30 年技術沉澱、300 多項專利，這位華人女性 AI 科學家選擇回國從 0 開始

2019年7月31日，中國人工智慧企業澎思科技宣布新加坡研究院正式揭牌成立，並宣布成立澎思技術委員會。

技術委員會首批成員包括新加坡國立大學原副校長、工程領導力研究院院長康長傑教授、新加坡國立大學機器學習與視覺實驗室負責人馮佳時教授、南洋理工大學機械與航空工程學院陳義明教授、南洋理工大學電氣與電子工程學院教授蔣旭東教授。

發布會現場，澎思科技還與新加坡國家人工智慧項目AI Singapore (AISG)、新加坡國立大學、新加坡南洋理工學院等機構簽訂了合作備忘錄。

會後，雷鋒網也於第一時間約訪了澎思科技首席科學家、新加坡研究院院長申省梅。關於申省梅，或許部分從業者對於她的名字略感生疏；但說到成績，她的身上有著說不完的故事。

作為松下前新加坡研究院副院長，當業界還在用傳統機器學習做實驗的時候，她已經開始研究深度學習；當深度學習毫無門檻地出現在各個企業的宣傳頁上時，她又開始研究多模態識別技術；當大家紛紛認為AI技術不應單維度發展時，她又立志用「最有效的演算法+最經濟的軟硬體」解決客戶的剛需。

所謂快人一步，大抵正是如此。

身為AI領域鮮有的世界級華人女性科學家，她最大的熱情就是做AI產品化落地研究。

松下期間，她的團隊曾斬獲包括美國 NIST IJB-A 人臉識別和微軟百萬名人人臉識別挑戰賽等十餘項計算機視覺領域國際頂級競賽冠軍。

她曾經一手帶著新加坡松下研究院走向世界舞台；今天開始，她又要輔佐澎思科技這個AI孩童迅速成長。

申省梅的科研之路始於西北電訊工程學院（現西安電子科技大學），是「中國雷達之父」保錚院士的首位女弟子。

之後，她以全年級第一的成績畢業，並師從前深圳大學校長謝維信教授，進行人工智慧和模糊數學在自動駕駛領域的研究，並涉足人工智慧在醫學心電圖方面模擬心臟專家的演算法實現。

1992年，申省梅加入了成立不久的新加坡松下研究院，從研發工程師做起，後任至副院長，專註於音視頻信號處理和壓縮演算法設計和應用和國際標準化工作。

松下在申省梅的職業生涯中佔有非常大的比重。

在這家享譽世界的電子科技公司，申省梅的研究方向先後涉及圖像壓縮、超解析度、圖像三維重建、圖像識別等方面，累計專利300多項。

申省梅在採訪中談到，她個人研究方向的轉變與延伸來自於公司業務的精進與擴張。

松下是全球頂尖的電子公司，新加坡研究院又是松下創新的前沿陣地，因此，申省梅帶領的團隊進行各項前沿技術的研究遙遙領先業界的速度。

早年剛剛加入松下的時候，由於當時的新加坡研究院院長是國際圖像視頻壓縮標準的先驅，研究院將這一方向定為攻堅目標之一，因此申省梅的幾年研究生涯也主要圍繞這一話題展開。

2000年左右，預判到圖像識別在松下產品中的應用價值，在當時的院長和申省梅的大力推動下，研究院成立圖像識別小組。

後來民用相機興起，申省梅團隊著力為松下設備的圖像處理和增強提供科研支持，其中包括去雜訊、去抖動，超解析度等技術的研發實現。

身在企業研究院，申省梅的研究課題多為業務需求驅動，這也造就了其務實的研究風格。

為了驗證自身的研究成果，申省梅帶領團隊打了不少國際比賽，並獲得十餘項計算機視覺領域國際頂級競賽冠軍，堪稱「計算機視覺大滿貫」。其中不乏與業界專家，如前新加坡國立大學顏水成教授的合作。

