Yitu TechnologyのCTOであるYan Shuicheng氏が辞任し、東南アジアの電子商取引会社Shopeeに入社する可能性があると報じられている。

Yitu TechnologyのCTOであるYan Shuicheng氏が辞任し、東南アジアの電子商取引会社Shopeeに入社する可能性があると報じられている。

Yitu TechnologyのCTO、Yan Shuicheng氏が辞任し、東南アジアの電子商取引企業に入社する。彼は現在、チーム作りを始めるためにシンガポールへ向かった。しかし、Yitu Technologyはまだこのニュースの信憑性を公式に確認していない。

「AI四大ドラゴン」の一つである易図科技は現在、科技創新委員会への進出に向けた重要な時期にある。厳水成氏がこの時期に辞任したことは衝撃的だ。

36Krによると、Yan Shuicheng氏は東南アジアの電子商取引会社Shopeeに入社する予定だ。 Shopeeの内部関係者は36Krに次のように語った。「Shopeeは最近、技術アルゴリズムの分野で多くの人材を採用しており、すでに社内システムで(Yan Shuicheng氏)に関する情報を見つけることができる。」

注目すべきは、Yan Shuicheng 氏が 2008 年にシンガポール国立大学に着任し、現在は機械学習およびコンピューター ビジョン研究所を率いており、同大学で終身在職権を持つ職に就いていることです。おそらく彼は今回、より長期的な視点でクラブを変えることを考えているのだろう。

ヤン・シュイチェンは学部生として北京大学数学学院で数学を学びました。彼は指導教官の程干勝教授の指導の下、計算数学と応用数学の勉強に加えて、パターン認識と機械学習に関連するテーマを研究するために「別のこともした」。この経験が彼の将来の人工知能研究の基礎となった。

2001年、Yan Shuicheng氏はインターンシップとしてMicrosoft Research Asiaに入社し、顔認識とインテリジェントビデオ監視の専門家であるLi Ziqing氏と、コンピュータービデオ検索研究分野の「創始者」であるZhang Hongjiang氏の下で学びました。彼はまた、滴滴出行研究所の元所長である何暁飛氏と協力して、それぞれ1000回以上引用された論文を4本発表し、この分野に大きな影響を与えました。特筆すべき研究の一つは、当時非常に人気のあった2つの分野である部分空間学習と多様体学習を巧妙かつシンプルに結び付けたことです。

その後、Yan Shuicheng 氏は Microsoft Research Asia で Yitu Technology の創設者である Zhu Long 氏と Lin Chenxi 氏と会いました。 Yan Shuicheng教授がYitu Technologyに入社するきっかけはこの時期に植えられたと言えるでしょう。

2006 年、Yan Shuicheng 氏はイリノイ大学アーバナ・シャンペーン校 (UIUC) で博士研究員として研究を行い、コンピューター ビジョンの巨匠 Thomas Huang 氏の指導を受けました。

2007 年 12 月、ヤン・シュイチェン教授はシンガポール国立大学に着任し、教授としてのキャリアの中で最も実りある 8 年間が始まりました。 5 年間で、彼のチームは、PASCAL Visual Object Class や ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenges など、コンピューター ビジョンの分野における主要なコンテストで 10 回以上優勝または佳作を受賞し、また 10 回以上 (最優秀) 学生論文賞も受賞しました。

Yan Shuicheng 氏のチームによって提案された「Network in Network」(NIN) ネットワーク構造のコア 1×1 畳み込みは、近年、ほぼすべてのコンピューター ビジョン ディープラーニング モデルで標準モジュールとして使用されています。 GoogleNet や ResNet などの後続のモデルもそのアイデアを借用しました。また、同氏のチームが開発した「Prine」は、複数のマシンと複数のGPUをサポートする世界初のオープンソースのディープラーニングシステムです。

現在までに、Google Scholarによると、Yan Shuicheng氏の論文の総引用数は71,063件、H指数は96で、彼は「トムソン・ロイター高引用学者」に5回選ばれている。彼は現在、IEEE フェロー、IAPR フェロー、ACM 著名科学者です。


2015年、Yan Shuicheng氏は、Zhou Hongyi氏の招きを受け、360 Groupの人工知能研究所の副社長、主任科学者、所長に就任しました。その後の3年間、Yan Shuicheng氏は自身が結成したAIチームを率いて、360のさまざまな製品にAI技術を適用しました。

