我们为什么叫「递归」
“递归” (recursion) 是一种在程序设计语言中被广泛使用的算法。它有两大特点，一是调用自己，二是化繁为简。我们当中那些优秀的技术人又何尝不是如此？他们以身作则，用实际行动影响身边的人，规范了流程、提高了效能，使整个团队从中得益。这就是我们「递归」栏目的初心，记录平凡腾讯技术人的不平凡。
在腾讯，有这样一群年轻的技术“匠人”。他们专注科研、追求极致。既仰望着尖端技术的星空，又脚踏着技术应用的实地。今天，一起来听听他们的故事。
陈相羽，博士毕业于东京大学，在腾讯TEG Robotics X 实验室，主要从事机器人软硬件系统架构设计、机器人移动能力的研究。
钱宇秋，博士毕业于香港大学，在腾讯IEG增值服务部，负责游戏推荐场景中的算法研究、平台工程搭建工作。
Danyl，博士毕业于南京大学LAMDA研究所，在腾讯CSIG优图实验室，从事计算机视觉方向的应用研究。
深耕：科研路上，成绩不负努力
打比赛，探前沿
专注于机器人研究方向的陈相羽在东京大学读博的时候，参加过DARPA（美国国防部高级研究计划局）举办的机器人挑战赛。它被认为是全世界规格最高的机器人比赛，堪称机器人界的奥林匹克。
参加高规格的比赛让陈相羽受益匪浅，他觉得这些比赛“抓住了现在机器人行业里面最尖端，以及所有的研究者所面临的一些共性的问题，让我知道了在这条道路上前进的方向”。
来到腾讯后，陈相羽在Robotics X 机器人实验室，从事足式机器人移动能力的相关研究，使其具备感知系统，可以跟人进行交互，并赋予其非常灵巧的运动能力。
实践出真知
同为博士的钱宇秋毕业于香港大学，在腾讯互娱事业群负责游戏推荐场景的算法研究和平台工程搭建。当时她看到公司线上使用的算法比较少用序列推荐，就带领实习生一起做了一个新的序列推荐算法，并且在《乐高无限》《天涯明月刀》《御龙在天手游》等游戏上线，最后取得了很好的效果。
初入腾讯就要承担一个系统子模块的搭建工作，宇秋一开始特别没有底，因为书本理论知识和工业界的实际操练是两个概念。但她并没有退却，反而迎难而上，边做边学、边学边问。最终把整个系统跑通，得到了团队的一致认可。
技术赋能，快准稳
Danyl所在的腾讯优图实验室计算机视觉研发团队正在发展工业缺陷质检项目。为了帮助工厂提升质检效率和准确率，他们研发了自动化缺陷质检系统，通过AI图片算法识别，每天可以处理百万量级的缺陷图像，帮助工厂节省了大约50-70%的人力。系统上线一年，帮助企业节省1000万以上的成本。
入世：走出舒适圈，踏入工业界
对于在高校和在企业做研究的区别，几位博士生也有不同的见解。
做更有影响力的事
陈相羽：在学校做科研，很多时候是以导师带几个博士生、硕士生的课题小组为单位。来了腾讯发现这里有很多不同领域、不同方向的专家，跟他们合作可以把一件事情做得更大，发挥更大的影响力。
主动寻找和定义问题
钱宇秋：在学校，很多时候是针对已有的问题，进行研究、算法迭代后，进而得到线下标准数据集上的效果提升。而在公司，很多问题是没有被定义出来的，需要自己去发现，去探索。同时，研究结果不仅要在标准数据集上得到提升，还需要在实际应用中、在公司所关注的一些指标中得到提升。
跨团队协作
Danyl：在学校的研究一般是自己和导师、同门师兄针对一个问题展开研究。在公司，面对的是客户的一系列问题，需要提供一整套解决方案，这意味着一个项目很难靠几个人的力量完成，需要跨团队、跨部门的合作。
初衷：加入腾讯的N个理由
研究方向的契合
陈相羽：我导师的好友、著名学者张正友博士在2018年加入腾讯，组建了Robotics X 机器人实验室，跟我的研究方向非常相符。我也想挑战一下加入产业界，去了解公司研究的东西。
探索与分享
钱宇秋：在这里可以自由地探索感兴趣的问题和解法。其次，周围有很多志同道合的朋友，每一位都热衷于逻辑思考和技术探索。除了可以一起进行学术讨论，我们还有很多对外分享的机会。
“研究成果落地才能产生价值”
Danyl：腾讯优图实验室是国内顶尖的机器学习研究团队之一，特别是在计算机视觉研究方向上领跑全国。此外，优图实验室注重“研究成果落地才能产生价值”的原则，非常符合我做计算机视觉研究的初心：用技术改善我们的生活。
看完了三位年轻技术“匠人”的故事，你有什么想对他们说的？快快留言告诉我吧！我们将选出三位幸运读者，送出精美礼物一份。
导 演：陈银华
嘉 宾：陈相羽，钱宇秋，Danyl
制 片：孙健翔，萧柏炜，洪憬芳，谢星佳
后期指导：paulinesong, kylinlu
特别鸣谢：TEG Robotics X、IEG增值服务部、CSIG优图实验室
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