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“過去兩三年，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，實現(xiàn)了融合進化，來到了新的沖刺點?！?/p>
不久前剛剛結(jié)束的騰訊全球數(shù)字生態(tài)大會期間的一次采訪中，騰訊云副總裁、騰訊云智能負責人、優(yōu)圖實驗室總經(jīng)理吳運聲對雷峰網(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的答卷。
騰訊云智能，并非一個新概念。
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)會上；去年11月，騰訊云智能品牌在數(shù)字生態(tài)大會上首次對外發(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)，并升級提出“平臺做厚、應(yīng)用做精、行業(yè)做深、生態(tài)做廣”的產(chǎn)品戰(zhàn)略。
戰(zhàn)略升級背后，在吳運聲看來，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)濟波動下，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)，單點智能已無法滿足用戶需求，全體系智能成市場急需。
過去，在產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展實踐中，憑借深厚的產(chǎn)品基因，騰訊在工業(yè)、金融等諸多賽道實現(xiàn)了AI單點突破。新時期，為了回應(yīng)產(chǎn)業(yè)全域智能的發(fā)展需求，騰訊進一步整合AI技術(shù)及平臺能力，與云緊密耦合，推出并升級“云智能”戰(zhàn)略，提升To B服務(wù)的完整性和高效性。
尤其在騰訊強調(diào)“堅持產(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消費互聯(lián)網(wǎng)時代的廣泛實踐。
作為全球領(lǐng)先的人工智能實驗室團隊之一，騰訊優(yōu)圖實驗室成立于2012年。彼時正值移動互聯(lián)網(wǎng)爆發(fā)前夜，根基龐大、產(chǎn)品眾多的騰訊為促進公司內(nèi)部合作、激發(fā)創(chuàng)造力，在內(nèi)部推行靈活開放的跨部門合作機制。
這為優(yōu)圖實驗室進行技術(shù)實踐提供了豐富機會，其圖像處理、機器學(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)生價值”是優(yōu)圖一直以來的原則。依靠騰訊強大的產(chǎn)品基因，優(yōu)圖通過騰訊內(nèi)部及外部的眾多產(chǎn)品，將AI技術(shù)悄無聲息地輸出至數(shù)億大眾的生活之中。而這一過程中，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)用實踐中夯實了技術(shù)根基。
憑借在To C消費互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的扎實積累，進入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、單點技術(shù)應(yīng)用的爆發(fā)力和專業(yè)度上表現(xiàn)不俗。
但近些年，一些變化正在悄然發(fā)生。
第一個顯著變化來自一線客戶側(cè)，最初業(yè)界對待AI技術(shù)價值的態(tài)度還處于“嘗試”甚至“觀望”狀態(tài)。AI到底能給企業(yè)經(jīng)營和產(chǎn)業(yè)升級帶來多大作用，前路并沒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一兩款A(yù)I單品做一些實驗；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)域的降本增效價值逐步凸顯，于是越來越多的客戶對AI應(yīng)用的需求愈發(fā)全面，大眾日常喜聞樂見的傳媒行業(yè)便是如此。
傳媒產(chǎn)業(yè)涉及采、編、存、管、播多個環(huán)節(jié)，近年來隨著傳媒形式、受眾的多樣化、細分化，僅在編目、拆條、打標簽等單點上做智能優(yōu)化，并不一定能帶來收視率和分發(fā)效果的提升。
拉近看就會發(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現(xiàn)規(guī)模效應(yīng)，就需要人機協(xié)同控制平臺內(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)團隊的運營目標不同，這些目標間的差異化導(dǎo)致全流程效率卡點較多等等。
