本報記者 曲忠芳 李正豪 北京報道

人工智能（AI）的創(chuàng)新發(fā)展，尤其是與實體經(jīng)濟的融合發(fā)展,，對于推動我國產(chǎn)業(yè)升級,、促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展具有舉足輕重的作用,。在落地千行百業(yè)的過程中,，如何降低算力成本,、提高算法及框架的性能，成為AI企業(yè)亟待解決的難題,，同時也是AI產(chǎn)業(yè)進一步實現(xiàn)商業(yè)價值突破的關鍵,。

在算法落地的探索中，成立于2011年的曠視科技率先給出了自己的回答——算法量產(chǎn),。日前,，曠視科技算法量產(chǎn)負責人周而進在接受《中國經(jīng)營報》記者采訪時表示：“算法量產(chǎn)是對AI生產(chǎn)模式的理念革新和生產(chǎn)力進化,，是使AI算法擺脫小眾定制化,、走向大規(guī)模落地的必經(jīng)之路?！?/p>

記者了解到，周而進是曠視科技創(chuàng)始團隊中的一員,，早在年少時就展現(xiàn)出在信息技術方面的天賦與才能，初中時獲得了全國青少年信息學奧林匹克競賽（NOI）金牌,，后于2009年,、2011年分別贏得國際信息學奧林匹克競賽（IOI）的銀牌,、金牌。2011年進入清華大學電子工程系,，2013年暑假，在其學長——曠視科技聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO唐文斌的邀請下,，周而進加入曠視科技后,，早期負責開發(fā)了曠視科技第一個真正意義上的商業(yè)產(chǎn)品——金融級身份認證云服務FaceID,。由其負責的面部識別算法廣泛應用在各大主流品牌智能手機中。周而進從2019年底開始帶領團隊研發(fā)算法生產(chǎn)平臺,，到2022年7月,，曠視科技自研算法生產(chǎn)平臺AIS正式上線，全面支撐曠視城市物聯(lián)網(wǎng)等業(yè)務的算法落地工作,。

針對算法量產(chǎn)背后的商業(yè)邏輯,、在落地各個行業(yè)中發(fā)揮的作用、算法量產(chǎn)當下面臨的挑戰(zhàn)以及未來趨勢等業(yè)界關注的熱門問題,，周而進在采訪中也一一作出了回應,。

算法量產(chǎn)不是單一產(chǎn)品

《中國經(jīng)營報》：算法量產(chǎn)與我們常說的AI三要素——數(shù)據(jù)、算法,、算力,，有什么聯(lián)系和區(qū)別？

周而進：算法量產(chǎn),，與AI三要素實際并不是一個等位的概念,。如果我們簡單地把生產(chǎn)算法看作一個炒菜的過程，那么數(shù)據(jù),、算法,、算力是其需要的原材料，炒菜固然少不了原材料,，但原材料只是必要條件,，卻不是充分條件。要炒出好菜而且要滿足大量的,、各種各樣的口味需求,，那么,，使用什么樣的數(shù)據(jù)、什么樣的數(shù)據(jù)是有效的,、配給什么樣的計算能力,、什么樣的任務適合什么樣的算法……這時就要建立一套標準化、系統(tǒng)化的生產(chǎn)模式,，以及一系列的診斷工具幫助用戶做出選擇,，這便是算法量產(chǎn)的內(nèi)涵,，有點類似菜譜的作用。

《中國經(jīng)營報》：是出于什么樣的契機要做算法量產(chǎn)平臺,？

周而進：原因來源于兩個層面,。一方面，曠視科技早期走的路——甚至現(xiàn)在許多算法廠商仍在走的,，基本都是“小作坊”模式，也就是說招聘幾個研究人員或技術人員,，先搞數(shù)據(jù)模型,，然后寫代碼,，去現(xiàn)場部署落地,，一個項目接一個項目地做,，一年大概做5~10個項目,。這種小作坊的生產(chǎn)模式，顯然產(chǎn)能供給是遠遠跟不上市場發(fā)展的，尤其是當各行各業(yè)的需求大量噴涌爆發(fā)之時,，要求AI技術深入到行業(yè)里面去做算法生產(chǎn)和落地,，提升供給能力。與此同時,，每個項目都要安排幾個研究員從頭跟到尾,，項目做不過來,，人員也永遠招不夠,。不僅如此,，對安排的人也非常依賴,，所有的知識體系都儲備在研究員的腦子里，而研究員自身的能力及水平參差不齊，而且具有一定的流動性，這導致算法生產(chǎn)質(zhì)量的波動性非常大,。

另一方面，在業(yè)務落地各行各業(yè)的過程中,，我們真切地感受到真正的挑戰(zhàn)在于行業(yè)的知識,，這形成了很大的壁壘，因為行業(yè)的知識是算法研究員所不具備的，僅靠幾個團隊或幾家公司的算法研究員,，也不可能把所有的行業(yè)知識都學到,，這促使我們?nèi)ニ伎?，如果借助我們的算法生產(chǎn)工具，讓各行各業(yè)里的技術人員把行業(yè)知識轉(zhuǎn)化成適用于各個行業(yè)的算法，由此會升級整個生產(chǎn)流程,，起到降本增效的作用,。

基于多年的行業(yè)經(jīng)驗積累和業(yè)務感受,，那種原始的,、作坊式的生產(chǎn)模式，是一定不可能真正解決未來的大規(guī)模需求的,，我們明確地看到算法生產(chǎn)標準化這樣一個發(fā)展趨勢和路線,。大約在2019年底2020年初就開始研發(fā)算法生產(chǎn)平臺了,。

行業(yè)的技術人才是主力軍

《中國經(jīng)營報》：算法量產(chǎn)在實體經(jīng)濟的數(shù)字化轉(zhuǎn)型中扮演什么角色？

周而進：算法量產(chǎn)提供的一種高效率的生產(chǎn)力工具,，在各行各業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型中，企業(yè)才是真正的數(shù)據(jù)擁有者和數(shù)據(jù)生產(chǎn)者，這樣企業(yè)中的技術人才才是算法落地的主力軍。算法量產(chǎn)的標準化,，實際就是基于各種不同的需求，背后的算法問題被抽象成為一些儲備的算法模型，或者說解決方案。

舉一個油田生產(chǎn)場景的實例,，油田的技術人員掌握行業(yè)知識——知道哪些地方需要算法,、哪些技術指標是重要的數(shù)據(jù),，每個地方的安全規(guī)范是什么樣,、巡檢的頻次及重點區(qū)域等等,，那么算法生產(chǎn)平臺提供的就是解決方案,，技術人員哪怕是初級的技術員,，通過調(diào)用平臺儲備的各種各樣的算法模型,，就能解決一系列問題，保障油田的安全運行。

《中國經(jīng)營報》：目前算法量產(chǎn)距離預期的標準化,、規(guī)?；€有多遠？

周而進：現(xiàn)在還處于一個比較初級的狀態(tài),，許多行業(yè),，尤其是傳統(tǒng)行業(yè),，信息化,、數(shù)字化都還處于起步階段。算法生產(chǎn)不僅需要曠視科技這樣的AI公司，更需要行業(yè)上下游一起合作,。整個行業(yè)的算法生產(chǎn)都還在一個早期發(fā)展的階段。其實,，這是一個好事,，在行業(yè)發(fā)展的早期就去嘗試布局做一些標準化的動作、做一些通用的工程化工作,，更能推進算法的高效落地,。