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      5位行業(yè)大咖激辯“CV+傳統(tǒng)行業(yè)”的機(jī)遇與挑戰(zhàn)丨CCF-GAIR 2018

      導(dǎo)語(yǔ):四位來(lái)自計(jì)算機(jī)視覺(jué)不同細(xì)分領(lǐng)域的重磅嘉賓,圍繞技術(shù)、產(chǎn)品、資本、競(jìng)爭(zhēng)等話題展開(kāi)跨界思想交鋒。

      5位行業(yè)大咖激辯“CV+傳統(tǒng)行業(yè)”的機(jī)遇與挑戰(zhàn)丨CCF-GAIR 2018

      雷鋒網(wǎng)按:2018 全球人工智能與機(jī)器人峰會(huì)(CCF-GAIR)在深圳召開(kāi),峰會(huì)由中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)(CCF)主辦,雷鋒網(wǎng)、香港中文大學(xué)(深圳)承辦,得到了寶安區(qū)政府的大力指導(dǎo),是國(guó)內(nèi)人工智能和機(jī)器人學(xué)術(shù)界、工業(yè)界及投資界三大領(lǐng)域的頂級(jí)交流盛會(huì),旨在打造國(guó)內(nèi)人工智能領(lǐng)域最具實(shí)力的跨界交流合作平臺(tái)。

      雷鋒網(wǎng)CCF-GAIR 2018 延續(xù)前兩屆的“頂尖”陣容,提供 1 個(gè)主會(huì)場(chǎng)和 11 個(gè)專場(chǎng)(仿生機(jī)器人專場(chǎng),機(jī)器人行業(yè)應(yīng)用專場(chǎng),計(jì)算機(jī)視覺(jué)專場(chǎng),智能安全專場(chǎng),金融科技專場(chǎng),智能駕駛專場(chǎng),NLP 專場(chǎng),AI+ 專場(chǎng),AI 芯片專場(chǎng),IoT 專場(chǎng),投資人專場(chǎng))的豐富平臺(tái),意欲給三界參會(huì)者從產(chǎn)學(xué)研多個(gè)維度,呈現(xiàn)出更富前瞻性與落地性相結(jié)合的會(huì)議內(nèi)容與現(xiàn)場(chǎng)體驗(yàn)。

      大會(huì)第二天的計(jì)算機(jī)視覺(jué)專場(chǎng)大咖云集,ICCV 2011與CVPR 2022主席權(quán)龍、微軟亞洲研究院副院長(zhǎng)張益肇、飛利浦中國(guó)CTO王熙、曠視科技首席科學(xué)家孫劍、中科院分子影像重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室主任田捷、國(guó)際頂級(jí)醫(yī)學(xué)影像分析大會(huì)MICCAI 2019聯(lián)合主席沈定剛等重磅嘉賓紛紛發(fā)表精彩演講。

      嘉賓演講后是備受期待的圓桌討論環(huán)節(jié),五位來(lái)自計(jì)算機(jī)視覺(jué)不同細(xì)分領(lǐng)域的重磅嘉賓:

      • 匯醫(yī)慧影創(chuàng)始人兼CEO柴象飛(醫(yī)療)

      • 圖普科技創(chuàng)始人兼CEO李明強(qiáng)(零售與圖像審核)

      • 睿視智覺(jué)CEO龔純斌(工業(yè))

      • 中國(guó)科學(xué)院計(jì)算所副研究員趙地(醫(yī)療)

      • 中科院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院副研究員王魯佳(駕駛)

      在大數(shù)金融CTO兼首席科學(xué)家、IEEE Fellow王強(qiáng)的穿針引線下,圍繞技術(shù)、產(chǎn)品、資本、競(jìng)爭(zhēng)等話題展開(kāi)跨界思想交鋒。

      5位行業(yè)大咖激辯“CV+傳統(tǒng)行業(yè)”的機(jī)遇與挑戰(zhàn)丨CCF-GAIR 2018

      以下是圓桌討論的全部精彩內(nèi)容,雷鋒網(wǎng)做了不改變?cè)獾恼砼c編輯:

      王強(qiáng):首先我想問(wèn)下,各位用1-2分鐘介紹自己在各自領(lǐng)域中遇到了哪些技術(shù)或非技術(shù)層面的瓶頸。

      匯醫(yī)慧影CEO柴象飛:影像領(lǐng)域最大的技術(shù)難點(diǎn)在于:一、數(shù)據(jù)量不夠;二、數(shù)據(jù)不全。這意味著我們要在小數(shù)據(jù)底下建模。剛才沈老師(沈定剛)提到,有3000例數(shù)據(jù)就很震驚了,有的疾病只有幾百例數(shù)據(jù)。這給我們提出了巨大挑戰(zhàn)。

