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| 本文作者： 徐曉飛 | 2022-12-15 19:21 |
“過(guò)去兩三年，騰訊云智能在產(chǎn)品、技術(shù)、組織上陸續(xù)完成了系列調(diào)整，實(shí)現(xiàn)了融合進(jìn)化，來(lái)到了新的沖刺點(diǎn)?！?/p>
不久前剛剛結(jié)束的騰訊全球數(shù)字生態(tài)大會(huì)期間的一次采訪中，騰訊云副總裁、騰訊云智能負(fù)責(zé)人、優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室總經(jīng)理吳運(yùn)聲對(duì)雷峰網(wǎng)表示。
據(jù)他介紹，目前騰訊云智能已經(jīng)打通了從底層算力支撐到AI開(kāi)發(fā)加速、再到AI產(chǎn)品方案矩陣，以及頂層數(shù)智化轉(zhuǎn)型方法論這一全鏈條服務(wù)體系，交出了一份可圈可點(diǎn)的答卷。
騰訊云智能，并非一個(gè)新概念。
早在三四年前，云與智能融合的議題就頻頻出現(xiàn)在騰訊的各種業(yè)務(wù)會(huì)上；去年11月，騰訊云智能品牌在數(shù)字生態(tài)大會(huì)上首次對(duì)外發(fā)布；今年11月，騰訊云智能已初步形成一套完整的產(chǎn)品矩陣和協(xié)作架構(gòu)，并升級(jí)提出“平臺(tái)做厚、應(yīng)用做精、行業(yè)做深、生態(tài)做廣”的產(chǎn)品戰(zhàn)略。
戰(zhàn)略升級(jí)背后，在吳運(yùn)聲看來(lái)，是產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)需求側(cè)近些年已經(jīng)發(fā)生了較大變化：
一是全球經(jīng)濟(jì)波動(dòng)下，企業(yè)降本增效訴求愈發(fā)迫切，亟需供給側(cè)能夠提供更多開(kāi)箱即用、彈性部署、高效創(chuàng)新的解決方案；
二是企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型行至深水區(qū)，單點(diǎn)智能已無(wú)法滿足用戶需求，全體系智能成市場(chǎng)急需。
過(guò)去，在產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展實(shí)踐中，憑借深厚的產(chǎn)品基因，騰訊在工業(yè)、金融等諸多賽道實(shí)現(xiàn)了AI單點(diǎn)突破。新時(shí)期，為了回應(yīng)產(chǎn)業(yè)全域智能的發(fā)展需求，騰訊進(jìn)一步整合AI技術(shù)及平臺(tái)能力，與云緊密耦合，推出并升級(jí)“云智能”戰(zhàn)略，提升To B服務(wù)的完整性和高效性。
尤其在騰訊強(qiáng)調(diào)“堅(jiān)持產(chǎn)品為王、打造冠軍應(yīng)用”的發(fā)展戰(zhàn)略背景下，騰訊云智能的升級(jí)發(fā)布，或?qū)⒊蔀槠渖罡a(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)棋局的重要落子。
騰訊AI技術(shù)能力的積累，最早源于騰訊在To C消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的廣泛實(shí)踐。
作為全球領(lǐng)先的人工智能實(shí)驗(yàn)室團(tuán)隊(duì)之一，騰訊優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室成立于2012年。彼時(shí)正值移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)爆發(fā)前夜，根基龐大、產(chǎn)品眾多的騰訊為促進(jìn)公司內(nèi)部合作、激發(fā)創(chuàng)造力，在內(nèi)部推行靈活開(kāi)放的跨部門(mén)合作機(jī)制。
