澎思科技申省梅：后深度学习时代的智能视觉技术落地

你看到这个“算法池”的意思是有可选性。这个算法池不像过去那样做出来是一成不变的，因为现在的深度学习日新月异。所以这就要求算法人员以及把算法放进软硬件的人员要非常敏感、快速反应。我们的硬件是可编程的，可以把一个很大的算法浓缩在这个小盒子里面。同样的盒子，如果觉得成本贵了，我们还可以用低成本的硬件，用比较轻便的算法交给客户。

刚才讲到了，因为澎思的营销团队是在前线工作，了解To B、To G客户的刚需，所以有一个团队可以把刚需反馈回来，我们的软硬件算法人员一起讨论方案，研究出来最经济、最灵活的软硬件平台，更重要的是我们的人要非常快速反应。

现在的大环境跟过去不同，尤其是做解决方案的，即使是同样的领域的客户，但他的要求是不同的。另外，深度学习每天有新的东西出现，去年和今年比，今年的模型就可以比去年快20倍，所以这就要求我们的软硬件团队要设计灵活，以适应快速的更新。