      另外還有數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題。醫(yī)療影像AI中有一個(gè)很關(guān)鍵的環(huán)節(jié)——標(biāo)注,工程人員都不懂。這里邊如何做質(zhì)控,把流程標(biāo)準(zhǔn)化、統(tǒng)一化,也是一個(gè)很重要的問(wèn)題。

      中科院趙地:我覺(jué)得還有計(jì)算力的問(wèn)題。剛才我在報(bào)告里也提到,要做三維、四維甚至五維影像處理,參數(shù)量隨著維數(shù)直線上升。以三維病理影像為例,一個(gè)GPU內(nèi)存只有12G,連一張病理影像都放不下。我們有很多好的想法和設(shè)計(jì),但現(xiàn)有的計(jì)算能力和硬件設(shè)備無(wú)法支撐,這是影像行業(yè)面臨的一個(gè)非常現(xiàn)實(shí)的問(wèn)題。

      匯醫(yī)慧影CEO柴象飛:我補(bǔ)充一句。醫(yī)學(xué)影像方面,我們用過(guò)英特爾的產(chǎn)品,英特爾共享內(nèi)存的方式對(duì)三維神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還是比較有用的,它突破了顯存的限制,可以達(dá)到256G內(nèi)存。它在二維領(lǐng)域優(yōu)勢(shì)可能不明顯,但在三維領(lǐng)域還是有所突破的。

      圖普科技CEO李明強(qiáng):我們耕耘的是互聯(lián)網(wǎng)和新零售行業(yè)。我覺(jué)得這個(gè)行業(yè)最大的挑戰(zhàn)在于沒(méi)有標(biāo)準(zhǔn)答案。醫(yī)療領(lǐng)域,一個(gè)人有沒(méi)有病是有標(biāo)準(zhǔn)的。互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容審核領(lǐng)域也有一些標(biāo)準(zhǔn),但標(biāo)準(zhǔn)在不斷變化,我們需要不斷用新技術(shù)解決人的復(fù)雜行為和低俗的識(shí)別問(wèn)題,這是非常困難的。有時(shí)候我們會(huì)感到茫然,客戶提出一個(gè)問(wèn)題,需求很明確,但我們發(fā)現(xiàn)這不是某一個(gè)現(xiàn)成技術(shù)可以解決的。

      我們?cè)谛铝闶垲I(lǐng)域走的路前人沒(méi)有走過(guò)。如何用計(jì)算機(jī)視覺(jué)分析門店中的視頻從而獲取數(shù)據(jù)?可以獲取哪些數(shù)據(jù)?客戶需要什么樣的數(shù)據(jù)?這些數(shù)據(jù)對(duì)他有怎樣的價(jià)值?

      除了技術(shù)的邊界,還有產(chǎn)品和成本的邊界。假如不計(jì)成本地做一件事,也許可以做到;但現(xiàn)實(shí)中我們不僅要考慮成本還要考慮穩(wěn)定性。我覺(jué)得很多難點(diǎn)都源于這種平衡。

      中科院王魯佳:從自主駕駛的落地來(lái)看,主要瓶頸在于計(jì)算機(jī)視覺(jué)對(duì)計(jì)算力的要求。系統(tǒng)的穩(wěn)定性和功耗等問(wèn)題,在實(shí)驗(yàn)室做研究的人是體會(huì)不到的。如果讓自主物流車或園區(qū)車連續(xù)在真實(shí)場(chǎng)景運(yùn)行,尤其是在深圳這種天氣炎熱的地方,功耗就會(huì)成為一大挑戰(zhàn),而功耗又會(huì)帶來(lái)穩(wěn)定性、散熱等實(shí)際問(wèn)題。

      睿視智覺(jué)CEO龔純斌:我們遇到的挑戰(zhàn)是技術(shù)落地后的產(chǎn)品化。我們不可能把每一個(gè)項(xiàng)目做成保姆式服務(wù),所以我們一直在探索產(chǎn)品的交付問(wèn)題。

      我們也在縮小應(yīng)用范圍,先在某個(gè)動(dòng)態(tài)體系內(nèi)形成智能大腦部署后,再將算法、算力標(biāo)準(zhǔn)化。下一步我們計(jì)劃把IP做到英特爾的S10上,形成超強(qiáng)算力部署。未來(lái)AI一定是中心和邊緣同步部署,在小環(huán)境內(nèi)形成產(chǎn)品化部署后,比較容易帶來(lái)好的商務(wù)回報(bào)。

