本期话题：智能物联网时代，人工智能进步日新月异；她，曾是日本松下研究院的技术骨干和领头者；AI的飞速迭代，她毅然加入中国公司；她说，“中国速度”将在全球激烈的AI技术竞争中撕开关键的缺口；中日两国的人工智能产业理念有何不同？什么是AI领域的“气宗”和“剑宗“?在产品、技术快速迭代的产业周期，更需要严谨雕琢的工匠精神；还是快速试错的冒险精神？从Zero到Hero，为什么她说，年轻人才的培养比技术更重要的是磨练“心智”？本期嘉宾：计算机视觉与深度学习领域科学家、澎思科技新加坡研究院院长申省梅。

　　不久前在一次偶然的人工智能行业交流采访中，我认识了一位让人印象深刻的中年女科学家：她是人工智能深度学习领域的带头人，80年代起从事无人车驾驶和医学心电图辅助诊疗等领域的研究，90年代带领日本松下研究院从事音视频信号处理和压缩算法应用，成果超过300项专利，而后专注于图像识别领域。

　　作为计算机科学和AI领域里少有的华人女科学家，她拥有着计算机视觉的全栈技术能力，技术面横跨人脸、人形、动作、行为和图像识别等多个领域。在位于世界AI技术风口和桥头堡的新加坡，她看到了人工智能领域的趋势和属于中国市场的机会。

　　2019年她决定加入一家中国公司——澎思科技，致力于安防、智慧城市和自动驾驶领域的研究。和AI领域的男性企业家、科学家不同，申省梅教授讲话低调内敛，但对技术、趋势的判断和理解却十分坚定。她把孩子培养进牛津、剑桥和麻省理工等高等学府，但她仍然对培养专业人才乐此不疲。

　　她待人随和，但是在各种竞赛中，要求却十分苛刻；她研究人工智能，但是她更懂人的价值和力量，我们的对话就是从她在日本松下研究院的经历聊起的。

计算机视觉与深度学习领域科学家申省梅（央广网发 受访者供图）

　　产品10年不坏、深思熟虑的日式“工匠精神”在智能时代过时了吗？

　　思远：日本企业在工业制造时代是全球产业的一个旗帜，他们倡导的工匠精神，可以把工业设计和技术融合到了一个极致。您对工匠精神是怎么理解的？

　　申省梅：日本企业这种工匠精神非常值得我们学习，这种做事的认真态度，把一个东西做到很好。松下还有其它日本公司的产品都是10年、20年不会坏的。

　　我们也参与了很多这样的产品设计，包括电视机、DIC专业的相机，行业内都知道我们在技术这方面花了很大的功夫，对外面的消费者来讲还没有认识得那么清楚，尤其是它的工匠精神、认真态度，还有其专业的管理。资源总是有限的，在有限的资源上能够把它很好地用起来，这是一个很好的方面。比如电动牙刷，很多公司都在做，但有一次我参加一个松下的大会，我觉得他们对客户的需求了解得非常清楚。刚进公司的职员都会有一个时间段，就是派他们在商店卖东西，卖东西的过程中他们就了解到客户到底是怎么考虑的，客户的价值是什么样子的。

　　那个牙刷用起来非常有效，它的尺寸及电池做的都是考虑得非常周到，当时我听完以后，马上就给很多朋友介绍这个牙刷，让他们都去用。它们公司的理念，就是用户总是第一的。我们学到了很多这样的经验。

　　思远：但不得不说从工业时代来到了智能时代，产业的玩法变了，也有人说日本企业以往的优势在这个时代恐怕会变成劣势，像现在技术产品市场的节奏变化很快，过于严谨和细致就意味着牺牲速度、企业利润和错失机会。比如苹果，此前备受诟病的一点恰恰是说通过升级系统去降低前一代手机的性能，促使消费者不断地换新手机。产品10年都用不坏的这种工匠精神，在您看来现在是不是过时了呢？

　　申省梅：大概是10年前，韩国的产品先开始到了市场上跟日本产品竞争，那个时候我们有参观过本地松下的一些工厂，发现松下的理念已经灌输到所有人的大脑里，每一个部件都要求它有10年不能坏的这种理念，要求非常严格。比如每一个器件的成本都很贵，这就造成了市场价格没办法跟韩国的产品三星、LG比；后来又过几年以后发现大陆的产品又比三星、LG便宜，大家就觉得为什么要10年，电视机5年换一次也可以的，所以公司也开始意识到这些，也在改变。

申省梅教授带领团队多次获得世界人工智能领域大奖（央广网发 受访者供图）

　　坚信趋势：“中国速度”孕育大赛道、大舞台

　　思远：您在2019年决定离开日本松下，加入中国科技公司（澎思科技），这是一家在智能安防领域崛起非常迅速的企业，您觉得AI视觉领域产业已经发展到了什么阶段了？

　　申省梅：应该是2017年、2018年这段期间看到了AI技术的迅速发展以及应用越来越多，我这个团队当时在日本比较出名，核心技术是AI+计算机视觉，团队如果想做一个东西，大家很快就会做出来。

　　2012年的时候，我们公司还在用别人的云技术，当时我们团队是第一个在公司把云技术做出来的。后来AI有了更多的机会，就更想做东西。

　　思远：所以最终您选择了加入中国公司，相比欧美企业的巨头发来的offer，您觉得中国公司最大的吸引力是什么呢？是这种放权和挑战吗？

　　申省梅：我觉得选人就好像找男女朋友一样，第一次你觉得我是随便谈谈，因为我们也是过来人，知道对什么样的人真的有信心。我觉得他们（澎思）在市场方面、执行力方面很好，他跟我们讲，你们技术很好，专注技术，其它的东西就交给我们，他们可以给我空间。也有别的大公司找到我，我觉得去了不是跟松下一样吗？为什么我还出去，我已经在大公司做这么多年。