“客戶想要將其數(shù)據(jù)生態(tài)和資產(chǎn)進行全域打通，這對服務(wù)商在解決方案完整性方面提出了更高要求?！眳沁\聲表示，所謂產(chǎn)業(yè)，是一個經(jīng)過漫長工業(yè)化打磨出來的嚴絲合縫、自成一體的有機體，產(chǎn)業(yè)里各個環(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，才能實現(xiàn)綜合產(chǎn)能的大幅提升。
類似的產(chǎn)業(yè)痛點不勝枚舉，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，第二個顯著變化是AI生產(chǎn)模式的改變。
“算法、產(chǎn)品、工程、運營，AI未來必須體系化落地、規(guī)?；涞?。隨著AI產(chǎn)業(yè)和千行百業(yè)數(shù)智化進程的不斷推進，在供給側(cè)實現(xiàn)規(guī)?；⑷湕l的AI工業(yè)化生產(chǎn)模式是一個必然趨勢。”吳運聲表示，騰訊云智能的提出，正是迎接這一產(chǎn)業(yè)趨勢的正面應(yīng)對。
以騰訊云TI平臺的進化為例，該平臺起初的對外助力，主要依托優(yōu)圖實驗室在CV等技術(shù)領(lǐng)域的積累。為了高效應(yīng)對市場需求變化，平臺又快速整合了諸如NLP、ASR等方向的技術(shù)能力，力求第一時間響應(yīng)客戶的一體化解決方案需求。在一次次實戰(zhàn)交付中不斷打磨、沉淀，今天的騰訊云TI平臺已經(jīng)成為一個能力豐富的一站式AI開發(fā)服務(wù)平臺。
獨木難成林，平臺型產(chǎn)品才是推動AI應(yīng)用遍地開花、實現(xiàn)規(guī)?；a(chǎn)的絕佳工具。這兩年，吳運聲明顯感受到，騰訊內(nèi)、外部對這類平臺型產(chǎn)品的需求正在變多。
“內(nèi)部會上經(jīng)常有不同的技術(shù)、業(yè)務(wù)同事提出‘需要一個融合、強大的平臺’，提的次數(shù)多了，大家也就注意到了這個普遍需求，于是逐漸成了一個集體共識?！眳沁\聲總結(jié)道。
“騰訊云智能品牌的誕生，是一個對內(nèi)、外部需求雙向呼應(yīng)、自然而然的過程?！?/strong>
騰訊云智能戰(zhàn)略提出后，由誰來牽頭、如何細化和落地，成為騰訊內(nèi)部高管會上討論的重點。經(jīng)過幾輪商討后，這個擔子落到了吳運聲的肩上。
在不少業(yè)內(nèi)人看來，選擇吳運聲并不奇怪，他是屬于那種“既在云與AI融合上有經(jīng)驗，又在不少行業(yè)落地上有體感的人。”
沿著吳運聲的過往履歷追溯，不難發(fā)現(xiàn)其在優(yōu)圖長期負責技術(shù)、產(chǎn)品體系搭建工作，為騰訊相關(guān)業(yè)務(wù)提供視覺AI算法技術(shù)支持，工作重心之一便是強化優(yōu)圖視覺技術(shù)和騰訊云的底層融合。在如何實現(xiàn)產(chǎn)品、技術(shù)融合，以及跨部門團隊協(xié)作上，他是一個接觸更早、更多的熟手。
此外，他還在云業(yè)務(wù)板塊負責多個AI產(chǎn)品、訓(xùn)練平臺及行業(yè)交付工作，既包括人臉核身、OCR識別等單品，也包括騰訊云TI平臺等一站式AI開發(fā)服務(wù)平臺，還包括推動工業(yè)AI質(zhì)檢、媒體AI中臺等產(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、身兼數(shù)職來推動融合的崗責設(shè)置，讓吳運聲在過去幾年里對云智能的本質(zhì)、優(yōu)勢、實操和卡點等都有著更加深刻的體感與思考，他告訴雷峰網(wǎng)，想要做好云智能，需要圍繞兩大重心用功：
一是向外，面對全球經(jīng)濟大環(huán)境的承壓和產(chǎn)業(yè)客戶需求的升級，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，同時實現(xiàn)平臺型產(chǎn)品低成本、低門檻，高可用的AI工業(yè)化生產(chǎn)模式。
二是向內(nèi)，提高團隊行業(yè)knowhow，加強團隊協(xié)同性。打通從底層算力支撐到AI開發(fā)平臺，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。
主要負責人到位、工作重心明確后，騰訊內(nèi)部開始圍繞“云智能”戰(zhàn)略進行一系列部署，并著手制定落地方案。首先是對騰訊云智能從上、中、下三層維度，進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，比如優(yōu)圖的CV技術(shù)，智能平臺部的語音交互技術(shù)，AI Lab的ASR、NLP等技術(shù)。云智能戰(zhàn)略提出后，為加強技術(shù)進一步深度融合，提升騰訊AI整體競爭力，成立了“云智能學(xué)術(shù)聯(lián)席會”。
