空枝|这家AI公司的开源项目有望让程序员少加班，Github累积1.6万颗星( 二 )
计算机视觉已经处在了产业落地的时期 ， 目前正在从某些重要领域的工业化 ， 逐渐走向以智慧城市、智慧医疗为例的全社会的普及化 。 深度学习经过这几年的发展 ， 在工程上、技术上已经到了非常高的水平 ， 但这个水平的获得依赖巨大的算力和大量数据的获取 ， 这样的依赖导致AI在任何一个场景的落地中都面临着比较高的开发、算力和数据的代价 。
OpenMMLab在很大程度上就是解决算法设计的代价问题 。 林达华认为 ， 人工智能从技术到产业落地的过程中 ， 会在落地和技术两个层面面临挑战 。
在落地层面 ， 最大的挑战在于要深入理解场景的需求和痛点 。 不深入这个行业的时候 ， 可能会对这个行业有一些自己的想象 ， 但是如果进去之后就会发现它其实是另外一番风景 。
而在技术层面 ， 同样的算法在不同场景落地的时候也会演化出不同的版本 ， 这会给技术积累产生很大的挑战 。
OpenMMLab是通过统一架构的方式来解决这个问题的 。 统一的框架意味着在这个平台上 ， 大家都聚焦某种架构去做这些算法 ， 虽然具体的部分可能是有不一样的 ， 但是有很多的部分是共享的 。 每一个部分在落地过程中都会改进 ， 随着时间的发展 ， 整个体系各个部分都在持续成长 ， 整个体系的技术能力也就可以每过一两年都有一个巨大的提升 。
在林达华看来 ， 一个优秀的开源项目 ， 应该获得持久的生命力 。 一开始可能是一些同事或者研发的人员在开发 ， 后来如果这个开源项目真真正正给到社区、行业、学术界以价值 ， 就可以吸引到越来越多的贡献者 ， 参与到这个项目共同的创造里面来 。 原先的参与者可能已经不再继续维持这个项目了 ， 但这个社区依然能够推动项目的发展 ， 保持一个正向的循环 。
【空枝|这家AI公司的开源项目有望让程序员少加班，Github累积1.6万颗星】对于未来 ， 商汤也希望可以逐渐从内容生态、算法生态的开放 ， 延伸到更加基础层面的设施 。 他们期待这样一个开源开放生态的构建 ， 可以在未来让整个人工智能领域的研发和落地都得到加速的发展 。
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