      主持人王強(qiáng):那么我再把技術(shù)上的瓶頸再往深挖一下。大家都知道,計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域,分類器的設(shè)計(jì)特別麻煩。清晰圖像和不清晰圖像的分類器設(shè)計(jì)不同,哪位嘉賓有興趣談?wù)剤D像上的多層次分類器設(shè)計(jì)?這個(gè)分類器不僅要能定位到人,還要能分割出臉、眼睛、睫毛等細(xì)節(jié)。

      睿視智覺(jué)CEO龔純斌:睿視的核心算法是圖片測(cè)量理解,我們先提取圖片中的標(biāo)簽,再進(jìn)行理解。但在工業(yè)應(yīng)用中,它不是標(biāo)準(zhǔn)模型,不一定非得設(shè)計(jì)到1000層。比如,去年我們解決一個(gè)工業(yè)問(wèn)題,發(fā)現(xiàn)到7層的時(shí)候就已經(jīng)夠用了。產(chǎn)品落地的時(shí)候不一定要追求深層次,而是看怎么實(shí)用。當(dāng)然,在學(xué)術(shù)領(lǐng)域,各位專家可以做更深層次的研究。

      主持人王強(qiáng):龔總很實(shí)際,你的分類器不一定要做得多深,而是更追求實(shí)用性。下面我想請(qǐng)王博士談?wù)劊瑸槭裁丛O(shè)計(jì)分類器時(shí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層次更多的算法更好。

      中科院王魯佳:我認(rèn)為未來(lái)分類器的應(yīng)用主要在決策層。我們現(xiàn)在做的是園區(qū)內(nèi)的產(chǎn)品,對(duì)障礙物的分類還不太細(xì),基本是從動(dòng)態(tài)物體和靜態(tài)物體的角度來(lái)分類,從實(shí)用角度出發(fā)。我認(rèn)為后續(xù)可以從決策者——比如駕駛員的角度來(lái)分,看他更關(guān)注哪一類東西。

      中科院趙地:在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域我經(jīng)常遇到一個(gè)問(wèn)題,大家會(huì)問(wèn)什么樣的模型是最好的。在我看來(lái),一個(gè)模型好不好,不是看層數(shù)有多少,也不是看網(wǎng)絡(luò)有多復(fù)雜,而是看它的結(jié)構(gòu)是否和這個(gè)領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)結(jié)合得最好。所以,并沒(méi)有唯一的答案。

      沈老師(沈定剛)剛剛的報(bào)告中提到很多多通道模型。以肺結(jié)節(jié)識(shí)別模型的設(shè)計(jì)為例,設(shè)計(jì)模型前我們會(huì)先看一下片子,有一個(gè)整體印象。如果數(shù)據(jù)量足夠大,且有足夠強(qiáng)的算力,使用深層次模型肯定能表達(dá)更豐富的信息。但它終歸是有極限的,所以醫(yī)生和軟件設(shè)計(jì)者還要考慮其他因素,包括結(jié)節(jié)的外形等。我們需要使用其他通道,結(jié)合前處理算法,去識(shí)別相應(yīng)的結(jié)構(gòu)特征。

      總而言之,能體現(xiàn)專業(yè)知識(shí)的模型才是最好的。

      匯醫(yī)慧影CEO柴象飛:趙老師說(shuō)得對(duì)。醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域受限于數(shù)據(jù)量,不可能迅速把網(wǎng)絡(luò)層級(jí)做得很深。通常只有幾十層,最多可能只有150層。多維度聯(lián)合模型也不是特別合適,比較可行的做法是,獨(dú)立選擇多個(gè)不同尺度的分類器并行執(zhí)行,最后再做總的決策。這種做法也有弊端,就是幾個(gè)模型需要跑了一遍又一遍,不過(guò)也可以解決。另外一種做法是,在全連接層的最后一層把額外信息加進(jìn)來(lái)做整體判斷,不光是圖像信息。

      圖普科技CEO李明強(qiáng):分類問(wèn)題是內(nèi)容審核領(lǐng)域的基礎(chǔ)。里面有很多玄學(xué)般的東西,但總的來(lái)說(shuō),數(shù)據(jù)量肯定是越大越好,特別是有價(jià)值、有難度、能擴(kuò)充品類的數(shù)據(jù)。所以我們會(huì)找到那些有難度的數(shù)據(jù),同樣是1億張(圖片),這1億張跟另外1億張肯定是不同的。

      再一個(gè),你還要分析模型的作用。分類有很多方法,你做出一個(gè)模型后,要看看它是否有價(jià)值。如果模型有效,說(shuō)明它觀察到了有價(jià)值的部分,雖然我們不知道它是怎么觀察到的。然后我們可以用它進(jìn)行其他方向的嘗試,雖然固定的方法不一定好,但我們可以通過(guò)這種方法嘗試。

