6月14日，第六届WGDC大会在北京国家会议中心隆重开幕。大会由空间信息产业创新创业服务平台泰伯主办，秉承不断引领和促进空间信息技术创新与变革的宗旨，WGDC已走过五个年头，如今已成为全球最具前瞻性的跨界创新风向标。
在本届大会的卫星+大数据峰会上，商汤科技高级研究员、香港中文大学计算机视觉博士石建萍做了主题演讲，以下为演讲实录。(内容未经本人审核)：
大家好，我们在做的事情主要是人工智能和图像识别相关的技术，遥感的图像对于我们来说也是一种特殊的形式，在之前有很多的积累可以运用到这个过程。首先介绍一下人工智能在近期突破性的进展。
据我们所知，美国的科技浪潮、科技巨大的突破会对各个行业有非常大的变革，比如说从90年代开始，信息互联网，包括人工智能的方向，催生了非常多非常厉害的科技巨头。最近我们发现Google、facebook估值非常高而且非常有活力的公司，他们技术核心的壁垒是在人工智能上，人工智能也会在最近的一段时间带来新一波产业的升级。
深度学习在人工智能的领域内有非常大的突破，有了深度学习这样一个技术，在一些识别的领域，语音识别、AlphaGo，它背后的技术突破都是来自于深度学习，深度学习相当于提供了平台化的解决方案，可以适应不同的行业、不同的数据类型上，整体的提升整个智能判别、智能理解技术的突破。包括了解到深度学习作为AI的核心技术，目前已经汇集到不同行业中，包括无人机、医疗、安防或者是遥感行业中，或多或少都看到了人工智能在其中起到的作用。
近些年来也有非常多的科技公司在这方面有非常多的努力和战略布局，包括像Google、facebook都收购了非常多深度学习方面的专家团队。我们公司依托于香港中文大学的多媒体实验室成立了这家公司，公司在相关的技术行业上，包括人脸识别、图象识别和图像理解上都做了非常多的成就。
我们团队是第一个用深度学习在人脸识别上，把人脸识别的精度超过了人识别的精度，包括在图像识别的奥林匹克竞赛得了多项的冠军。公司的介绍，我们以人工智能为核心的引擎，建立下一代基于深度学习AI的领军企业，我们也是目前国内AI企业中规模最大，包括行业布局最多，我们整个的深度学习的核心平台，会主持非常多基于深度学习的算法，包括人脸识别、视频监控、图象识别、文字识别等等。在这些核心技术之后，我们可以使非常多的行业客户受益，像平安城市、智慧医疗、遥感、无人驾驶机器人等等不同行业都可以使用。
众所周知，对于深度学习来说，这一波深度学习非常厉害，产生了非常大的价值，主要有三大核心的要素，需要有大量的数据、海量标注的数据，其次有大规模高性能计算的引擎，有非常强大的深度学习算法，这三个要素叠加在一起，就是我们目前深度学习能够远远突破传统的算法，达到了与传统算法无法企及的核心要素。首先团队在这方面一直都是遥遥领先的，从最初深度学习被大家接受开始，我们团队发表了在国际顶级的期刊上发表了深度学习相关的论文，也在非常多专业的数据库和国际最高水平的竞赛中获得了非常好的名词，同时参加比赛的也有Google、facebook人工智能的大公司，我们也在深度学习的平台上有非常多的积累。目前我们的超计算能力来自于超过2600块的GPU的平台，也是国内创业公司中最大规模在平台计算能力上的积累。我们和Mellan建立了战略的合作关系，我们是去年机器C大会颁布的十佳战略合作伙伴之一。
在数据方面我们公司有非常大的人工标注团队，有超过300人的标注员在为我们服务，主要涉及的图片理解，包括图片、人脸、证件照、资料等等各种各样的信息，累计的工作时间超过了80万个小时，耗时也在一年半左右的时间。在这个过程我们子一积累了非常多标注的数据，数据就会成为将来行业的壁垒，同时也公布了其中的一部分数据供研究和探索。
目前我们商汤科技AI的引擎已经被广泛应用于非常多的行业中，超过300多家的大型客户和合作伙伴，包括像中国移动、其它的手机厂商、华为、小米、oppo等等，金融的厂商。
下面主要介绍目前已经成功的案例和正在探索的遥感方向，目前最成功的一个方向应该是在安防方向，做了非常多和地市的公安局建立的天网系统，是一个人脸识别的系统，在各个卡口或者是只能关卡，自动和白名单或者黑名单库里面的做比对，这套系统已经成功帮警察局抓住几十名到上百名的嫌疑犯。这个事情也是我们和摄像头厂商一起联合打造的监控平台，我们首先可以在一个地方定位，这边可能有嫌疑人，之后超声联合机可以把分辨率提升，看到更近距离的人脸，并进行相对应的识别。这个系统是结构化的系统，目前能够在监控行业有非常多海量的视频，真正得到其中一些信息的话是需要视频中有非常多的警察，有非常多的人力看这个视频才能拿到想要的信息，这个系统就可以实时的把当前视频里面的各个要素，以及要素的特征提取出来，之后再去做检索，就可以基于视频提取出来的信息，而不需要看海量的原始视频。
