、储备了ReID技术；与微信、微众银行、财付通、微信支付等合作，拓展了应用场景。考量点二，合作是否符合客户价值？有比较好的社会价值？
那么，实验室是否是AI落地的最佳形态？
从人员配置上来看，优图以研究为主，其人员构成可分为以下几类：第一，基础研究人员，主要对人脸识别相关技术和图像识别相关技术进行基础研究；第二，工程人员，将研究成果进行加速包装变成一个SDK或者服务的标准化的产品，形成一个行业的解决方案，并将它们推出去；第三，负责QA的人员，相当于团队的把关人员，帮助评估行业解决方案；第四，行业架构师。
任博认为实验室这个形态有好处，有弊端。好处是显而易见的，优图有更好的学术氛围。弊端，可能有大家担心的商业化程度、落地执行力。“但是我们通过CSIG整个团队的配合，我们在商业落地方面是没有问题的。”任博认为腾讯生态有利于优图实验室。他提到腾讯很大，业务齐全。在内外部配合过程中，优图实验室积累了大量的技术和经验。最初，优图的前沿技术不太适合放在TOB的服务、企业应用上。但腾讯内部丰富的业务线可以为优图实验室提供先行试用的土壤。
优图实验室总监吴永坚认为，这个问题的本质不在于实验室本身，而是在本身团队对这个问题怎么看。优图团队一直认为技术，必须要落地到应用和产品上。“我们从团队一开始的时候，就是奔着这个思路走。走到最后，我们有这么好的架构，通过研究层孵化出新技术在宽松的环境下孵化出来。我们有能力把技术结合到产品里去。”
