在全球科技市場(chǎng)的前谷前沿浪潮中，AI 與硬件的歌百融合正成為企業(yè)創(chuàng)新的關(guān)鍵路徑。從蘋果的度字隊(duì)核 Vision Pro 到 Meta 的智能拍攝眼鏡，眾多科技巨頭紛紛投身于將大模型、節(jié)騰極多模態(tài) AI 等頂尖技術(shù)與消費(fèi)級(jí)硬件相結(jié)合的訊A心人探索之旅。

閃極科技在與 AI 大模型頭部公司科大訊飛達(dá)成合作之后，物加又拋出一枚重磅炸彈 —— 前谷歌大腦首位研究軟件工程師、入閃前字節(jié)跳動(dòng) AI 平臺(tái)負(fù)責(zé)人、前谷頭部 AI 大模型公司聯(lián)合創(chuàng)始人潘欣正式加入，歌百出任閃極科技合伙人，度字隊(duì)核負(fù)責(zé) AI 相關(guān)技術(shù)研發(fā)。節(jié)騰極他將組建并領(lǐng)導(dǎo)起一支專業(yè)高效的訊A心人研發(fā)團(tuán)隊(duì)，打造基于多模態(tài) AI 交互、物加實(shí)時(shí)場(chǎng)景分析等技術(shù)，入閃根據(jù)用戶現(xiàn)實(shí)生活場(chǎng)景和習(xí)慣，前谷推薦信息和服務(wù)的千人千面 AI 殺手級(jí)產(chǎn)品。

圖：前 Google Brain 創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)成員，現(xiàn)閃極科技合伙人潘欣

移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，字節(jié)跳動(dòng)憑借卓越的算法和高效的內(nèi)容分發(fā)策略迅速崛起。然而，AI 大模型領(lǐng)域的專家潘欣敏銳地察覺(jué)到，隨著大模型技術(shù)的迅猛發(fā)展，數(shù)據(jù)和算力的瓶頸逐漸顯現(xiàn)，限制了模型性能的進(jìn)一步突破。

以抖音、頭條等應(yīng)用內(nèi)置的大模型為例，它們主要依賴用戶線上行為和瀏覽數(shù)據(jù)提供推薦服務(wù)，這種方式僅能捕捉虛擬空間中的部分用戶習(xí)慣，存在明顯的局限性。如何創(chuàng)新性地拓展數(shù)據(jù)收集維度并提升用戶體驗(yàn)，已然成為 AI 大模型領(lǐng)域亟待攻克的難題。

智能拍攝眼鏡的出現(xiàn)，猶如一把解開(kāi)難題的關(guān)鍵鑰匙。在 AI 時(shí)代，智能拍攝眼鏡借助多維度視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)等傳感器，極大地豐富了用戶與內(nèi)容的交互深度，重塑了信息流的概念與用戶接收信息的模式，為 AI 進(jìn)化創(chuàng)造了前所未有的發(fā)展契機(jī)。通過(guò)軟硬件的緊密結(jié)合，構(gòu)建起閉環(huán)生態(tài)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了從多模態(tài)數(shù)據(jù)采集到 AI 分析處理的全面覆蓋，將數(shù)據(jù)收集范圍從線上拓展到物理世界，開(kāi)啟人機(jī)交互的全新篇章。

智能拍攝眼鏡讓 AI 能夠?qū)崟r(shí)捕捉用戶的所見(jiàn)所聞，深入洞察用戶的經(jīng)歷與需求。無(wú)需用戶主動(dòng)搜索或?yàn)g覽，就能智能推送精準(zhǔn)的信息、實(shí)用的建議或貼心的服務(wù)，極大地提升了用戶體驗(yàn)的便捷性與豐富度。借助嵌入其中的 AI 技術(shù)，智能拍攝眼鏡仿佛為人類大腦插上了翅膀，使其能夠突破自身局限，暢享全球知識(shí)的浩瀚海洋。

這一系列變革也給信息流推薦模式帶來(lái)了深刻的轉(zhuǎn)型契機(jī)。智能拍攝眼鏡作為 AI 生態(tài)的重要入口，有望重塑信息分發(fā)的格局。

