崛起于2009

    前者关乎到天网的经济命脉，后者则是计算机视觉的一个重要的科技树途径节点，两个项目其实也有着一些内在联系，都和计算机视觉相关。

    想要了解公司财务和产品信息，最快的方式就是看统计报表。想要了解公司最新的发展情况，最快的方式是开会。

    到开会时才发现:哟……中生代现在已经这么膨胀了竟然员工已经有了900多个……

    白垩纪新总部最大的会议室都塞不下！

    想要像原来那样，动不动就把人全部叫到一起是不可能了，只能说把各个部门的主事人和项目组的负责人聚到一起。

    叶晓奇坐在主位上随手一指，“从小周开始吧，各个部门和项目组依次汇报进展。”

    小周摊开了小本本:“商用部截止到今天，共有直属员工734人，其中ai支持组有员工126人，负责对其他项目的支持工作。系统优化组，有员工79人，其中c语言工程师37人，其他语言的28人，非软件开发12人，平时主要负责和白垩纪的系统开发对接，支持对方的需求。机械设备部，有员工68人……”

    “具体到项目上，索尼上个月给我们设计的imx231样品已经到位，我们对白垩纪操作系统的拍照优化支持需求已经进入真机测试阶段……”

    “移动式机械手，目前底盘slam算法已经和我们的物流系统对接完成，在语意识别抓取上，相较于一代的大型机械手，在准备度上已经有了很大的提升，但是目前该设备的灵活性还是不够。我们的一代机械手采用的是三轴设计，抓取大件非常出色，但是遇到狭小的仓储位会伸不进去手，因此移动式机械手我们打算使用六轴机械手，目前项目就卡在这一步……”

    “卡在这一步”

    “嗯”，小周抬头看了一眼，“我们中生代在图像识别上非常优秀，目前可以说是世界超一流水准，但是在自动化设计方面几乎没有积累，之前的研发也都是以买为主……”

    小周不自觉的又抬头看了一眼，心说:你丫就是个怪物，你丫的存在就是最大的不合理！

    还好，自动化你不会，不然真想给你切片来看看！

    叶晓奇皱着眉，问道:“六轴的，买不到”

    “对，目前市面上六轴的尺寸都比较大，都是工程用的，在自动程度上也不符合我们的要求。医用级的要好一些，但是离我们的要求还有一段距离。”

    “哦……”

    叶晓奇托着下巴假装思考了一番，实则实在拼命回忆fetch的设计。想了半天，没招，这块是硬伤。

    中生代自成立以来，以人脸识别为基础，正在向整个图像识别智能领域发展，图像相关的技术储备和人员储备日渐丰满，这是叶晓奇自身专精影响的结果。

    同样受限于领头人的技术专精，在其他领域，中生代仍然有着自己的缺陷。比如，对语音智能这块，几乎完全不涉及。

    在计算机智能的道路上，有着很多路线，一个人是无法完成所有路线的，也没有哪个企业在前期就能包揽所有路线。谷歌在这方面发展算是最全面的，那也是建立在多年的积累上，而中生代说白了成立不到一年，还太年轻。

    语音识别，短时间内中生代都不会投入进去，因为这方面有个叫科大讯飞的公司可以合作。自动化嘛……

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第258章 无心插柳柳成荫
    “人景分离项目……”

    叶晓奇心说，来了，认真的聆听状，对这个项目非常关心。

    “目前遇到了一些问题，主要是由于图片集数据量不够，导致我们的在此基础上建立的特征库，识别准确度非常低下。同时由于美工设计师的不足，在人工剥离人像上也显得资源缺乏。”

    “唉……”

    叶晓奇心里轻轻的叹了一口气，到此为止，最关心的两个项目，都遇到了各自的困难。一个是自身的不足，自动化基因缺乏。一个是世界性难题，深度学习需要海量的图片，世界各国的数据集都还在建，imagenet的数据集也还很弱小，中生代的勤工俭学数据集计划也才开展没多久。

    “所以针对这两个问题，我们基础架构研发部，一方面加大美工的招人力度，另一方面我们开辟了一个新的思路，那就是把包含人像的视频按帧拆分，作为我们的图片素材来源。”

    “在此过程中，我们发现，通过对眼睛特征和嘴唇特征的综合表现，可以计算出一个人的情绪；通过眼睛和嘴唇的连续变化，可以得到一个人的情绪变化指数；通过唇形的连续变化，可以大致的知道这个人说什么话……”

    正在失望之中的叶晓奇，震惊的问道：“你是说，读唇”

    霍蓓蕾拨了拨发梢，答道：“是这样的，没错，这将是我们后续的参考研发方向。”

    “你是说，因为相应的图片集不足，所以你们就把脑筋动在了视频上。然后，就得到了这个东西”

    霍蓓蕾点点头，“没错。”