這為優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行技術(shù)實(shí)踐提供了豐富機(jī)會(huì)，其圖像處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等AI技術(shù)先后在QQ空間、微眾銀行等產(chǎn)品中落地應(yīng)用，曾紅極一時(shí)的“軍裝照”刷屏事件，便是優(yōu)圖提供的技術(shù)支撐。
“研究成功落地才能產(chǎn)生價(jià)值”是優(yōu)圖一直以來(lái)的原則。依靠騰訊強(qiáng)大的產(chǎn)品基因，優(yōu)圖通過(guò)騰訊內(nèi)部及外部的眾多產(chǎn)品，將AI技術(shù)悄無(wú)聲息地輸出至數(shù)億大眾的生活之中。而這一過(guò)程中，優(yōu)圖不僅為其賦能的產(chǎn)品提供了關(guān)鍵助力，也在海量的應(yīng)用實(shí)踐中夯實(shí)了技術(shù)根基。
憑借在To C消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的扎實(shí)積累，進(jìn)入To B產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)后，騰訊再將AI和云深度融合，在單品、單點(diǎn)技術(shù)應(yīng)用的爆發(fā)力和專(zhuān)業(yè)度上表現(xiàn)不俗。
但近些年，一些變化正在悄然發(fā)生。
第一個(gè)顯著變化來(lái)自一線客戶側(cè)，最初業(yè)界對(duì)待AI技術(shù)價(jià)值的態(tài)度還處于“嘗試”甚至“觀望”狀態(tài)。AI到底能給企業(yè)經(jīng)營(yíng)和產(chǎn)業(yè)升級(jí)帶來(lái)多大作用，前路并沒(méi)有可借鑒的參照和樣本。在此情況下，不少客戶只想或只敢采購(gòu)一兩款A(yù)I單品做一些實(shí)驗(yàn)；但隨著產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展深入，AI在一些產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的降本增效價(jià)值逐步凸顯，于是越來(lái)越多的客戶對(duì)AI應(yīng)用的需求愈發(fā)全面，大眾日常喜聞樂(lè)見(jiàn)的傳媒行業(yè)便是如此。
傳媒產(chǎn)業(yè)涉及采、編、存、管、播多個(gè)環(huán)節(jié)，近年來(lái)隨著傳媒形式、受眾的多樣化、細(xì)分化，僅在編目、拆條、打標(biāo)簽等單點(diǎn)上做智能優(yōu)化，并不一定能帶來(lái)收視率和分發(fā)效果的提升。
拉近看就會(huì)發(fā)現(xiàn)，擋在最終效率提升面前的還有很多難啃的“硬骨頭”。比如，內(nèi)容傳播想要突破瓶頸實(shí)現(xiàn)規(guī)模效應(yīng)，就需要人機(jī)協(xié)同控制平臺(tái)內(nèi)容質(zhì)量，算法化、策略化地打造優(yōu)質(zhì)內(nèi)容生產(chǎn)條件；再比如，不少傳媒企業(yè)里不同業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)的運(yùn)營(yíng)目標(biāo)不同，這些目標(biāo)間的差異化導(dǎo)致全流程效率卡點(diǎn)較多等等。
“客戶想要將其數(shù)據(jù)生態(tài)和資產(chǎn)進(jìn)行全域打通，這對(duì)服務(wù)商在解決方案完整性方面提出了更高要求?！眳沁\(yùn)聲表示，所謂產(chǎn)業(yè)，是一個(gè)經(jīng)過(guò)漫長(zhǎng)工業(yè)化打磨出來(lái)的嚴(yán)絲合縫、自成一體的有機(jī)體，產(chǎn)業(yè)里各個(gè)環(huán)節(jié)之間的協(xié)作至關(guān)重要，單一環(huán)節(jié)智能的提升，往往不足以改變整個(gè)體系的效率，需要高度系統(tǒng)化、協(xié)同化的全流程AI，才能實(shí)現(xiàn)綜合產(chǎn)能的大幅提升。
類(lèi)似的產(chǎn)業(yè)痛點(diǎn)不勝枚舉，能源、交通、金融、出行、工業(yè)……各行各業(yè)的產(chǎn)業(yè)用戶對(duì)解決方案的綜合性、完整性、便捷性的要求都在不斷變高。
