微软的梦工场-第35部分
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当一项技术是“基本可用的”，假设它已经达到80％的产品要求，而产品的真正要求是“非常好用”，可能意味着90…99％，产品组的众多要求累积在一起，这之间将近20％的距离往往就是发生量变到质变的那一段。这常常意味着算法要做相当的调整和适应，甚至结构需要大修改。RSDE的典型技术转移工作就在这20％的一段。这个象“&”一样拧吧的阶段，我们要和研究员开会，学习他们的东西，出差去总部和产品组面谈，或者每天大早起床赶时间与总部开跨16个小时时区的电话会议，与产品的开发测试工程师一起工作，共同努力让一项研究技术完美地实现用户需求。
研究是高风险的事情，能够变成真正产品的研究只是成功的极少数。很多项目就在这个阶段前不幸夭折了。长江后浪推前浪，死在沙滩上的前浪研究项目的数量相当可观。这个艰苦的过程，难的不光是技术，还有在长长的辛苦、烧掉无数脑细胞之后却要接受项目无果而终的现实。txt电子书分享平台
研究院“&”的故事 陈刚（3）
所以每当有一个技术转移项目顺利完成时我们都很兴奋。当我们收到一份产品组高级经理的感谢信，还有看到好久不见的同事从总部出差回来挺着腰围暴涨了一圈的肚子时，就会上前恭喜他，然后和他一起抱怨总部的中餐馆的菜真油，公司楼下的食堂Pizza吃得太多了，Ship…it Award奖牌的玻璃太难看了……
我们说研究院是帮助公司赚后天，甚至5年以后、10年以后的钱。从我们的经验看来，做技术转移，过程有长有短，3个月不算短，5年也不算长。这从另一方面验证了关于这个时间的说法所言非虚。如同任何一件事情的成功，必须努力也要有运气，是天时地利人和的结果。
技术转移过程也是一个人与人、机构与机构之间互动、互相支持和取得信任的过程。研究院成立之初做研究项目推广的时候，研究院对产品组的周期、市场定位、核心问题和希望、工作优先级还不太适应。相当多产品技术研究项目消耗了人力、时间却无法找到合适的敲门砖。随着每年逐步取得的成果转化成绩，一方面亚洲研究院渐渐得到了产品组的信任。同时研究院也逐步建立与产品部门保持同步的机制。从RSDE的角度来看，随着研究院能力和规模的扩展，产品组的“胃口”也渐渐提高了：问题的规模不断增长，难度加大，质量需求也越来越明确。产品组更容易采纳准备充分的研究成果：合理的功能设计，相当扎实的算法结果，同时核心算法还需要通过完备的测试。这新一阶段的期望对研究员们和RSDE们提出了更高的要求。迎难而上，我们没有其他选择，研究院里有一大拨视困难为乐趣的人。
说到这些人，有一个故事很有意思。研究员们和微软产品组的同事们是很不同的两类人。在一次研究院和产品组的同事都参加的微软内部培训中，大家做了一次性格分析。结果显示研究员中相当大比例喜欢思考、冒险、质疑权威、幻想、外向有创造力；而更倾向于喜欢动手，脚踏实地，有纪律，讲程序、保守、精确的人群中工程师们占据多数。这固然有着职责选择了人的原因，而后天的职业要求也进一步加强了双方的特点。其实两类人还有很多共同的东西：不满足于现状，追求卓越。
微软对联
为了让研究更上一层楼，从2007年起，创新工程组的项目中增加了一个新的重点，我们把这叫做“部署驱动的研究”（Deployment…driven Research），讲起来有些拗口，简言之就是帮助研究员们把研究项目直接做到Web上去。在搜索、Web 应用越来越兴旺的时代，研究也要和最终用户直接接轨，可以接触到第一手的信息。
经过自然语言组和创新工程组的共同努力，微软对联赶在2008春节前给大家带来了新春的祝福。在短短几天内，微软对联的访问量超出大家预料，国内海外的中国人都试用了这个极具中国特色的对联工具。而用户的热情参与，为我们后续的中文的自然语言研究提供了很有帮助的数据。
这里和大家分享有一些在对联发布之后有趣的发现：
1。 三天之内，天下皆知，通过社区的信息传播速度令人惊讶。本来对联是很低调的，我们本希望该系统慢慢被人所知，但是访问量的猛增和各大BBS上的热帖让它在三天之内成为了一个热点。
2。 海外华人高度热情。我们的记录显示来自海外的访问量不可小视。由于对联应用的特殊性，不大可能是大量的外国人使用。我们未曾预料能够为如此之多的海外中国人服务，这很让我们高兴。
3。 年节前后，流量升降。在春节和元宵节前，有更多人使用它。而进入长假后，流量陡降，大家都在走亲访友吧。
4。 有非常多的对联相当的有趣，而且很多和时事贴近。大众的创造力真是无穷啊。
对联项目大大鼓舞了我们继续这个方向的信心。可以乐观地预计，在未来研究院会有更多更好的研究项目为大家设计和使用。
回首八年，我深深庆幸在这个热火朝天的地方开始了我的职业生涯，能够与那么多聪慧、真诚、热情、执着的同事们共同奋斗。作为一个开发工程师，让我很兴奋的是我们一直在做真正“前沿”的东西。在研究院成立十年之际，我深刻感受到研究院仍然在最初的梦想道路上奔跑，而我会继续和研究院一起成为这梦想的一部分。
作者介绍：
