產 哥 說
在鵝廠，有一群「不務正業」的人。
他們坐著同樣的工位，卻做著劍走偏鋒的事，脫著同樣的發，卻上演一幕幕迷惑行為。
他們笑笑說：「旁觀者迷，當局者清。」
「不務正業」的第一期，產哥為大家介紹一群「AI飼養員」。他們蹲守飯堂，看菜來肉往，聽盤起碗落；閱片9000張「光碟」，衣帶漸寬還執迷不悔。
今天，讓我們走進他們的故事。
主筆：叉叉
編輯：叉叉
聯合出品：騰訊產業網際網路公眾號 騰訊新聞
「新目標出現，三點鐘方向。」
蹲守在角落裡的楊sir正在執行一個特殊任務，遠處目標閃現，他用餘光鎖定。
目標逼近，走到面前，楊sir掏出手機，向前一步，「咔」，一張餐盤照被保存至相冊。
點擊、放大：盤中有剩飯、骨頭、蔬菜葉，些許油漬，湯碗還未見底。
「五臟俱全，樣本不錯。」
他抬起頭，面前這位上海交大的大一新生顯然有些錯愕，今天報導，他剛吃完大學的第一頓晚餐——難不成沒吃乾淨，被校領導抓住了？好傢夥，開門紅。
「沒事兒，我搞研究的。」楊sir緩解著學生的緊張情緒，同時把這張照片發送給遠在深圳的Hank。
不止是大一新生，很多提前返校的高年級學生，都注意到學校食堂餐盤迴收處，蹲守著一個陌生的「怪人」，以拍餐盤為樂。
這在學生群體裡邊引起了一點小騷動：學校開始嚴抓「光碟」了？為什麼沒有事先的通知？拍餐盤的是何許人也？
只有楊sir知道，明天，團隊開發的「AI識別光碟」功能將首先落地上交食堂。
蹲守七日，他的手機裡已經存儲了9000多張餐盤照，這些照片，成為這次特別的「光碟行動」順利落地的關鍵。
難落地的「光碟行動」
楊sir是騰訊微校的項目PM，所在團隊是鵝廠專門為高校提供信息化服務的一群人，推出的微信校園卡和騰訊校園碼，實現高校各個場景的「一碼通」。
龍哥是楊sir的老朋友，是上海一高校食堂管理負責人。
早些年，龍哥所在的高校大肆推行「光碟行動」的時候，他就向楊sir取過經。
當時，光碟行動很火，基本上每個高校都在做，學校把落實光碟行動的任務交給了龍哥。
龍哥最初嘗試過人工審核，每個回收處配備一位光碟志願者，穿志願服戴紅袖套，如果光碟審核不通過，就會上前進行提醒教育。
因為光碟的判定本來就很主觀，並且也並不是強制行為，志願者和學生之間經常產生摩擦。
龍哥想出了一個朋友圈打卡的制度，只要把光碟拍下來曬到朋友圈，並且截圖發送給班級管理員，就可以領取一些加分和獎勵。
結果發現學生的參與度很低——「現在的年輕人，發朋友圈曬光碟，說太奇葩。」龍哥說到。
後來，龍哥找到外包開發商做了一個H5，大家拍照上傳光碟照，填寫姓名，然後後臺配備管理員，線上統計光碟情況，每年還會為光碟積極參與者頒獎，龍哥覺得這個方式應該很靠譜。
結果再次打臉，他發現很多學生在姓名欄胡亂填寫，甚至一頓餐，「一個人」上傳了十來份不同的空盤。
龍哥覺得很苦惱，並把這個苦惱告訴了楊sir。
「這的確是我們此前沒有太注意的高校的痛點，糧食浪費也是一個社會問題。當時我們就想，可不可以結合騰訊的產品、技術，幫助到高校的『光碟』管理。「楊sir把一線客戶的痛點，傳達給了微校的產品經理Hank。
剛好，今年9月，一份由教育部研究制定的《教育系統「制止餐飲浪費 培養節約習慣」行動方案》正式印發，方案裡指出要創新使用科技手段，打造節約型智慧食堂。
方案印發不久，騰訊微校的老朋友上海交大，就找到了Hank，希望通過一些科技手段，真正讓光碟行動落地。
「既然我廠能用AI種番茄種黃瓜，還能讓沙漠開出花，為什麼就不能用AI節約糧食？」Hank想著，可以用AI識別光碟，然後結合微校的能力植入積分激勵，為高校打造一個智能的「光碟助手」。
上交食堂，校方正在大力推行光碟行動
Hank通宵把初版方案寫好，第二天一早發給了上交，沒想到校方很快回應：覺得很ok。
