周末和一個AI公司的算法負責(zé)人，晚上聊了很久，討論了他們當(dāng)前的困惑、以及很多可以嘗試的方式。

因為之前大白也負責(zé)過算法部門，所以能夠切身體會到他目前的感受。

不過因為工作的變動，現(xiàn)在在另一家新的公司，開始負責(zé)AI視覺的整個板塊，開始由單一的算法角度，往整個AI產(chǎn)品角度轉(zhuǎn)換。

當(dāng)然工作內(nèi)容也越來越豐富：AI視覺方向的定位、AI研發(fā)團隊的組建（算法、視頻結(jié)構(gòu)化、中臺系統(tǒng)等）、AI產(chǎn)品的架構(gòu)、AI人才的招聘、AI行業(yè)不同資源的溝通協(xié)調(diào)等。

可能離深入代碼端越來越遠，但是是非常難得的經(jīng)驗，因為和創(chuàng)業(yè)是一模一樣的，只不過母公司提供平臺、資源，去發(fā)揮自己的價值。

之前大白也調(diào)研過很多AI公司的資料，放在知識星球中，從個人的角度，聊聊AI公司發(fā)展的三個階段，也是正在經(jīng)歷的心路歷程，僅供參考：

第一階段：探索發(fā)展方向

AI視覺的算法有很多，比如CV、NLP、語音識別。當(dāng)然落地的應(yīng)用場景也有很多，比如智慧城市就有很多領(lǐng)域。

所以第一階段，我們要從AI方向定位、產(chǎn)品主線及特色、AI團隊組建，三個角度確定下來。

① AI方向定位

方向和定位是最重要的，就像輪船在海上行駛時，是航行的目標(biāo)方向。

只有確定了方向，比如做CV，還是做芯片？如果做CV，那么做哪些場景？
這個階段，一方面需要從各種市場行業(yè)調(diào)研，另一方面，可以利用行業(yè)資源，找很多的AI公司市場負責(zé)人，比如銷售方面，產(chǎn)品方面。

了解各個板塊的坑有多少，也可以聊聊自己的想法，看從不同人的角度，覺得是否可行？

② 產(chǎn)品主線及特色

確定了方向，一方面要確定產(chǎn)品未來的主線，另一方面也要找出和行業(yè)對標(biāo)公司的差異性。

比如主線，形成一套完整的產(chǎn)品架構(gòu)，需要哪些板塊？哪些方面是必須的？哪些方面可以在項目中，邊做邊打磨？

當(dāng)然確定主線后，另一個優(yōu)點就是讓大家找到自己在整個鏈條中的角色定位。

此外特色，如何從市面上的產(chǎn)品脫穎而出，比如別人做越界識別，只是單鏡頭的電子圍欄功能。怎么做成單攝像頭動態(tài)追蹤，多攝像頭跨鏡追蹤。

③ AI團隊組建

有了方向感，就可以組建團隊，一起航行了。

那這時，就要把整個產(chǎn)品拆解開，需要哪些方面的人選？

從內(nèi)部或者從外部，找到一些關(guān)鍵性的人員，能夠支撐帶領(lǐng)每一板塊的工作。

當(dāng)然，如果是完全從0開始，也要做很多基礎(chǔ)性的工作，比如采購各種攝像頭、交換機、網(wǎng)線、服務(wù)器、邊緣設(shè)備等，這些大白都是一點點趟過來的。

第二階段：產(chǎn)品開發(fā)與實踐

有了第一階段的積累，相信已經(jīng)有了初步的開發(fā)能力，和發(fā)展的方向。

第二階段的關(guān)鍵，就是產(chǎn)品的聚焦性開發(fā)，和落地實踐打磨。

① 產(chǎn)品的聚焦性開發(fā)

大白接觸過不少AI公司，一般公司發(fā)展好，會需要兩個方面的代表性人物：技術(shù)負責(zé)人、銷售負責(zé)人。

銷售負責(zé)人，負責(zé)外部的銷售渠道，資源拓展，和外部融資需求。

而技術(shù)負責(zé)人，則負責(zé)整體得技術(shù)產(chǎn)品研發(fā)工作，并且得聚焦到一套產(chǎn)品上。

這里也有很多坑，如果boss是銷售類型公司，沒有技術(shù)負責(zé)人的話，相當(dāng)于產(chǎn)品沒有主線，很容易做成項目外包公司，完全是賣人力。

所以得用有限的人力，一條心往一起走。

② 落地實踐打磨

在開發(fā)過程中，技術(shù)人員常常會想，把一整套產(chǎn)品開發(fā)好，再推向市場應(yīng)用。

大白之前也是這種思維，不過現(xiàn)在覺得可以分階段進行。

整個鏈條中，如果哪一部分暫時不具備，完全可以外包，一起先利用一些項目，把整套應(yīng)用搭建起來。

這樣既可以打磨團隊的實踐能力，也可以在實戰(zhàn)中查漏補缺。

第三階段：產(chǎn)品的擴張與復(fù)制

有了聚焦的方向，有了第二階段打磨出的產(chǎn)品，就要考慮產(chǎn)品如何銷售出去的問題。

現(xiàn)在很多AI公司都在做自己的生態(tài)，一種是有了AI產(chǎn)品和方案，搭建上下游的生態(tài)。代表性公司，比如華為AI商城，聚集各個領(lǐng)域的AI公司。

