與李彥弘一同走出那間私人會所，孟繁岐的心情相當不錯。
李彥弘對ai前沿技術相當看好且執著，在這方麵的許多條件上都很好說話。
孟繁岐與他接觸下來，感受還是相當不錯的。
如果這次嚐試性合作，白度總體做得很好的話，孟繁岐也懶得在國內繼續尋覓其他的合作夥伴。
畢竟這個時間點，ai技術的熱度還遠不夠高。
“那我們一兩周後再約個時間見麵吧。”李彥弘同孟繁岐握了握手，“到時候你把算法和模型準備好，我們把合同等相關條例準備好。事情敲定之後，我希望會出一個實時的智能檢測app，來看一下這個技術的市場反響如何。”
對於圖片上內容的檢測，有一個極大的質變關鍵點就是實時或者即時。
並不是所有需要檢測的圖像都是提前做好準備和預處理的。
許多場景的輸入，會是攝像頭的實時拍攝，在這種情況下，算法的速度是非常大的瓶頸。
遊戲玩家應該會非常熟悉一個fps的概念，說得直白一點，就是每秒的幀數，每秒展示了多少張圖片。
這個數字越大，自然就越流暢絲滑。但同時的，算法需要處理的圖片數量也會成倍增長。
目前時期高精確度的傳統算法，一兩秒鍾算一張圖片，已經很快了。
而一般來說，fps至少要達到十幾二十，才能夠真的算得上是流暢的實時檢測。
若是可以達到60-70fps，則可以明顯有那種極其流暢，完全實時處理的感覺。
“現在這個時期，對於檢測算法速度慢的問題，通常都是采樣的辦法。”孟繁岐迴憶道。
采樣的原理很簡單，我一秒鍾隻能處理一張圖片，那我就不管其他幀，隻每秒抽取一幀來檢測。
但這樣的做法，就會導致框追人，等檢測框被預測出來的時候，框裏麵的物體早就跑到框外麵去了，給人的使用體驗非常差勁。
如果視頻內容中的物體大多數都在快速移動，那就是空框滿天飛，純純的視覺汙染。
“沒有問題，我也會信守承諾，在至少6個月後才會投稿論文或者公布技術細節。”這也是剛剛談到的條件中重要的一環，白度不獨家占有該技術。
但孟繁岐必須等到14年6月後，才允許投稿或者公開該技術。這個時間孟繁岐是完全可以接受的。
孟繁岐與李總握手告別後，謝絕了李彥弘派司機送他的好意，獨自離開了白度的園區。
李彥弘則待在原地，看著手裏薄薄的幾張紙，若有所思。
迴到總部之後，李彥弘躺在自己的老板椅上，繼續思索了良久。
旋即，他做出了兩個重要的決斷。
一，白度要在海外的矽穀開設ai研究室。
孟繁岐拒絕自己的理由，讓他一定程度上醒悟了過來，整體的學科氛圍和環境也是很重要的。
去年白度在與穀歌的天價拍賣中落敗，加拿大距離美國近太多，是一個很重要的因素。
如果自己有一個出色的矽穀ai研究室，那麽去年爭取辛頓團隊，剛剛爭取孟繁岐入職，都會有出色很多的競爭力。
在這一點上，自己的反應慢了。李彥弘如此反思道。
第二點，白度需要聘請真正具有國際視野，最好是還有和巨頭企業合作經驗的業內大佬。
需要一個這樣出色的人物來給白度把關。
李彥弘目前最中意的角色是吳恩達，他是華裔，斯坦福ai實驗室主任，又是穀歌大腦的創始人之一。
如果自己的動作不快一些，那麽白度落後的隻會越來越多。
第三點，則是在先前談話中，孟繁岐對他推薦的。
ai深度學習平台，要做到易用，開源。
這個平台其實白度已經在秘密研發當中，孟繁岐的建議讓他感到十分驚喜。這說明眼前這位技術人才同樣具備自己這樣的領導者或者說企業家視野。
搭建好這樣的開源社區，就能夠吸引到源源不斷的ai算法人才，基於這些工具去做研究。
這個方向目前還是一片荒漠，等待探索。