只不過，校方希望上線的時間在9月11日，上交的開學日——也就是一周後。
倒計時開始，項目組的「七日狂奔」開始了。
深入一線：誰是守門人？
七天，從0到1，對於一個要服務上萬師生的項目來說，挑戰性很大，尤其還涉及了AI建模。
很快，第一個大問題就來了，光碟數據嚴重不足。
這裡的數據，就是指各類光碟照和非光碟照，模型通過對這些照片不斷學習，才能分辨盤夠不夠「光」。
團隊準備在網上進行數據採集，但是發現光碟照非常稀缺。「誰會沒事拍光碟，線上能找到的照片太少了。」
只好深入一線實拍。
楊sir作為微校項目經理，經常輾轉各大高校，經歷過多個項目的落地交付和後期運營，對高校狀況更加熟悉。
他搖身一變，從俯瞰深圳灣的工位上出走，變成了開篇那位掐點上崗的「餐盤守門人」。
但很快，他發現上交有多個食堂和餐盤迴收處，單個窗口「流量」有限，有時只能眼睜睜看著一群學生把餐盤餵進對面的回收處。
楊sir準備啟用Plan B，嘗試安裝攝像頭代替人工拍照，但是受限於安裝角度和清晰度的局限性，遂宣告放棄。
他隨即向校方申請馳援，校方緊急調動網絡信息中心、後勤部組建了後備軍團，向全校召集蹲點志願者，每個關卡都保證有一個「守衛」，不放過一個「光碟」，前線「食糧」生產終於有了保證。
「第一個問題算是暫時解決了」，楊sir舒了一口氣。
收到Hank凌晨3點的消息，楊sir才發現，這口氣舒得太早了。
9000張光碟背後：
解決數據「三宗罪」
「幹擾數據欠缺，多樣性不足，均衡性不行。」
後方軍營的幾位AI大神羅列出第一批數據的「三宗罪」。
Norris，波哥，鵝廠AI大神，博士畢業於中科院自動化研究所，在騰訊頂尖AI實驗室AI Lab，專注計算機視覺多年，他們在2天後加入團隊，推動AI建模。
大致「檢閱」了前線回傳的第一批光碟照，他們發現不少問題。
首先，就是缺少幹擾數據。
因為前線只收集了「餐盤照」，其他的非餐盤照AI完全沒見過，AI模型就以為這世上只有光碟和非光碟兩個東西。
如果拍一張空牆，可能它會識別成空盤，如果拍一張帶鐘的牆，它會說，盤裡有肉。
因此，需要很多非餐盤的幹擾照片引入。
第二，數據缺少多樣性。
拍到的餐盤照片裡，大多數都是飯和菜，不夠豐富多樣，需要湯、骨頭、飯、菜、面、油、醬等雨露均沾；
而且，除了傳統樣式的盤子，面碗、蒸籠、小炒碟等各種樣式的餐具，樣樣不能少。
第三，採集的數據不均衡。
數據最理想的比例是光碟：非光碟：幹擾數據比例為1:1:1，但是第一批照片裡，光碟還是佔多數。
「三宗罪」下來，楊sir有點想掀盤子了，這AI模型不僅是個大胃王，還這麼挑食：胡吃海喝有問題，還要配置均衡的營養餐！
原來，養一個AI模型，並不比養娃簡單。
這群每天對著電腦碼代碼、對著產品找bug、對著客戶找需求的網際網路人，成了一群奶爸力爆棚的「AI飼養員」。
飼養員們一大早緊急召開線上會，討論如何更好的滿足AI模型胃口。
首先，前線緊急調用兵力，在一些麵食、小炒窗口加設守門員。當時最缺的數據就是骨頭數據，楊sir就會先在各大食堂先巡視一遍當天菜品，如果發現哪個食堂排骨和雞腿多，就會轉移當天主陣地。
同時，產品和開發緊急部署，在微校為上交開發的「交大V卡」頁面，新設了幾個餐盤拍照上傳入口，學生可以自行上傳餐前餐中餐後的照片，保證數據多樣性。
後方的Hank和AI Lab的同學也開始在鵝廠各大食堂反覆橫跳，搜集各類餐盤。
除了低頭拍光碟，他們也抬頭開始拍天拍雲拍星星，為了加入更多的幹擾照片。
……
AI飼養員在鵝廠各大食堂拍攝光碟
最終，各個渠道返回了1.5w張餐盤照，初步篩出了9000張照片，AI建模終於有了一點點曙光。
食欲不振的「閱片師」
前線數據採集的同時，後方的營帳裡也並不輕鬆, 人工標註和AI建模開始同步推進。
首先，需要人為定義什麼才算得上是貨真價實的「光碟」。
