颜水加入依图科技,开启 AI 商业化新征程
横跨学界和工业界的人工智能专家颜水成正式加入依图科技，担任依图科技首席技术官（cto），开启新征程的同时，也将迎来 ai 商业化的新挑战。
原 360 集团副总裁、人工智能研究院院长颜水成离职后的去向尘埃落地。他的下一站是上海的人工智能「独角兽」公司依图科技，并以首席技术官（cto）的身份加入。
颜水成对机器之心表示，这是他职业生涯中的新征程，同时也将迎来新的挑战。而在这些挑战之中——让 ai 大规模落地并商业化将成为核心，此前他曾在多个公开场合强调 ai 技术在产业落地的重要性。
依图方面表示，加入依图后，颜水成博士将带领团队进一步夯实依图在人工智能基础理论和原创算法方面的技术优势，为依图在商业化场景落地方面提供强有力的技术支持。
上个月，颜水成离开工作三年的安全巨头公司 360，时任 360 集团副总裁、首席科学家及 ai 研究院院长。更早之前，他先后任职于微软亚研院、香港中文大学、新加坡国立大学。
颜水成在 2004 年获得北京大学数学博士学位。2007 年，他加入新加坡国立大学，创立了机器学习与计算机视觉实验室，拥有终身教职，并于 2011 年被新加坡国家科学院授予新加坡青年科学家奖。
颜水成是国家千人计划特聘专家、ieee fellow、iarr fellow 及 acm 杰出科学家，他的主要研究领域包含计算机视觉、机器学习与多媒体分析，迄今在国际顶级期刊及会议共发表 600 余篇论文，引用量超过 4 万次，曾四次当选「汤森路透全球高被引学者」。
如今，横跨学术界与工业界的颜水成，将与昔日微软亚研院的两位院友、也是依图科技的两位创始人朱珑和林晨曦重逢，开启机遇与挑战并存的「创业征途」。
相比安全领域地位稳固的 360，依图科技正处在关键发展节点。这是 ai 视觉公司第一阶段战争的结束时刻，也是独角兽依图迈步百亿美元、甚至千亿美元的起点。
依图科技成立于 2012 年，在 ai 落地与商业化的路上已经探索并践行近 7 年，团队以计算机视觉技术起家，后逐步向语音语言技术、芯片技术等方向拓宽，聚焦在安防、金融以及医疗三大领域市场。
近几年，依图科技便不断上演「跨界」之举，在已有的优势市场外开辟出新赛道。2018 年 12 月，它推出依图科技短语音听写 api，和微软 azure 推出依图语音开放平台，还和华为推出智能语音联合解决方案，踏入语音和自然语言领域。
今年 5 月，依图科技又在底层的芯片领域迈出重要一步，推出耗时 2 年打造的首款云端 ai 芯片「求索」，目前该颗芯片已经量产，实现从算法到芯片的突破。
不难发现，颜水成与依图存在一种共性——在时代大势下，不断扩展自身边界，以实现新的突围，这其中蕴含着从业者的 ai 理想，也有工业界的壮阔未来。
ai 行业行至当下，已进入 ai 场景大规模落地的攻坚期，也是商业化的重要阶段。而依图的跨界，无论是布局语音技术，还是打造 ai 芯片，表面看是满足行业需求、算法演讲的需要，而背后都指向这一目的，构建商业化的护城河。
学成于北大，蜕变于新加坡国立大学
颜水成学成于北大，ai 启蒙于微软亚研院，辗转游学之后，定身新加坡国立大学，并在此完成从青年才俊到 ai 大咖的蜕变。
他本硕博均求学于北京大学，1995 年进入北大数学系，师从程乾生教授。随后他开始围绕计算数学（computational mathematics）和应用数学展开博士攻读，还研究了模式识别和机器学习相关的课题。也正是这段经历为他未来从事人工智能研究打下了基础。
2001 年，颜水成到有「ai 黄埔军校」美誉的微软亚洲研究院实习，跟随时任微软亚研院副院长张宏江展开研究。张宏江可谓是计算机视频检索研究领域「开山人物」。
