作為曠視消費物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務的重要后方力量，成都研究院的使命可謂“頂天立地”。向下，夯實算法產(chǎn)業(yè)發(fā)展地基，通過更加智能的手機影像算法助人們在不同環(huán)境下拍出更高質(zhì)感圖像；向上，在 HDR、Denoise、SR、光流等與業(yè)務密切相關(guān)的細分賽道上展開更加極致的探索，在 CVPR、ICCV 等頂級會議上持續(xù)輸出“曠視勢能”。

“科研做上限，產(chǎn)品看下限”，曠視成都研究院負責人劉帥成以此總結(jié)科研與商業(yè)化二者間的“鴻溝”。但正因如此，成研院為打通“產(chǎn)學研用”融通壁壘提供了肥沃土壤，為激發(fā)科技創(chuàng)新氛圍默默蓄力。

從零開始 科研之路要如何蹚？

自2018年成立以來，成研院累計發(fā)表 10 多篇論文被CVPR/ICCV/ECCV/AAAI 頂會收錄，這樣的成果足夠令人驚喜。期間付出的心血，實非朝夕之功。2019 年下半年，成研院轉(zhuǎn)型聚焦于手機影像算法研究領(lǐng)域?；仡櫮嵌稳兆樱瑒洺商寡宰铑^疼的是很多同學之前并不是研究這個領(lǐng)域的，剛開始不知怎樣搞科研，既對手機影像算法缺乏深入了解，也不清楚完成一篇 CVPR 需要經(jīng)歷什么樣的過程。

而對于劉帥成來說，圖像研究并不陌生，他一直專注于底層視覺和計算攝影學研究，具有多年科研經(jīng)驗，于是他決意帶大家一點點來。他把“怎么讀 paper、怎么想 idea、想到 idea 后怎么做實驗”等繁雜的任務逐個拆解下去?！皠傞_始，大家想到的 idea，要么跟別人撞了，要么就根本不可能發(fā)表。”

憑借對商業(yè)落地實踐的持續(xù)觀察，每周兩次雷打不動的“Paper Reading”，以及隊內(nèi)日漸高漲的“傳幫帶”科研氛圍，團隊的科研能力逐漸提升，最終形成了 2021 年的井噴之勢。

“這其實是互相影響的過程，有些同學感覺自己做了很久的項目，也想嘗試發(fā)點論文，或者有些同學看到別人打比賽拿了獎或者是發(fā)了頂會，他可能也會想去嘗試一下?！?/P>

而在 CVPR NTIRE（New Trends in Image Restorationand Enhancement, 即圖像恢復與增強的新趨勢）2021 挑戰(zhàn)賽上，成研院還包攬了圖像超分辨率、圖像 HDR 兩大賽道的冠軍。

提到團隊首次打比賽的經(jīng)歷，劉帥成坦言一切都靠摸索?！罢麄€比賽過程中，我們能看到不同賬號在榜單上的排位，有段時間我們團隊始終處在第二或第三的位置，我們就使勁想辦法搭各種模型，A 同學把這幾個結(jié)構(gòu)試了，B 同學把那幾個結(jié)構(gòu)試了。要試哪些結(jié)構(gòu)，大家會先開會討論 To Do List，對每一項任務做到精細的時間管理和計劃制定?！?/P>

最終結(jié)果多少有些讓人意外。開始排在第二第三名的比賽，成研院最終斬獲了冠軍；而長期排在榜一位置的一項比賽，反而因為大意而被后面的人追了上來，最終拿到亞軍。“今年我們也要吸取這樣的教訓，一次排在第一并不代表最后也排在第一，剛開始排在第二第三名，也不代表最后沒有機會去反超?！?/P>

重在實踐 如何叩開商業(yè)的門？

將科研成果應用于商業(yè)世界，推進產(chǎn)品落地是成研院立足之本。尤其是面對智能手機“影像為王”的加速進化，更需要AI算法配合不同平臺的硬件實力更好發(fā)揮效能。