**另一種是先做生態(tài)，做出影響力，再做商業(yè)產(chǎn)品。**這方面代表性的，比如極視角，匯集AI技術(shù)人員，和商業(yè)渠道，開始做項目交付。

之前一年多，大白也積攢了AI行業(yè)將近10萬的用戶，構(gòu)建了一些小的生態(tài)，其實每天都有很多的需求找到大白，那么后期當(dāng)有產(chǎn)品后，如何發(fā)揮更大的價值，也是后面要思考的方向。

當(dāng)然，除了產(chǎn)品的開發(fā)，后期還要考慮很多商業(yè)因素，比如：

（1）客戶群體的宣傳，如何設(shè)計宣傳模式，如何利用互聯(lián)網(wǎng)渠道，源源不斷獲取客戶資源；

（2）如何建立和客戶的信任關(guān)系，降低阻力增加購買的動力；

（3）商業(yè)裂變方案如何設(shè)計，如何讓客戶口碑相傳，心甘情愿的介紹宣傳；

（4）后期商業(yè)變現(xiàn)是否只靠賣產(chǎn)品賺錢？是否需要升級，售賣相關(guān)的軟性服務(wù)；

不過因為還在產(chǎn)品開發(fā)階段，主要聚焦在產(chǎn)品的開發(fā)和落地部署打磨。

但是后面的這些，也都慢慢需要考慮，但是現(xiàn)在心態(tài)也看淡了，之前業(yè)余時間做自媒體，也經(jīng)歷了很多的困難，但是只要一點點解決，不放棄，總會找到陽光大道。

之前的周報，大白會將每周的精華內(nèi)容匯總起來，整理到《大白AI周報精華匯總》中，點擊即可查看。

后期需要哪方面的項目知識，可以直接去對應(yīng)閱讀。

大白也在不斷收集更新各個項目算法作者及從業(yè)經(jīng)驗的視頻分享，希望能讓大家提高一些探索的效率，點擊查看。

整理匯總：江大白
內(nèi)容周期：2022.5.23-2022.5.29
同步公眾號：江大白

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目錄

• 1 整理涉及公眾號名單
• 2 行業(yè)精華文章匯總
  • 2.1 基礎(chǔ)知識方面
    • 2.1.1 深度學(xué)習(xí)相關(guān)
  • 2.2 研究方向方面
    • 2.2.1 目標(biāo)檢測
    • 2.2.2 實例分割
    • 2.2.3 視頻修復(fù)
    • 2.2.4 目標(biāo)跟蹤
    • 2.2.5 語義分割
    • 2.2.6 知識蒸餾
  • 2.3 OpenCV
• 3 行業(yè)&拓展閱讀動態(tài)
  • 3.1 行業(yè)動態(tài)
  • 3.2 拓展閱讀
• 4 基礎(chǔ)知識
• 5 武功秘籍

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1 整理涉及公眾號名單

（1）我愛計算機視覺
（2）Cver
（3）Datawhale
（4）量子位
（5）極市平臺
（6）新智元
（7）機器之心
（8）AI算法與圖像處理
（9）Opencv學(xué)堂
（10）PaperWeekly
（11）機器學(xué)習(xí)算法工程師
（12）AI研習(xí)社
（13）GiantPandaCV
（14）AI深度學(xué)習(xí)視線
（15）七月在線實驗室
（16）人工智能前沿講習(xí)
（17）AI科技評論
（18）機器學(xué)習(xí)算法與Python精研
（19）AIZOO
（20）微軟研究員AI頭條
（21）VALSE
（22）AI算法修煉營
（23）有三AI
（24）AlWalker
（25）AI公園
（26）AI人工智能初學(xué)者
（27）計算機視覺之路
（28）小白學(xué)視覺
（29）HyperAI超神經(jīng)
（30）集智書童
（31）計算機視覺life
（32）CV圈

2 行業(yè)精華文章匯總

2.1 基礎(chǔ)知識方面

2.1.1 深度學(xué)習(xí)相關(guān)

（1）卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）性能優(yōu)化方法，經(jīng)驗
鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/-DJ-9qQXKf9sY2ZPQ4NB1Q
（2）深度學(xué)習(xí)算法演進梳理
鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/quxnX08jSBhfJYJGl3zYSA

