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    微信刷臉支付將迎來5000億投資-騰訊重磅將布局這個領域

    文章來源:四九八網絡發布時間:2020-07-13 10:07:13熱度:1110

      人工智能創造的現實價值,也許連科幻電影都不曾預料到!


      如今,從微信“刷臉”支付、語音助手等日常應用,到疫情期間發揮重要作用的智能測溫系統、智能消毒機器人,人們對人工智能已經從陌生變為司空見慣。


      7月11日,2020世界人工智能大會云端峰會在上海落下帷幕。騰訊公司董事會主席兼微信首席執行官馬化騰表示:


      人工智能本身就是跨學科的科學探索工程,正在將人類認知推向更快更高更強。也勢必帶來一場前所未見的科技和產業革命。



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      在大會騰訊論壇上,騰訊高級執行副總裁、云與智慧產業事業群總裁湯道生說:


      “人工智能是新基建的核心技術之一,也是產業互聯網+的‘中央處理器’”

      AI應用場景有多厲害?


      舉個例子:


      以往,一個飛機核心部件,比如尾翼的復材檢測,需要耗費幾個老師傅、數十小時、幾十萬的成本。

      而現在,通過騰訊AI輔助檢測系統,只需要一個普通檢測人員,花幾分鐘時間就能完成!


      新基建是今年最火熱的話題,而人工智能是近幾年最火熱的新技術。

      2017年,騰訊提出AI in All戰略,隨后搭建起了由人工智能實驗室矩陣和前沿科技實驗室矩陣組成的AI“雙引擎”;

      2018年,騰訊經過“930”組織架構調整后,“消費互聯網+產業互聯網”這兩張網則成為了騰訊AI以及整個騰訊集團的“雙輪”。

      駛向產業互聯網的藍海,騰訊集團正全軍出擊,而搭載著“雙引擎”及“雙輪”的AI戰艦,無疑是其中最不可忽視的一個重要力量。

      據湯道生介紹,騰訊目前為工業制造、醫療、政務、文旅、金融等行業提供了90多種互聯網解決方案,其中80%用到了人工智能技術。


      騰訊云也已成為國內最大的人工智能服務提供商之一,在騰訊的AI公有云上,日處理圖片超30億張,日處理語音250萬小時,處理自然語言超千億句,并為超過200萬客戶提供服務。

      對于未來的發展,騰訊的目標也已非常明確,“技術+平臺+場景”便是騰訊AI的完整布局。


      人工智能三要素:算力、算法、數據


      騰訊的最大優勢在數據層面

      針對人工智能技術,騰訊的布局可分為基礎研究與前沿科技兩部分。


      其中,在基礎研究方面,騰訊通過騰訊AI Lab、優圖實驗室、微信AI等AI實驗室形成了人工智能實驗室矩陣,這些實驗室也成為騰訊的技術基石,專注于計算機視覺、機器學習、語音識別、自然語言處理等人工智能領域的研究。

      而在前沿科技方面,騰訊則通過前沿科技實驗室矩陣,形成了在量子計算、區塊鏈、5G、機器人等前沿科技領域的全方位布局。

      2018年之前,騰訊的業務更多是是面向消費互聯網提供服務,所以,其技術應用也多是C端產品。在消費互聯網領域,騰訊的AI已服務10億級用戶,并應用于騰訊內部游戲、內容、社交等100多個產品。

      事實上,騰訊內部龐大的業務體系,也成為了新技術研究的試驗田。比如目前人工智能領域最為成熟的計算機視覺技術,騰訊旗下的優圖實驗室自2012年成立就開始專攻該方向。


      騰訊優圖實驗室總經理吳運聲向記者表示:

      在過去八年的發展過程中,優圖實驗室一直秉承著研究和落地兩條腿一起走路的發展戰略,因此,除了在研究方面取得了超過800項AI全球專利以及超過200篇論文被世界頂級會議收錄的成績外,優圖的技術更是支撐了QQ、天天P圖、騰訊視頻、微視等騰訊C端產品的發展。