      主持人王強(qiáng):希望通過(guò)幾位大咖的介紹,大家能對(duì)分類器和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層次的選擇有所了解。面對(duì)不同問(wèn)題需要選擇不同的算法。有些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)搜索層次要求很深,比如下圍棋,它是在優(yōu)先規(guī)則內(nèi)進(jìn)行多層次搜索、聚焦,找到分類的層次,因此需要多層次,甚至需要高達(dá)150層。但對(duì)醫(yī)學(xué)影像來(lái)說(shuō),癌細(xì)胞跟普通細(xì)胞形態(tài)不同,很好判別,沒(méi)必要再把癌細(xì)胞分離成不同類型的癌細(xì)胞。這個(gè)領(lǐng)域的問(wèn)題在于醫(yī)生無(wú)法準(zhǔn)確測(cè)量腫瘤的大小,但AI可以。將AI測(cè)量出的腫瘤直徑和醫(yī)生的臨床診斷結(jié)合,就可以判斷病人的病情屬于中期還是晚期。當(dāng)年我離開(kāi)沃森時(shí),它已經(jīng)能夠正確判斷癌癥是否屬于晚期了。

      十幾年前在CMU讀博期間,我導(dǎo)師(圖靈獎(jiǎng)得主羅杰·瑞迪)告訴我,當(dāng)你發(fā)現(xiàn)改變一件事情很難時(shí),不要嘗試一下改變所有,只要改變一點(diǎn)就好了。所以我想請(qǐng)教各位,你們?cè)谘邪l(fā)過(guò)程中遇到問(wèn)題時(shí),試圖去改變一點(diǎn)和去做大量改變,分別意味著什么?

      睿視智覺(jué)CEO龔純斌:我覺(jué)得可以從兩個(gè)維度來(lái)看:一是技術(shù)維度,二是產(chǎn)品維度。從技術(shù)維度來(lái)說(shuō),產(chǎn)品應(yīng)用是結(jié)合實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景通過(guò)多個(gè)技術(shù)模塊來(lái)共同運(yùn)行的,每一個(gè)模塊進(jìn)行優(yōu)化后,才能形成產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力的極大突破。從產(chǎn)品維度來(lái)說(shuō),站在實(shí)際應(yīng)用的角度,都是從項(xiàng)目走向產(chǎn)品。尤其是在我們集中部署的工業(yè)制造領(lǐng)域,需求都是業(yè)務(wù)倒灌,都是產(chǎn)線的實(shí)際需求,一個(gè)點(diǎn)一個(gè)點(diǎn)的凸顯,一個(gè)點(diǎn)一個(gè)點(diǎn)的去落地。當(dāng)需求達(dá)到一定數(shù)量、覆蓋面達(dá)到一定范圍的時(shí)候,一個(gè)適用于企業(yè)的算法平臺(tái)就成形了,產(chǎn)品也就出來(lái)了。這個(gè)由點(diǎn)及面、從項(xiàng)目到產(chǎn)品的過(guò)程肯定是艱難的,但是我們也不能盲目的去加速、去大幅改變,因?yàn)槭聞?wù)的發(fā)展本身需要一定的周期,而且AI的真正落地最終也一定是數(shù)據(jù)、算法、算力的合力提升,而不是單點(diǎn)的改變,這都是我們要遵循的規(guī)則。

      主持人王強(qiáng):龔總不愧是一個(gè)企業(yè)家,跟我們思考的方式不同。下面我想請(qǐng)教各位,你們?cè)赥o B領(lǐng)域,畏懼BAT這些巨頭嗎?

      匯醫(yī)慧影CEO柴象飛:我們并不畏懼。百度搞過(guò)醫(yī)療,但他們?nèi)ツ暌呀?jīng)撤銷了醫(yī)療事業(yè)部。百度也搞過(guò)醫(yī)療影像,成立了一個(gè)小團(tuán)隊(duì),現(xiàn)在他們的首席科學(xué)家已經(jīng)回美國(guó)去了。阿里健康也搞過(guò)一段時(shí)間,后來(lái)也轉(zhuǎn)型了。現(xiàn)在唯一還在布局的是騰訊覓影,我不知道它還能做多久。但不管怎樣,它和我們的角度是不一樣的,它有更大的戰(zhàn)略和更多元化的需求。