2.2 研究方向方面

2.2.1 目標(biāo)檢測

（1）GitHub開源130+Stars：手把手教你復(fù)現(xiàn)基于PPYOLO系列的目標(biāo)檢測算法
鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/B7HSWxxGD3jK7RDA8-e7Uw
（2）labelGo：基于 YOLOv5 的輔助標(biāo)注工具
鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/RalSgyNu6EcuomhsEaCzRQ
（3）基于yolov5的工業(yè)缺陷檢測方案
鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/Cnc5ZP6tbu3EvwJJWaAu9A
（4）1.4M輕量級Yolo檢測算法，學(xué)術(shù)創(chuàng)新&工業(yè)應(yīng)用實戰(zhàn)必備！
鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/1Ns2F0ED1NAME4zKnZ3BVA
（5）一文讀懂3D目標(biāo)檢測原理及應(yīng)用
鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/aUhnkQBtmDFcT2-WthN6Yw
（6）目標(biāo)檢測全新?lián)p失函數(shù)SIoU，速度精度完美超越Y(jié)oloV5&YoloX
鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/TEtK7vEZM7nbFk5b-_mliA
（7）目標(biāo)檢測中Anchor及感受野知識點全面梳理
鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/_rAbW_NeSgaNQAFu6uLW0g

2.2.2 實例分割

（1）MiVOS：用戶交互型視頻實例分割解耦框架(CVPR 2021)
鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/uzIdQp-dvVuZpMyS2JjpSw

2.2.3 視頻修復(fù)

（1）視頻修復(fù)：無監(jiān)督流對齊的序列對序列學(xué)習(xí)方法S2SVR（ICML 2022）
鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/0Hqp2A8pjo1_Gn23LEpPXg

2.2.4 目標(biāo)跟蹤

（1）CVPR 2022 | TCTrack: 用于空中跟蹤的時序信息框架
鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/4UgyAwg1MJJH9Aajl35q9w

2.2.5 語義分割

（1）用Transformer思想的分類器進行小樣本分割
鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/AObQ5j3NcNwiZoxccQ_OZA

2.2.6 知識蒸餾

（1）ResNet50知識蒸餾，ImageNet分類精度全新SOTA，創(chuàng)新借鑒！
鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/1PkWGUJs8Sog367pLl_6AQ

2.3 OpenCV

（1）OpenCV攝像頭測距實戰(zhàn)教程
鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/aDXrRXUlVv6zth6Pm89Gaw
（2）使用 OpenCV 構(gòu)建車輛計數(shù)器系統(tǒng)
鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/pc8z5g940SfGiFrKty2gaA
（3）使用 OpenCV 替換圖像的背景
鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/ZEb0SJDEyUwXqMheCwufwA

3 行業(yè)&拓展閱讀動態(tài)

3.1 行業(yè)動態(tài)

（1）通用人工智能最新突破！一個Transformer搞定一切
鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/aumM_NKyqWbBITHCqXeqJA
（2）Google X開源抓取機械臂，無需人工標(biāo)注就能一眼找到目標(biāo)零件，正確率達87.8% | ICRA 2022
鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/6SbrdSlu0J30qZUh0ypMqQ
（3）一張GPU實時模擬布料碰撞特效，元宇宙時裝秀栩栩如生，王華民團隊最新成果 | SIGGRAPH 2022
鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/kK5mXicPGFVZxWi-BZqkBA
（4）41歲博士敲鐘！AI四小龍之云從科技上市，市值160億
鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/DhAhNJykR4JDoUGp4YSa2Q
（5）大模型只有參數(shù)和算力？這款國產(chǎn)大模型證明：落地為王！
鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/ixBJstmaaN2Ymzue3p5kTw

3.2 拓展閱讀

（1）深度學(xué)習(xí)的坎坷六十年
鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/FLyKCoT0zV6iyUB9pYDChA
（2）用 AI 做了一個體感游戲！真人拳皇搞起！
鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/Lm0uUxqAUCh5sSL0CICjsw
（3）深度知識的6個維度：如何讓人工智能真正理解世界？
鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/H4AgvBsSrHd0brfKTmhk4A
（4）2萬字超長干貨，MIT人工智能實驗室：如何在AI領(lǐng)域做研究，做創(chuàng)新？
鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/W-zYylMW_SD_zrEDircGbg
（5）萬字長文全面梳理，6年深度學(xué)習(xí)算法實踐和演進
鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/qzQSLF_ENQo9pxyeJ7lhtA

4 基礎(chǔ)知識

（1）ARM 算子性能優(yōu)化上手指南
鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/TqnDNNLOiE6spjwkODtm4g
（2）一文了解Numpy核心語法和代碼梳理
鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/DzzoFq8JdK7AD3Cj_z9zPw
（3）了解魚眼鏡頭
鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/X8Mrggv-YbbVlOrRTo58wg

5 武功秘籍

（1）武功秘籍 | 小米算法崗求職必看秘籍
鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/IiVwQJ67zo4PYpxkF88mKA

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的2022.5.23-5.29 AI行业周刊（第99期）：AI创业道路的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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