腾讯核心计算机视觉研究部门解密丨二叉树视频

内容导读

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内容图文

我是从一个小城市出来的，所以接触计算机的时间并不是特别早，中学才开始，当时能用字符敲出几个图案出来，就会很开心了。

21 世纪初 20 世纪末的时候，我选择了计算机视觉这个方向，其实这条路当时并不好走，因为当时计算机视觉还没有清晰的定义，工业界都没有能够去想象视觉能干什么事情。所以当时的选择其实完全是基于自己对这种方向的一个热爱，相较于数据库等其他领域，视觉对我的感官会刺激性更大一点，所以我会有兴趣不断地去优化它、从而做得更好。所以，从博士到教授，我在香港中文大学做了十几年的计算机视觉方面的研究。

现在，我在腾讯优图团队任杰出科学家。腾讯优图是腾讯的核心计算机视觉研究部门。

腾讯内部各个部门的合作是非常紧密的，所以我们团队实际上形成了一个大的联合部门。围绕着视觉这样一个 AI 的核心技术，再发展到互联网，甚至是在其他行业的各个领域。把技术带到千家万户，是其中的重大原则和宗旨。

现在我们围绕两个中心来解决 AI 视觉的问题。

其中一个中心是将我们已有的技术直接拿过来转化成生产力，即一些能给普通用户使用的软件或 App。腾讯公司内部有非常强大的工程团队，我们能够做代码优化，我们能够做各种代码版本的卷积、算法的迭代，所以在公司内部有专门的队伍或人员来负责，我们可以很快地把技术运用到实践中。

另外一个中心是，希望能够利用我们现在对技术层面的一些积淀，比如说对于自然图像的理解，甚至是对语义分割的检测识别等等这样一些非常高端的算法，能够变成在某个场景中可以使用的事情。

其中，智能医疗就是一个非常重要的部分。医疗是一个场景，场景的背后是技术，背后是一套关于图像的语义分割和检测技术。

设想这样一个场景，当我们照了一张胸片，我们希望有一个智能的 AI 的工具能够去分析和诊断，判断是否需要做进一步的治疗，以及医生是否需要介入。

目前，优图医疗 AI 技术对早期肺癌的敏感度（即早期肺癌识别准备率）已达到 85% 以上，并与多家三甲医院展开合作。同时，腾讯优图的眼底模型通过检测患者眼部视网膜照片，可识别出眼部疾病早期阶段可能出现的动脉瘤，将“糖尿病视网膜病变”筛查准确率提升至 96%，几乎接近医生的诊断结果。

要实现这样的场景，前提一定是依赖于我们有非常强大的算法和工程能力，才能为智能医疗开端。

除了医疗上的应用，人脸识别在寻亲上也实现了落地合作。2017 年 3 月，依托腾讯优图人脸识别技术，福建省公安厅“牵挂你”防走失平台正式上线，截止目前已成功找回 681 名走失人员。不仅如此，基于优图实验室的人脸识别技术，QQ 全城助力上线了“人脸寻亲”功能，通过与宝贝回家和民政局的合作，上传被拐照片即可进行检索比对，即时呈现比对结果，帮助他们找到亲人。同时，以腾讯优图实验室跨年龄人脸识别技术为基础，只需要上传走失人口的照片，即可在失踪人脸数据库中进行检索比对，即时呈现比对结果。即使数据库中登记的是走失人口成年后的照片，也能通过跨年龄人脸识别技术根据其儿时照片进行匹配。

类似的场景越来越多，就越能解决和帮助到社会的进步，能让日常生活更加便利。

在公司，除了满足业务上的功能需求和业务目标，我希望当我们的团队足够大的时候，我们能够有一部分同学集中做前沿研究，同时多寻找一些真正对社会和民生有意义的东西去做，我相信这是我的个人价值，这本身也是公司的普世价值所在。

内容总结

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