第1861章 技術深水區
周一的技術戰略會上，賈瀞雯在白板上寫下四個字：圖像搜索。
會議室里安靜了幾秒。
然後響起一陣低低的議論聲。
「圖像搜索？」李明重複了一遍，「用戶上傳圖片，然後我們找相似的圖片？」
「對。」賈瀞雯點頭，「技術上叫基於內容的圖像檢索。
國外有實驗室在研究，但還沒有成熟的產品。」
張濤推了推眼鏡：「賈總，這個……太超前了吧？我們現在連文字搜索都還沒做到完美。
圖像搜索的複雜度要高几個數量級。」
「我知道難。」賈瀞雯說，「但搜索的未來不只是文字。
圖片、聲音、視頻，這些都是信息。
如果我們現在不開始研究，等別人做出來了，我們就落後了。」
王磊舉手：「技術上具體要做什麼？」
「分幾個部分。」賈瀞雯在白板上畫圖，「第一，特徵提取。
從圖片裡提取顏色、紋理、形狀等特徵。
第二，特徵索引。
把這些特徵建成可搜索的資料庫。
第三，相似度匹配。
用戶上傳圖片後，計算和庫中圖片的相似度，返回最接近的結果。」
她畫完，看向團隊。
大多數人都皺著眉頭。
「這需要計算機視覺的專業知識。」新來的一個算法工程師說，「我們團隊沒人懂這個領域。」
「需要大量的計算資源。」另一個工程師補充，「圖片特徵提取很耗CPU，匹配算法也很複雜。
現在的伺服器可能扛不住。」
「還有數據問題。」李明說，「我們需要海量的圖片數據來訓練和測試。
去哪找這麼多圖片？」
質疑聲一個接一個。
賈瀞雯安靜地聽著，等大家都說完了，她才開口。
「所有的困難我都知道。」她說，「但陳總說了，有些事現在不做，以後就晚了。
圖像搜索是未來，我們必須現在開始布局。」
她頓了頓：「當然，不是要馬上做出產品。
我們先做預研，探索技術可行性。
周期定六個月，投入資源控制在可接受範圍內。
這樣可以嗎？」
團隊互相看了看，最終都點了頭。
但賈瀞雯能看出來，大部分人心裡還是沒底。
會後，她給陳浩打電話匯報情況。
「團隊反應怎麼樣？」陳浩問。
「有疑慮。」賈瀞雯實話實說，「覺得太超前，技術難度太大。」
「正常。」陳浩說，「新技術的探索總是這樣。
我等會兒發你一些資料，是國外論文和研究報告。
你讓團隊先學習，有個概念。」
半小時後，郵箱裡多了十幾封郵件。
附件全是PDF，英文的，有些還有複雜的數學公式。
賈瀞雯列印出來，厚厚一摞。
她抱著這摞資料回到會議室，團隊還在討論。
「這是陳總發的資料。」她把資料放在桌上，「大家先看看，了解下這個領域的前沿進展。」
李明拿起一份，翻了翻，眼睛漸漸亮起來。
「這篇論文……講的是基於顏色直方圖的圖像匹配。
思路挺巧妙的。」
張濤也拿起一份：「這個是紋理特徵提取的方法，用到了小波變換。」
新來的算法工程師看著一篇論文，喃喃自語：「這個相似度度量公式……有點意思。」
資料起了作用。
團隊開始認真研究，會議室里響起了討論聲。
但一周後，問題又來了。
「賈總，我們試了幾個經典算法。」李明匯報，「效果……不太好。
簡單的圖片能匹配，稍微複雜點就亂了。」
「具體什麼問題？」
「特徵不夠魯棒。」張濤解釋，「同一輛汽車，不同角度拍，提取的特徵差異很大。
算法認不出來是同一個東西。」
賈瀞雯思考著。
這時，陳浩的電話來了。
「進展如何？」他問。
賈瀞雯把問題說了。
陳浩聽完，沒直接給答案，而是問：「你們現在怎麼做的？」
「按論文裡的方法，先做整體特徵提取，再做全局匹配。」
「換個思路。」陳浩說，「分階段實現。
第一階段，不做通用圖像搜索，先做特定類別的識別。
比如先做汽車識別，因為汽車有比較固定的特徵。