    叶晓奇却感到有些凌乱，科研树发展基本方向不应该是这样的。

    图像ai技术大发展是建立在imagenet的深度学习理论的基础之上的，深度学习得到的特征库是一系列相关计算的核心，而深度学习依赖海量的图片。

    所以图片不足，你们就特么去拆视频拆视频就算了，美工不足所以你们直接就把人脸识别那套搬过来了，结果大把的资源撒下去，人景分离还是没整出来，却发现了可以做情绪识别和读唇术

    这下总算知道刚刚香取绫汇报的大笔支出花在哪了……

    真真的应了那句话：有心栽花花不开，无心插柳柳成荫

    “准确率多少”

    任何图片项目都是有准确率作为标尺的，就以人脸识别来说，准确率低于50的研究没有任何意义，商用阶段起码要拥有80以上的准确率才行。

    “情绪识别准确率高达64，主要包括哭、笑、怒、乐、难过、伤心等词缀，目前还在进一步学习，因为分类决策比较少，所以这个学习进展非常快。唇语识别，目前仅限于普通话中文，我们主要是采用央视某套有字幕的节目进行学习的，经测试，对特定的几个主持人的口型识别准备率接近74，而此类泛用视频的识别率……不足5……”

    74……不足5……

    情绪识别抛开不提，单说唇语识别。

    74什么概念，就是一句话识别正确的字数到七成，就以“人类是低等植物”这几个字来说，可能意思完全相反，但是对人类来说，猜到它的正确意思一点困难都没有。而实际错误发生的地方都是随机的，也不一定会错的这么离谱，比如“黑灰花卉会挥发”这句话，就如同正常人笔误一样。

    叶晓奇不禁为那几个主持人感到默哀，估计他们要是知道他们说的话被天网研究透彻到了这个地步，以后路过中生代都会远远的绕道走。

    当然只针对这几个人的研究是没有意义的，所以才有泛用的说法。

    泛用识别率不足5，听起来似乎不那么靠谱。可是事实不是这样的，万事皆有开头，只要研究大方向上没错，后续只是时间的问题。

    就以5来说，基本接近于平行世界2015年底牛津大学提出的研究成果所能达到的目标。随后牛津大学和谷歌合作，在三个月内，也就是16年的三月份迅速把这个识别率学习到了46。紧跟着不到一年，谷歌就据此发布了唇语识别特征库，面向世界开放，因此项技术收益的项目和企业随之纷纷成立。

    当然谷歌的技术仅限于英文，但是原理是一样的，中文读唇术依旧是采用这个原理。

    只要研究方向得当，整个过程真的只是时间和算力的问题。

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第259章 国产大狗情况
    “对了，订购的这批gpu效果还凑合，回头再去弄点。如果可能的话……最好性能再强一点。”

    霍蓓蕾的发言以这句最为结尾。

    叶晓奇却反应不过来，“再弄点那可是5万片！还再强一点……你当是公司自己做的啊！”

    霍蓓蕾一摊手，“那我可不管，这是研发必备的投入。我给你算算啊，标准的一台服务搭载一块gpu对不对”

    “对。”

    “我们cnn和rnn非常容易并行计算，所以一个标准的搭载4块gpu的系统表现非常好……为了达到更好的加速比，我们参考了一篇论文，做出了能容纳96块gpu阵列的系统，可以让计算速度加速50倍！”

    “很好。”

    “按照平均三个人共用一台服务器来算，我们底层研发部需要127台服务器。一台服务器使用96片gpu，你算算一共用多少再算上损耗……”

    叶晓奇心里就滴血了，原来问题出在这儿:“我算个p，3人一台服务器，你咋不飞上天呢！”

    没办法不心疼啊，当初创建真品坊的时候，一台最普通的服务器1万6，通过3台服务器搭建了负载均衡，最终随着业务的扩展，逐渐把服务器集群扩展到了10台、20台……

    你这上来就是127台……

    真是崽卖爷田不差钱。

    霍蓓蕾还在阐述着自己的想法，“你别这样啊，3人一台是最起码的配置，又想效率高，又想招到合适的人，心疼钱可不行。你想啊，好苗子可不是那么好招的，无论是社招也好还是内部推荐也好，新招募的人薪水也给不了那么高，那得看工作表现。那怎么办我们就得说，我们硬件资源过硬！入职就一定能得到计算资源，比如说，3人一台服务器，这我已经很为公司考虑了，要是我自己开的公司，我肯定每人都发一台服务器！”

    “呵”，叶晓奇怒而生笑，“接着忽悠。”

    霍蓓蕾洋洋得意道:“嘿，我这可不是忽悠，成果你不是都看见了么……一台ibm的服务器才6万8，你就说值不值”

