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          騰訊云王龍解讀人工智能到超級大腦的進化

          簡單理解,騰訊超級大腦上有足夠多的AI算法和模型倉庫,用戶可以在平臺上找到適合自己的算法,適用自己的硬件以及適用自己的應用場景。它就像一個操作系統,連接著軟件和硬件,連接著各種應用和用戶,開發者無需關注自己不擅長的部分,將更多精力花在開發行業應用上。
          發布時間:2018-11-17 18:45        來源:賽迪網        作者:孫姍姍

          【賽迪網訊】在近日舉辦的2018英特爾人工智能大會上,騰訊云副總裁王龍發表主題演講,深入分析人工智能技術如何更好地與產業相結合,并結合騰訊云的行業實踐經驗,分享了從人工智能到超級大腦的進化歷程。

          騰訊從2011年開始涉足人工智能,微信成立了AI研究室;2012年成立了以視覺為主的騰訊優圖實驗室;2016年成立AI實驗室;2018年成立機器人實驗室。他們圍繞著計算機視覺、智能語音、機器人控制、NLP自然語言處理等全面布局各種AI技術。

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          八年的AI技術積累誕生了2018年5月發布的“超級大腦(TI Matrix)”。它是騰訊面向未來十年,打造的數字世界“智能操作系統”,以智能連接云、邊、端與行業,推動所有行業實現數字化轉型。目標可謂宏大,且緊扣百行百業。顯然,以C端用戶起家的騰訊要走向更高階的行業用戶,拓展更廣闊的商業空間。

          “以C端能力為核心的能力輸出”,這的確是騰訊的優勢所在。我們熟知,以騰訊云為中心的基礎設施服務被各行業廣泛應用,他們提供的各類軟件服務也在貫通C端和B端。王龍表示,騰訊云正通過連接用戶的能力打造新的C2B的企業服務模式,更好地幫助各行各業的數字化轉型。

          簡單理解,騰訊超級大腦上有足夠多的AI算法和模型倉庫,用戶可以在平臺上找到適合自己的算法,適用自己的硬件以及適用自己的應用場景。它就像一個操作系統,連接著軟件和硬件,連接著各種應用和用戶,開發者無需關注自己不擅長的部分,將更多精力花在開發行業應用上。這種開放、共享的技術輸出體系,可以解決行業數字化進程中面臨的技術門檻高、人才緊缺、投入成本高等問題。可以解決傳統行業大量邊緣和端需要數字化,發揮數據應有的價值。據悉,騰訊超級大腦目前在醫療、城市、零售、金融等行業均有落地案例。

          王龍在接受賽迪網專訪時表示,騰訊超級大腦與競爭對手有很大不同。“我們的超級大腦它本身是一個工具,一直致力于算法、設備、數據、應用、連接的效率,本身并不提供任何數據,本身甚至都不提供算法”,他說。

          王龍還指出,隨著5G時代的到來,來自邊緣、來自物理世界的數據增長不能忽視。未來邊緣上的數據處理,邊緣上數據的管控,它的復雜度、價值和增長一定會遠遠超過在已經飽和的泛互聯網領域。因此,騰訊提供邊緣的計算能力,比如騰訊優圖、騰訊云、包括幾個實驗室,可以幫助用戶在邊緣就能夠獲得騰訊的技術能力的輸出。

          以工業生產場景為例,如果產線數據不能流通起來,就不能真正實現數字化轉型,打破傳統行業長期以來形成的各個數據孤島就非常頭疼。但王龍認為,目前的技術水平更有利工廠實現數字的流通。首先,由于深度學習的崛起,我們對視頻和語音能力處理水平提高,得以用很低的成本對數據做一些判斷,把沒有價值的數據早早拋棄,保留一些最有價值的數據。以往每天產生的數據超過30G的時候,工廠都會扔掉,即便我知道里面蘊含巨大的價值。

          比如一個工廠要做面板檢測,每張圖片是180MB,每天生產10萬件,這個數據無論如何都是存不下來,哪些數據要留,哪些數據不留,能不能實時的產生價值,在深度學習產生以前,這些都是不可能的。

          第二,隨著5G、物聯網的崛起,信息孤島在物理上聯通的成本有可能會快速降低。以前在工廠里信息孤島若要聯通,需要改造空間,布線,上各種設備,還得做數據管理。未來,有可能一個5G網卡,幾個傳感器就解決了數據收集和傳輸問題。在王龍看來,工廠信息孤島的物理的邊界很快隨著新一代的技術到來被打通。

          騰訊超級大腦就是看到任何一個基礎設施的變化之后,必定會帶來上層的操作系統、軟件系統以及應用場景的升級,希望通過這樣的超級大腦能夠讓操作更加簡單,對開發者、算法工程師、合作伙伴都變得更加簡單。

          專題訪談

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