当人工智能研究院/实验室逐渐成为许多公司的标配，研究院与产品部门间的协同也就越来越重要。近日，凤凰网科技采访了360副总裁、人工智能研究院院长颜水成，试图还原360人工智能研究院的成长历程与总体定位。
360人工智能研究院院长颜水成
扫地机器人的诞生
2017年12月18日，360推出了第一款扫地机器人，采用了人工智能研究院积累的无人驾驶技术，进行室内地图重建和智能清扫规划。
将无人驾驶技术用于扫地机器人等产品并非该团队的初衷，而是经过了一段时间的摸索后的决定。360人工智能研究院院长颜水成告诉凤凰网科技，360总体业务的核心是安全，也是公司的命脉;支撑盈利的业务主要是内容相关产品，包括搜索、导航、手机助手等;瞄准未来的业务是IOT(万物互联)。
研发自动驾驶相关技术属于IOT范畴，最初瞄准的是L2-L3方案，先做中短期落地。2016年搭载该技术的园区车在798园区曾成功测试过一段时间。在背后支撑这款产品的技术团队负责人是人工智能研究院副院长谭平副，也是当年颜水成推荐给董事长周鸿祎的。
经过2016年的摸索，综合考虑中短期的技术落地，2017年年初，360决定换赛道，把自动驾驶技术的应用从汽车转移到其他智能硬件上，实现智能硬件的自主移动能力，这样在短期、中期、长期各阶段都能出产品。
这就有了现在的扫地机器人。而视觉分析相关技术也落地成智能后视镜的ADAS功能。
360扫地机器人
“万金油”式打法
承接不同业务线的AI需求，对其提供技术输出是360人工智能研究院的主要工作，主要围绕三个维度进行展开：
1、IOT。扫地机器人属于这一类;另外还包括360儿童手表，其语音交互系统由人工智能研究院和搜索团队共同搭建;还有家庭监控摄像头、辅助驾驶系统等。
2、围绕短视频生态。推动人工智能技术在360花椒相机、花椒直播、快剪辑、快视频等产品中的应用，实现美颜、萌表情叠加、抠图、手势控制、视频的个性化推荐等功能。
3、大数据分析。利用360丰富的数据，人工智能研究院可以实现排序、推荐和预测等功能，应用于360搜索、金融业务。以360金融为例，人工智能研究院为他们设计了风控模型，颜水成表示效果蛮不错。
人工智能研究院与各业务部门的合作非常灵活，有些技术是人工智能研究院主导开发，开放SDK供业务部门使用;有时是业务部门提出需求，人工智能研究院去做定制化研发。
“我们现在的打法相属于万金油打法，哪个业务觉得有东西比较难啃，又和人工智能相关，我们就冲上去和他们一起做好这件事。”颜水成说，研究院先和业务部门合作，提供定制化服务。如果效果很好，就把这个服务升级为统一的平台，开放给其他部门或外部合作伙伴。
如果人工智能研究院暂时无法满足公司某一业务的需求，这些业务线会先直接采用外部SDK。花椒直播早期就用过计算机视觉服务商商汤科技的技术，之后才慢慢转用研究院的SDK。
颜水成表示，做技术的人往往有这样一直倾向，认为把SDK交付了就可以了，但实际上“售后跟踪服务”同样重要。在360，他们会和产品部门分析某个产品升级后效果的变化和存在的问题，然后他们再优化数据模型，检测效果，实现与产品部门的深度合作。
从学术界到工业界
目前，360人工智能研究院大部分工作都是从具体业务需求出发，同时研究院也在做一些更具有“前瞻研究性”的工作。颜水成表示，他们和新加坡国立大学的一个团队成立了联合实验室，实验室所做的部分研究是360现在暂时还不用但中期可能会需要的技术。
2015年加入360之前，颜水成在新加坡国立大学领导机器学习与计算机视觉实验室。那时360正在做面向高校的开发实验室，颜水成的一个前学生申请了这个项目，无意中来360交流。在与360交流的过程中，颜水成发现360做智能硬件对视觉技术的需求很大，而他自己已经在大学中做了六七年，前后已发表了近500篇文章，取得过计算机视觉旗舰竞赛PASCAL VOC和ImageNet共7次冠军或提名奖，已将服饰搜索技术成功商业化到一家大型电商平台，“我觉得学术界的事情已经到一个程度了。”如果一家公司对视觉和机器学习技术有需求，颜水成希望能带领他的学生们一起去这家公司实现技术落地。
颜水成的想法是，在这家公司组建一个统一的人工智能团队，为各业务提供支撑。360董事长周鸿祎也正想筹备这样一个部门。“老周一直对技术和产品方向有极强的前瞻性和敏锐度，建立AI研究院/Lab这样的机构，很早就在他的计划里了，我们只是误打误撞撞上来了。据说恰巧我的名字在老周朋友推荐的名单里，而那时候AI还远没现在这么火爆。” 颜水成说。
回顾进入工业界的这两年，颜水成说，以前做研究时，他们常常认为一个产品是否成功，关键看技术。但现在他认为，技术对于商业产品的成功来说，只是其中一个非常重要的维度而已。千万不要高估自己，也不要低估身边任何一个维度的合作者，大家在一个具体场景下相互合作，紧密配合，才能造就人工智能的未来。
对在高校中从事人工智能研究的学生，颜水成表示，不像当年写几篇论文就能得到很好的认可，现在一年有超过3000篇AI相关论文发表，做学术写论文，质量必须要重于数量了，需要有非常有突破性的成果才能得到认可。高校大部分无法提供足够资源，进入工业界实习或合作，充分利用企业丰富的资源做研究会是个不错的选择。