据了解，他也曾师从人脸识别和智能视频监控专家李子青，还与前滴滴研究院院长何晓飞一同搭档发表 4 篇单篇引用过千的论文，在该领域产生了较大影响。
而当时的微软亚研院可谓人才辈出，颜水成在此遇到的不少院友都成为日后 ai 领域的知名人物，比如前百度深度学习实验室创始主任、现地平线创始人余凯、旷视研究院院长孙剑等。
或许是巧合也或许是缘分，他还在此遇到了后来依图科技的两位创始人朱珑和林晨曦，这一相遇或许早已为十多年后的携手埋下了伏笔。
2004 年博士毕业后，颜水成离开微软亚研院，先在香港中文大学从事人脸识别相关研究，2 年后又前往伊利诺伊大学香槟分校（uiuc）从事博士后研究，师从美国工程院院士、计算机视觉华人教授黄煦涛 (thomas huang)。
一番游学后，他在 2007 年 12 月来到新加坡国立大学，开启了颇为高产的 8 年学术生涯，并逐渐成为学校机器学习和计算视觉的领军人物。期间取得的成就主要有：
1、领导团队多次获得 cvpr 和 acm mm 两个全球顶级会议论文最多的团队；
2、领导团队最早参加计算视觉核心竞赛 pascal voc 并夺冠，2010-2012 年连续三年获得物体识别子项的冠军；
3、领导团队多次参加 imagenet 竞赛并获冠军，提出 network-in-network 模型中的 1x1 卷积成为后续计算机视觉 cnn 变种模型的基础模块，其思想被后期的 googlenet、残差网络（resnet）等模型所采用。
转身拥抱工业界
如果说新加坡国立大学 8 年的学术生涯是颜水成的一次蜕变，那么加入 360 集团，转身拥抱业界，则是他的又一次蜕变。
2015 年 ai 浪潮正在风起云涌的酝酿中，在 360 创始人周鸿祎的邀请下，颜水成来到 360，担任 ai 研究院院长及 360 首席科学家，并在 2017 年升任集团副总裁。
在 360，颜水成开始把多年的学术积淀应用到商业上，立足于计算机视觉、机器学习等技术，结合 360 的安全业务推出「360 安全大脑」。
它具备感知、决策、推理、学习等核心能力，颜水成带领 ai 研究院围绕核心能力打造了三个 ai 引擎：运动引擎、视觉引擎、交互引擎，将安全技术与 ai 引擎落地各个产品线，为 360 智能硬件、搜索等业务提供 ai 技术支持，带起了 360 的 ai 商业化。
学术界和工业界的双重身份，也让颜水成对二者之间的关系有了更深刻的认知。他曾分享道，学术界的研究和业界的研究有很大的区别，业界的研发必须回归商业本质，尤其要放在价值闭环与数据闭环的维度上进行思考。
价值闭环方面，技术需要对闭环中的产品、客户 、企业和社会产生正向推动，不然就有失败的可能。数据闭环方面，由于不存在完美的算法，因此我们只能依赖特定场景的数据来不断优化算法，进而优化产品模型。
他还曾风趣的比喻道，在学术界研究 ai 就像谈恋爱，而工业界做 ai 更像是婚后生活，并以「不以结婚为目的的恋爱都是耍流氓」，强调 ai 落地产业的重要性。
整体而言，工业界急迫 ai 技术的落地与商业化，懂得技术，并懂得将技术与产业需求的领袖人物成为 ai 行至深水区构建核心竞争力的关键。
依图科技此时邀请颜水成加盟并担任 cto，一方面考虑到学术领域深厚积淀；更为重要的其在工业界的落地经验和能力，毕竟「ai 落地为王」。跨过学术界、工业界之间的沟壑，颜水成对 ai 落地必然有着更深刻的理解。
目前，依图的管理团队主要包括，创始人兼首席执行官朱珑、联合创始人林晨曦、首席创新官（cino）吕昊，首席技术官颜水成。作为首席技术官，颜水成将更倾向于 ai 基础研究和原创算法积累。
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原 360 集团副总裁、人工智能研究院院长颜水成离职后的去向尘埃落地。他的下一站是上海的人工智能「独角兽」公司依图科技，并以首席技术官（cto）的身份加入。