第二階段，擴展到建築、動物等常見類別。
第三階段，再做通用搜索。」
賈瀞雯記下來：「這是技術路徑上的建議？」
「對。」陳浩說，「另外，方法上也可以調整。
不要追求完美算法，先用簡單方法驗證可行性。
小步快跑，快速試錯。」
掛了電話，賈瀞雯立刻召集團隊。
「調整策略。」她說，「我們不分階段：第一階段，選定十個常見物品類別——汽車、建築、動物、植物、家具、電器、服裝、食品、書籍、藝術品。
第二階段，每個類別做專門的識別模型。
第三階段，整合成原型系統。」
她看向李明：「方法上，先用最簡單的特徵——顏色和紋理。
效果不好再升級。
目標不是完美，是驗證可行性。」
團隊重新分工。
十個人，每人負責一個類別。
賈瀞雯要求每周匯報進展，遇到問題隨時討論。
第一周，進展緩慢。
負責汽車識別的工程師發現，不同顏色的汽車在顏色特徵上差異太大。
負責動物識別的發現，貓和狗在某些角度下很難區分。
第二周，有人想出了新辦法。
負責建築的工程師提議，用邊緣檢測提取輪廓特徵，因為建築有清晰的幾何形狀。
這個思路在其他類別也適用。
第三周，團隊開始分享經驗。
汽車組借鑑了建築組的輪廓方法，動物組結合了顏色和紋理特徵。
小步快跑的策略見效了。
雖然每個類別只能做到百分之六七十的準確率，但至少能跑了。
第四周，賈瀞雯組織了一次內部演示。
每個小組展示自己的成果。
汽車組：能識別轎車、SUV、卡車等大類，但細分車型還有困難。
建築組：能區分現代建築和古典建築，但具體風格識別不准。
動物組：能區分貓、狗、鳥等大類，但具體品種分不清。
演示完，賈瀞雯總結：「雖然不完美，但證明了這條路能走通。
下個月的目標：提高每個類別的準確率，同時開始做系統整合。」
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然後響起一陣低低的議論聲。
「圖像搜索？」李明重複了一遍，「用戶上傳圖片，然後我們找相似的圖片？」
「對。」賈瀞雯點頭，「技術上叫基於內容的圖像檢索。
國外有實驗室在研究，但還沒有成熟的產品。」
張濤推了推眼鏡：「賈總，這個……太超前了吧？我們現在連文字搜索都還沒做到完美。
圖像搜索的複雜度要高几個數量級。」
「我知道難。」賈瀞雯說，「但搜索的未來不只是文字。
圖片、聲音、視頻，這些都是信息。
如果我們現在不開始研究，等別人做出來了，我們就落後了。」
王磊舉手：「技術上具體要做什麼？」
「分幾個部分。」賈瀞雯在白板上畫圖，「第一，特徵提取。
從圖片裡提取顏色、紋理、形狀等特徵。
第二，特徵索引。
把這些特徵建成可搜索的資料庫。
第三，相似度匹配。
用戶上傳圖片後，計算和庫中圖片的相似度，返回最接近的結果。」
她畫完，看向團隊。
大多數人都皺著眉頭。
「這需要計算機視覺的專業知識。」新來的一個算法工程師說，「我們團隊沒人懂這個領域。」
「需要大量的計算資源。」另一個工程師補充，「圖片特徵提取很耗CPU，匹配算法也很複雜。
現在的伺服器可能扛不住。」
「還有數據問題。」李明說，「我們需要海量的圖片數據來訓練和測試。
去哪找這麼多圖片？」
質疑聲一個接一個。
賈瀞雯安靜地聽著，等大家都說完了，她才開口。
「所有的困難我都知道。」她說，「但陳總說了，有些事現在不做，以後就晚了。
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周期定六個月，投入資源控制在可接受範圍內。
這樣可以嗎？」
團隊互相看了看，最終都點了頭。