客戶側(cè)需求變化之外，第二個(gè)顯著變化是AI生產(chǎn)模式的改變。
“算法、產(chǎn)品、工程、運(yùn)營(yíng)，AI未來(lái)必須體系化落地、規(guī)模化落地。隨著AI產(chǎn)業(yè)和千行百業(yè)數(shù)智化進(jìn)程的不斷推進(jìn)，在供給側(cè)實(shí)現(xiàn)規(guī)?；?、全鏈條的AI工業(yè)化生產(chǎn)模式是一個(gè)必然趨勢(shì)。”吳運(yùn)聲表示，騰訊云智能的提出，正是迎接這一產(chǎn)業(yè)趨勢(shì)的正面應(yīng)對(duì)。
以騰訊云TI平臺(tái)的進(jìn)化為例，該平臺(tái)起初的對(duì)外助力，主要依托優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室在CV等技術(shù)領(lǐng)域的積累。為了高效應(yīng)對(duì)市場(chǎng)需求變化，平臺(tái)又快速整合了諸如NLP、ASR等方向的技術(shù)能力，力求第一時(shí)間響應(yīng)客戶的一體化解決方案需求。在一次次實(shí)戰(zhàn)交付中不斷打磨、沉淀，今天的騰訊云TI平臺(tái)已經(jīng)成為一個(gè)能力豐富的一站式AI開(kāi)發(fā)服務(wù)平臺(tái)。
獨(dú)木難成林，平臺(tái)型產(chǎn)品才是推動(dòng)AI應(yīng)用遍地開(kāi)花、實(shí)現(xiàn)規(guī)?；a(chǎn)的絕佳工具。這兩年，吳運(yùn)聲明顯感受到，騰訊內(nèi)、外部對(duì)這類(lèi)平臺(tái)型產(chǎn)品的需求正在變多。
“內(nèi)部會(huì)上經(jīng)常有不同的技術(shù)、業(yè)務(wù)同事提出‘需要一個(gè)融合、強(qiáng)大的平臺(tái)’，提的次數(shù)多了，大家也就注意到了這個(gè)普遍需求，于是逐漸成了一個(gè)集體共識(shí)?！眳沁\(yùn)聲總結(jié)道。
“騰訊云智能品牌的誕生，是一個(gè)對(duì)內(nèi)、外部需求雙向呼應(yīng)、自然而然的過(guò)程?！?/strong>
騰訊云智能戰(zhàn)略提出后，由誰(shuí)來(lái)牽頭、如何細(xì)化和落地，成為騰訊內(nèi)部高管會(huì)上討論的重點(diǎn)。經(jīng)過(guò)幾輪商討后，這個(gè)擔(dān)子落到了吳運(yùn)聲的肩上。
在不少業(yè)內(nèi)人看來(lái)，選擇吳運(yùn)聲并不奇怪，他是屬于那種“既在云與AI融合上有經(jīng)驗(yàn)，又在不少行業(yè)落地上有體感的人?！?/strong>
沿著吳運(yùn)聲的過(guò)往履歷追溯，不難發(fā)現(xiàn)其在優(yōu)圖長(zhǎng)期負(fù)責(zé)技術(shù)、產(chǎn)品體系搭建工作，為騰訊相關(guān)業(yè)務(wù)提供視覺(jué)AI算法技術(shù)支持，工作重心之一便是強(qiáng)化優(yōu)圖視覺(jué)技術(shù)和騰訊云的底層融合。在如何實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品、技術(shù)融合，以及跨部門(mén)團(tuán)隊(duì)協(xié)作上，他是一個(gè)接觸更早、更多的熟手。
此外，他還在云業(yè)務(wù)板塊負(fù)責(zé)多個(gè)AI產(chǎn)品、訓(xùn)練平臺(tái)及行業(yè)交付工作，既包括人臉核身、OCR識(shí)別等單品，也包括騰訊云TI平臺(tái)等一站式AI開(kāi)發(fā)服務(wù)平臺(tái)，還包括推動(dòng)工業(yè)AI質(zhì)檢、媒體AI中臺(tái)等產(chǎn)品在相關(guān)行業(yè)的落地交付等。
這種在AI和云上跨部門(mén)、身兼數(shù)職來(lái)推動(dòng)融合的崗責(zé)設(shè)置，讓吳運(yùn)聲在過(guò)去幾年里對(duì)云智能的本質(zhì)、優(yōu)勢(shì)、實(shí)操和卡點(diǎn)等都有著更加深刻的體感與思考，他告訴雷峰網(wǎng)(公眾號(hào)：雷峰網(wǎng))，想要做好云智能，需要圍繞兩大重心用功：