颜水成对机器之心表示，这是他职业生涯中的新征程，同时也将迎来新的挑战。而在这些挑战之中——让 ai 大规模落地并商业化将成为核心，此前他曾在多个公开场合强调 ai 技术在产业落地的重要性。
依图方面表示，加入依图后，颜水成博士将带领团队进一步夯实依图在人工智能基础理论和原创算法方面的技术优势，为依图在商业化场景落地方面提供强有力的技术支持。
上个月，颜水成离开工作三年的安全巨头公司 360，时任 360 集团副总裁、首席科学家及 ai 研究院院长。更早之前，他先后任职于微软亚研院、香港中文大学、新加坡国立大学。
颜水成在 2004 年获得北京大学数学博士学位。2007 年，他加入新加坡国立大学，创立了机器学习与计算机视觉实验室，拥有终身教职，并于 2011 年被新加坡国家科学院授予新加坡青年科学家奖。
颜水成是国家千人计划特聘专家、ieee fellow、iarr fellow 及 acm 杰出科学家，他的主要研究领域包含计算机视觉、机器学习与多媒体分析，迄今在国际顶级期刊及会议共发表 600 余篇论文，引用量超过 4 万次，曾四次当选「汤森路透全球高被引学者」。
如今，横跨学术界与工业界的颜水成，将与昔日微软亚研院的两位院友、也是依图科技的两位创始人朱珑和林晨曦重逢，开启机遇与挑战并存的「创业征途」。
相比安全领域地位稳固的 360，依图科技正处在关键发展节点。这是 ai 视觉公司第一阶段战争的结束时刻，也是独角兽依图迈步百亿美元、甚至千亿美元的起点。
依图科技成立于 2012 年，在 ai 落地与商业化的路上已经探索并践行近 7 年，团队以计算机视觉技术起家，后逐步向语音语言技术、芯片技术等方向拓宽，聚焦在安防、金融以及医疗三大领域市场。
近几年，依图科技便不断上演「跨界」之举，在已有的优势市场外开辟出新赛道。2018 年 12 月，它推出依图科技短语音听写 api，和微软 azure 推出依图语音开放平台，还和华为推出智能语音联合解决方案，踏入语音和自然语言领域。
今年 5 月，依图科技又在底层的芯片领域迈出重要一步，推出耗时 2 年打造的首款云端 ai 芯片「求索」，目前该颗芯片已经量产，实现从算法到芯片的突破。
不难发现，颜水成与依图存在一种共性——在时代大势下，不断扩展自身边界，以实现新的突围，这其中蕴含着从业者的 ai 理想，也有工业界的壮阔未来。
ai 行业行至当下，已进入 ai 场景大规模落地的攻坚期，也是商业化的重要阶段。而依图的跨界，无论是布局语音技术，还是打造 ai 芯片，表面看是满足行业需求、算法演讲的需要，而背后都指向这一目的，构建商业化的护城河。
学成于北大，蜕变于新加坡国立大学
颜水成学成于北大，ai 启蒙于微软亚研院，辗转游学之后，定身新加坡国立大学，并在此完成从青年才俊到 ai 大咖的蜕变。
他本硕博均求学于北京大学，1995 年进入北大数学系，师从程乾生教授。随后他开始围绕计算数学（computational mathematics）和应用数学展开博士攻读，还研究了模式识别和机器学习相关的课题。也正是这段经历为他未来从事人工智能研究打下了基础。
2001 年，颜水成到有「ai 黄埔军校」美誉的微软亚洲研究院实习，跟随时任微软亚研院副院长张宏江展开研究。张宏江可谓是计算机视频检索研究领域「开山人物」。
据了解，他也曾师从人脸识别和智能视频监控专家李子青，还与前滴滴研究院院长何晓飞一同搭档发表 4 篇单篇引用过千的论文，在该领域产生了较大影响。
而当时的微软亚研院可谓人才辈出，颜水成在此遇到的不少院友都成为日后 ai 领域的知名人物，比如前百度深度学习实验室创始主任、现地平线创始人余凯、旷视研究院院长孙剑等。