孟繁岐的這個建議，讓李彥弘感覺如撥雲見日。
即便不能夠招募到足夠的人才，隻要維護好這個平台，白度永遠不會缺少相關的便利。
要將普通人接觸ai算法的門檻，降低降低再降低。
要讓每個人都可以通過盡可能少的操作，接觸，訓練，修改，使用這些模型和技術。
必須要讓白度ai平台從一個少數科學家、大企業才用得起的產品，變成整個社會的基礎設施。
這的確是李彥弘在這個階段還沒有開始考慮的事情，如夢初醒的李彥弘對孟繁岐的評價再提升了幾分。
就在李彥弘聯係餘凱等得力下屬商討各方麵細節的同時，孟繁岐則一如既往地迴到學校的圖書館裏對即將要交給白度的代碼進行最後的調整和測試。
他還是更加喜歡圖書館的感覺，在家裏或者自己的租處太安逸了，有無數種誘惑可能會中斷自己的工作和思緒。
一旦學習和工作的節奏被打斷，效率很可能是天差地別。
“我就刷一下手機。”心裏這麽想著，啪，一下午就過去了。
埋頭修改代碼的孟繁岐完全沒有想到李彥弘如此雷厲風行，今天的這次會麵直接提前了白度許多決策5-7個月。
其實說到底還是打工仔低估了科技大廠在這方麵投入的決心。
白度去年的淨利潤首次突破100億人民幣，但李彥宏本人卻有一種強烈的危機感。
一方麵白度的核心業務依然在貢獻著穩定增長的利潤；但另一方麵，移動互聯網正在快速滲透，商業世界的巨大變革唿之欲出，這讓白度陷入了某種迷茫。
孟繁岐超前兩年半的ai算法性能，就如一針強心劑，讓原本就鎖定了ai賽道的李彥弘如同打了雞血一般。
時隔一年，李彥弘重新又翻出了去年此時，他發送給全體白度員工的內部信，《改變，從你我開始》。
“當業務還在快速成長時，不應該快速追求淨利潤，而是要把更多的錢投入到更多的新業務和創新上。”
李彥弘對ai前沿技術相當看好且執著，在這方麵的許多條件上都很好說話。
孟繁岐與他接觸下來，感受還是相當不錯的。
如果這次嚐試性合作，白度總體做得很好的話，孟繁岐也懶得在國內繼續尋覓其他的合作夥伴。
畢竟這個時間點，ai技術的熱度還遠不夠高。
“那我們一兩周後再約個時間見麵吧。”李彥弘同孟繁岐握了握手，“到時候你把算法和模型準備好，我們把合同等相關條例準備好。事情敲定之後，我希望會出一個實時的智能檢測app，來看一下這個技術的市場反響如何。”
對於圖片上內容的檢測，有一個極大的質變關鍵點就是實時或者即時。
並不是所有需要檢測的圖像都是提前做好準備和預處理的。
許多場景的輸入，會是攝像頭的實時拍攝，在這種情況下，算法的速度是非常大的瓶頸。
遊戲玩家應該會非常熟悉一個fps的概念，說得直白一點，就是每秒的幀數，每秒展示了多少張圖片。
這個數字越大，自然就越流暢絲滑。但同時的，算法需要處理的圖片數量也會成倍增長。
目前時期高精確度的傳統算法，一兩秒鍾算一張圖片，已經很快了。
而一般來說，fps至少要達到十幾二十，才能夠真的算得上是流暢的實時檢測。
若是可以達到60-70fps，則可以明顯有那種極其流暢，完全實時處理的感覺。
“現在這個時期，對於檢測算法速度慢的問題，通常都是采樣的辦法。”孟繁岐迴憶道。
采樣的原理很簡單，我一秒鍾隻能處理一張圖片，那我就不管其他幀，隻每秒抽取一幀來檢測。
但這樣的做法，就會導致框追人，等檢測框被預測出來的時候，框裏麵的物體早就跑到框外麵去了，給人的使用體驗非常差勁。
如果視頻內容中的物體大多數都在快速移動，那就是空框滿天飛，純純的視覺汙染。