      對(duì)于初創(chuàng)公司來(lái)說(shuō),最重要的是深入臨床問(wèn)題,而醫(yī)療臨床恰恰是非常分散的,不是靠資金或某些技術(shù)就能通吃的。它需要在場(chǎng)景中持續(xù)打磨,不斷迭代,這樣一件事情非常適合能深入行業(yè)的創(chuàng)業(yè)公司來(lái)做。因?yàn)樗鼘?duì)速度、人才等方面的要求和BAT是不一致的。所以具體到醫(yī)療這個(gè)細(xì)分行業(yè),我們并不畏懼BAT。它們?nèi)刖诌@個(gè)行業(yè)也很好,大家可以一同推進(jìn)行業(yè)發(fā)展,并不會(huì)立刻對(duì)我們?cè)斐删薮蟾?jìng)爭(zhēng)。

      主持人王強(qiáng):但是BAT有錢。

      匯醫(yī)慧影CEO柴象飛:它們雖然有錢,但人才稀缺,不是花錢就能迅速?gòu)浹a(bǔ)的。另外,病種非常豐富,也不是它們能迅速覆蓋的。除此之外,也要看它們?cè)卺t(yī)療業(yè)務(wù)上愿意投入多少,這是本質(zhì)。

      中科院趙地:具體到醫(yī)療領(lǐng)域,我同意柴總的觀點(diǎn)。中國(guó)市場(chǎng)的需求實(shí)在太大了,可研究的課題實(shí)在太多,我不認(rèn)為任何一家企業(yè)有能力把所有課題都做完。甚至所有互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)聯(lián)合起來(lái)也未必能做完。包括醫(yī)療的很多特殊領(lǐng)域還需要大量基礎(chǔ)研究,這不是互聯(lián)網(wǎng)公司愿意花大精力去做的。總而言之,大家要各司其職,各有所長(zhǎng)。

      圖普科技CEO李明強(qiáng):我想把“害怕”這個(gè)詞換成“重視”,因?yàn)楹ε乱矝](méi)用,我們已經(jīng)跳進(jìn)了這個(gè)行業(yè)。我覺(jué)得我們應(yīng)該像毛主席說(shuō)的那樣,在戰(zhàn)術(shù)上重視,在戰(zhàn)略上藐視它們。

      我之前在騰訊待過(guò)很多年,2005年加入騰訊,2013年底才離開(kāi)。我離開(kāi)騰訊時(shí)已經(jīng)是T4級(jí)專家,當(dāng)時(shí)騰訊總共只有幾十位T4級(jí)專家。

      我害不害怕這些巨頭?我當(dāng)然知道一個(gè)有資源團(tuán)隊(duì)以創(chuàng)業(yè)公司的方式做起事情來(lái)很可怕。但如果金錢可以等價(jià)轉(zhuǎn)化成任何東西——激情、時(shí)間、效率,那世上就不會(huì)有創(chuàng)業(yè)公司了。

      中科院王魯佳:從學(xué)術(shù)界的角度來(lái)看,從這一點(diǎn)來(lái)說(shuō),企業(yè)確實(shí)錢多,資源整合能力更強(qiáng),但學(xué)校也有它的優(yōu)勢(shì),更加自由。

      這跟市場(chǎng)環(huán)境也有關(guān),現(xiàn)在有一些行業(yè)出現(xiàn)了“過(guò)熱”,受到資本和社會(huì)的過(guò)度關(guān)注。這促使一些學(xué)術(shù)專家和技術(shù)大牛決定去嘗試更多的領(lǐng)域。但就像前面幾位嘉賓說(shuō)的,每個(gè)行業(yè)都有它的特點(diǎn)。工業(yè)界偏實(shí)用和產(chǎn)品化,學(xué)術(shù)界研究的是更“遙遠(yuǎn)”的東西,二者還是有差別的。我認(rèn)為隨著熱度退去,大家最終都會(huì)回歸。

      創(chuàng)業(yè)公司和BAT也是一樣,各有特點(diǎn)。大企業(yè)的優(yōu)勢(shì)在于資源豐富、整合能力強(qiáng),但因?yàn)椤按蟆保D(zhuǎn)型能力較差;發(fā)現(xiàn)新的挑戰(zhàn)點(diǎn)后,深入做下去的靈活度小一些。這方面創(chuàng)業(yè)公司比較有優(yōu)勢(shì)。另外,創(chuàng)業(yè)公司也可以提供一些錢以外的東西。

      睿視智覺(jué)CEO龔純斌:我覺(jué)得可以從兩方面來(lái)看:一是壁壘,二是生態(tài)。

      我一直認(rèn)為,技術(shù)壁壘不是壁壘,只有形成了產(chǎn)品和對(duì)應(yīng)的商務(wù)市場(chǎng),才是真正的壁壘。我不太贊成“賦能百業(yè)”的說(shuō)法,你能把一業(yè)做好,肯定就能在BAT之外有一席之地。