1年以上前、Yan Shuicheng教授は360に別れを告げ、Yitu TechnologyのCTOに就任し、主に基礎AI研究を担当しました。彼はチームを率いて、人工知能の基礎理論と独自のアルゴリズムにおける Yitu の技術的優位性をさらに強化し、Yitu の商業化シナリオに強力な技術サポートを提供しました。

AIの広大な海からYituが選ばれた理由について、Yan Shuicheng教授はかつてAI Gold Rushのインタビューで、主に3つの理由によるものだと述べました。

まず、彼は朱龍と林晨曦をよく知っており、彼らの控えめで実用的なアプローチと、お互いを補い合う能力を賞賛していました。

彼は、Microsoft Research AsiaでYituの創設者Leo (Zhu Long)と同じオフィスで長い間過ごし、Microsoft Research Asiaで共同創設者のLin Chenxiとも会ったことがあると語った。彼は Yitu の開発プロセスも非常によく知っていたので、Leo が彼を招待したとき、Yitu に参加するという決定は非常に簡単かつ迅速でした。

第二に、私はYituの3つの主要な開発コンセプトに同意します。

Yan Shuicheng教授の意見では、CVスタートアップのレイアウトは現在、独自の特徴を持っています。 Yitu 氏の観点から見ると、彼はハードウェアとソフトウェアの統合ソリューション、マルチモーダル技術の蓄積、そしてテクノロジーを活用した製品コンセプトにさらに魅力を感じています。

第三に、私はその継続的な優位性の背後にある秘密を知りたいです。

Yan Shuicheng教授はAI Gold Rushに対し、Yituの開発の歴史についてはよく知っているが、Yituの技術チームは常にある種の謎を抱えており、それが彼の好奇心を掻き立て、チームについてもっと深く知りたいという気持ちにさせたと語った。彼はまた、そのようなチームで何か違うことをすることに非常に積極的でした。

Yan Shuicheng は Yitu 在職中、「」の提案に参加しました。

AI チップを作るには、まずその典型的な応用シナリオを明確に考え、チップ設計と将来の AI アルゴリズムの開発動向を予測する必要があると彼は考えています。同時に、高効率の AI モデルと高効率の AI チップによって駆動されて初めて、「AI」は「手頃な価格のインテリジェンス」に変換され、エンドユーザーが購入してうまく活用できるようになります。

閻水成氏はかつて、巨大企業と比べると、大学や新興企業の方がビジネス発展の閉ループを実現する上で有利であると述べたことがある。 Yitu Technologyを退社した理由については、本人もYitu Technologyもまだ何も発表していない。さらに、Yitu Technologyは現在、上場段階でかなりの課題に直面しています。

Yituは顔認識からスタートしたが、国内では個人のプライバシーデータに対する監視がますます厳しくなっている。天津市は2020年12月1日、「天津市社会信用条例」を可決し、いかなる組織や個人も社会信用情報を違法に収集、集計、使用、処理、送信したり、違法に購入、販売、提供、開示したりしてはならないと規定した。 2020年5月28日に公布された民法(2021年1月1日施行)は、「個人情報保護法」において、顔写真を含む個人情報の取り扱いについて、適法性、正当性、必要性の原則に従うべきであると提言しました。

2020年11月20日午後、杭州裁判所で第一審判決が下された。判決は、ワイルドライフ・ワールド社が原告に対し、契約上の利益の喪失と交通費を補償し、原告が提出した顔の特徴情報を削除したというものでした。おそらく多くの人々の目には、これは単なる契約違反事件に過ぎないが、この問題にかかわるプライバシーの問題が、顔認識技術の応用の方向性と限界を決定することになる。したがって、この事件の重要性は、一般的な契約違反訴訟をはるかに超えるものです。

易図科技の目論見書に開示された情報によると、同社は報告期間中にまだ純利益を上げておらず、2020年6月時点の累計損失は72.2億元で、そのうち優先株の公正価値の変動による損失は4年間で合計51億元に上った。

事業監督、長期損失、主要人物の退職…上場までの道のりで、Yituは数々の課題にどう立ち向かうのか?

参考文献:

https://36kr.com/p/1037216538930179

https://mp.weixin.qq.com/s/XBIlYLteovoo0LJAMV2lLQ


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