同时也在金融、互联网身份验证方面有非常多的积累，战略伙伴中国移动，帮助中国移动的在线平台实现它的身份验证，帮助了上亿中国人做在线身份证识别，只需要拿着手机自拍一张，同时上传身份证照片，就可以比对出是不是本人，就可以在线做一些其它的操作业务，而不需要到银行柜台去做身份验证。
遥感方向我们也在努力挖掘下一个引爆的方向，在遥感方向，遥感数据是一种特殊的图像数据，我们在图像领域多年的积累和算法，是可以帮助到遥感图像的识别理解，遥感这个行业大部分数据来源都是遥感影像，最终关心的是影像中的信息，而不是影像本身。利用人工智能的方法可以做快速影像要素的提取，可以帮助整个行业提升生产效率。
下面是我们目前做的一些案例，目前这些案例应该都是有产品化的结果，这个是道路中心线的产品，是资源三号的卫星，大概是27米，北京郊区的图像，在GPU上可以以优于四秒的速度处理一张图像，同时得到道路的中心线和角度，这个可以直接介入到后期系统中去。后面还有其它的案例，同一个模型无论是在北京这样一些中心化的城区，还是在西藏这样非常边远而且地形地貌非常不一样的地区，也可以做很好的提取，速度也非常快，基于深度学习和大数据的方案，可以比较快速和通用的积累能力，不需要在不同的位置，或者不同的地理地貌去定制化不同的方案，而是只需要去积累大量的数据，之后这些数据都能够为我们所用，能够得到有效的信息提取。这个是在高分2号的卫星上做石家庄郊区的方案，利用道路分割的解决方案，可以快速的做道路的变化发现应用。
军事目标识别，利用现在深度学习的方法也跟传统的方法有非常大的提升，召回率和检测率都在96%以上，这个是香港机场的图像，可以处理非常多其它类型的不同卫星影像拍摄的图片，我们也可以得到非常好的结果，同时对于其中的一些拍摄质量不好或者非常小的飞机也可以得到很好检测。这一块之前积累了非常多的人脸方面的检测方法，都可以在这边用到。
这边是一个卫星舰船检测的案例，在那边的海域上有非常多好的舰船，也可以很好的识别，同时在得到这样的检测之后，还可以得到飞机和键盘关键点的结果，有了这样关键点的结果，就可以很好的得到尺寸和它的一些型号的信息。
另外一个案例，变化检测的案例，是遥感方面非常重要的内容，林业方面的数据，我们可以得到两个不同的影像，在其中发现到了一些变化的区域，可以快速的把变化区域自动提取出来，不需要人工看大量的图，再去一一进行比对了。实践中我们发现对于之前拿到的人工标注的结果来看，算法的结果优于人工标注的结果，因为人工标注的结果也经常会漏掉一些。这边是另外一个案例，这是一些变化区域。同时我们的深度学习算法也可以去做自动的土地利用类型分类，这是北京的一个分类结果，这个算法也是我们积累了非常多，有非常好的效率和精度，可以同时非常多不同的类别，在结果上进一步做变化发现。这是北京城区的一块地，可以很清晰的提取出建筑物的轮廓和道路，还有其它的应用，包括一些林地等等。
同时我们也可以做非常多，当我们把想要提取的要素做重新的定义，比如说这边是云、雪检测的案例，在高分1号的数据上，可以非常快速的分辨出，是否有云或者是否有雪的区域，对雨雪做非常好的区分，方便我们做筛选工作，同时可以有效的发现，让云的检测不会受到雪的干扰。同时我们也做了水体提取的案例，可以快速有效的发现所有的水体区域。
这是另外一个案例，也是在高分一号卫星上做的，我们公司成立两年多，也是一个新的企业，我们其实已经得到了非常多的关注，包括有非常多的政府资源，政府的领导都曾经参观过我们公司，对我们也表示了非常大的兴趣，包括在G20和之前的展会上都有非常多的领导人光顾过我们的展台。
人工智能这个方向也是这个世界范围内，各个重要的政府和主流公司都非常关注的方向，大家其实都已经认为，中国在人工智能的浪潮中，我们积累技术研究的水平，不比国外的公司差，而且我们发表了非常多的文章，在这一块的技术积累非常领先和前沿的。另外一个优势，在中国我们有非常大量的数据，这些数据源深度学习，或者是未来信息来源的重要方向，人工智能在产生技术突破的时间中，中国公司非常有机会在这个时间点成为一个世界型的公司。
我们公司也是一个全球领先深度学习平台的开发者，通过我们强大的研发团队和算法、在平台上的积累，我们希望引领出未来的人工智能，促成人工智能在不同行业中的变革。希望成为打造人工智能领军的企业，谢谢大家!
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