近萬張照片躺平在電腦裡，等待著Hank和波哥兩位「閱片師」的全方位評級。
只不過，這兩位「閱片師」正如坐針氈。
「你說這個雞腿啃了2/3，算不算浪費？」
「脆骨和硬骨，AI能分辨清楚嗎？」
「這麵湯底裡一塊牛肉若隱若現，感覺需要單獨標註。」
……
閱片難度比想像中更大，他們又拉上實驗室的Hawel和阿松。
一個下午，Hank看了900多張光碟照，到最後連飯都吃不下了，各種食物殘渣引起食欲不振。
在看完全部9000多張剩飯剩菜照後，他瘦了五六斤。
深夜的深圳生態園，兩位閱片師在進行光碟的人工標註
第一批照片被審核標註，然後投餵給AI模型，接著，它用84%的準確率無情回饋給各位飼養員，傲嬌的說，它沒吃夠。
9000張照片已經是前線所能回傳的所有，但對於AI建模來說，量級還是很小，之前的一些深度學習，都是幾十萬張照片，還能怎樣提高準確率？
AI Lab準備採用一個曲線救國的招數——知識遷移。
他們先不給模型看光碟照片，而是先讓它看阿貓阿狗、飛機大炮、瓜果蔬菜，這些通用類的照片，資料庫裡倉儲豐盛，有上千類。
吃完這些前菜，AI模型就有了一個通用的識別能力，或者說區分能力，再去識別光碟，門檻就會降低很多。
在飼養員的花式調教下，識別的準確率提升到了96%，通過模型壓縮等方式，把識別的反應時間也壓縮到了40毫秒。
模型初養成，這段瘋狂奔跑，讓Norris還有餘悸。「整個建模就4天，如果按10分給這個項目的難度打分，可以打9.9分。」
實際上，奔跑並未結束，還剩下關鍵的一步，制定一個激勵機制。
Hank把AI識別光碟的入口放在了「交大V卡」的頁面下方，學生點擊拍照，上傳照片，就能瞬間識別照片是否光碟。
同時，被判定為光碟後就可以領取代金券，如果累計光碟6次，就可以轉化為公益行為——兌換洱源縣扶貧產品，進一步的支援貧困山區。
數據採集、模型建立、積分體系搭建、API製作、伺服器部署，9月10日凌晨3點，飼養員們集體在崗，完成了最後一輪測試。
9月11日，AI識別光碟的功能準時上線，上線第一天，上海交大的學生參與積極，遠超團隊的預期。
「學生參與度很高，第一天就有上萬人次。」
在接下來的一個多月裡，AI識別光碟的功能已經覆蓋十多萬師生，並且相繼在42所高校上線，校方傳來越來越多的正面反饋。龍哥的學校也開始接入這項能力，他覺得這次的4.0方案，肯定能成。
「讓光碟不再是一句口號」
其實回過頭看，光碟行動只是騰訊微校產品的一個功能迭代。
七天，從0到1，這群「AI飼養員們」用「死磕」精神，推動這個難度係數9.9的項目順利交付。
關於光碟行動的下一步，飼養員們也有一些新想法。
「我們也在向K12領域和企業拓展，高校只是第一站。同時，我們在推進一個工具版的『光碟行動』，通過一個小程序，學校和企業通過它可以自己創建『光碟行動』，不用依賴我們，甚至都不用和我們有聯繫。」Hank說到。
我國餐飲業人均食物浪費量為每人每餐93克，浪費率為11.7%，一年僅餐桌食物浪費量就在1700萬噸至1800萬噸之間，相當於3000萬人至5000萬人全年的食物量。在最新的報告中，Hank看到了這幾個數據，突然覺得有一點小驕傲。
「節約了多少糧食，我們沒想過，但是我們確實為很多高校解決了這一塊的管理難題，也確實是在為這樣的一個社會難題做一些小小的貢獻，我們希望光碟行動能在不同場景真正落地，通過科技的力量，讓光碟行動不再成為一句口號。「
騰訊還有很多相似的「AI飼養員」，很多「狂奔者」，很多「不務正業」的產業人，他們希望通過一行代碼、一個功能、一個產品、一個解決方案，為產業帶來一些改變，或者為整個社會帶來一些有價值和意義的事情，這是他們簡單而執著的信條。
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