一是向外，面對(duì)全球經(jīng)濟(jì)大環(huán)境的承壓和產(chǎn)業(yè)客戶需求的升級(jí)，如何讓騰訊云智能在產(chǎn)品性能、客戶成本、業(yè)務(wù)便捷性上，更好地滿足客戶需求，同時(shí)實(shí)現(xiàn)平臺(tái)型產(chǎn)品低成本、低門(mén)檻，高可用的AI工業(yè)化生產(chǎn)模式。
二是向內(nèi)，提高團(tuán)隊(duì)行業(yè)knowhow，加強(qiáng)團(tuán)隊(duì)協(xié)同性。打通從底層算力支撐到AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)，到AI產(chǎn)品解決方案，再到頂層方法論的縱向服務(wù)體系，以及打通該體系與各行業(yè)線之間的融合橫向協(xié)作，提高騰訊云智能的整體交付效率。
主要負(fù)責(zé)人到位、工作重心明確后，騰訊內(nèi)部開(kāi)始圍繞“云智能”戰(zhàn)略進(jìn)行一系列部署，并著手制定落地方案。首先是對(duì)騰訊云智能從上、中、下三層維度，進(jìn)行了一系列梳理和整合：
底層以算法支撐為主。前文提到騰訊的諸多AI能力分散于各部門(mén)，比如優(yōu)圖的CV技術(shù)，智能平臺(tái)部的語(yǔ)音交互技術(shù)，AI Lab的ASR、NLP等技術(shù)。云智能戰(zhàn)略提出后，為加強(qiáng)技術(shù)進(jìn)一步深度融合，提升騰訊AI整體競(jìng)爭(zhēng)力，成立了“云智能學(xué)術(shù)聯(lián)席會(huì)”。
據(jù)悉，學(xué)術(shù)聯(lián)席會(huì)將會(huì)服務(wù)于整個(gè)騰訊云智能的算法需求，由騰訊杰出科學(xué)家俞棟牽頭。與吳運(yùn)聲類(lèi)似，俞棟本身也擁有多部門(mén)融合背景，除了擔(dān)任AI Lab副主任外，他還曾在智能平臺(tái)部兼崗，該部負(fù)責(zé)人為騰訊云另一位副總裁李學(xué)朝。
事實(shí)上，吳運(yùn)聲、李學(xué)朝、俞棟等人的崗責(zé)設(shè)置并非個(gè)例，騰訊內(nèi)部身兼多職的高層不在少數(shù)，他們有一個(gè)共同的使命：擔(dān)負(fù)著促進(jìn)跨部門(mén)、跨事業(yè)群共創(chuàng)、共進(jìn)的任務(wù)。
不同于十年前的消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，幾十人的團(tuán)隊(duì)就能為開(kāi)發(fā)下一代社交應(yīng)用而賽馬。當(dāng)前的產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大環(huán)境下，企業(yè)需要的是百人、千人級(jí)別的集體協(xié)作。于是，融合以及為了促進(jìn)融合而采取的一系列創(chuàng)新機(jī)制就變得無(wú)比重要。
解決了底層技術(shù)互通后，再往上來(lái)到中間維度：主要包含產(chǎn)品層和平臺(tái)層兩大板塊。
一方面，云智能項(xiàng)目組對(duì)原先紛繁復(fù)雜的一眾產(chǎn)品進(jìn)行了系統(tǒng)化梳理，將不同產(chǎn)品落位到相應(yīng)的產(chǎn)品層或平臺(tái)層，各歸其位，得到了一個(gè)云智能的產(chǎn)品矩陣；同時(shí)，又增強(qiáng)平臺(tái)層能力，聚沙成塔，將各部門(mén)技術(shù)能力有機(jī)融合進(jìn)來(lái)，提升各平臺(tái)的競(jìng)爭(zhēng)力。
比如此前的騰訊云TI平臺(tái)，主要以CV能力為主；云智能戰(zhàn)略提出后，便融合了騰訊自研的 AI 超大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型「混元大模型」和 TNN 開(kāi)源推理框架，增加了數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練、應(yīng)用及推理加速等更多維度的服務(wù)，相當(dāng)于從一把鉗子變成了一個(gè)工具箱，讓AI開(kāi)發(fā)真正實(shí)現(xiàn)輕松上手、場(chǎng)景解耦，以及全環(huán)節(jié)“一站式”管理。
