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在上一篇文章中，小编为您详细介绍了关于《富有想象力！日本用机器人跳舞为球队加油(视频)》相关知识。本篇中小编将再为您讲解标题商汤联合创始人林达华：一个优秀的开源项目应有持久生命力。
7月18日上午消息，近日，商汤科技联合创始人、香港中文大学信息工程系教授林达华在接受新浪科技等媒体采访时，谈到了商汤在技术层面的新思考，以及商汤在从技术到产业落地的过程中会遇到的挑战。
算法的实现需要结构良好的代码库支撑
在2020世界人工智能大会上，商汤宣布OpenMMLab战略升级，成为由商汤科技发起的“人工智能算法开放体系”，以顺应人工智能领域的开源趋势。
在接受媒体采访时，林达华解读到，OpenMMLab是商汤拥抱开源开放非常重要的战略性一步。在商汤内部和联合实验室有很多的算法也是基于OpenMMLab在做研发。但其最重要的一个意义是它跟整个AI的产学界的开源体系的连接。他认为，对于整个AI产业界来说，如果算法实现中缺乏一个统一的结构良好的代码库支撑，对目前产研界是一个非常大的痛点。
林达华表示，OpenMMLab开源主要聚焦在十个研究方向，包括：图像分类、检测、语义分割、动作识别、3D点云、图像的超分辨率、图像的修补、图像的编辑、人体关键点的检测还有跟踪。
方向的选取，主要看学术界和产业界最普遍需求的方向、实际运用中被广泛推动的一些方向，以及商汤算法积累比较多的方面。“未来不止这十个方向，会陆续的有更多方向开放出来。”林达华透露，开放可能会逐渐从算法层面延伸到更多层面，比如训练框架等基础层面。
在林达华看来，一个优秀的开源项目，是它获得了持久的生命力，那么这个项目就是优秀的。此外，一个好的开源项目，真真正正能给到社区、行业、学术界增值价值，也会吸引越来越多的贡献者参与其中。
对于OpenMMLab，商汤目前暂时没有将其做成一个商业产品，而是以开源开放的生态来发展。
技术落地产业的两个挑战
在谈到商汤在从技术到产业落地的过程中会遇到的挑战时，林达华表示，主要在两方面，一个是技术层面，一个是落地层面。
落地层面最大的挑战在于如何深入的去理解一个场景的需求和痛点。
“当我们不深入这个行业的时候，我们可能会对这个行业有一些自己的想象，但是如果我进去之后就会发现它其实是另外一番风景。”此时，企业要深入了解一个行业内部真正的需求和痛点至关重要，“这对于我们很多从技术背景成长起来的同事来说是一个挑战”，林达华坦言，但一旦克服了这个挑战，就会逐渐成长成为某个方向或领域的领袖。
要做到即懂行业又懂得技术，充分理解行业，是一个大的挑战。
此外，林达华表示，同时也发现技术在向各个行业落地的时候会有不同形态上的演化，同样的算法在不同场景落地的时候会演化出非常多不一样的版本，这会给技术积累带来很大的挑战。
“这个时候OpenMMLab在某种程度上通过统一架构去解决这个问题。在解决众多的算法落地过程中产生的多样化问题的同时，还能形成一个整体的技术沉淀，这是第二个挑战。”
林达华表示，“商汤在各个层面形成了一个体系和平台，随着我们在越多方向的落地和业务增长，越来越多的东西沉淀下来。这种沉淀的速度优势是商汤持续处于领先位置的一个根本优势。”(杨雪梅)
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