      近幾年,技術已經成為互聯網行業競爭的核心戰場,這也使得各大企業都不斷加大技術領域的投入。吳運聲坦言,對于頭部企業而言,大家在技術上的差異并不大,基本都屬于同一代,不會存在代差,主要是在一些局部領域,可能這個領域我強一點,那個領域你強一點。

      人工智能的三要素是算力、算法、數據,從這個角度來說,算力和算法水平可能大家都差不多,那騰訊最大的優勢就是在數據層面。基于用戶體量龐大的產品矩陣,騰訊的技術能夠得到更多的訓練和應用,而這是其他企業無法企及的。

      2018年,隨著騰訊的架構調整,優圖實驗室并入到新成立的CSIG(云與智慧產業事業群),自此之后,其除了要為騰訊內部產品的發展提供支撐外,也承擔起了推動產業數字化的重任。

      但是,C端產品側重的是功能創新,而B端業務更注重解決需求,當應用對象從C端轉向B端時,是否會影響技術領域的研究也成為外界頗為關心的問題。


      對此,騰訊優圖實驗室副總經理黃飛躍向記者表示,這個問題優圖團隊也做過內部交流,大家也擔心如果重心僅僅放在業務的落地支持,可能會讓實驗室失去未來持續發展的動力和源泉。

      “所以對優圖而言,內部已經達成一個共識,即一方面是支持好業務落地,另一方面也會持續進行新技術的探索和挖掘”,黃飛躍稱。據其介紹,優圖實驗室目前幾百人的規模,其中有約60%以上是算法人員。


      2019年,優圖研發步態識別技術,刷新了步態識別領域兩大核心數據集CASIA-B數據集和OU-ISIR MVLP數據集的成績,部分情景識別準確度提升11.3%;2020年,優圖又刷新了人臉偽造檢測FaceForensics Benchmark新紀錄,整體檢測準確率達到業界第一。


      “開放”成騰訊AI關鍵詞

      在自身技術實力提升的同時,“開放”也成為騰訊AI的一個關鍵詞。

      實際上,近年來,通過搭建AI開放平臺的方式開源開放,也已成為互聯網公司的共識。

      對騰訊而言,其主要是通過“一云三平臺”來實現AI技術的對外開放。

      其中,“一云”是指騰訊云,“三平臺”是指算法平臺、服務平臺以及AI開放平臺。


      湯道生表示,人工智能仍然是一個資金密集型、技術密集型、資源密集型產業,專業分工細,垂直技術門檻高,沒有企業能夠擁有發展AI需要的全部資源。

      所以通過開源開放構建一個AI生態,也是加速AI技術發展的一個重要方式。一方面,對AI技術的發展而言,開源能夠避免大量從0-1的重復探索,實現技術的共享共建。此外,AI在廣泛的產業實踐中也逐漸展現出規模效應的特征,即使用越多、價值越高、成本越低。


      另一方面,隨著AI進入技術與產業的融合發展階段,AI場景方案的難以復制性成為AI加速落地的一大痛點。相比于某一項AI技術的突破,在產業互聯網時代,能夠適用于更多場景的通用型解決方案、平臺型產品,才能加速釋放AI的產業價值。


      7月10日,騰訊便對外發布了AI泛娛樂平臺、廣電傳媒AI中臺、內容審核平臺、工業AI平臺四大平臺產品。


      其中像AI泛娛樂平臺,是優圖將人臉融合、人像分割、人像變換等超過30項AI基礎能力整合成為一個泛娛樂工具箱,這樣行業內的開發人員便能通過騰訊云輕松調用騰訊的AI能力。


      而工業AI平臺,是優圖結合在工業AI項目中積累的經驗與行業認知,沉淀出的一套標準產品,它可快速滿足缺陷檢測、備件拍照識別、工廠工效優化等場景的工業客戶需求,并提供數據管理、在線訓練、效果評估、業務編排等系列個性化訓練服務。