“沒有問題，我也會信守承諾，在至少6個月後才會投稿論文或者公布技術細節。”這也是剛剛談到的條件中重要的一環，白度不獨家占有該技術。
但孟繁岐必須等到14年6月後，才允許投稿或者公開該技術。這個時間孟繁岐是完全可以接受的。
孟繁岐與李總握手告別後，謝絕了李彥弘派司機送他的好意，獨自離開了白度的園區。
李彥弘則待在原地，看著手裏薄薄的幾張紙，若有所思。
迴到總部之後，李彥弘躺在自己的老板椅上，繼續思索了良久。
旋即，他做出了兩個重要的決斷。
一，白度要在海外的矽穀開設ai研究室。
孟繁岐拒絕自己的理由，讓他一定程度上醒悟了過來，整體的學科氛圍和環境也是很重要的。
去年白度在與穀歌的天價拍賣中落敗，加拿大距離美國近太多，是一個很重要的因素。
如果自己有一個出色的矽穀ai研究室，那麽去年爭取辛頓團隊，剛剛爭取孟繁岐入職，都會有出色很多的競爭力。
在這一點上，自己的反應慢了。李彥弘如此反思道。
第二點，白度需要聘請真正具有國際視野，最好是還有和巨頭企業合作經驗的業內大佬。
需要一個這樣出色的人物來給白度把關。
李彥弘目前最中意的角色是吳恩達，他是華裔，斯坦福ai實驗室主任，又是穀歌大腦的創始人之一。
如果自己的動作不快一些，那麽白度落後的隻會越來越多。
第三點，則是在先前談話中，孟繁岐對他推薦的。
ai深度學習平台，要做到易用，開源。
這個平台其實白度已經在秘密研發當中，孟繁岐的建議讓他感到十分驚喜。這說明眼前這位技術人才同樣具備自己這樣的領導者或者說企業家視野。
搭建好這樣的開源社區，就能夠吸引到源源不斷的ai算法人才，基於這些工具去做研究。
這個方向目前還是一片荒漠，等待探索。
孟繁岐的這個建議，讓李彥弘感覺如撥雲見日。
即便不能夠招募到足夠的人才，隻要維護好這個平台，白度永遠不會缺少相關的便利。
要將普通人接觸ai算法的門檻，降低降低再降低。
要讓每個人都可以通過盡可能少的操作，接觸，訓練，修改，使用這些模型和技術。
必須要讓白度ai平台從一個少數科學家、大企業才用得起的產品，變成整個社會的基礎設施。
這的確是李彥弘在這個階段還沒有開始考慮的事情，如夢初醒的李彥弘對孟繁岐的評價再提升了幾分。
就在李彥弘聯係餘凱等得力下屬商討各方麵細節的同時，孟繁岐則一如既往地迴到學校的圖書館裏對即將要交給白度的代碼進行最後的調整和測試。
他還是更加喜歡圖書館的感覺，在家裏或者自己的租處太安逸了，有無數種誘惑可能會中斷自己的工作和思緒。
一旦學習和工作的節奏被打斷，效率很可能是天差地別。
“我就刷一下手機。”心裏這麽想著，啪，一下午就過去了。
埋頭修改代碼的孟繁岐完全沒有想到李彥弘如此雷厲風行，今天的這次會麵直接提前了白度許多決策5-7個月。
其實說到底還是打工仔低估了科技大廠在這方麵投入的決心。
白度去年的淨利潤首次突破100億人民幣，但李彥宏本人卻有一種強烈的危機感。
一方麵白度的核心業務依然在貢獻著穩定增長的利潤；但另一方麵，移動互聯網正在快速滲透，商業世界的巨大變革唿之欲出，這讓白度陷入了某種迷茫。
孟繁岐超前兩年半的ai算法性能，就如一針強心劑，讓原本就鎖定了ai賽道的李彥弘如同打了雞血一般。
時隔一年，李彥弘重新又翻出了去年此時，他發送給全體白度員工的內部信，《改變，從你我開始》。
“當業務還在快速成長時，不應該快速追求淨利潤，而是要把更多的錢投入到更多的新業務和創新上。”