砺石商业评论|不设限的依图进化史：从算法到算力( 二 )
在依图的官网上这样写道：“我们不是为了把大公司或实验室的技术拿来快速套利 ， 我们参与人工智能领域的基础性科学研究 ， 致力于全面解决机器看、听、理解的根本问题 ， 相信能在计算机视觉、自然语言理解、知识推理、智能硬件、机器人等技术领域作出突破性贡献 。 ”
过去的几年中 ， 这段话确实见证了依图的一路前行 。 在计算机视觉领域 ， 公司曾连续三年在代表工业界最高水平的美国国家标准技术局组织的人脸识别测试中获得冠军 。 今年 ， 在业界最具影响力的三大行人重识别数据集上 ， 依图将六项核心指标的纪录全部刷新 。
视觉是依图的老本行 ， 取得任何成绩都不足为奇 ， 但接下来依图突破CV边界 ， “一路开挂”式的在语音识别、自然语言理解、芯片等领域陆续亮出一系列优异成绩单 ， 藏拙的“学霸”开始小露锋芒：
进军中文语音技术领域 ， 在全球最大开源中文数据库的词错率测试上刷新纪录 ， 一举跻身行业前列；在全球顶级医学科研期刊《自然医学》（Nature Medicine）首次发表NLP处理EMR的研究成果；在全球权威声纹识别竞赛VoxSRC上 ， 依图算法夺得第一 ， 大幅领先第二名……计算机视觉技术、语音技术、自然语言理解技术等多个人工智能算法技术上均占据了业内绝对领先的优势 ， 并将这种技术上的优势复制到了商业落地上 ， 涉足的行业也扩张到了智能城市、智能商业和智能医疗多个领域 。
最引人瞩目的还是2019年5月 ， 依图在上海正式发布了首款云端芯片“求索” 。 作为一家AI算法领域起家的企业 ， 依图为什么要进入到算力领域呢？成立了八年的依图是否在寻找下一个增长点？
本文插图
依图造芯 ， 绝非偶然 。
过去几年来 ， 算法性能高速发展和机器算力提升缓慢的矛盾 ， 导致各公司要么牺牲算法性能 ， 削足适履；要么没有先进算法 ， 空耗资源 。 在推动人工智能技术和产品落地的实践过程中 ， 依图很早就意识到针对应用场景和业务逻辑定义人工智能芯片的必要性和迫切性 。
从场景出发 ， 预判芯片的应用场景 ， 并准确预判该场景下最适合的智能算法 ， 更好地发挥依图算法和软件的性能 ， 再投入场景中为客户提供针对特定场景优化的性能、功耗和成本最优的一体化解决方案 ， 带来极致的性价比 。 这对一家单纯做算法的AI公司来说 ， 无疑可以在商业化成功路径上更进一步 。
搭载依图发布的第一颗芯片“求索”的AI算力产品 ， 以现场和英伟达直接对比的方式 ， 展现了超低的功耗与超强的算力：一台装有求索服务器的依图高密度机柜能支持1万路视频解析 ， 可以代替原本需要16台机柜的方案 ， 实现数据中心的整体建设成本减少50% ， 运维成本降低80% ， 不仅大大助力了依图先进算法优势的发挥 ， 还可以大大降低企业IT基础设施领域投入 。
与之对应的是依图在智能城市、智能商业领域多年的深耕 ， 明确的应用场景和累积的客户体量最终令依图造芯成为意料之外又情理之中 。
在AI落地的商业场景上 ， 算力 ， 让依图做得更深 。
从计算机视觉到全栈人工智能 ， 再到自研芯片布局人工智能算力 ， 依图积极投身于人工智能基础设施革命 。 今天以结果倒推来看 ， 过去8年中 ， 依图战略布局环环相扣 ， 几乎没有走过任何弯路 。 这种“一帆风顺” ， 如果不是来自于命运在暗中牵引的玄学 ， 那必定是因为某种科学的方法论支撑下对未来战略的准确预判 。
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多样性算力时代 ， 谁与争锋？
当年的CV热至今还令人心潮澎湃 ， 作为人工智能最早成熟的领域 ， 在To B市场上孕育了百亿规模的市场 。 第一次的选择无疑是成功的 ， 甚至带动了业内在To B领域做CV的风潮 。 几年后 ， 被统称为AI四小龙的商汤、旷视、云从 ， 主营业务几乎都是To B的CV 。 因为做得很成功 ， 依图理所当然地被刻上了CV的烙印 。
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