中新网8月4日电 人工智能已经成为国家重要发展战略之一，在风口之下，国内大到互联网巨头，小到初创企业，都纷纷开始抢占人工智能 (AI) 的市场，AI产业日益成为产业竞争的高地。然而在这火爆的发展势头出现之前，360人工智能研究院院长颜水成已经开始带领团队在这一领域进行了布局。

2015年，颜水成应360的邀请，出任360公司首席科学家及人工智能研究院院长，并组建了一支小而精的人工智能研究团队。目前，这支队伍已有70人左右。研究院主要立足于世界领先的深度学习研发能力，发力视觉、语音、语义和大数据四个方向，为360相关业务部门提供技术输出，并完成人工智能相关方向的原始技术积累和前沿探索。

2017年7月17日，一则“人工智能‘世界杯’大赛360夺冠 ，这是颜水成带领的360人工智能团队在国际上斩获了又一个大奖。这场比赛就是在人工智能领域一直享有盛誉的ImageNet大规模视觉识别挑战赛(ILSVRC-2017)。

此届ImageNet大规模视觉识别挑战赛共吸引了来自中美英等7个国家的25支顶尖人工智能团队参赛。赛事共包括物体定位(识别)、物体检测、视频物体检测三大类任务。由360人工智能研究院与新加坡国立大学(NUS)组成的团队在“物体定位”任务的两个场景竞赛中均获得第一，同时在所有任务和场景中均取得了全球前三的骄人战绩。

物体定位(识别)、物体检测、视频物体检测都是计算机视觉的核心领域，对于人工智能的发展意义重大，有广阔的应用前景，比如人脸识别、无人驾驶、智能机器人等。

在本届赛事中，“物体定位”任务共包括两大场景，即“使用训练数据进行训练”，与“使用额外训练数据进行训练”。在上述任务中，360与NUS团队合作提出的“DPN 双通道网络+基本聚合”深度学习模型均取得了最低的定位错误率，分别为0.062263和0.061941。值得一提的是，微软、牛津大学等一直在此项任务中保持世界领先地位。此次，该项纪录最终被360与NUS团队成功改写。

计算机视觉识别是人工智能领域的经典命题，长久以来一直受到学术界和产业界的广泛关注。ImageNet不但是计算机视觉发展的重要推动者，也是深度学习热潮的关键驱动力之一。从 2010 年以来，ImageNet 每年都会举办一次全球性竞赛，即 ImageNet 大规模视觉识别挑战赛。来自全球各国的顶级人工智能团队会在赛事中相互较量，比拼对物体和场景进行分类和检测的能力。作为业界顶尖大赛，ImageNet多年来在数据库方面基本上没有变化，这相当于在同等距离、风速、温度的赛道上，所有参赛者拼的只有“更快更强”。

目前，研究院的人工智能技术已经广泛应用于360的全系列产品中，包括直播、智能硬件、搜索和信息流等业务。颜水成表示，未来研究院将会推动360在人工智能方面的技术实现突破性进展。其中，视觉技术将进一步提升，优化识别物体、行为等，并拓展到SLAM领域；语音分析将增强合成真实感，提高识别准确度，逐步建立基于NLP语义的对话系统；大数据技术的提高将带动广告、精准推荐等。

面对人工智能发展的热潮，360人工智能团队始终在向外界传达这样的理念，即人工智能的发展不能脱离具体业务。人工智能本身不是产品，要和具体的业务结合起来才能发挥它的应用价值，能落地的人工智能才是真正的人工智能。

两年的时间并不长，但是在瞬息万变的互联网圈，每一分每一秒都值得珍视。因此，回过头来看，从新加坡国立大学离任加入到360的近两年时间，是颜水成在学术研究和人工智能商业化上感悟最透彻的阶段。将顶尖的理论与商业实践结合，并且能够在很多人工智能应用场景中沉淀、积累、赋能和进化，也是颜水成极为看好360未来人工智能发展的重要原因。

世界纪录 团队