    叶晓奇很想骂一句你特么是猪么，碍着这么多人的面，改口道:“照你这么个玩法，别的部门还要不要活了都这么玩，大家一起喝西北风去你这跟拿着一吨算盘算弹道轨迹有什么区别你知道这是多少钱吗把你的路虎卖了都不值吧”

    “那可不一定”，霍蓓蕾反驳道，“上个月我刚又买了俩路虎，都是今年最新款，其中一个还是限量版。”

    “你……”叶晓奇拍了拍桌子，“2个月3000多万，就算是谷歌，也没有哪个纯软件项目有咱们的烧钱速度快吧”

    霍蓓蕾一摊手:“所以我没在谷歌。”

    好有道理……

    真恨不得找个收破烂的，给她卖了换成不锈钢脸盆。

    香取绫趁机告了个黑状:“霍小姐还要求采购一大批ib芯片，此外因为我们天网的服务器没有托管，扩建机房购买机柜购置大功率空调都需要钱……我们的经费早就花完了，那时候你不在公司，没人签字。因为数额太大财务不给批，最后还是龚总垫付的……除此以外，这127台服务器还配了24台显示器，还要增设交换机……”

    “闭嘴，有你说话的份儿么，花点钱怎么了”

    “你才给我闭嘴”，叶晓奇起身，“小香，以后超过500万的采购单，必须拿给我签字，谁的需求都不能例外。”

    “我不叫小香”，香取绫小声的嘀咕了一句，“我姓香取……”

    叶晓奇只当没听见，“小周，最近你跟她多交流交流，把咱负载均衡那套方案搬过来，争取尽快做出来一个容纳5000枚gpu的计算集群。3人一台……你当公司是单打独斗的小作坊么。”

    说完气呼呼的走了，孟助理立马就跟着出去了。霍蓓蕾亦是生气，“哼！”

    小周凑了过去，“霍总监，你看……”

    “我不看！他就是抠！”

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作品相关:计算机思想(1)
    本文中反复提到了一个词，“思想”。

    什么是“思想”“思想”是个笼统的概念，泛指解决问题的思路和手段。

    “思想”中被提及频率最高的，当属“面向对象”思想。那么什么是“面向对象”

    首先说“对象”，“对象”是一个指代词，相当于日常用语的他、她、它，并不具体指什么东西。所以“面向对象思想”就好解释了，就是使用ta的方式，去解决问题。

    世间万物都可为对象，比如把“手机”当做对象，那么消费者拿到手机之后，并不需要去研究手机是怎么制造的，也不需要了解手机的运动原理，反正只要知道怎么去使用它，接打电话也好还是娱乐也好，就可以了。

    面向对象的实现，依靠的封装、继承、多态等方法，最终达到的目标是是提高效率。比如说，手机就是一个封装好的对象，让用户使用手机前先去理解手机的原理，这既不科学也不效率。

    计算机面向对象思想的诞生，就催生了许多面向对象的解决方案，这里面最广泛被用到的就是面向对象框架。

    面向对象框架最大的作用便是分工协作，提高开发效率。比如说甲负责项目中的某个功能，需要使用乙的开发功能，互相约定好参数和返回值即可，并不需要去关心对方代码怎么写的。

    java是一个纯面向对象式语言，大名鼎鼎的j2ee和j2me便是面向对象框架。而市场占有率近年来逐步攀升的php，也有着属于自己众多的框架，比如yii和ci。甚至还有一些傻瓜式框架，比如ecshop、dedecms、discuz，提供给非计算机专精开发者使用。

    但是值得一说的是，过分的迷信某个框架是不可取的，框架只是一种辅助手段，最终决定代码是否优秀的依旧还是人。

    比如说yii框架，被无数不知情的吃瓜众吹捧过，其结构复杂、功能完善，上手慢，但熟练以后，相较于其他框架能够得到更高的开发效率。

    但是强大就意味着可塑性差，diy潜力有限，这在面对亿级数据时便显得心有余而力不足。也因此，其貌不扬结构简单的ci框架，以及在其基础上各种改造而来的自研发框架，便在最高的层次发挥了巨大的作用。

    面相对象与之相对的便是面向过程。在面向对象思想如此强势的通知局面下，面向过程依旧有着自己的一片天地。

    面向过程就是直接面对问题，像流水账一样一次把代码弄出来，没有mvc。其缺点是代码又臭又长、可读性和可维护性差，但是它的优点是面向对象无可取代的:少了“安排”对象的资源消耗，面向过程的执行效率更高，在面对海量负载以及脚本任务中，面向过程都扮演着重要的角色。

    由此可见，计算机行业里，并不存在说哪个技术一定是最先进的，哪个框架一定是最完美的。适合自己的，符合当下要求的，才是最好的。

    真正的武林高手，一花一叶都是顺手拈来，绝不会拘泥于某一个招式，所以本书从来不去强调哪门技术又或者框架，以免给人误导。