      不僅如此,該平臺還支持私有化及公有云部署,具備靈活權限及可拓展能力,騰訊的合作伙伴不僅可以直接使用平臺進行工業AI項目交付,還可基于平臺進行上層業務開發,實現AI技術與行業能力互補。


      吳運聲告訴記者:

      “現在除了把AI技術應用到各個行業外,我們觀察開放協同才能最大化的釋放AI的價值。尤其是在過去幾年做了很多AI落地項目后,會發現單點解決方案已經很難滿足一個行業的需求,這個時候,就需要通過一個平臺或通用型解決方案解決更多通用場景。”


      而這次之所以選擇了上述四個行業,吳運聲表示,主要還是基于優圖對業務的判斷,這些行業的空間以及技術和業務的匹配度。


      吳運聲稱,優圖做的開放平臺具有幾項競爭優勢:

      首先,優圖的技術不是純技術,而是通過內部很多場景打磨出來的實用技術;

      第二,優圖的技術是和騰訊云結合的,可以作為云的能力輸出,所以對客戶來說,使用非常方便;

      第三,優圖的平臺和可以騰訊內部產品打通,比如AI泛娛樂平臺,可以直接對接到小程序里,用戶在使用騰訊產品時調用的性能和速度都具有很大優勢。


      AI應用場景落地

      十幾個小時的復雜工作可在幾分鐘完成!

      基于在“技術+平臺”方面的積累,騰訊AI目前已經在包括制造、醫療、政務、文旅、金融、游戲、物流、教育、交通等多個領域實現了落地。

      以金融行業為例,騰訊云基于云智天樞人工智能服務平臺和優圖AI能力打造的人工智能保險服務平臺云智優保,幫助泰康人壽核保效能提升了60%,核保結論預測準確率90%;

      在物流領域,騰訊云基于優圖實驗室深度學習算法,以騰訊云文字識別OCR技術代替人工錄入,大幅提升了發票、運單等單據的錄入效率,在與中國外運合作中,其單據識別召回率與準確率均超過98%。


      在談及AI的產業和技術發展趨勢時,湯道生認為,首先,AI可以優化企業成本結構,挖掘產業新價值。比如對于很多制造業和服務業來說,人工智能可以優化生產和服務流程,提升人均產值,實現降本增效。

      其以騰訊云和中國商飛的合作舉例說,以往一個飛機核心部件,比如尾翼的復材檢測,需要耗費幾個老師傅、數十小時、幾十萬的成本。

      而現在,通過騰訊AI輔助檢測系統,只需要一個普通檢測人員,花幾分鐘時間就能完成。

      不僅如此,檢測的樣品,也從30多個降低到2個,而且通過這個系統,還可以檢測出人眼無法發現的細微缺陷,整體檢出率提升到99%。


      其次,湯道生認為,人工智能的發展,讓人機交互的方式,從過去的鼠標、鍵盤、觸摸屏,變成了圖像和聲音。機器有了自己的“視覺”、“聽覺”,甚至是“嗅覺”,一些新的產業模式也因此誕生。

      此外,湯道生還提出,AI實現了數據的采集和處理,但數字作為生產要素在經濟中發揮作用,還需要傳輸、存儲等技術。所以人工智能需要和云、5G、區塊鏈、物聯網等技術融合發展,才能形成完整的“產業驅動鏈”。


      今年5月26日,騰訊微信宣布未來五年將投入5000億用于新基建項目的進一步布局,而人工智能和十來分鐘是重點投入領域。


      目前,騰訊已經披露了其中一項投資規劃,即450億投入騰訊長三角人工智能超算中心。

      據介紹,該中心將承擔各種大規模AI算法計算、機器學習、圖像處理、科學計算和工程計算任務,預計于2021年底陸續投產。


    原創作者:四九八科技。禁止轉載,本文鏈接:

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