閃極科技憑借在這一領(lǐng)域的前瞻性布局與技術(shù)創(chuàng)新，正站在時(shí)代的風(fēng)口浪尖，向著信息分發(fā)和智能硬件市場(chǎng)的領(lǐng)軍地位大步邁進(jìn)，有望推動(dòng)新一代內(nèi)容推薦和消費(fèi)的變革浪潮，成為AI硬件創(chuàng)新的領(lǐng)軍者。

圖：Google 時(shí)期的潘欣

2015 年，在科技的關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點(diǎn)上，潘欣憑借自身過(guò)硬的工程與科研實(shí)力脫穎而出，受邀成為 Google Brain 首位 “Research Software Engineer”（研究軟件工程師），在機(jī)器學(xué)習(xí) “三大教父” 中 Yoshua Bengio 胞弟 Samy Bengio 的引領(lǐng)下，堅(jiān)定地邁進(jìn)了 AI 這片充滿無(wú)限潛力的領(lǐng)域。

此后數(shù)載，他始終如一地深耕于 AI 前沿技術(shù)的研發(fā)領(lǐng)域，積累了豐富且多元的經(jīng)驗(yàn)，不僅是谷歌 TensorFlow 的核心骨干力量，還在百度、騰訊、字節(jié)跳動(dòng)等行業(yè)巨擘中主導(dǎo)多個(gè)超大規(guī)模 AI 系統(tǒng)的創(chuàng)新研發(fā)工作。在不同的技術(shù)場(chǎng)景與挑戰(zhàn)中積累了豐富且多元的寶貴經(jīng)驗(yàn)。

潘欣絕非僅僅局限于技術(shù)領(lǐng)域的專家，更是對(duì)產(chǎn)業(yè)趨勢(shì)有著敏銳直覺(jué)與精準(zhǔn)判斷的領(lǐng)航者。他與閃極科技的此次強(qiáng)強(qiáng)攜手，正是 AI 大模型能力與智能硬件設(shè)計(jì)融合的縮影， AI 智能硬件邁向嶄新時(shí)代的澎湃潮流與趨勢(shì)所向。

潘欣模型算法、深度學(xué)習(xí)框架、視覺(jué)識(shí)別等方面的技術(shù)積累，正是推動(dòng) AI 智能拍攝眼鏡創(chuàng)新的理想領(lǐng)航者?；仡欉@位技術(shù)專家的職業(yè)生涯，我們仿佛能從中窺探到 AI 智能硬件未來(lái)發(fā)展的清晰脈絡(luò)與光明前景，這也為整個(gè)行業(yè)在前行道路上點(diǎn)亮了一盞明燈，指引著通向更多創(chuàng)新與突破的方向，開(kāi)啟了充滿無(wú)限想象的嶄新篇章。

崛起中推動(dòng)變革，在谷歌大腦的開(kāi)創(chuàng)性貢獻(xiàn)

在科技演進(jìn)的歷程中，潘欣的技術(shù)軌跡有著獨(dú)特且關(guān)鍵的意義，他切實(shí)見(jiàn)證并有力推動(dòng)了 AI 從起步到取得突破性進(jìn)展的歷程，可謂是 AI 從無(wú)到有跨越發(fā)展的重要推動(dòng)者之一。

2015 年前后，Google Brain 成為眾多頂級(jí)專家的匯聚地，彼時(shí)深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域相當(dāng)一部分具有影響力的成果都源自這里，為整個(gè)行業(yè)從深度學(xué)習(xí)邁向 AI 搭建起了極為關(guān)鍵的基礎(chǔ)架構(gòu)，其奠定的基礎(chǔ)廣泛而深遠(yuǎn)地影響著后續(xù)的技術(shù)走向。

圖：TensorFlow 官網(wǎng)

潘欣在 Google Brain 時(shí)，憑借自身扎實(shí)的專業(yè)能力，精心打造出 TensorFlow GitHub 上 model zoo 的初始版本。到了 2016 年，TensorFlow 在開(kāi)發(fā)者群體中開(kāi)始嶄露頭角，吸引了大量開(kāi)發(fā)者的關(guān)注與參與。