      再來(lái)說(shuō)生態(tài)。BAT有自己的生態(tài)系統(tǒng),睿視也是亞馬遜、英特爾、華為在AI圖像解析領(lǐng)域的技術(shù)合作伙伴。華為去年提出“5朵云計(jì)劃”,也就是說(shuō)未來(lái)只有谷歌、微軟、亞馬遜、阿里、華為這5朵云。

      我認(rèn)為,只要存在生態(tài),就有我們的立足之地。我不認(rèn)為BAT對(duì)我們是完全碾壓,相反,我們有很多互利共贏的地方。他們需要我們提供服務(wù)體系,我們也能把英特爾的板卡和實(shí)際產(chǎn)品結(jié)合。我們可以從生態(tài)中找到利益點(diǎn)。

      另外,我們也不要把BAT看成一個(gè)整體,我們只是在跟其中一個(gè)團(tuán)隊(duì)作戰(zhàn)。我可以集中睿視所有的資源做同一件事,但BAT可能只有一個(gè)20-50人的小團(tuán)隊(duì),我們面對(duì)的就只是這個(gè)小團(tuán)隊(duì)。

      總的來(lái)說(shuō),從壁壘和生態(tài)這兩個(gè)維度來(lái)說(shuō),我們是可以跟BAT共存的。

      主持人王強(qiáng):沒(méi)錯(cuò),小公司是能夠與大象共舞的。最后我們?cè)僬務(wù)勅谫Y的問(wèn)題,我想請(qǐng)三位企業(yè)家談?wù)劊銈兾磥?lái)融了資想做什么?現(xiàn)在好融資嗎?

      匯醫(yī)慧影CEO柴象飛:我感覺(jué)今年在收緊,融資越來(lái)越難了。我的投資人朋友告訴我,下半年還會(huì)持續(xù)收緊。這個(gè)信號(hào)已經(jīng)很明確了,大家無(wú)論從匯率變化還是民間借貸都可以感覺(jué)到,全球的銀根都在收緊。

      融了錢想做什么呢?我覺(jué)得還是應(yīng)該用在落地和商業(yè)化方面。資金越緊張,越是考驗(yàn)產(chǎn)品化和自我造血能力。對(duì)于AI企業(yè)——無(wú)論頭部玩家還是其他企業(yè),商業(yè)化都是一個(gè)重要問(wèn)題。

      主持人王強(qiáng):如果能融到錢,你還想融嗎?融到了錢準(zhǔn)備干什么?

      匯醫(yī)慧影CEO柴象飛:我前面提到,醫(yī)療產(chǎn)品面臨的不單是技術(shù)問(wèn)題。我們目前在申請(qǐng)國(guó)內(nèi)的CFDA認(rèn)證、歐洲的CE認(rèn)證,以及美國(guó)的FDA認(rèn)證,這一塊是非常大的花銷。另外是病種的擴(kuò)充,任何一家公司擴(kuò)充任何一個(gè)病種,它的邏輯、執(zhí)行和合作單位都是比較獨(dú)立的。擴(kuò)充病種一方面要自己研究,一方面要對(duì)外合作,都挺花錢的。

      中科院趙地:我來(lái)自科研單位和學(xué)校,就不談融資的問(wèn)題了,我談?wù)勀庙?xiàng)目。不管融資還是拿項(xiàng)目,都是拿投資方的錢,我們的投資方是科委、自然基金。

      主持人王強(qiáng):有沒(méi)有橫向拿企業(yè)的錢?

      中科院趙地:也有一些,但不多。科研單位和學(xué)校有它的評(píng)價(jià)體系,錢不是白拿的,拿了錢要做事,有考核指標(biāo),要完成項(xiàng)目。在我看來(lái),項(xiàng)目也不是越多越好,因?yàn)槟愕墓ぷ骱蜆I(yè)務(wù)能力不一定能完全滿足投資方的需求。而且,工作以外也要抽出時(shí)間來(lái)生活。我覺(jué)得如果能在自己熟悉的領(lǐng)域做深、做好,經(jīng)費(fèi)或投資都不會(huì)是大問(wèn)題。

