兰斯第一部

對話騰訊優圖實驗室聯合負責人:做技術的人不能躲在后端

摘要

“面對我們不熟悉產業時,數據是沒有辦法逃脫的夢魘。”

賈佳亞,從事計算機視覺的人都不會覺得這個名字陌生,香港中文大學計算機科學工程系終身教授,電機及電子工程師學會(IEEE)院士,商湯科技聯合創始人劉樞及 CEO 徐立的老師。

2017 年 5 月 15 日,賈佳亞博士加盟騰訊的四大支柱 AI 實驗室之一——優圖實驗室。至此,他的學術路徑中開始結合產業的新基因。其在優圖實驗室負責計算機視覺、圖像處理、模式識別、機器學習等人工智能領域的研究,以及人工智能與各應用場景結合的深度探索。

從消費互聯網開始,賈佳亞逐漸嘗試將 AI 與零售、金融、醫療等各個領域相結合,而到去年騰訊組織架構調整后,他又帶領著優圖實驗室攻克更加「硬核」的領域——工業互聯網。

不久前,在騰訊數字生態大會上賈佳亞與極客公園聊了聊他眼中轉型后的優圖實驗室,不僅提及實驗室中的團隊管理、KPI 評定等管理問題,還分享了學術如何落地、騰訊要做減法、技術不能躲到后端等觀點。

或許,科學家投身業界又多了一個新范本。

對話騰訊優圖實驗室聯合負責人賈佳亞|騰訊

技術人員走向前端

GEEKPARK:去年騰訊進行第三次組織架構調整后,優圖實驗室的工作有什么樣的變化?

賈佳亞:在公司組織架構變革之前,優圖實驗室的重心絕大部分是擺在消費互聯網上。此時,優圖相當于服務于內部團隊的秘密組織。我們的技術研發出來后,內部團隊會進行試用。遇到了組織變革后,我們留在了 CSIG,更專注于產業互聯網。現在,我們能直接了解客戶需求,研發出有針對性的產品,然后把產品推給我們合作的企業。

GEEKPARK:轉變之后有壓力嗎?

賈佳亞:我覺得這種轉變是好事情,但也是一件不容易的事情。如果一個團隊完全沒有收入的壓力,它就不會關心收入,只會純粹做研究。但現在我們同事更加側重的出發點是怎么能把技術用得好來,我們會去考慮更加偏業務型的問題。從長遠來看,這種想法會加速把技術轉化成平臺或者是產品的進程。

GEEKPARK:現在團隊怎么定 KPI?

賈佳亞:我們沒有具體的 KPI,在 Dowson(湯道生)層面和 Martin(劉熾平)層面都沒有要求我們完成多少收入,只是我們自己愿意承擔多少收入,所以氛圍上也相對比較好。在整個業績考評的時候,我不會以 KPI 或者完成度考評每個人,我會在他自己的主次領域中找到他得主要方面,如果他能做到業內最強或者在團隊里比較突出,他的業績就會比較好一點,這樣就會激發大家的動力。

GEEKPARK:那你如何管理團隊,讓大家在完成 KPI 的同時不斷有技術創新性?

賈佳亞:關鍵在于作為一個部門的負責人能不能適當地去頂住來自上層的壓力。如果什么東西都順從的話,會導致很多事情失去長遠的目標,大家都在為三個月目標而奮斗。但如果我把所有問題都擋掉,團隊變成一個對業務不關心的實驗室,一旦遇到任何經濟狀況,團隊的生存就會有受壓力。所以這兩者需要有一個平衡。優圖實驗室的團隊構建中有一部分的人是做一些前沿探索,還有一部分人更聚焦于業務層面。當業務層面的人需要高精尖技術時就能直接從科研的團隊中獲得,并把這些技術部署到產品中。

GEEKPARK:從學術界投入工業一直是一件即有吸引力又有爭議的事,您怎么看?

賈佳亞:我一直說一句話,做技術的人不能躲在后端。這現在很多 AI 技術的獨角獸公司做得比較好的地方,他們把 AI 推到前端去了,這能促進整個產業的升級進步。同樣的道理,在騰訊里面技術也不能躲到后端,我們不能永遠是靠別人傳遞業務需求給我們,中間可能還要經過三四道工序,然后我們再經過同樣多的工序再提供給用戶數據或者平臺。我們一定要直接了解客戶需求并且直接提供給用戶需要的,這樣的做事方式蠻像一個創業公司。

騰訊優圖醫療AI布局|騰訊

像亞馬遜的云部門

GEEKPARK:優圖實驗室對于騰訊來說像什么?

