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6月19日-23日,全球人工智能計算機視覺領域頂級國際會議CVPR 2022(Computer Vision and Pattern Recognition,即國際計算機視覺與模式識別)在美國新奧爾良舉行,并同步進行線上會議。商湯科技及聯(lián)合實驗室共71篇論文入選本屆CVPR,再創(chuàng)新高,其中有接近四分之一被錄用為Oral(口頭報告),涵蓋三維視覺、自動駕駛等多個備受關注的前沿研究領域和方向,繼續(xù)鞏固在全球計算機視覺研究領域的領跑勢頭。

自成立以來,商湯及聯(lián)合實驗室已在各學術頂會發(fā)表論文超過700篇,在各項競賽中贏得超過70個世界冠軍。與此同時,一直以來商湯沒有把論文數(shù)量作為衡量公司技術發(fā)展的標準。商湯科技聯(lián)合創(chuàng)始人、研究院院長王曉剛博士表示:“我們希望通過為科研工作者提供高效科研的良好環(huán)境,鼓勵和引導年輕的研究者從解決業(yè)界實際問題角度出發(fā),做高水平、高質(zhì)量的研究?！?/p>

在本屆CVPR上,商湯科技還參與了多項學術競賽,同樣取得了令人矚目的成績。例如,商湯科技與中科院自動化所、上海人工智能實驗室聯(lián)合參加Embodied AI 2022 (2022具身智能挑戰(zhàn)賽),在RxR-Habitat賽道斬獲冠軍。作為全球embodied AI研究領域權威性競賽,比賽要求用自然語言控制解決室內(nèi)機器人的導航問題。商湯的方法達到90%以上效果提升,導航準確率從24.08%提升至45.82%,導航保真度從37.39%提升到55.43%。同時,在為推動基于深度學習的視覺編碼技術而舉辦的CLIC(Challenge on Learned Image Compression)競賽中,商湯科技團隊提供的方案成功獲得圖像編碼賽道冠軍,不僅在全部三個測試碼點上取得了最優(yōu)主觀評測分數(shù),還擁有所有深度學習方案中最快的解碼速度。

推動技術賦能產(chǎn)業(yè),以創(chuàng)新引領行業(yè)突破
商湯科技一直以來鼓勵研究團隊,關注產(chǎn)業(yè)需求和痛點,將研究工作與實際業(yè)務場景相結合。近年來,依托SenseCore商湯AI大裝置等AI基礎設施的構建,商湯在前沿研究領域擁有更強大的支撐,進一步推動了與產(chǎn)業(yè)協(xié)同的深化,以AI技術創(chuàng)新引領行業(yè)發(fā)展。

例如在《Bailando: 3D Dance Generation via Actor-Critic GPT with Choreographic Memory》這篇論文中,研究人員提出了一種新的音樂到舞蹈框架Bailando,它可以驅(qū)動3D角色跟隨音樂做出舞蹈動作,而且不僅能保證動作的標準與美感,還能在時間上保持與不同音樂節(jié)奏的一致性。當前,在AI、云計算等技術能力提升的背景下,數(shù)字人的應用范圍日漸豐富,在社交、游戲、直播、虛擬偶像等領域逐漸融入我們的生活。這一研究無疑為未來數(shù)字人產(chǎn)業(yè)進行更加智能、個性的人物塑造,滿足多樣化需求提供了潛在方向。

點云跟蹤框架PTTR示意圖

近年來,隨著自動駕駛和激光雷達技術的發(fā)展,基于點云的目標跟蹤也獲得了更多的關注。針對點云數(shù)據(jù)特有的挑戰(zhàn)和現(xiàn)有算法的缺陷,在論文《PTTR: Relational 3D Point Cloud Object Tracking with Transformer》中,商湯研究團隊提出了一個新穎的點云跟蹤框架PTTR,在多個數(shù)據(jù)集上顯著提升了目標跟蹤的準確性,為自動駕駛的安全運行打下了基礎。

商湯科技還聯(lián)合北京航空航天大學劉祥龍教授團隊,共同舉辦了面向復雜場景的魯棒機器學習大賽——Robust Models towards Open-world Classification。比賽以推動安全可靠AI模型研究為目標,鼓勵打造更安全、更可靠的AI,支持人工智能技術更可持續(xù)地發(fā)展。大賽共吸引286只隊伍、416位參賽者參加。6月19日,大賽在CVPR2022 Art of Robustness Workshop上正式公布獲獎名單。

加強基礎設施與生態(tài)建設,助力成果生成
商湯科技在學術研究及技術創(chuàng)新方面取得的突出成績,離不開領先的軟硬件基礎設施整合的強大算力基礎和領先的算法能力,以及商湯在學術生態(tài)和開源生態(tài)建設方面的長期積累。商湯通過建設并不斷完善以SenseCore商湯AI大裝置為核心的基礎設施,為技術研發(fā)和落地提供重要基礎支撐。研究人員能夠高效地進行科研,快速實驗并驗證新的想法,加速創(chuàng)新與迭代,促進高水平論文的產(chǎn)生,同時解決產(chǎn)業(yè)落地中的問題。

商湯十分重視學術生態(tài)建設。2017年以來,商湯科技陸續(xù)與上海交通大學、南洋理工大學、浙江大學分別成立聯(lián)合研究院或?qū)嶒炇?與清華大學建立“感知計算”產(chǎn)學研深度融合專項計劃,并推動成立全球人工智能高校學術聯(lián)盟,通過與學術界的緊密聯(lián)系,促進各種學術成果的產(chǎn)生以及國際間的學術交流與合作。今年6月11日,商湯科技聯(lián)合全球高校人工智能學術聯(lián)盟成功舉辦“研無止境:商湯論文分享會”活動,匯聚來自商湯科技以及香港中文大學、浙江大學、南洋理工大學、北京大學等高校的研究學者嘉賓,在線解讀在3D視覺、姿態(tài)估計、底層視覺、表征學習、場景理解等領域的CVPR 2022 Oral 論文,分享寶貴學術經(jīng)驗。

此外,商湯持續(xù)鞏固開源生態(tài)建設。基于視覺算法的開源項目OpenMMLab目前在GitHub已經(jīng)擁有超過5萬顆星,并成功向研究者和業(yè)界開源上千個模型?；跊Q策智能的OpenDILab去年在WAIC大會發(fā)布并向?qū)W術和工業(yè)界開源。在大模型方向,商湯與上海人工智能實驗室及高校聯(lián)合發(fā)布了通用視覺技術體系書生INTERN,并開源了OpenGVLab,助力通用人工智能基礎研究和生態(tài)構建。OpenMMLab還在CVPR期間舉辦了主題為《OpenMMLab:計算機視覺研究和生產(chǎn)基礎平臺》的研討會,邀請學術大咖參與分享討論,共建開源生態(tài)。

隨著基礎設施的構建完善,學術與開源生態(tài)的培育,人工智能技術研究的基礎將能夠更加的穩(wěn)固、更加寬廣。商湯將以此為支撐持續(xù)引領人工智能技術創(chuàng)新,加強AI產(chǎn)業(yè)落地的深化,加快規(guī)?；瘧?推動人工智能技術與產(chǎn)業(yè)發(fā)展不斷取得突破。
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