就像刚才戴文渊博士讲的，人工智能三起两落，从创立到寒冬，到现在新的时代，大数据和高性能计算点爆了深度学习。这个过程都是与产业界密不可分的。从三起两落也看出了，产业界对人工智能的期许非常高。我们把产业界的发展看成四个阶段，从信息时代到互联网，再更进一步的物联网和智联网时代，整个过程中人工智能一直被广泛关注，虽然一度被认为距离应用很遥远。那么现在是什么让人们广泛认为人工智能是下一步的科技浪潮?其中重要的一点就是深度学习。
如果我们把人工智能系统看作是一个火箭的话，那么大数据就是燃料，深度学习算法就是火箭的引擎，我们还需要高性能技术(火箭的外壳)来点爆这个过程。
相比其他机器学习的算法或者工具，深度学习能够更好地拟合海量数据，利用端对端的学习方法，提升深度模型的预测精度。
自深度学习的复兴以来，各项人工智能技术都有很大的突破。就像十几年前广泛认为人工智能很难在产业界形成很大的影响，很多技术、方法被认为是不能落地的，刚才前面的嘉宾谈到问题，包括产业界人士和毕业生不好找工作，我也都碰到过。
我们看现在，不知不觉深度学习已经深入到各种领域细节，包括最早的语音识别、人脸、图像、生命科学都有广泛的应用。
商汤的定位：以原创技术为根基
在这样的背景下，商汤科技的定位是希望走一条与传统产业化不同的道路，我们是来自于学术界的科学家，希望坚持我们原创性的技术。从人脸开始，我们是将深度学习成功运用于计算机视觉的团队。在2014年，我们的人脸检测算法超过了Facebook的人脸识别准确率。在ImageNet，两指标达到世界第一。在这个算法背后我们建立自己的超算集群Deeplink，此外我们辐射到各种各样的行业。
我们团队的特点，就是拥有一批国际广泛影响力的成果。在人工智能领域，我们拿到的最佳论文数量应该是全世界之一。在2013年之前，计算机视觉领域内总共有29篇论文涉及到深度学习，其中有14篇是属于我们团队，我们的数量仅次于谷歌微软这样大的公司。
简单的介绍几个核心任务。ImageNet的特点就是数据规模特别大，种类很多。从传统图像分类、定位、一般物品检测、场景理解和层次结构化的分割，基本上覆盖了从底层视觉到高层视觉。从2010年以来，这个比赛一直是风向标。我们团队从2014年开始参加这个挑战赛，2014年是亚军，今年我们在三项任务中获得冠军，并且与竞争对手有较大的差距。
我们最早提出了DeepID，当时在LFW数据集上，首次汇报超过人类肉眼的算法，这也成为了当年AAAI的最佳学术论文。
另外就是在更早以前，我们提出了在图像视频中的“快速去雾算法”，当时获得了2009年的最佳论文奖。
下图右边是我们搭建出来的一千层的网络，我们提出高效、可拓展、灵活性的框架。从算法、硬件平台到软件框架的设计能力，我们是全覆盖的。
此外我们还有前端，我们强调的是深度学习的学习能力。PPL是我们自己做的，所以在X86、ARM或者CUDA等不同的处理器架构上，我们有比较明显的优势。
现在我们有60多名的全职博士、100多名来自于北大清华的研发人员，还有来自于百度、微软、联想的大量工程团队。
产业化：四个领域布局
我们有了这么多的原创算法，有这么多的顶级科研，怎么在产业化做进一步的驱动?目前商汤科技主要是在四个行业里做产业化布局，包括：安防-智慧城市、金融行业(主要是互联网身份认证)、移动(娱乐互联网)和智慧商业。
我们看第一个，我们是最早做人脸比对系统的公司。基于视频，这是SenseFace的场景，可能大家知道一个新闻，在北京西站的乘客不用查身份证，已经可以通过刷脸进站了，这就是我们公司的产品。
这是今年新做的全局图象视频解析。因为我本人就是做这个出身的，在十年前做这个的时候，也获得了奖项。这种图象视频解析到产业界还有很长的距离，我们来看能不能在监控环境下实现精细化的人车属性、层次结构、运动信息的分析并且进行结构化存储，使得大量的视频数据和图象数据能够有效检索查询。这在交通行业和安防行业都将有广泛深刻的影响，我相信这个应该会促进下一个变革。
这是另外一个场景，基于多目标智能跟踪一体机。它能够通过预测对可疑目标进行抓拍，包括对车牌的快速抓拍识别。
这是我们在移动互联网另外一个场景，叫借贷宝，互联网金融一个难点就是如何实现实名认证，通过我们的算法能够实现检测，可以看出这是真人还是照片。
另外中国移动也已经实现了三亿的手机卡实名认证，这是我们线上的产品，通过人的运动来区分身份证进行比对。
这是移动互联网产品，有些比较潮的朋友可能都试过这样的产品，包括娱乐化、人脸的关键化定位、增强虚拟现实等。
我们还是最早将深度学习应用于城市学的公司，包括去模糊、去抖动等等。
这是我们将图象视频从安防领域推广到商业领域，我们叫智慧商业，包括对人群属性分析、人群区域属性分析等，来挖掘更多的商业价值，这都是基于视频的大数据分析。
我们的目标是AI+，我们希望通过2C端的技术来改变行业和相关的垂直领域，谢谢。
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