賈佳亞:現在我理解優圖更像一個亞馬遜的云部門一樣,是其中的一部分。這樣的實驗室可以做非常有創新性、前瞻性的事情,同時還有一部分事情極其貼地氣。

GEEKPARK:優圖最近推出了一套手語識別優圖最近推出了一款手語識別,這是為了契合騰訊所提出的「科技向善」嗎?

賈佳亞:我們不是刻意設計這些概念的。我們是很質樸的科研人員。科技發展到今天,就會給普通人每天的生活、每天的溝通產生了便利,而這恰恰也是公益的。只不過,公司升華了我們的概念。

GEEKPARK:還會繼續做一些相關的相關的公益嗎?

賈佳亞:在醫療或者社會公益這一塊,我們已經開始在籌劃一些新的方向。這些方向既有非常前沿的探索,同時也會能夠幫到人。但在沒做成之前我也不想說太多,因為現在還是偏探索性。萬一 flag 倒了呢。(笑)

GEEKPARK:優圖作為騰訊的一部分也參與到了企業級服務當中,您覺得你們和創業公司的打法或者說差異點在哪里?

賈佳亞:對小公司而言,一個理念就是哪些東西我們要做,我們要去拼,要沖進去,搶占市場。這個大公司的理念是完全截然相反的。騰訊既想做 To  B 業務,又想做 To C 業務,既想做零售,也想做工業相關,什么都想做。所以我覺得騰訊現在要做減法,明確哪些東西我們不要做,因為這些東西是做不完的事情,不可能完成。

GEEKPARK:哪些事情不做?

賈佳亞:現在要專注做的是提供云端服務。只要把云端服務做好了,這就是一個壁壘,是其它公司很難追趕的東西

GEEKPARK:優圖和云部門怎么展開具體合作?

賈佳亞:云現在是我們一起打拼的伙伴。云需要我們提供技術支持,也需要我們走到前端。與此同時,我們也依賴云的很多的能力,例如幫我們找到新的落地點、AI 新的應用方式等等。

優圖AI手語翻譯機界面|騰訊

數據是沒辦法逃脫的夢魘

GEEKPARK:為什么感覺最近計算機視覺技術的進展有些緩慢,是否意味著研究上沒有一些突破了?

賈佳亞:我的認知反而是比較相反的。現在語音或者說 NLP(自然語言處理)有一些新的進展,是因為它們以前的底子太差了。但視覺方面,研究其實已經遠遠超越人的水平,并且開始做一些人做不到的事情。在視覺這一塊,這兩年雖然感覺技術變化不是很大,但是我在這個領域每年都受到很大的震撼,因為它很多地方遠遠超越了人類。當然我不是說語音這件事做起來容易,正是因為本身這件事情很難做,所以它以前跟人的差距有點大。

GEEKPARK:說到視覺,隱私也是人們很關注的一個話題。怎么防止人臉識別技術的濫用?

賈佳亞:在中國很多人關注能不能用人臉數據,怎么能通過人臉對比去查找一些罪犯。這個事情是不太合理的。在 AI 行業,絕大部分的信息都是脫敏的。做人臉識別的時候,實際上只是要做一個對比,并不關心這個人到底是誰。這個人所有的身份信息,實際上是存在另外一個隔絕的庫里,科研人員是看不到的,只能看到人臉和比對結果。

GEEKPARK:優圖現在在面向更多的行業,您覺得這其中的行業壁壘是不是會不會越來越高?

賈佳亞: 行業之所以有壁壘,是因為模型不夠泛化。解決面板行業的算法放到半導體行業,這套方案可能不能用了,必須用另外一個方案,這是一個泛化問題。泛化問題并不是那么好解決,可能會有提升,但是并不能夠期待能像定任務一樣去解決這個問題。我們不去追求這些,但是我們內部會不斷地研究這些。

GEEKPARK:優圖如何能夠快速地提供支持不同的落地方向?

賈佳亞:面對我們不熟悉產業時,數據是沒有辦法逃脫的夢魘。中國的產業互聯網分幾步走。第一步在叫做電子化,把傳統的紙質文件變成電子化,有有些領域里這一步還沒有實現,所以也沒有其它更高級別的處理。第二步是結構化,單純電子化是不夠的,數據需要結構化。第三步 AI 化,通過這一步來提煉出最有用的信息。通過這三步,優圖也能更好的服務于各個行業。


責任編輯:臥蟲

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