      圖普科技CEO李明強(qiáng):我們目前也正在準(zhǔn)備下一輪融資,主要會(huì)用于研發(fā)和人才引入。很多業(yè)內(nèi)的創(chuàng)業(yè)者會(huì)說(shuō)融資不像之前那么容易了,其實(shí),融資并不是變難了,而是人工智能技術(shù)現(xiàn)在不是一個(gè)只講概念的時(shí)期,投資人更在意的是能否應(yīng)用、能否落地,所以投資人會(huì)更謹(jǐn)慎一些。如果你想套投資人,可能會(huì)越來(lái)越難。如果你想把青菜賣出水果的價(jià)錢,甚至把爛菜葉包裝成新鮮大白菜賣,肯定越來(lái)越困難,因?yàn)榇蠹覍?duì)AI已經(jīng)看得越來(lái)越明白了。這對(duì)于行業(yè)而言是好事,用心鉆研的好項(xiàng)目會(huì)更容易獲得青睞。總體上來(lái)說(shuō),我們已經(jīng)實(shí)現(xiàn)盈利,目前的經(jīng)營(yíng)狀況和收入狀況都挺不錯(cuò),還是持樂(lè)觀態(tài)度的

      中科院王魯佳:我們合作了一個(gè)科大出來(lái)的團(tuán)隊(duì),他們最近剛剛完成融資,所以我也分享一點(diǎn)看法。

      我感覺(jué)現(xiàn)在經(jīng)濟(jì)形勢(shì)確實(shí)不太好,會(huì)影響到投資。另外,AI領(lǐng)域已經(jīng)火了好幾年,已經(jīng)過(guò)了拿一個(gè)ppt就能融到錢的階段。不過(guò),投資人越謹(jǐn)慎,好的項(xiàng)目反而更容易出來(lái)。所以融資對(duì)我們合作的團(tuán)隊(duì)來(lái)說(shuō)不算難。

      睿視智覺(jué)CEO龔純斌:我們上半年也有一些融資。我認(rèn)為,貼近應(yīng)用,把營(yíng)收做起來(lái),對(duì)創(chuàng)業(yè)公司特別重要。

      我們拿了錢想做什么呢?目前的想法是項(xiàng)目產(chǎn)品化以及加速FPGA研發(fā)。我們?cè)缙跊](méi)有投入硬件,用的是亞馬遜的F1,能省則省。上半年的融資就是為了擴(kuò)大對(duì)下半年產(chǎn)品化和技術(shù)化的支撐。

      王強(qiáng):今天的討論到此結(jié)束,非常感謝5位嘉賓。


      附:圓桌嘉賓介紹

      大數(shù)金融CTO兼首席科學(xué)家,PAMI和TIP編委,IEEE Fellow:王強(qiáng)

      5位行業(yè)大咖激辯“CV+傳統(tǒng)行業(yè)”的機(jī)遇與挑戰(zhàn)丨CCF-GAIR 2018

      王強(qiáng),大數(shù)金融CTO兼首席科學(xué)家。1998年-2009年,王強(qiáng)任IBM GBS美國(guó)設(shè)計(jì)合作部門總裁、IBM Thomas. J Waston研究院主任研究員。回國(guó)后,先后出任建設(shè)銀行信息技術(shù)部門核心與智能交易系統(tǒng)首席專家兼西安銀博副總經(jīng)理(建行全資子公司)、美國(guó)Fiserv公司東亞及東南亞董事總經(jīng)理兼總裁、TCS中國(guó)高級(jí)副總裁兼首席研究員。

      學(xué)術(shù)研究層面,王強(qiáng)自2009年起任UC Berkeley 機(jī)器人與工程實(shí)驗(yàn)室講座教授,在國(guó)際Top期刊發(fā)表90余篇論文,同時(shí)是4屆CVPR論文評(píng)委和兩大國(guó)際頂刊PAMI、TIP的編委。2006年獲卡內(nèi)基梅隆大學(xué)機(jī)器人博士學(xué)位,師從圖靈獎(jiǎng)得主羅杰·瑞迪教授。

      王強(qiáng)于2017年當(dāng)選IEEE Fellow。

      匯醫(yī)慧影創(chuàng)始人兼CEO:柴象飛

      5位行業(yè)大咖激辯“CV+傳統(tǒng)行業(yè)”的機(jī)遇與挑戰(zhàn)丨CCF-GAIR 2018

      斯坦福大學(xué)博士后、荷蘭阿姆斯特丹大學(xué)醫(yī)學(xué)物理學(xué)博士。師從美國(guó)科學(xué)院院士候選人邢磊、世界頂級(jí)圖像引導(dǎo)科學(xué)家Marcel van Herk、CT重組算法奠基人之一Paul Suetens,曾于美國(guó)斯坦福大學(xué)癌癥中心、荷蘭癌癥研究所和比利時(shí)魯汶大學(xué)放射科等世界頂尖的醫(yī)學(xué)影像機(jī)構(gòu)工作學(xué)習(xí)。在人工智能、圖像處理以及數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域擁有超過(guò)10年的跨學(xué)科科研和工程經(jīng)驗(yàn),掌握影像的分割、識(shí)別、分析以及深度學(xué)習(xí)的核心技術(shù)。