而在 2017 年，Research Software Engineer 團(tuán)隊(duì)逐步發(fā)展壯大，人數(shù)增加到十幾人，Google Brain 團(tuán)隊(duì)也成長(zhǎng)為百人規(guī)模，像 “AI 教父” Geoffrey Hinton、Quoc Le、Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever 等業(yè)界知名人物都齊聚于此，他們?cè)谥蟮?AI 領(lǐng)域發(fā)展進(jìn)程中都發(fā)揮了極為關(guān)鍵的引領(lǐng)作用。

在這一重要發(fā)展階段，潘欣積極發(fā)起 TensorFlow 動(dòng)態(tài)圖模式的開(kāi)發(fā)工作，深度參與 TensorFlow API 的設(shè)計(jì)與優(yōu)化，尤其是在面向?qū)ο蠛兔嫦蜻^(guò)程的 API 設(shè)計(jì)方面貢獻(xiàn)了諸多極具建設(shè)性的建議，有力地促使其朝著更高效、更便捷易用的方向穩(wěn)步邁進(jìn)，在提升 TensorFlow 整體性能與用戶體驗(yàn)方面起到了不可忽視的作用。

從谷歌到百度，重構(gòu)最好的國(guó)產(chǎn)深度學(xué)習(xí)框架

第二代 TensorFlow 誕生之后，國(guó)外的深度學(xué)習(xí)框架領(lǐng)域趨近成熟，而國(guó)內(nèi)市場(chǎng)則亟需一款能夠與之匹敵、具備自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的國(guó)產(chǎn)框架。

懷揣著 “打造最好的國(guó)產(chǎn)深度學(xué)習(xí)框架” 這一信念，潘欣選擇離開(kāi)硅谷，歸國(guó)從零開(kāi)始重構(gòu)了 PaddlePaddle —— 百度的飛槳平臺(tái)。

圖：百度飛槳平臺(tái)框架圖

PaddlePaddle 誕生于 2013 年，其初始設(shè)計(jì)與 Caffe 有相似之處，在靈活性方面存在欠缺。

為了能與 TensorFlow 全面抗衡，潘欣耗費(fèi)整整兩年的心血，精心為 PaddlePaddle 打造出一套行之有效的解決方案，助力其逐步成長(zhǎng)為當(dāng)前國(guó)內(nèi)位居前列的 AI 技術(shù)框架，在國(guó)內(nèi) AI 技術(shù)框架領(lǐng)域占據(jù)了重要的一席之地。

遍歷 AI 方向，從技術(shù)框架到數(shù)十億日活 AI 應(yīng)用

此后，潘欣先后加入騰訊和字節(jié)跳動(dòng)，繼續(xù)在 AI 技術(shù)領(lǐng)域開(kāi)疆拓土：先是打造了騰訊的深度學(xué)習(xí)框架 “無(wú)量”，隨后在字節(jié)跳動(dòng)負(fù)責(zé) AIGC 和視覺(jué)大模型 AI 平臺(tái)的開(kāi)發(fā)工作。每一次角色轉(zhuǎn)換都意味著面臨全新的挑戰(zhàn)，而他都能成功突破困境，實(shí)現(xiàn)技術(shù)上的創(chuàng)新與跨越。

他所主導(dǎo)構(gòu)建的系統(tǒng)有力地支撐起日活數(shù)億規(guī)模的應(yīng)用，每日為海量用戶提供精準(zhǔn)且個(gè)性化的內(nèi)容推薦。這些推薦涵蓋音樂(lè)、新聞、視頻、小說(shuō)等豐富多樣的內(nèi)容類型，深度契合不同用戶的興趣偏好，顯著優(yōu)化了用戶獲取內(nèi)容的體驗(yàn)，為用戶與優(yōu)質(zhì)內(nèi)容之間搭建起高效的橋梁。