與較為常見的AI學術大牛不同的是，申省梅身上有著另外一抹獨特色彩。

如果說近兩年安防、醫療等領域是人工智慧落地最多的市場，也許很多人會比較認同；但如果說它們也是最難完全攻下來的領域，相信很多人同樣沒有異議。

人工智慧的興起，讓各個行業面臨著全新的機遇與挑戰，雖有各路玩家相繼入局，但從市場回調來看，相關產品仍處於科研摸索期。

不少資深從業者認為，目前的人工智慧行業，最缺的不是AI學術人才，而是AI產品經理。如果只是將人工智慧現有演算法直接套用在安防、醫療等領域，距離「好用的產品」依舊非常遙遠。

問題的根源就在於：AI技術固然重要，但懂產品的人也同樣稀缺。

遺憾的是，一直以來，深厚的AI學術研究背景與強大的產品思維能力從來都難以兼得，同時擁有兩種能力的人，更是屈指可數。

而在雷鋒網看來，申省梅，屬其一。

以松下為代表的日企在全球範圍內以過硬產品質量而聞名，他們是典型的以產品驅動技術的模範代表。

作為我國最早幾批出國並任職日企做嵌入式產品的AI高端人才，申省梅在松下磨練了近三十年，對於如何打造『好產品』的敏感度不亞於絕大多數AI學術人。

另外，目前我們看得到的新生代頂級AI精英群里，絕大部分是從2012年之後接觸深度學習，並用它去解決各個場景中的問題。

但從技術面出發，包括安防在內的場景中，很多問題是深度學習難以解決的，而用傳統方法會更為奏效。

譬如，如果某系統捕捉到一張模糊的人臉，完全可以用超解析度技術進行清晰化處理；另外，如果再結合目標人物的步速、可以採用路徑建模等先驗知識，減少冗餘計算、提高效率。

相比之下，申省梅擁有更豐富的彈藥庫，她既懂AI、又懂行業，還熟練掌握諸如模式識別等各類方法，如此疊加，可以更好解決市場所遇問題。

離職松下，加盟澎思

這個世界晨昏更替、故事不息，有故事便有啟示，有啟示便有傳遞。

申省梅傳遞的便是一種態度：一種「不斷挑戰」的態度。

「我對技術非常敏感，尤其對那些在應用中產生很大價值的技術，我會為此激動。」

她回憶，2012年IBM Watson誕生之前，松下一直使用傳統機器學習方法做產品，但後面發現這一方法越來越不適用，魯棒性非常差，受到越來越多地限制。

「我們的訓練數據無論怎麼獲取，等到落地應用的時候，就會發現在真實的場景下性能下降得厲害。」

在技術方面擁有超強嗅覺的申省梅提議，將人臉識別的開發從機器學習轉成深度學習，儘快用到產品上提高公司的競爭力。

除了對技術擁有的敏感，超強的執行力也讓她很快說服公司組建AI團隊並連續完成了多項AI開發任務，遠遠走在了別人的前面。

但她一直希望有更大的挑戰，尤其是看到自己耕耘的AI領域正孕育著前所未有的價值創新，她嚮往著一個新的平台和空間來發揮。

與此同時，國內的人工智慧行業土壤愈加肥沃，相關市場一路狂奔，申省梅也有心回國參與到這難得一見的技術浪潮中，用自己的所學、所思去做點事。

很快，國內外AI獨角獸公司也曾多次聯繫申省梅，希望覓得她的加入。

考慮很久之後，她做出一個極具挑戰的決定：選擇加入剛剛成立不久的AI創企澎思科技，任首席科學家兼新加坡研究院院長。

如同雷鋒網記者一樣，她的朋友、家人都難以理解，如此優秀的背景按照常理，應該至少會選擇一家AI獨角獸企業。

採訪中，申省梅也向雷鋒網談到了她當時做出選擇的三點理由：

其一，古有玄德三顧茅廬請卧龍，今有馬原三顧獅城邀省梅。在邀請她加入的過程中，澎思科技CEO馬原專程飛去新加坡不止三次，求賢若渴、態度誠懇。

其二，她離職的最大目的是需要足夠大的空間去釋放潛能，大多AI獨角獸企業的戰略路徑基本已經規劃完畢，入職之後只需根據已有軌道照常運行即可。