      圖普科技創(chuàng)始人兼CEO:李明強(qiáng)

      5位行業(yè)大咖激辯“CV+傳統(tǒng)行業(yè)”的機(jī)遇與挑戰(zhàn)丨CCF-GAIR 2018

      人工智能產(chǎn)品專家。原騰訊廣研張小龍團(tuán)隊(duì)核心成員、騰訊T4技術(shù)專家,QQ郵箱技術(shù)負(fù)責(zé)人,微信創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)成員之一。

      2014年初創(chuàng)辦圖普科技,為企業(yè)提供圖像識(shí)別云服務(wù),涵蓋了圖像審核、商業(yè)智能、安防監(jiān)控、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等多個(gè)領(lǐng)域,現(xiàn)日均處理圖像數(shù)據(jù)近10億次,是互聯(lián)網(wǎng)最大的圖像識(shí)別云服務(wù)平臺(tái)。李明強(qiáng)帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)運(yùn)用先進(jìn)的人工智能和計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù),賦能線上線下,讓圖普科技成為國(guó)內(nèi)人工智能領(lǐng)域最具影響力的創(chuàng)業(yè)公司之一。

      睿視智覺(jué)CEO:龔純斌

      5位行業(yè)大咖激辯“CV+傳統(tǒng)行業(yè)”的機(jī)遇與挑戰(zhàn)丨CCF-GAIR 2018

      龔純斌曾任職聯(lián)想集團(tuán)和美圖秀秀,多年大型自研項(xiàng)目全程開(kāi)發(fā)管理工作經(jīng)歷,具有極強(qiáng)的技術(shù)產(chǎn)品化能力和豐富的團(tuán)隊(duì)管理經(jīng)驗(yàn)。2014年進(jìn)入計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域,憑借對(duì)技術(shù)、資源、市場(chǎng)的敏銳判斷完成了初步資源儲(chǔ)備和全球化事業(yè)培養(yǎng)。2015年創(chuàng)辦睿視智覺(jué),2017年個(gè)人被評(píng)為“深圳羅湖菁英人才”。現(xiàn)已帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)進(jìn)入AWS、英特爾、華為人工智能生態(tài)合作體系,并與國(guó)內(nèi)外多家制造業(yè)巨頭達(dá)成深度戰(zhàn)略合作。

      中國(guó)科學(xué)院計(jì)算所副研究員:趙地

      5位行業(yè)大咖激辯“CV+傳統(tǒng)行業(yè)”的機(jī)遇與挑戰(zhàn)丨CCF-GAIR 2018

      美國(guó)路易斯安娜理工大學(xué)計(jì)算機(jī)與應(yīng)用數(shù)學(xué)專業(yè)博士。趙地曾在美國(guó)哥倫比亞大學(xué)醫(yī)學(xué)中心和美國(guó)俄亥俄州立大學(xué)醫(yī)學(xué)中心從事博士后研究工作。主持北京市自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目一項(xiàng),參與國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃一項(xiàng)和北京市科委“腦科學(xué)研究”專項(xiàng)二項(xiàng)。

      趙博士在“深度學(xué)習(xí)與醫(yī)學(xué)影像分析”方面具有深厚的研究經(jīng)驗(yàn),發(fā)表多篇學(xué)術(shù)雜志論文與學(xué)術(shù)會(huì)議論文,并擔(dān)任國(guó)際雜志《Annals of Multicore and GPU Programming》編委。

      中國(guó)科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院副研究員:王魯佳

      5位行業(yè)大咖激辯“CV+傳統(tǒng)行業(yè)”的機(jī)遇與挑戰(zhàn)丨CCF-GAIR 2018

      香港中文大學(xué)機(jī)器人方向博士,新加坡南洋理工大學(xué)博士后、瑞士蘇黎世聯(lián)邦理工大學(xué)(ETHZ) 訪問(wèn)學(xué)者。深圳市孔雀人才計(jì)劃。主持多項(xiàng)國(guó)家自然基金、科技部、廣東省及深圳市基礎(chǔ)研究學(xué)科布局項(xiàng)目。四次獲得IEEE 國(guó)際會(huì)議最佳論文獎(jiǎng)及提名獎(jiǎng)次獲最佳論文提名獎(jiǎng)。主要研究方向?yàn)槎喔兄诤系淖灾飨到y(tǒng)、大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能、多機(jī)器人協(xié)作以及云機(jī)器人等。

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