腾讯优图团队是从事视觉识别研发和应用的团队，从2012年总共5号人的小团队发展到现在接近100号人的实验室，已经走过4年。黄飞跃回顾这4年，项目曾经受到质疑，也陷入无目标、短暂迷茫状态，从人才缺乏、数据不足、品牌无存、场景不明到现在的柳暗花明，他觉得“产生价值”是核心。
黄飞跃博士定位腾讯优图实验室做国际顶级的人工智能实验室，4年来，将检测、五官定位、人脸识别、人脸核身、图像理解技术落地于滴滴代驾司机身份核实、公安刑犯追逃、人脸识别门禁、南宁公安电子身份证等场景。
基于腾讯自营项目（QQ空间、微众银行、广点通、腾讯云）和腾讯投资项目（滴滴出行、微影时代、京东）的服务需求，腾讯优图团队的任务就包括利用AI技术，提高腾讯系产品的竞争力。
优图团队的战略路线是：首选腾讯标杆项目，让视觉识别算法不断优化，沉淀技术和产品化，再通过腾讯云平台将技术开放给中小企业。
回顾2012年初，腾讯优图团队仅有5号人，隶属于腾讯社交网络SNG事业部，在初始阶段，处于“无航标”阶段，团队手握着“图片二次压缩”的技术，但是不清楚应用场景，这是基于现成技术成果找应用场景的情况，在偶然情况下，他觉得这个技术能够应用在QQ空间中，能够有效地减少存储、降低带宽流量。
接着，在2012年优图团队基于QQ空间图片缩略功能中，以往算法都是将图片居中提取，这种情况人物头像有可能不被收录在镜框中，基于这个需求，优图团队研发了人脸识别技术，能够算法识别到人脸，以人脸为中心的缩略图算法，解决了这个需求，这是基于需求找解决方案的情况。
在2013年-2014年间，与QQ空间合作相册中的人脸识别，尽管效果达到，但报告总结却说不清楚产品价值点在哪里，黄飞跃陷入迷茫的困境，前路该怎么走，他并没有方向，身边声音也怀疑视觉识别有没有价值。
一直处于“接散单”状态的优图团队就像消防员，哪里有需要就扑到哪里，而这些并不是黄飞跃想要的，如何将已有的成果产品化成为核心思考。
迷茫之后，微众银行（腾讯旗下项目）的同事找到黄飞跃，希望他们做一个工具，能够实现线上注册和银行开户，用户只需要通过手机，扫描身份证以及真人头像，系统就能够判别是否本人，基于这个功能的开发，引来了更多类同的需求方。
随后广点通的同事也提出需求，需要一个工具，能够对客户提交的工商营业执照和客户身份证能够文字提取，以便于录入存档和信息核实，减少人工操作。南宁公安局希望联合腾讯优图推出“电子身份证”服务，个人通过手机办理“电子身份证”，即可实现酒店入住、场馆检票、机场身份核验服务。
随着这些需求的密集型爆发，黄飞跃顺势而为，将团队继续壮大，木桶理论，当需求木板摆脱最后一名的时候，人才、品牌、场景、优质数据、精确算法这些要素轮番成为短板，黄飞跃坦言：这些成长所带来的压力他都记住。
随着越来越多的腾讯内部项目和腾讯投资项目有类似的需求，黄飞跃就开始思考如何将技术对外输出，具备复制性，服务到更多的中小企业。因此黄飞跃用了标杆策略，先选择行业中的标杆案例（金融行业的微众银行、出行领域的滴滴、电子商务的京东、公安行业），做成行业方案、然后将技术通过“腾讯优图开放平台”开放给中小企业，当企业需求量比较大就推荐到腾讯云平台购买服务。
区别于其他个体创业的视觉识别公司，黄飞跃博士直言自己的团队并没有盈利指标，公司赋予腾讯优图的使命，作为一个技术团队，核心是提高腾讯系产品的竞争力，其次AI处于早期，可以起到教育用户的作用。
除此之外，背靠腾讯，资金充裕，可用的资源也比较丰富，对比同一赛道的初创企业，腾讯优图团队经费充裕，在首批优质数据资源上，可以第三方购买的形式获得，而后续标杆性项目提供海量的用户数据，为算法的调优提供很好保障，而初创企业，往往都是负责人疲惫奔跑获得第一批种子客户。
没有盈利指标的优图团队，产品该走向何方呢？
黄飞跃博士认为：算法准确度够用就好，技术指标和产品可用性要找一个平衡
以人脸核身功能而言，准确率已经达到99.99%，这意味着10000个才有1个识别错误，而我们实际的使用场景并不需要那么高的准确度。例如，在人脸门禁识别中，准确度只需要99.9%即可（意味着允许1000个里面有一个出错），另一方面，影响准确率有时候不在于算法本身，而在于工具使用正确与否，例如：光照效果欠佳、姿势不端正。因此在一个面向C端的产品中，方向是优化产品本身，而不是算法。
作为国内视觉识别最早的一批从业者，黄飞跃博士有很多感概，人工智能宛如互联网，互联网在给人类带来便利的同时，也带来不少的麻烦，从1995年互联网元年算起，已经走过21载，在历史的长河中，21年依然是“too young too simple”，互联网将带人类走向何方，仍然不能盖棺而论。
同理，人工智能将人类带向何方更需要谨慎，博士认为人工智能核心是算法，它是一个机器，黑色产业链会不断地破解，以欺骗机器，随着人工视觉识别技术提升，人脸仿真合成的技术也随之提升，这是不断赛马的过程，我们需要谨慎过于依靠机器同时，人类的思考反而少了。
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