新科技速遞
正申請上市的本港獨角獸商湯科技，最近公佈在國際計算機視覺大會ICCV 2021上，共50篇論文入選，同時在MFR、LPCV比賽，等多項AI競賽中奪冠，研究實力。
商湯科技自從2014年成立，7年之間，商湯科技及聯合實驗室發表了超過600篇頂級論文，擁有的超過8,123項專利，其中4,169項專利在中國，3,954項在海外，擁有亞洲區內最多人工智能發明專利，連續6年專利申請數量以翻倍增長。除了入選論文和專利，商湯科技也在全球超過70項AI比賽中奪魁。
上市文件顯示，商湯科技的5,286僱員，研究及工程人員佔3,593名，比例高達68%。商湯科技研究開發經費增長迅速；2018為8.487億元人民幣，2019年已增至19.16億、2019年24.539億、2021年上半年高達17.717億，如果趨勢持續，商湯全年研究開發經費，將超過30億元人民幣人民幣，超過4.6億美元。
全球計算機視覺領域的三大頂級會議為ICCV與CVPR（計算機視覺模式識別會議）和ECCV（歐洲計算機視覺會議），今年ICCV受疫情影響網上舉辦。商湯入選的論文，涵蓋了模型量化、三維建模、自動駕駛、機器學習系統決策等領域。
未知類別分類新基凖
對於機器學習而言，區分異常數據，甚至是有顯著差異的數據能力，非常重要。深度學習需要系統能區分出異常數據，或與訓練中使用的數據，有顯著差異的數據。深度神經網絡的分類器，可能會將以高置信度將分佈外（Out-of-Distribution）輸入，錯誤分類到分佈內類別。如果利用上述AI模型預測，到了為決策提供依據，檢測出異常數據，尤其重要，否則出現錯誤結論。
商湯的《Semantically Coherent Out-of-Distribution Detection》論文，就是為開放世界的識別問題，重新設計了基準測試。所謂開放世界識別，是指計算機在面對未知的世界時，能識別出未知的物體，而不是認為所有物體，都屬於已知的類別。
商湯提出的新基準旨在發展該領域，要求開放世界模型，不僅能識別出未知類別的同時，還希望它對已知類別的不同形態進行泛化和準確分類。論文提出了有效的方案，可幫助提高計算機視覺模型的可靠性。
隨著3D掃描等技術的日益成熟，點雲數據應用普遍，然而如何從點雲中，抽取參數化的結構信息以便下游識別、理解、編輯，依然是一個難題。
現有方法通常假設物體只由若干個簡單基本圖元（Primitive）並集組成，或是使用複雜的網絡，估計一顆動態的CSG樹。商湯論文《CSG-Stump: A Learning Friendly CSG-Like Representation for Interpretable Shape Parsing》提出了構造幾何實體（CSG）的全新表現形式（CSG-Stump），有別於傳統的CSG樹，CSG-Stump可將任意深度的CSG樹壓縮成三層並用三個二值化矩陣來表示。商湯提出了一個端對端、無監督的構造幾何實體預測網絡，不僅帶來更佳的重建效果，而且同時具有解釋能力強、預測結果有更好的編輯能力。
低功耗視覺運算推理
商湯科技也在多個比賽中勝出，其中LPCV挑戰賽（Low Power Computer Vision challenge）是將計算機視覺技術應用於極致低功耗場景的競賽，比賽由普渡大學、Facebook、Xilinx等聯合舉辦。商湯團隊利用工業化的基模型生產體系，通過大規模預訓練、檢測模型調優、壓縮技術和部署能力的軟件-硬件-算法協同，以大比數領先，奪得FPGA賽道冠軍。
此外，為促進三維重建社區的發展，新加坡南洋理工大學S-Lab，商湯科技海外研發中心IRDC和上海人工智能實驗室，共同構建了多視角殘缺點雲（MVP）數據集和評測基準，並在今年ICCV上舉辦MVP challenge，以供研究人員測試和檢驗更佳的點雲補全和點雲配准方法。比賽吸引了海內外約100支研究團隊，經過比賽和交流，啟發了大家針對更接近現實採集到的殘缺點雲數據來設計方案。
專注原創科技
商湯科技研究院院長王曉剛表示：「商湯是堅定的長期主義者。作為一家從實驗室中走出來的企業，我們的企業文化來自並深深的根植於研究創新之中，面向著科技應用、賦能百業的無限可能蓬勃發展。為此，我們不斷在研發上長期重投入，用頂尖的研發團隊與AI基礎設施，構築穩固的創新護城河。」
商湯與全球52所大學及15個聯合實驗室開展了廣泛而密切的研究合作。此外商湯打造通用人工智能基礎設施SenseCore 商湯AI大裝置，實現了多功能超高精度AI模型的大規模量產。
王曉剛表示：「SenseCore打通了算力、算法和平台，實現高效率、低成本、規模化的AI創新和落地。單就耗時這一項來說，相較於行業耗時數周，商湯可將開發時長縮短至數小時。到今年上半年，商湯已開發超過22,000個用於不同應用的商用人工智能模型，涉及多個行業。」
目前，商湯的技術已在智慧商業、智慧城市、智慧生活及智能汽車等行業商用化。