产业工作推进：策略与方案

1）Face＋＋旷视

Face＋＋在人脸识别领域是一家名声比较大的公司，主要是从他们多次刷新LFW人脸验证集上的识别准确率开始的。但后来使Face＋＋声名鹊起的是他们产业和生态系统上面的不断尝试和投入。自从深度学习的思想在ImageNet上大放异彩之后，许多公司都将眼光投向了这一接近工业化与产品化的热门技术。Face＋＋是比较早就开始深度学习研究的一家商业公司，他们专注于人脸识别这一领域。从前面所述多次刷新LFW榜单的事迹可以看出，他们的技术实力是比较强大的。而且Face＋＋也是比较早的努力将人脸识别技术产品化，并且在社会上大范围推广的公司。目前Face＋＋以人工智能云平台（Megvii Cloud）和智能物联平台（Megvii SensorNet）为核心产品，深入移动互联网、金融、安防、物业、零售、办公等行业，为企业和机构提供行业智能解决方案和智能数据服务。

马云使用支付宝大秀刷脸支付，其背后的技术就来自于Face＋＋，这也使得人脸识别技术走上风口浪尖。

2）腾讯(www.xing528.com)

深度学习迅速发展的同时，国内互联网巨头之一的腾讯自然不会放过这一技术热点。腾讯针对自己的需求打造了Mariana深度学习平台。Mariana包括三个框架：深度神经网络（Deep Neural Networks，DNN）的GPU数据并行框架，深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Networks，CNN）的GPU数据并行和模型并行框架以及DNN CPU集群框架。Mariana通过这三个框架完成并行加速，针对多种应用场景，以解决深度学习训练极慢的问题；Mariana通过模型并行，支持大模型；Mariana提供默认算法的并行实现以减少新算法开发量，简化实验过程。Mariana面向语音识别、图像识别、广告推荐等众多应用领域。

这一技术框架在微信语音识别中得到应用。微信中语音识别功能的入口是语音输入法、语音开放平台以及长按语音消息转文本等。对微信语音识别任务，通过Mariana识别准确率获得了极大的提升，目前识别能力已经跻身业界一流水平。同时可以满足语音业务海量的训练样本需求，通过缩短模型更新周期，使得微信语音业务可以及时满足各种新业务需求。