“過(guò)去一年，以新版TI平臺(tái)為核心的產(chǎn)品方案，在8大行業(yè)落地了超過(guò)50家客戶，獲得了超過(guò)70%的存量客戶追加采購(gòu)。”吳運(yùn)聲補(bǔ)充道。
再比如另一個(gè)拳頭產(chǎn)品“騰訊云智能數(shù)智人“，此前該產(chǎn)品的主要功能仍聚焦于對(duì)話AI上，市場(chǎng)同質(zhì)化比較嚴(yán)重。云智能戰(zhàn)略升級(jí)后，該產(chǎn)品吸收融合了CV等多種算法能力，在寫(xiě)實(shí)級(jí)人臉建模、多模態(tài)交互等視覺(jué)支撐方面，與同類(lèi)產(chǎn)品相比更具優(yōu)勢(shì)。
最后，在面向企業(yè)交付的上層維度上，也對(duì)團(tuán)隊(duì)能力等方面進(jìn)行了升級(jí)和優(yōu)化。“現(xiàn)在很多客戶都在反饋說(shuō)，只有他們想不到的，很少有騰訊架構(gòu)師不知道的?！眳沁\(yùn)聲笑著解釋?zhuān)浦悄軕?zhàn)略提出后，對(duì)騰訊的架構(gòu)師提出了更高要求，需要對(duì)前后端的技術(shù)能力有著充分了解和理解、能對(duì)不同技術(shù)能力進(jìn)行組合、融匯，并按照用戶需求提供一套完整的解決方案。
醞釀、提出、細(xì)化、落地……今天的騰訊云智能已經(jīng)跨過(guò)孵化培育期，進(jìn)入到了升級(jí)加速期，并交出了一份可圈可點(diǎn)的成績(jī)單，以工業(yè)AI質(zhì)檢場(chǎng)景為例：
上海富馳高科技股份有限公司是一家金屬粉末注射成型（MIM）產(chǎn)品專(zhuān)業(yè)制造商。由于MIM產(chǎn)品形狀結(jié)構(gòu)復(fù)雜，導(dǎo)致一般的檢測(cè)設(shè)備和檢測(cè)方法難以滿足富馳高科的質(zhì)檢環(huán)節(jié)。尤其是隨著整個(gè)行業(yè)的發(fā)展，人工質(zhì)檢的局限性也越發(fā)凸顯。
“每位質(zhì)檢工每天要盯著零部件找外觀缺陷將近10個(gè)小時(shí)，不僅眼部會(huì)疲勞，大腦敏感度也會(huì)降低?！北M管質(zhì)檢工人按作業(yè)規(guī)定會(huì)定時(shí)休息，但依舊治標(biāo)不治本，富馳高科發(fā)現(xiàn)，因工人疲勞而導(dǎo)致的質(zhì)檢事故時(shí)有發(fā)生。
不僅如此，富馳高科每年生產(chǎn)的零部件數(shù)以?xún)|計(jì)，僅質(zhì)檢人員就需要超1500人，對(duì)人員招聘形成了巨大挑戰(zhàn)。為了解決人工質(zhì)檢效率低、人力需求量大、成本高等問(wèn)題，富馳高科想到了近幾年大火的AI質(zhì)檢技術(shù)，但很快發(fā)現(xiàn)，想要用上AI質(zhì)檢也并非易事。
比如對(duì)產(chǎn)業(yè)企業(yè)來(lái)說(shuō)，AI算法開(kāi)發(fā)復(fù)雜，招募有經(jīng)驗(yàn)的AI研究員成本高昂，而自主研發(fā)質(zhì)檢算法又需要有巨大投入；比如算法交付運(yùn)維通常十分困難，要求產(chǎn)業(yè)企業(yè)的運(yùn)維工程師具備一定的AI基礎(chǔ)和計(jì)算機(jī)操作技能；再比如嚴(yán)苛的質(zhì)檢指標(biāo)等等，這些都筑高了富馳高科等工業(yè)企業(yè)的AI應(yīng)用門(mén)檻。
2015年，富馳高科曾投入過(guò)幾千萬(wàn)元做相關(guān)產(chǎn)品，但因彼時(shí)AI技術(shù)、AI行業(yè)整體還不夠成熟，做出的產(chǎn)品沒(méi)達(dá)預(yù)期。2020年，富馳高科又開(kāi)始尋找其他解決方案，但由于MIM產(chǎn)品形狀結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性，以及對(duì)檢測(cè)精度的極高要求，不少前來(lái)洽談的服務(wù)商都被“嚇退”了，最后是騰訊云智能站了出來(lái)，接下了這個(gè)需求。
