事实上，商汤科技的科学家是学术界最早涉猎深度学习的华人团队，自2011年开始便涉及深度学习领域的研究。到了2011—2013年间，在计算机视觉领域的最顶级的两个会议上，全球涉及到深度学习的29篇文章中，有14篇出自商汤科技的科学家之手，占了全球一半的数量。2014年，商汤科技在人脸识别技术方面超过了人类眼睛识别能力的极限。当时，一般人眼识别的准确率是75%左右，但Facebook做到了97.3%。商汤科技的团队连续做了四五个算法，最后将识别准确率从97.4%提高到了99.55%，从而超过了Facebook的准确率。

这是中国人工智能加速的一剂催化剂，为中国在计算机视觉识别特别是人脸识别方面的大规模应用创造了条件。

用原创技术，赋能中国人工智能应用

ImageNet竞赛是人工智能领域的权威竞技场（斯坦福华裔学者Feifei Li为视觉领域收集了大规模的“图像分类和物体检测”数据集，该数据集最初包括一个1000类图片分类的任务，后面又增加了200类静态图片物体检测任务），2014年9月，商汤科技团队首次出征ImageNet竞赛，在大规模物体检测比赛中以40.7%的成绩荣获世界亚军。

2015年，组委会在比赛中加入了视频。在视频的检测中，商汤科技取得了全球第一的成绩。2016年，商汤科技在五项比赛里取得了三项第一名。

商汤科技之所以能在世界深度学习和计算机视觉领域与谷歌、微软等人工智能领域世界顶级的企业站在同一个技术平台上角逐并能折桂而归，其自身的技术实力已毋庸置疑，更重要的在于，商汤科技自创立之初就将自己定位于“致力于引领人工智能核心深度学习技术突破，构建人工智能、大数据分析行业解决方案”。

在商汤科技CEO徐立博士看来，“在2011年之后，深度学习被首次应用到了视觉当中。商汤也是在其中最早将深度学习应用到视觉领域的团队之一，也是比较大的一个团队之一。计算机视觉识别技术发展正在进入超越人类的第二阶段，我们发现我们其实不需要依赖于人类的这些数据和一些场景，以及专家的一些特定支持，我们可以完全表达，从数据中来解决这样的一些问题。那么有了这种从数据中学习的过程，我们就拥有了可以超越人的准确率”。

近期，AlphaGo的创始人哈萨比斯也表示，在深度学习领域，数据其实比算法更重要，这与商汤科技的思想不谋而合。

事实上，直播，在业界公认的人工智能四大组成部分认知、预测、决定和集成方案中，与我们常见的PC系统相似，仍然需要系统、超算平台和大数据库的支持。我们常听说的“谷歌大脑”、“百度大脑”其实指的就是人工智能领域的系统。大脑的核心就像是一套操作系统，它是一个开源算法。谷歌和Facebook都有它自己的开源系统用来做基础应用，而且有一些还是免费的。现在人工智能、深度学习的门槛变得比较低，就是因为它有了开源算法。

2011年的时候还没有很理想的开源算法，商汤科技需要从头做起。经过这些年的努力，商汤成功开发了自己的人工智能深度学习算法，如今，商汤的合作伙伴已经大范围的开始使用。

商汤科技深度学习并行训练集群系统

通过深度学习技术，商汤就用这套算法训练ImageNet的项目。它是一个神经网络，目前，AlphaGo是40层的结构，去年微软将神经网络做到了152层，而目前用商汤科技的算法训练出来的神经网络是1207层。训练这么复杂的一个网络需要一个很强大的平台，谷歌和Facebook的开源系统并不支持这个大平台的运算，而商汤科技自己构建了一个超算平台。目前这个超算平台在香港有一个超算集群，在北京有三个，只有在这样的大集群上才能真正的训练出核心的大脑和核心的网络。这一主要用于人工智能的超算平台，是NVIDIA和商汤科技合作的结果。

有了模型，有了平台，还需要海量的数据。目前商汤科技与300多家企业进行了合作，有18类、十几亿的各种图像和多媒体的数据。合作过程中，商汤科技也在建立一些大型的学术方面的数据库，定义了很多新的研究方向和新的课题，包括人脸数据库、车型数据库等等。