对话腾讯优图实验室联合负责人：做技术的人不能躲在后端

贾佳亚，从事计算机视觉的人都不会觉得这个名字陌生，香港中文大学计算机科学工程系终身教授，电机及电子工程师学会（IEEE）院士，商汤科技联合创始人刘枢及 CEO 徐立的老师。

2017 年 5 月 15 日，贾佳亚博士加盟腾讯的四大支柱 AI 实验室之一——优图实验室。至此，他的学术路径中开始结合产业的新基因。其在优图实验室负责计算机视觉、图像处理、模式识别、机器学习等人工智能领域的研究，以及人工智能与各应用场景结合的深度探索。

从消费互联网开始，贾佳亚逐渐尝试将 AI 与零售、金融、医疗等各个领域相结合，而到去年腾讯组织架构调整后，他又带领着优图实验室攻克更加「硬核」的领域——工业互联网。

不久前，在腾讯数字生态大会上贾佳亚与极客公园聊了聊他眼中转型后的优图实验室，不仅提及实验室中的团队管理、KPI 评定等管理问题，还分享了学术如何落地、腾讯要做减法、技术不能躲到后端等观点。

或许，科学家投身业界又多了一个新范本。

技术人员走向前端

GEEKPARK：去年腾讯进行第三次组织架构调整后，优图实验室的工作有什么样的变化？

贾佳亚：在公司组织架构变革之前，优图实验室的重心绝大部分是摆在消费互联网上。此时，优图相当于服务于内部团队的秘密组织。我们的技术研发出来后，内部团队会进行试用。遇到了组织变革后，我们留在了 CSIG，更专注于产业互联网。现在，我们能直接了解客户需求，研发出有针对性的产品，然后把产品推给我们合作的企业。

GEEKPARK：转变之后有压力吗？

贾佳亚：我觉得这种转变是好事情，但也是一件不容易的事情。如果一个团队完全没有收入的压力，它就不会关心收入，只会纯粹做研究。但现在我们同事更加侧重的出发点是怎么能把技术用得好来，我们会去考虑更加偏业务型的问题。从长远来看，这种想法会加速把技术转化成平台或者是产品的进程。

GEEKPARK：现在团队怎么定 KPI？

贾佳亚：我们没有具体的 KPI，在 Dowson（汤道生）层面和 Martin（刘炽平）层面都没有要求我们完成多少收入，只是我们自己愿意承担多少收入，所以氛围上也相对比较好。在整个业绩考评的时候，我不会以 KPI 或者完成度考评每个人，我会在他自己的主次领域中找到他得主要方面，如果他能做到业内最强或者在团队里比较突出，他的业绩就会比较好一点，这样就会激发大家的动力。

GEEKPARK：那你如何管理团队，让大家在完成 KPI 的同时不断有技术创新性？

贾佳亚：关键在于作为一个部门的负责人能不能适当地去顶住来自上层的压力。如果什么东西都顺从的话，会导致很多事情失去长远的目标，大家都在为三个月目标而奋斗。但如果我把所有问题都挡掉，团队变成一个对业务不关心的实验室，一旦遇到任何经济状况，团队的生存就会有受压力。所以这两者需要有一个平衡。优图实验室的团队构建中有一部分的人是做一些前沿探索，还有一部分人更聚焦于业务层面。当业务层面的人需要高精尖技术时就能直接从科研的团队中获得，并把这些技术部署到产品中。

GEEKPARK：从学术界投入工业一直是一件即有吸引力又有争议的事，您怎么看？

贾佳亚：我一直说一句话，做技术的人不能躲在后端。这现在很多 AI 技术的独角兽公司做得比较好的地方，他们把 AI 推到前端去了，这能促进整个产业的升级进步。同样的道理，在腾讯里面技术也不能躲到后端，我们不能永远是靠别人传递业务需求给我们，中间可能还要经过三四道工序，然后我们再经过同样多的工序再提供给用户数据或者平台。我们一定要直接了解客户需求并且直接提供给用户需要的，这样的做事方式蛮像一个创业公司。