在服務(wù)富馳高科過(guò)程中，騰訊云智能通過(guò)深度學(xué)習(xí)推理框架TNN等技術(shù)攻克了很多通用方案水土不服的問(wèn)題，讓最終效果達(dá)到了客戶預(yù)期水平。事后，富馳高科算了一筆賬，一臺(tái)質(zhì)檢儀的工作效率是原來(lái)人工的20倍，目前已經(jīng)上線10多臺(tái)設(shè)備，在機(jī)器持續(xù)滿載生產(chǎn)的情況下，一年可為公司節(jié)省人力成本數(shù)千萬(wàn)元。
富馳高科的案例只是騰訊云智能推動(dòng)產(chǎn)業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的一個(gè)縮影和起點(diǎn)。隨著服務(wù)的項(xiàng)目越來(lái)越多，在流程拆解、知識(shí)積累和經(jīng)驗(yàn)總結(jié)的基礎(chǔ)上，云智能逐漸打磨出更加標(biāo)準(zhǔn)化的工業(yè)質(zhì)檢訓(xùn)練平臺(tái)。據(jù)最新的IDC權(quán)威報(bào)告顯示，騰訊云智能僅用2年時(shí)間就已躋身工業(yè)AI質(zhì)檢行業(yè)前三名。
如果用幾個(gè)詞來(lái)概括2022年騰訊云智能在工業(yè)AI質(zhì)檢領(lǐng)域所收獲的成績(jī)，吳運(yùn)聲給出了三組數(shù)字：10、100、2000萬(wàn)。
據(jù)他介紹，過(guò)去一年里，基于TI等機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)平臺(tái)，騰訊云智能在工業(yè)AI質(zhì)檢領(lǐng)域，打造了超過(guò)10個(gè)細(xì)分領(lǐng)域的外觀檢測(cè)解決方案，年累計(jì)交付了超過(guò)100臺(tái)外觀檢測(cè)設(shè)備，單一客戶累計(jì)完成超過(guò)2000萬(wàn)件產(chǎn)品外觀檢測(cè)。
不僅如此，通過(guò)騰訊云智能在AI開(kāi)發(fā)、應(yīng)用、全場(chǎng)景數(shù)智化等方面的加速，類(lèi)似的案例成果也正在金融、工業(yè)、傳媒、能源、交通、消費(fèi)電子等各行各業(yè)里加速上演。
騰訊云智能，可以說(shuō)是騰訊在To B之路上，對(duì)過(guò)往技術(shù)、產(chǎn)品，以及路徑打法進(jìn)行復(fù)盤(pán)、重組后的一次“聚合”進(jìn)化。
事實(shí)上，近些年不少云廠商、AI企業(yè)也陸續(xù)推出過(guò)一些基于云與智能融合的概念、產(chǎn)品、方案和變革，相比之下，騰訊云智能這次又有什么不一樣？
從目前行業(yè)的反饋來(lái)看，騰訊云智能的醞釀期可能更長(zhǎng)、顆粒度更細(xì)，對(duì)內(nèi)部調(diào)整、磨合的包容度更大，能夠以市場(chǎng)需求為錨點(diǎn)，通過(guò)內(nèi)部機(jī)制創(chuàng)新，回應(yīng)外部行業(yè)環(huán)境，并以循序漸進(jìn)的演化方式，與千行百業(yè)的用戶一同扎實(shí)地往前深耕。
而在吳運(yùn)聲看來(lái)，騰訊云智能將AI產(chǎn)業(yè)落地的前、后端充分考慮并納入進(jìn)來(lái)，讓此前積累的各AI能力匯聚強(qiáng)化，使得1+1>2，形成了一條完整的AI產(chǎn)業(yè)落地鏈條。不僅對(duì)客戶的服務(wù)范圍從原來(lái)的單點(diǎn)、單品擴(kuò)展至全流程、綜合性解決方案，還實(shí)現(xiàn)了自身從定制化到標(biāo)準(zhǔn)化、從單一技術(shù)產(chǎn)品到多能力聚合平臺(tái)的蛻變。
“這既是云智能的核心特征，也是云智能的主要優(yōu)勢(shì)?！?/strong>他強(qiáng)調(diào)道。
靜水深流，潤(rùn)物無(wú)聲。走過(guò)半個(gè)多世紀(jì)短、平、快的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)模式，越來(lái)越多中國(guó)的企業(yè)意識(shí)到，To B是一個(gè)任重道遠(yuǎn)的慢生意，只有保有靈活應(yīng)變、有機(jī)有序的自我進(jìn)化力，才能在這片產(chǎn)業(yè)復(fù)雜度極高的田地里不斷地沉下去、做扎實(shí)。雷峰網(wǎng)雷峰網(wǎng)
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