一個好的算法最終能夠?qū)崿F(xiàn)工程化落地，中間需經(jīng)歷包括模型優(yōu)化、加速、質(zhì)量評估等多環(huán)節(jié)流程。為此，劉帥成強調(diào)，相較于科研對“最好”的追逐，做產(chǎn)品更要關(guān)注“下限”，“將算法應用到產(chǎn)品中去，各種情況都要考慮到，對用戶來說，質(zhì)量和成片率都很重要?！?/P>

另一方面，不同于實驗中完全客觀的結(jié)果，不同客戶 QA（Quality Assurance，品控）的標準、偏好也將極大地影響算法優(yōu)化。有的 QA 對圖像“發(fā)灰”很敏感，有的 QA 對噪聲很敏感，這就要依據(jù)不同重點去發(fā)力。劉帥成表示：“手機產(chǎn)品迭代節(jié)奏很快，尤其臨近產(chǎn)品發(fā)布的時候，我們內(nèi)部要跟客戶交互著測試，一周可能要發(fā)布幾個版本，以進行高速迭代反饋。

2021 年，成研院在開展技術(shù)攻關(guān)的同時，與內(nèi)部業(yè)務團隊協(xié)同的交付流程亦開始邁入正軌，高效交付、批量化交付漸入佳境，包括超畫質(zhì)、降噪和圖像增強等在內(nèi)的技術(shù)，在諸多智能手機中廣泛應用。

“批量交付是指算法已經(jīng)成熟，已在某一個機器上實現(xiàn)量產(chǎn)，我們需要把量產(chǎn)的算法推廣到更多機器上做適配，這就叫做批量交付。這是從 1 到 100 的產(chǎn)品化的過程，從 0 到 1 則更像是項目化的過程?！眲洺山忉尩馈?/P>

持續(xù)進化 科研人揭秘成長“寶典”？

正如成研院的存在，為很多不知道“如何進入圈子”的年輕人搭建了一個平臺?！拔覀兤鋵嵰矌Я撕芏嗤耆珱]有經(jīng)驗的同學，帶到他們?nèi)ド暾埐┦?，相當于給他們當跳板，我們也希望他們能跳得更高?！?/P>

在給予年輕人機遇與關(guān)注的同時，一些同學們會遇到的共性問題也日漸突出起來。比如，沒有相關(guān)學科背景怎么辦？不知道如何搞科研怎么辦？投論文被拒怎么辦？為此，成研院結(jié)合實操經(jīng)驗，為有志于從事算法工作的伙伴們給到一些小小的建議。

1.相較于學習背景，發(fā)自內(nèi)心地熱愛更重要。是否能做好這件事情，取決于你是否是發(fā)自內(nèi)心地熱愛。當你很愛這件事的時候，你才有強大的自驅(qū)力去發(fā)掘各方面的資源、去積累相關(guān)經(jīng)驗，否則很可能遇到一個比較困難的問題就退縮了。

2.論文數(shù)量不是衡量一切的指標，投論文要擺正心態(tài)。相較于論文數(shù)量，論文后續(xù)影響力如何更為重要，經(jīng)過一段時間的沉淀，優(yōu)質(zhì)論文的引用量是很高的。面對論文被拒的情況，要有一顆平常心，切實分析原因是下一次投稿成功的關(guān)鍵。最重要的是，要保證自己不被失敗糾纏，能站起來直面這些挑戰(zhàn)。

3.不打無準備之仗。做畫質(zhì)方向，頂會里關(guān)于low-level的論文，以及國際頂級學術(shù)期刊 TPAMI，IJCV等，都值得同學們關(guān)注。另外，做底層視覺，傳統(tǒng)算法也很重要，很多深度學習算法借鑒了傳統(tǒng)算法的設計思想，學扎實基本功才是繼續(xù)深造的資本。

4.堅守“長期主義”，繼續(xù)深耕自身研究領(lǐng)域。成績不是一蹴而就的，得有一定時間的積累，有些同學習慣打一槍換一個地方，缺少堅持，很容易“走得快但走不遠”。結(jié)硬寨，打呆仗，長時間專注一件事情，在自身領(lǐng)域里長期堅持聚焦，才能發(fā)光發(fā)熱。

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