像亚马逊的云部门

GEEKPARK：优图实验室对于腾讯来说像什么？

贾佳亚：现在我理解优图更像一个亚马逊的云部门一样，是其中的一部分。这样的实验室可以做非常有创新性、前瞻性的事情，同时还有一部分事情极其贴地气。

GEEKPARK：优图最近推出了一套手语识别优图最近推出了一款手语识别，这是为了契合腾讯所提出的「科技向善」吗？

贾佳亚：我们不是刻意设计这些概念的。我们是很质朴的科研人员。科技发展到今天，就会给普通人每天的生活、每天的沟通产生了便利，而这恰恰也是公益的。只不过，公司升华了我们的概念。

GEEKPARK：还会继续做一些相关的相关的公益吗？

贾佳亚：在医疗或者社会公益这一块，我们已经开始在筹划一些新的方向。这些方向既有非常前沿的探索，同时也会能够帮到人。但在没做成之前我也不想说太多，因为现在还是偏探索性。万一 flag 倒了呢。（笑）

GEEKPARK：优图作为腾讯的一部分也参与到了企业级服务当中，您觉得你们和创业公司的打法或者说差异点在哪里？

贾佳亚：对小公司而言，一个理念就是哪些东西我们要做，我们要去拼，要冲进去，抢占市场。这个大公司的理念是完全截然相反的。腾讯既想做 To B 业务，又想做 To C 业务，既想做零售，也想做工业相关，什么都想做。所以我觉得腾讯现在要做减法，明确哪些东西我们不要做，因为这些东西是做不完的事情，不可能完成。

GEEKPARK：哪些事情不做？

贾佳亚：现在要专注做的是提供云端服务。只要把云端服务做好了，这就是一个壁垒，是其它公司很难追赶的东西。

GEEKPARK：优图和云部门怎么展开具体合作？

贾佳亚：云现在是我们一起打拼的伙伴。云需要我们提供技术支持，也需要我们走到前端。与此同时，我们也依赖云的很多的能力，例如帮我们找到新的落地点、AI 新的应用方式等等。

数据是没办法逃脱的梦魇

GEEKPARK：为什么感觉最近计算机视觉技术的进展有些缓慢，是否意味着研究上没有一些突破了？

贾佳亚：我的认知反而是比较相反的。现在语音或者说 NLP（自然语言处理）有一些新的进展，是因为它们以前的底子太差了。但视觉方面，研究其实已经远远超越人的水平，并且开始做一些人做不到的事情。在视觉这一块，这两年虽然感觉技术变化不是很大，但是我在这个领域每年都受到很大的震撼，因为它很多地方远远超越了人类。当然我不是说语音这件事做起来容易，正是因为本身这件事情很难做，所以它以前跟人的差距有点大。

GEEKPARK：说到视觉，隐私也是人们很关注的一个话题。怎么防止人脸识别技术的滥用？

贾佳亚：在中国很多人关注能不能用人脸数据，怎么能通过人脸对比去查找一些罪犯。这个事情是不太合理的。在 AI 行业，绝大部分的信息都是脱敏的。做人脸识别的时候，实际上只是要做一个对比，并不关心这个人到底是谁。这个人所有的身份信息，实际上是存在另外一个隔绝的库里，科研人员是看不到的，只能看到人脸和比对结果。

GEEKPARK：优图现在在面向更多的行业，您觉得这其中的行业壁垒是不是会不会越来越高？

贾佳亚：行业之所以有壁垒，是因为模型不够泛化。解决面板行业的算法放到半导体行业，这套方案可能不能用了，必须用另外一个方案，这是一个泛化问题。泛化问题并不是那么好解决，可能会有提升，但是并不能够期待能像定任务一样去解决这个问题。我们不去追求这些，但是我们内部会不断地研究这些。

GEEKPARK：优图如何能够快速地提供支持不同的落地方向？

贾佳亚：面对我们不熟悉产业时，数据是没有办法逃脱的梦魇。中国的产业互联网分几步走。第一步在叫做电子化，把传统的纸质文件变成电子化，有有些领域里这一步还没有实现，所以也没有其它更高级别的处理。第二步是结构化，单纯电子化是不够的，数据需要结构化。第三步 AI 化，通过这一步来提炼出最有用的信息。通过这三步，优图也能更好的服务于各个行业。