陈刚，1993年进入北京科技大学计算机系，2000毕业获硕士学位，同年加入微软亚洲研究院从事研究技术到产品的转化开发工作。现任微软亚洲研究院创新工程中心开发经理，他的工作着重于研究成果到商业产品的转化，其中包括Internet应用、图形图像应用，研发基础系统，以及研究院软件工程优化。在业余时间，他非常喜欢爬山和摄影，而摄影这个爱好对他参与的研究项目也很有帮助。
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“掌上”视频拉近你我的距离 李江（1）
2004年6月，美国知名的学术杂志麻省理工学院《技术评论》在当月的封面赫然放上了“微软肖像”的巨幅图片，并且把微软亚洲研究院誉为“世界上最火的计算机实验室”。作为被编辑有幸挑选出来成为最能代表研究院创新成果的技术，“微软肖像”随着杂志的甫一付梓，越来越多地受到了全世界计算机学术界和工业界的关注。它也让更多的读者相信在科幻作品中虚构出来的那些移动视频通信技术终于可以在现实生活中看到端倪了。
（2004年6月，麻省理工学院《技术评论》以“掌上视频”为封面照片，用六页的篇幅全方位报道了微软亚洲研究院的历史和成果）
N多双眼睛的集合
如今，随着手机功能的日益强大，通过手机拍照或者录制一段视频已经屡见不鲜了，可是，通过手机进行实时视频通信却仍然没有普及。早在2001年，由微软亚洲研究院多媒体通信组研发出的“微软肖像”软件，就已经较为逼真地实现了双向交流的实时视频通信。这一技术不仅可以支持个人电脑、掌上电脑、手持电脑等设备，而且可以运行于局域网、拨号网络，甚至带宽为千比特/秒的无线网络。特别值得一提的是，这项技术还具有自适应性。如果用户只有低带宽网络，微软肖像就会传送黑白视频；而如果用户拥有较高的宽带的话，则可以传送真彩色的视频。在低带宽时，相比传统的视频技术而言，肖像视频能够提供更清晰的轮廓、更流畅的运动，并且具有更短的延时以及更低的计算消耗。“微软肖像”是我在微软亚洲研究院参与过的第一个重要项目，也是持续时间最长的项目之一。
从2001年8月18日“微软肖像”第一个版本的诞生，我们组就把这个技术上传在微软研究院网站上供用户自由下载。令我们感到意外的是，虽然这还是比较稚嫩的第一个版本，但是用户对它的反响还是很不错的。因为随着掌上电脑在当时的问世，很多用户也很想在上面看看通话状态的对方是什么样子，而之前从来没有这样一种软件出现过，所以，有段时间，大概有几万用户下载试用了我们的软件，使得“微软肖像”成为了微软研究院网站上下载量最大的软件之一。
很多用户在下载了我们的产品后，非常巧妙地将这项技术应用在了日常生活或者工作环境中，给他们的生活与工作带来了很大的便利，于是他们也纷纷通过网上留言的形式把这些新奇的用法分享给了我们团队。
我印象比较深的是两个外国朋友对这项技术独具匠心的使用故事。John是一位新生儿的父亲，当周末妻子出去购物，留下他和孩子两个人在家的时候，他时常为寸步不能离开孩子而烦恼。当他从网上下载了“微软肖像”之后，他在婴儿床前按了一台摄像头。于是他可以带着掌上电脑随心所欲地在房子的每个角落活动，通过视频观察孩子的一举一动，他甚至还能放心地在院子里除草，而这往往是周末最占用他时间的一项劳动了。
Peter是一家医院的见习医生，经常会轮到晚上值班巡视病房的差事。可是因为住院病人多，医生少的缘故，很多发生突发情况的病人往往无法得到及时的救护。于是，当他拥有了“微软肖像”技术之后，他在巡视某一个病房的时候，也可以通过掌上电脑看到安在其他病人床前的摄像镜头做提供的情况。他可以在移动中实时“观察”每个病人，一有紧急情况便可以跑过去处理或者通知其他医护人员。Peter说有了“微软肖像”，就像有了N多双眼睛同时在帮他巡视病房。
上面的主人公只是很多用户中的两位。他们对这项技术的认可和别出心裁的应用也极大鼓舞了我们对“微软肖像”不断改进的信心。直到2007年5月20日，我们组推出了最近也是最新一款试用版本为止，细数下来，“微软肖像”前前后后经历了20个版本的更新和改进。在这八年中，“微软肖像”项目也经历了一段曲折的发展历程。
难题迎刃而解
退回去想想，也许你很难想象2000年时千比特/秒的手机网络的带宽能做些什么？可是，就在当时网络带宽较低的情况下，我们便在捉摸：如何实现移动设备的可视通信呢？显然用传统的彩色视频技术是实现不了的，因为彩色视频对传输速度和网络带宽的要求都比较高。千比特/秒的带宽就把这个可能给否决了。另外，既然是手机，CPU的处理能力就不如台式计算机那样强大，所以本来在台式计算机上运用的视频压缩和解码技术就不能被照搬到手机上。我们就要对压缩和解码算法进行一些简化，才能最终运用到手机上。在综合考虑上述两种条件的基础上，我们开始了“微软肖像”的研究。
“掌上”视频拉近你我的距离 李江（2）
当时，在跟我们的研究主管、视觉计算领域的专家沈向洋博士讨论中，我们认识到：既然，视频压缩技术已经相当成熟，想要从这方面寻求突破几乎不大可能，那么是否可以结合视觉技术从数据本身来寻求解决呢？要进行实时通讯�
