第45章 改变,从你我开始

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    孟繁岐拒绝自己的理由,让他一定程度上醒悟了过来,整体的学科氛围和环境也是很重要的。

    去年白度在与谷歌的天价拍卖中落败,加拿大距离美国近太多,是一个很重要的因素。

    如果自己有一个出色的硅谷AI研究室,那么去年争取辛顿团队,刚刚争取孟繁岐入职,都会有出色很多的竞争力。

    在这一点上,自己的反应慢了。李彦弘如此反思道。

    第二点,白度需要聘请真正具有国际视野,最好是还有和巨头企业合作经验的业内大佬。

    需要一个这样出色的人物来给白度把关。

    李彦弘目前最中意的角色是吴恩达,他是华裔,斯坦福AI实验室主任,又是谷歌大脑的创始人之一。

    如果自己的动作不快一些,那么白度落后的只会越来越多。

    第三点,则是在先前谈话中,孟繁岐对他推荐的。

    AI深度学习平台,要做到易用,开源。

    这个平台其实白度已经在秘密研发当中,孟繁岐的建议让他感到十分惊喜。这说明眼前这位技术人才同样具备自己这样的领导者或者说企业家视野。

    搭建好这样的开源社区,就能够吸引到源源不断的AI算法人才,基于这些工具去做研究。

    这个方向目前还是一片荒漠,等待探索。

    孟繁岐的这个建议,让李彦弘感觉如拨云见日。

    即便不能够招募到足够的人才,只要维护好这个平台,白度永远不会缺少相关的便利。

    要将普通人接触AI算法的门槛,降低降低再降低。

    要让每个人都可以通过尽可能少的操作,接触,训练,修改,使用这些模型和技术。

    必须要让白度AI平台从一个少数科学家、大企业才用得起的产品,变成整个社会的基础设施。

    这的确是李彦弘在这个阶段还没有开始考虑的事情,如梦初醒的李彦弘对孟繁岐的评价再提升了几分。

    就在李彦弘联系余凯等得力下属商讨各方面细节的同时,孟繁岐则一如既往地回到学校的图书馆里对即将要交给白度的代码进行最后的调整和测试。

    他还是更加喜欢图书馆的感觉,在家里或者自己的租处太安逸了,有无数种诱惑可能会中断自己的工作和思绪。

    一旦学习和工作的节奏被打断,效率很可能是天差地别。

    “我就刷一下手机。”心里这么想着,啪,一下午就过去了。

    埋头修改代码的孟繁岐完全没有想到李彦弘如此雷厉风行,今天的这次会面直接提前了白度许多决策5-7个月。

    其实说到底还是打工仔低估了科技大厂在这方面投入的决心。

    白度去年的净利润首次突破100亿人民币,但李彦宏本人却有一种强烈的危机感。

    一方面白度的核心业务依然在贡献着稳定增长的利润;但另一方面,移动互联网正在快速渗透,商业世界的巨大变革呼之欲出,这让白度陷入了某种迷茫。

    孟繁岐超前两年半的AI算法性能,就如一针强心剂,让原本就锁定了AI赛道的李彦弘如同打了鸡血一般。

    时隔一年,李彦弘重新又翻出了去年此时,他发送给全体白度员工的内部信,《改变,从你我开始》。

    “当业务还在快速成长时,不应该快速追求净利润,而是要把更多的钱投入到更多的新业务和创新上。”

    旋即,他做出了两个重要的决断。

    一,白度要在海外的硅谷开设AI研究室。

    采样的原理很简单,我一秒钟只能处理一张图片,那我就不管其他帧,只每秒抽取一帧来检测。

    但这样的做法,就会导致框追人,等检测框被预测出来的时候,框里面的物体早就跑到框外面去了,给人的使用体验非常差劲。

    如果视频内容中的物体大多数都在快速移动,那就是空框满天飞,纯纯的视觉污染。

    孟繁岐与李总握手告别后,谢绝了李彦弘派司机送他的好意,独自离开了白度的园区。

    李彦弘则待在原地,看着手里薄薄的几张纸,若有所思。

    回到总部之后,李彦弘躺在自己的老板椅上,继续思索了良久。

    “那我们一两周后再约个时间见面吧。”李彦弘同孟繁岐握了握手,“到时候你把算法和模型准备好,我们把合同等相关条例准备好。事情敲定之后,我希望会出一个实时的智能检测App,来看一下这个技术的市场反响如何。”

    对于图片上内容的检测,有一个极大的质变关键点就是实时或者即时。

    并不是所有需要检测的图像都是提前做好准备和预处理的。

    “没有问题,我也会信守承诺,在至少6个月后才会投稿论文或者公布技术细节。”这也是刚刚谈到的条件中重要的一环,白度不独家占有该技术。

    但孟繁岐必须等到14年6月后,才允许投稿或者公开该技术。这个时间孟繁岐是完全可以接受的。

    若是可以达到60-70FPS,则可以明显有那种极其流畅,完全实时处理的感觉。

    “现在这个时期,对于检测算法速度慢的问题,通常都是采样的办法。”孟繁岐回忆道。

    如果这次尝试性合作,白度总体做得很好的话,孟繁岐也懒得在国内继续寻觅其他的合作伙伴。

    毕竟这个时间点,AI技术的热度还远不够高。

    这个数字越大,自然就越流畅丝滑。但同时的,算法需要处理的图片数量也会成倍增长。

    目前时期高精确度的传统算法,一两秒钟算一张图片,已经很快了。

    而一般来说,FPS至少要达到十几二十,才能够真的算得上是流畅的实时检测。

    许多场景的输入,会是摄像头的实时拍摄,在这种情况下,算法的速度是非常大的瓶颈。

    游戏玩家应该会非常熟悉一个FPS的概念,说得直白一点,就是每秒的帧数,每秒展示了多少张图片。

    与李彦弘一同走出那间私人会所,孟繁岐的心情相当不错。

    李彦弘对AI前沿技术相当看好且执着,在这方面的许多条件上都很好说话。

    孟繁岐与他接触下来,感受还是相当不错的。

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