在負(fù)責(zé)字節(jié)跳動(dòng) AIGC 和視覺(jué)大模型 AI 平臺(tái)期間，潘欣積極推動(dòng)視覺(jué) AI 模型的大規(guī)模全球化應(yīng)用，讓抖音和 TikTok 等應(yīng)用中的數(shù)十億用戶能夠暢享強(qiáng)大的視覺(jué) AI 功能，其應(yīng)用范圍廣泛涉及生物識(shí)別、圖像學(xué)習(xí)等多個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域。用戶在移動(dòng)端日常使用過(guò)程中，能夠便捷地體驗(yàn)到先進(jìn) AI 技術(shù)所帶來(lái)的便利與驚喜，而 AI 模型的廣泛應(yīng)用也為字節(jié)跳動(dòng)產(chǎn)品的持續(xù)創(chuàng)新與長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展注入了源源不斷的動(dòng)力，成為推動(dòng)產(chǎn)品迭代升級(jí)的核心力量之一。

圖：潘欣在第三屆 AIGC 中國(guó)開(kāi)發(fā)者大會(huì)上演講

潘欣在 AI 及相關(guān)應(yīng)用領(lǐng)域持續(xù)深耕細(xì)作，通過(guò)長(zhǎng)期的實(shí)踐與鉆研，積累了極為豐富且難得的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，逐漸在行業(yè)中嶄露頭角，確立了自身作為行業(yè)佼佼者的地位。站在技術(shù)前沿的他，并未固步自封，而是以敏銳的洞察力察覺(jué)到前方更為廣闊的未知領(lǐng)域，心懷壯志，準(zhǔn)備迎接新的挑戰(zhàn)，開(kāi)啟新的探索與突破之旅。

成為下一代 AI 硬件先行者

潘欣加入閃極科技的意義重大而深遠(yuǎn)。這無(wú)疑是公司在技術(shù)布局進(jìn)程中的關(guān)鍵戰(zhàn)略抉擇，為其在 AI 硬件領(lǐng)域的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展筑牢根基，更是公司著眼于未來(lái) AI 硬件生態(tài)構(gòu)建所進(jìn)行的深度謀劃與布局，有望在未來(lái)的科技競(jìng)爭(zhēng)格局中為閃極科技贏得更多優(yōu)勢(shì)與機(jī)遇，推動(dòng)其在 AI 硬件的創(chuàng)新之路上穩(wěn)步前行。

圖：閃極智能拍攝眼鏡 24 年 5 月技術(shù)預(yù)覽版發(fā)布會(huì)實(shí)拍圖

作為前谷歌、字節(jié)和騰訊 AI 團(tuán)隊(duì)的核心人物，潘欣具有強(qiáng)大的號(hào)召力，他加入為閃極科技提供了吸引優(yōu)秀人才的“磁石效應(yīng)”，以他為核心，有望凝聚一批 AI 領(lǐng)域的精英，這支高水平研發(fā)團(tuán)隊(duì)將專注于攻克多模態(tài) AI 感知、實(shí)時(shí)場(chǎng)景分析和低功耗計(jì)算等關(guān)鍵技術(shù)難題：

在多模態(tài) AI 感知方面，借助多種感知途徑的協(xié)同運(yùn)作，比如視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)等的融合，讓智能拍攝眼鏡能更精準(zhǔn)地理解用戶需求，使用戶交互更加自然流暢、便捷靈活；實(shí)時(shí)場(chǎng)景分析能及時(shí)為用戶提供有用信息與輔助，像在停車時(shí)記憶查找車位、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中恰當(dāng)提示信息以及實(shí)現(xiàn)多模態(tài)AI翻譯等方面都大有用武之地。

智能拍攝眼鏡不僅是數(shù)據(jù)采集的突破，更是數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用場(chǎng)景擴(kuò)展的重要平臺(tái)，為行業(yè)開(kāi)拓了新的發(fā)展路徑與市場(chǎng)空間。智能拍攝眼鏡有望推動(dòng)企業(yè)成為新一代內(nèi)容分發(fā)和信息推薦的領(lǐng)軍者。閃極科技憑借其在智能硬件領(lǐng)域的技術(shù)積累與創(chuàng)新能力，結(jié)合潘欣在 AI 領(lǐng)域深厚的技術(shù)積累和對(duì)行業(yè)趨勢(shì)的敏銳洞察，在這個(gè)充滿潛力的市場(chǎng)中，有望打造下一個(gè)“今日頭條”。