周舒畅，北京旷视科技有限公司主任研究员，1983年出生在浙江松阳一教师家庭里。他自幼聪明好学，且品学兼优，2000年以市理科状元的成绩考入北京清华大学电子系，毕业后以优异的成绩考入新加坡国立大学，顺利取得计算机硕士学位。毕业时他放弃了异国优越的工作和生活条件毅然回到自己的祖国，知识无国界，但知识分子有祖国。回国后便投身到紧张忙碌的科研工作之中，于此同时他还考取了中国科学院大学计算机科学与技术专业在职学习。几年后，在圆满完成工作任务并收获可喜成果的同时通过论文答辩，取得了中国科学院大学计算机科学与技术博士学位，并光荣加入中国共产党。工作的繁忙，学习的艰辛，用通宵达旦废寝忘食来形容一点儿不为过，了解他的人都知道，他连吃饭都是争分夺秒的。

　　一直以来他的主要研究方向为体系结构与计算机视觉交叉。为AAAl/lJCAl/lPDPS/TIP/JMLR等国际会议和杂志审稿人获NeuIPS2017LearningtoRunChaenge国际强化学习比赛第二名，美国国家标准技术研究所NISTTRAIT2016OCR冠军。他长期致力于计算机体系结构与计算机视觉交叉方向的研究。他提出的可变位宽神经网络Dorefa-net，是首创的支持在大规模图像数据集上进行低位宽训练的人工神经网络在GOOgIeSchoIar上引用639次。在CVPR，ECCV等国际会议上发表11篇论文，并持有140多项中国和国际专利。

　　技术引领，近年来随着社会信息化的发展和政府对社会的治理进程加快，全面实名制已经成为各个领域的基础政策。但很长时间以来，无论是线上还是线下场景中，因信息安全或证件丢失导致的公民身份被盗用冒用现象仍然屡禁不止。周舒畅领导的团队，基于自研的OCR文字/图像识别技术、活体检测技术，突破了自动高精度读取持证人证件信息和联动高清摄像头进行人、证核验技术。产品做为在线服务Face++的一部分，连续多年市占率第一，并以人证核验一体机等形式在北京海淀国税局等地落地。

　　创新进取，低位宽神经网络助力人工智能落地。周舒畅团队开发的低位宽神经网络Ip，实现满负荷1.1瓦功耗，实测峰值算力每秒3.2万亿次。配套有多合一结构化检测全套模型。能实现全高清和全帧率人形、车辆、车牌的同时检测。识别模型达到图形加速芯片服务器水平;同精度下速度与竟品全负载时能力相当，性能功耗比是竟品的三倍。

　　科技向善，疫情防控冲锋在第一线。在新冠病毒疫情爆发以来，周舒畅作为主要研究人员，带领团队攻坚克难，冲锋在抗疫一线，利用人工智能技术优势，创新性提出“双光测温+抓拍标温”AI测温方案和实现了“精准额温+AI距离补偿”。特别是，在测温技术产品化中，周舒畅团队首创无源温度计黑体方案突破产能瓶颈。此前，因为疫情的爆发性需求，“黑体”(一种在红外检测过程中用于校准，避免外部因素干扰的基于完全辐射体的装置)，作为整个测温产品中最重要的零件严重供应不足，成为扩大产能的最主要的瓶颈。周舒畅团队日夜奋战在工作岗位上，深夜困急了就在电脑桌上咪一会儿，几经摸索创新推倒重来，終于发明了一种新的黑体设计方法，可以利用成本低廉的材料，免去电源和调温电路，使用普通工艺即能生产，完全消除了这一瓶颈，使该产品顺利落地北京海淀政务服务大厅、地铁站、北医三院、通州行政副中心、办公楼宇、武汉方舱医院等场所，顺利保障数十万人安全出行，为疫情防控积极贡献科技力量。

　　产学联动，联手北京高校进行Al工程师培养。周舒畅着力推动旷视科技优势资源，与北京各大高校的强强联合，将Al工程师的培养推至在校阶段。在合作课程的框架下，已经组织在北京大学上课三轮，北京航空航天大学两轮，清华大学一轮，直接影响学生本硕1082人，(其中北大790人，北航183人，清华109人)。现已行成一套完整的计算机视学和深度学习结合的教案，和基于阿里云虚机的带有图行加速芯片的教学平台。课程配套小作业6次和改卷方法，大作业行成了完整的开题——中期——答辩流程。课程组织过程中，培养了有经验的讲师十名、助教两名。课程获得项目参与教师和学生普遍好评，他的演讲不时博得学子们的热烈掌声，从而更加坚定了学子们投身智能科学为人类造福的决心。

　　服务北京，联合实验室建设北京人工智能社区。“北京智源-旷视智能模型设计与图像感知联合实验室”是智源联合实验室首个成熟并启动的联合实验室项目。周舒畅任实验室副主任，负责实验室日常工作。旷视与北京智源人工智能研究院充分调动双方技术、人才方面的优势，通过联手打造数据集和完善联合实验室，来推动整个行业协同创新发展，建设共性技术开放平台，构建自主可控产业生态。在具体构建中，实验室基于旷视在计算机视觉技术和应用的深厚积累，建设一体化的数据共享、模型设计与场景测试的自动化，推进大数据背景下模型架构设计与场景测试的开放创新平台，突破大数据背景下模型架构设计、优化和部属等技术难题，探索突破视觉系统性能极限和模型设计及场景测试的自动化，推动大数据背景下模型架构设计、优化和部属等方面的研究。

　　在数据方面，实验室立足旷视算法落地场景丰富、数据积累深厚的优势，以开源数据集、预抽取特征等形式，持续开放通用物体分类、物体检测追踪、人像人形识别属性等视觉问题数据，助力相关领域研究。针对高搜索效率、高准确率、高灵活性等关键指标，该实验室还开展了支持大计算量模型的新神经网络架构搜索算法(NAS)研究，构建一站试深度模型自动化设计平台等工作。

　　在模型设计优化方面，平台提供了自动化模型搜索、错误分析与可视设计化工具，加速大模型架构探索和优化，降低面向应用的模型设计门槛，来解决传统模型架构人工设计方法的经验性强，迭代周期长的问题。同时，实验室还积极探索了低位宽神经网络相关技术，研究实现对于大计算量模型的云上和终端的两级的硬件支持，完成从模型搜索到实际应用的垂直整合。

　　实验室平台建成后，面向高校院所、创业企业等创新创业主体开放，致力推动图像感知与计算领域的协同创新。通过以上措施，实验室被打造成为一个开放、贴近实际场景的计算机视觉算法研究实验平台，行成涵盖数据、平台、场景的完整闭环，有利于打造我国自主可控的技术和产业生态，共同助力我国图像感知的计算领域的技术及应用达到国际先进水平。

　　祖国要富强，科技是栋梁。周舒畅正在以共产党员的标准崭新的姿态孜孜不倦地学习，积极进取勇于创新，不断攀登科技高峰，为首都和祖国人工智能产业发展做出更大的贡献。