　　AI人才观：从Zero到Hero，比技术更重要的是“磨炼心智”。

　　思远：我们再说说人才，新加坡在全球人工智能有得天独厚的科研环境和地理优势，被视为全球AI产业的桥头堡，政府大力扶持AI高科技发展，给出了很多政策和推动产学研融合的基金，包括像新加坡国立大学、南洋理工和很多企业的研究院都走出了一批世界知名的AI专家。随着AI产业领域的成熟和竞争激烈，对人才的要求也更高，要“文武双全”，研究和实践并重，所以在您看来人才培养是不是变得更难了呢？

　　申省梅：到今天为止，我才意识到现在AI的人才非常缺乏，从0开始，你要招人。我一点都不担心，因为过去我自己培养了很多新人。比如一个孩子PhD刚毕业，他心里有很多担忧，不知道自己能不能胜任。他进来之后，我一直跟他一起做东西，从2D到做3D相机、做电视。有一次他突然跟我讲，他说“我进来的时候是Zero，但是现在我是Hero。”我很感动，我觉得他真的很出色。我也认识到很多小孩的潜力都很大，当你挖掘出来的时候这些孩子们都很开心，他看到了自己的成就。有些有潜力，但是没有去追求优秀。我本人做事业是追求优秀，这种精神可能会影响到大家。

　　很多小孩说我可以参加，我喜欢打比赛，我跟他们讲，打比赛就要有赢的精神，如果你只是来打比赛，最后成绩比较不理想，我说你抱着这样的心态不要参加，因为最后你不觉得有成就感，我说要来打比赛我们就拿第一。你看我们就是连着打比赛，2018年几个比赛，都是第一。因为在中间，大家看到问题出现都要打退堂鼓的时候，需要你鼓励他们，需要你跟他们一起找到问题所在。

申省梅教授团队刷新ReID三项实际记录（央广网发 受访者提供）

　　思远：我查了下，无论是个人还是您带的团队，成绩都非常突出：连续3年国际顶级计算机视觉大赛PASCAL VOC的视觉物体检测冠军，微软百万名人识别人脸挑战赛第一名，行人再识别ReID技术刷新三项世界纪录，这些都说明了您对年轻人的指导和培养。

　　一方面您反对“重在参与”，去了就要做最好的；另一方面，年轻人才的培养，心智也非常重要，比成绩更重要的是如何去面对失败，您是怎么让年轻人才在渴望成功和面对失败之间找平衡的呢？

　　申省梅：最近我们团队还分享了一句话叫Be tough，中文翻译成“皮实”一点。我们不管参加比赛也好，做项目演示也好，有些孩子做演示讲技术细节（很费劲），我跟他们讲“来的人听不懂细节，你要多从其他角度讲”。很多孩子做学术出身，很难拿到那个“点”，讲得越多，越沮丧，“费了这么大劲，却没有成绩。”后来我就跟他们讲Be tough，我自己也是过来人，所有过程中都会遇到很多艰难。有的人很努力去做一件事，但达不到要求，年轻人就容易说“我不干了，我辞职。”那次，我说这句话被好几个年轻人听到了，所以当我训练他们Demo rehearsal的时候，我很严格的时候，他们也会互相说Be tough。

　　思远：您眼中的AI人才除了技术以外，最重要的素质或者您最重要的要求是什么？

　　申省梅：科研人员要“事必躬亲”。以前政府有一个项目：要跟一个学校做停车场的自动检查，停车场有多少位置，然后根据相机监视。那个项目重要的点是，相机到底是放在哪里以什么样的角度才可以覆盖更多的地方。

　　我发现有一些做研发的人不太愿意下到实际场地去捕捉，当时我讲到做研发不要光在屋子里，要出去采集数据，才知道你的技术有多少局限性。我的管理方式也是这样，我不批评下属，但是我会设立好的榜样。

　　当时是一个泰国的孩子，刚加入我们不久，他就非常愿意冲在前面，去拍摄、捕捉，回来分析数据。我就用他做例子，用一个叫Live by good model的方式，我都是给他们看好的样本，但是我不批评不好的，但最后不好的觉得不好，于是他都向好的看齐。

“行人识别”是眼下安防、自动驾驶等领域的重要应用技术。（央广网发 受访者提供）

　　“剑宗”和“气宗”——关于产业赛跑的方法论

　　思远：在中国的武侠小说中，先练内力后练外在招数、剑法的风格叫“气宗”，把先练招数后练内力的叫“剑宗”。如果我们把这个产业的纯技术比喻为内力，试错和实践就是招数。眼下人工智能领域，中国已经诞生了像商汤、旷视、依图、云从（四小龙），那么您认为未来在AI产业的比拼中，更重要的是严谨的钻研精神，还是不断试错，先干再说的冒险精神？

　　申省梅：你刚才讲的边走边打边调整的方式，西方国家也在提倡。我们听过一个讲座，用了一个例子，说我造一辆跑车，是从轮子一点一点等到3年后把它造出来？还是造一辆跑车的时候，跑车的市场可能还没到，先造一辆自行车，慢慢进化成跑车？在不同阶段，你可以边走边打，就好像自动驾驶，第5级跟第4级，会牵扯到方方面面，整个结构都在变。你如果说现在我就盯着自动驾驶的Level 5，我跟你讲，假设5年后才可以看到真正产出的时候，你这5年就什么都不要Launch吗？不是这样的。我们是做了自动驾驶，但是我们公司不会说我们盯着Level 5，在这中间其实这个技术可以应用到各个方面，比如工厂的AGV，还有物流以及其他方面，其实技术都是一个角度，再加一些别的东西都可以用的。