但賈瀞雯能看出來，大部分人心裡還是沒底。
會後，她給陳浩打電話匯報情況。
「團隊反應怎麼樣？」陳浩問。
「有疑慮。」賈瀞雯實話實說，「覺得太超前，技術難度太大。」
「正常。」陳浩說，「新技術的探索總是這樣。
我等會兒發你一些資料，是國外論文和研究報告。
你讓團隊先學習，有個概念。」
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她抱著這摞資料回到會議室，團隊還在討論。
「這是陳總發的資料。」她把資料放在桌上，「大家先看看，了解下這個領域的前沿進展。」
李明拿起一份，翻了翻，眼睛漸漸亮起來。
「這篇論文……講的是基於顏色直方圖的圖像匹配。
思路挺巧妙的。」
張濤也拿起一份：「這個是紋理特徵提取的方法，用到了小波變換。」
新來的算法工程師看著一篇論文，喃喃自語：「這個相似度度量公式……有點意思。」
資料起了作用。
團隊開始認真研究，會議室里響起了討論聲。
但一周後，問題又來了。
「賈總，我們試了幾個經典算法。」李明匯報，「效果……不太好。
簡單的圖片能匹配，稍微複雜點就亂了。」
「具體什麼問題？」
「特徵不夠魯棒。」張濤解釋，「同一輛汽車，不同角度拍，提取的特徵差異很大。
算法認不出來是同一個東西。」
賈瀞雯思考著。
這時，陳浩的電話來了。
「進展如何？」他問。
賈瀞雯把問題說了。
陳浩聽完，沒直接給答案，而是問：「你們現在怎麼做的？」
「按論文裡的方法，先做整體特徵提取，再做全局匹配。」
「換個思路。」陳浩說，「分階段實現。
第一階段，不做通用圖像搜索，先做特定類別的識別。
比如先做汽車識別，因為汽車有比較固定的特徵。
第二階段，擴展到建築、動物等常見類別。
第三階段，再做通用搜索。」
賈瀞雯記下來：「這是技術路徑上的建議？」
「對。」陳浩說，「另外，方法上也可以調整。
不要追求完美算法，先用簡單方法驗證可行性。
小步快跑，快速試錯。」
掛了電話，賈瀞雯立刻召集團隊。
「調整策略。」她說，「我們不分階段：第一階段，選定十個常見物品類別——汽車、建築、動物、植物、家具、電器、服裝、食品、書籍、藝術品。
第二階段，每個類別做專門的識別模型。
第三階段，整合成原型系統。」
她看向李明：「方法上，先用最簡單的特徵——顏色和紋理。
效果不好再升級。
目標不是完美，是驗證可行性。」
團隊重新分工。
十個人，每人負責一個類別。
賈瀞雯要求每周匯報進展，遇到問題隨時討論。
第一周，進展緩慢。
負責汽車識別的工程師發現，不同顏色的汽車在顏色特徵上差異太大。
負責動物識別的發現，貓和狗在某些角度下很難區分。
第二周，有人想出了新辦法。
負責建築的工程師提議，用邊緣檢測提取輪廓特徵，因為建築有清晰的幾何形狀。
這個思路在其他類別也適用。
第三周，團隊開始分享經驗。
汽車組借鑑了建築組的輪廓方法，動物組結合了顏色和紋理特徵。
小步快跑的策略見效了。
雖然每個類別只能做到百分之六七十的準確率，但至少能跑了。
第四周，賈瀞雯組織了一次內部演示。
每個小組展示自己的成果。
汽車組：能識別轎車、SUV、卡車等大類，但細分車型還有困難。
建築組：能區分現代建築和古典建築，但具體風格識別不准。
動物組：能區分貓、狗、鳥等大類，但具體品種分不清。
演示完，賈瀞雯總結：「雖然不完美，但證明了這條路能走通。
下個月的目標：提高每個類別的準確率，同時開始做系統整合。」
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