开源与原创作动力，商汤科技引领AI深入城市治理的末端场景

第三次AI浪潮爆发以来，质疑声从未消散。但在商汤科技联合创始人、CEO徐立看来，我们不应对算法求全责备，而应更加包容地见证AI技术的成长。

AI技术正是在质疑中不断落地、迭代优化，每一次的技术试错都会带来增量价值。

以人脸识别为例，起初人们质疑人脸识别的准确率、双胞胎人脸识别如何解决等，随后人们又开始关注视频、3D人脸面具能否仿照人脸来解锁。在源源不断的质疑声中，地铁刷脸支付、戴口罩刷脸等更多城市级别的应用诞生。

在日常生活中，除了有像人脸识别、行人识别这类关注度非常高的头部应用，还有些应用频次较低的、像图中恐龙尾巴的长尾应用。

徐立认为AI真正落地不仅要解决头部问题，还要解决长尾里的细小问题，长尾应用完善价值闭环。

例如借助AI算法，可以将时间、地点、人、物串联，解决垃圾抛洒、粪车排放、单车违停等看似AI应用频次较低的日常城市治理问题，这些都属于长尾应用场景。

商汤的算法可以把时间、地点、人物关系串联，使人们真正能够解决这些城市管理中长尾的、细小的应用。

接下来看一下商汤在上海长宁区做的一网统管的案例。

视频中，记者去模拟了一次共享单车的乱停放，仅12分钟后这个违规行为就从发现到被志愿者解决了。乱扔垃圾的案例中，借助一网统管，志愿者们也只用9分多钟就完成了从发现到处置的整个过程，当然我们也可以看到上海市民素质还是非常高的，在人工智能发挥作用之前，就有人工已经先发挥了作用。

事实上，商汤科技现在在城市管理的各个细分场景中，推出了很多类似这样的场景理解、识别的算法模块，它能够解决我们日常生活中各式各样的问题，深入到城市的每一个毛细血管中。

在AI领域，开源是算法迭代与创新的主要驱动力，任何人能在源代码的基础上进行学习与修改，这种共享文化不仅有效降低AI研发的门槛，还将全球AI研究人员的智慧聚合在一起，从而持续推动AI社区乃至产业的繁荣。

在学术研究过程，商汤会从学术界、AI社区中学术同仁贡献的算法汲取养分，同时商汤也将大量自研的新算法成果贡献到代码库中，分享给业界，加快商业落地的步伐。

这种与学术界同仁互利共荣的方式，既加快商汤自身创新与加快落地进程，也提高商汤在AI生态的影响力。

在深度学习时代，成体系的、基本覆盖了CV主要领域的开源，商汤是第一个。

1个算法的框架，10多个研究垂直领域，100多种算法和600多种预训练的模型，商汤和香港中文大学-商汤联合实验室一起推出了迄今为止最完备的算法体系和框架。

商汤从2018年10月份开源第一个框架算法到现在，两年多时间，已在GitHub收获了16895个星标，是全中国所有开源框架当中星数最多的。除此之外，商汤还会有更多的这样框架上线。

虽然开源的时间只有短短两年，但任何一个框架都经过了非常长时间的积累。

以图像编辑来说，商汤在2014年时推出了全世界第一套用深度学习做超分辨率的框架，放到了MMEditing（多媒体融合编辑）中。

今天，商汤累积了大量的学术论文和学术成果，让这套框架开源，使得很多学术的比较、最好的最先进的算法框架的实现，都能够在其中完成，让研究人员能够更好地与传统算法做比较，和最优秀的算法做比较，让工业界能够很快地上手去完成第一步的启动。这是商汤推出开源框架的一个核心的作用。

商汤科技联合创始人、CEO徐立先生说：“很多时候，大家如果要去找一棵大树的时候，都会想到去森林里面找，所以人工智能也是一样。人工智能的细分场景和细分应用非常多，我们一定要去拥抱这样一个开放共创的生态，我们要的不是一棵独木，我们要的是一片森林。”

如今AI已在金融、医疗、制造等许多传统行业展现出重构的潜能，但也会看到其依赖巨大的算力，同时开源是面向社区、学术界和产业界，这些开源算法不是针对特定的落地场景需求去开发的，我们会发现任何一个具体的场景都有自己独特的需求，这不是一个开源算法拿过去就能解决的。

宽泛科技作为商汤科技的合作伙伴，专业解决计算问题，将为开放共创生态，构筑坚实算力基础。携手商汤，为众多传统产业提供更加完善、灵活、适配的整体解决方案，带来智慧化变革。充分挖掘更多AI落地场景，让人工智能创造美好生活图景。