或许是巧合也或许是缘分，他还在此遇到了后来依图科技的两位创始人朱珑和林晨曦，这一相遇或许早已为十多年后的携手埋下了伏笔。
2004 年博士毕业后，颜水成离开微软亚研院，先在香港中文大学从事人脸识别相关研究，2 年后又前往伊利诺伊大学香槟分校（uiuc）从事博士后研究，师从美国工程院院士、计算机视觉华人教授黄煦涛 (thomas huang)。
一番游学后，他在 2007 年 12 月来到新加坡国立大学，开启了颇为高产的 8 年学术生涯，并逐渐成为学校机器学习和计算视觉的领军人物。期间取得的成就主要有：
1、领导团队多次获得 cvpr 和 acm mm 两个全球顶级会议论文最多的团队；
2、领导团队最早参加计算视觉核心竞赛 pascal voc 并夺冠，2010-2012 年连续三年获得物体识别子项的冠军；
3、领导团队多次参加 imagenet 竞赛并获冠军，提出 network-in-network 模型中的 1x1 卷积成为后续计算机视觉 cnn 变种模型的基础模块，其思想被后期的 googlenet、残差网络（resnet）等模型所采用。
转身拥抱工业界
如果说新加坡国立大学 8 年的学术生涯是颜水成的一次蜕变，那么加入 360 集团，转身拥抱业界，则是他的又一次蜕变。
2015 年 ai 浪潮正在风起云涌的酝酿中，在 360 创始人周鸿祎的邀请下，颜水成来到 360，担任 ai 研究院院长及 360 首席科学家，并在 2017 年升任集团副总裁。
在 360，颜水成开始把多年的学术积淀应用到商业上，立足于计算机视觉、机器学习等技术，结合 360 的安全业务推出「360 安全大脑」。
它具备感知、决策、推理、学习等核心能力，颜水成带领 ai 研究院围绕核心能力打造了三个 ai 引擎：运动引擎、视觉引擎、交互引擎，将安全技术与 ai 引擎落地各个产品线，为 360 智能硬件、搜索等业务提供 ai 技术支持，带起了 360 的 ai 商业化。
学术界和工业界的双重身份，也让颜水成对二者之间的关系有了更深刻的认知。他曾分享道，学术界的研究和业界的研究有很大的区别，业界的研发必须回归商业本质，尤其要放在价值闭环与数据闭环的维度上进行思考。
价值闭环方面，技术需要对闭环中的产品、客户 、企业和社会产生正向推动，不然就有失败的可能。数据闭环方面，由于不存在完美的算法，因此我们只能依赖特定场景的数据来不断优化算法，进而优化产品模型。
他还曾风趣的比喻道，在学术界研究 ai 就像谈恋爱，而工业界做 ai 更像是婚后生活，并以「不以结婚为目的的恋爱都是耍流氓」，强调 ai 落地产业的重要性。
整体而言，工业界急迫 ai 技术的落地与商业化，懂得技术，并懂得将技术与产业需求的领袖人物成为 ai 行至深水区构建核心竞争力的关键。
依图科技此时邀请颜水成加盟并担任 cto，一方面考虑到学术领域深厚积淀；更为重要的其在工业界的落地经验和能力，毕竟「ai 落地为王」。跨过学术界、工业界之间的沟壑，颜水成对 ai 落地必然有着更深刻的理解。
目前，依图的管理团队主要包括，创始人兼首席执行官朱珑、联合创始人林晨曦、首席创新官（cino）吕昊，首席技术官颜水成。作为首席技术官，颜水成将更倾向于 ai 基础研究和原创算法积累。
FPC的结构及材料知识
通过高精度AFE优化电池测量和电池组监测
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ECG前端设计通过微型转换器简化
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节点唤醒等于网络唤醒吗？
14条精选电工速算法总结
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