「這對於我來說吸引力不夠，我需要足夠大的空間去畫畫。」

其三，最新嶄露頭角的AI初創公司中，澎思的市場能力、產品能力、解決方案能力比較齊全，另外技術意識也比較到位。

這一點必須承認，在競爭近乎慘烈的AI安防市場，新晉AI創企澎思科技竟能逆水行舟、獲得快速突破，在不到一年的時間內，他們已經完成三輪融資，並斬獲了多個城市級大單。

澎思科技可以說是後AI安防時代下，AI初創公司中跑得最快的企業之一，他們用了兩年時間收穫了同類公司數倍時間才能得到的成就。

科技產業從萌芽到成熟，往往需要經歷四個階段：技術、系統、產品、運營。

「互聯網已走到第三階段，而AI還處於第二到第三階段的過渡階段。」

申省梅篤信，在各個階段轉換的過程中，行業會發生非常大的變數，每一家公司都可能會贏，每一家公司也都可能會輸。

從市場規模來看，狹義上的AI安防是紅海，但城市級的泛安防（交通、社區、零售等）還是藍海。

隨著工業界對計算機視覺的持續青睞，眾多企業將結合實際應用場景來剪枝優化遷移，不斷開拓新的應用領域，人工智慧行業的發展還遠沒有到巔峰，還有眾多的落地機會。

從技術層面看， AI技術還有很多空間需要提升，現在基本上還處於監督學習，依賴大量的標註數據，半監督無監督學習以及增強學習還沒有看到成熟的應用，像大腦具有全面認智推理功能的技術還在研究當中。

而這些，都是後深度學習時代下，AI創業公司的機會所在。

「機會一定多元，就市場競爭來看，無論基於產品、還是技術，我們不懼任何企業，是任何。」談到競爭，生怕雷鋒網沒有聽清楚，申省梅重複了一次。

在商業化道路上，特別視覺落地上，申省梅堅定認為任何時候都是產品說話，應該以商業價值為導向的演算法開發。

她說，如今的世界的確需要科技創新，也需要技術人才，但是產品才是公司骨子裡的魂，我們不能丟掉魂以一個技術空殼的模樣去與世界對抗。

唯有用「最有效的演算法+最經濟的軟硬體」解決客戶的剛需，才能在AI高速發展的今天形成敏捷而有價值的運營模式。

走長遠的路，做成世界量級的大公司

目前，申省梅坐鎮的澎思新加坡研究院已有接近三十人，分別來自十餘個不同的國家，申省梅笑稱這個團隊為「聯合國」。

雖然這個團隊的「聯合國」屬性來自跨國公司的命題背景並雜糅了新加坡的地緣因素，但她認為這樣的背景對團隊建設及科研工作非常有好處。

首先各種不同背景的人擁有不同的思維優勢，團隊成員間能夠形成很好的互補；另外，「聯合國」團隊的凝聚力並非靠相同的文化背景而是相同的價值觀，更容易產生深層次的彼此認同。

對於這個「聯合國」的作用，申省梅透露，目前來看，要立足於澎思的產品和商業模式，結合澎思的發展方向去做研發和創新：

首先幫助公司把人臉識別的性能繼續提升儘快名列前茅。同時解決應用中遇到的問題，比如人種不同帶來的性能下降，兒童的人臉識別性能低下，人臉模糊背光等帶來的性能下降等問題；

另外結合澎思的CCTV攝像頭的研發，提升AI的圖像增強技術，並著手研製公司的前沿產品；

除此之外，還會幫助公司探尋其它AI先進技術，為下一個業務做技術的儲備和開發。

採訪最後，申省梅還談到，AI投資的熱潮會趨於冷靜，市場很快就會看到公司真正創造的價值。一家公司想走長遠的路，想做成世界量級的大公司，一定要擁有自己的核心技術和知識產權體系以及資產的管理。

未來，研究院也將很快建立起一套完善的體系，立足於澎思現有安防核心業務和商業模式，做更多突破性地研發及創新，為行業輸出更多AI價值。

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