據(jù)悉，學(xué)術(shù)聯(lián)席會將會服務(wù)于整個騰訊云智能的算法需求，由騰訊杰出科學(xué)家俞棟牽頭。與吳運聲類似，俞棟本身也擁有多部門融合背景，除了擔任AI Lab副主任外，他還曾在智能平臺部兼崗，該部負責人為騰訊云另一位副總裁李學(xué)朝。
事實上，吳運聲、李學(xué)朝、俞棟等人的崗責設(shè)置并非個例，騰訊內(nèi)部身兼多職的高層不在少數(shù)，他們有一個共同的使命：擔負著促進跨部門、跨事業(yè)群共創(chuàng)、共進的任務(wù)。
不同于十年前的消費互聯(lián)網(wǎng)時代，幾十人的團隊就能為開發(fā)下一代社交應(yīng)用而賽馬。當前的產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大環(huán)境下，企業(yè)需要的是百人、千人級別的集體協(xié)作。于是，融合以及為了促進融合而采取的一系列創(chuàng)新機制就變得無比重要。
解決了底層技術(shù)互通后，再往上來到中間維度：主要包含產(chǎn)品層和平臺層兩大板塊。
一方面，云智能項目組對原先紛繁復(fù)雜的一眾產(chǎn)品進行了系統(tǒng)化梳理，將不同產(chǎn)品落位到相應(yīng)的產(chǎn)品層或平臺層，各歸其位，得到了一個云智能的產(chǎn)品矩陣；同時，又增強平臺層能力，聚沙成塔，將各部門技術(shù)能力有機融合進來，提升各平臺的競爭力。
比如此前的騰訊云TI平臺，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)，相當于從一把鉗子變成了一個工具箱，讓AI開發(fā)真正實現(xiàn)輕松上手、場景解耦，以及全環(huán)節(jié)“一站式”管理。
“過去一年，以新版TI平臺為核心的產(chǎn)品方案，在8大行業(yè)落地了超過50家客戶，獲得了超過70%的存量客戶追加采購?！眳沁\聲補充道。
再比如另一個拳頭產(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話AI上，市場同質(zhì)化比較嚴重。云智能戰(zhàn)略升級后，該產(chǎn)品吸收融合了CV等多種算法能力，在寫實級人臉建模、多模態(tài)交互等視覺支撐方面，與同類產(chǎn)品相比更具優(yōu)勢。
最后，在面向企業(yè)交付的上層維度上，也對團隊能力等方面進行了升級和優(yōu)化。“現(xiàn)在很多客戶都在反饋說，只有他們想不到的，很少有騰訊架構(gòu)師不知道的?！眳沁\聲笑著解釋，云智能戰(zhàn)略提出后，對騰訊的架構(gòu)師提出了更高要求，需要對前后端的技術(shù)能力有著充分了解和理解、能對不同技術(shù)能力進行組合、融匯，并按照用戶需求提供一套完整的解決方案。
醞釀、提出、細化、落地……今天的騰訊云智能已經(jīng)跨過孵化培育期，進入到了升級加速期，并交出了一份可圈可點的成績單，以工業(yè)AI質(zhì)檢場景為例：
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)致一般的檢測設(shè)備和檢測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個小時，不僅眼部會疲勞，大腦敏感度也會降低。”盡管質(zhì)檢工人按作業(yè)規(guī)定會定時休息，但依舊治標不治本，富馳高科發(fā)現(xiàn)，因工人疲勞而導(dǎo)致的質(zhì)檢事故時有發(fā)生。
不僅如此，富馳高科每年生產(chǎn)的零部件數(shù)以億計，僅質(zhì)檢人員就需要超1500人，對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。
比如對產(chǎn)業(yè)企業(yè)來說，AI算法開發(fā)復(fù)雜，招募有經(jīng)驗的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；比如算法交付運維通常十分困難，要求產(chǎn)業(yè)企業(yè)的運維工程師具備一定的AI基礎(chǔ)和計算機操作技能；再比如嚴苛的質(zhì)檢指標等等，這些都筑高了富馳高科等工業(yè)企業(yè)的AI應(yīng)用門檻。
2015年，富馳高科曾投入過幾千萬元做相關(guān)產(chǎn)品，但因彼時AI技術(shù)、AI行業(yè)整體還不夠成熟，做出的產(chǎn)品沒達預(yù)期。2020年，富馳高科又開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，以及對檢測精度的極高要求，不少前來洽談的服務(wù)商都被“嚇退”了，最后是騰訊云智能站了出來，接下了這個需求。
在服務(wù)富馳高科過程中，騰訊云智能通過深度學(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題，讓最終效果達到了客戶預(yù)期水平。事后，富馳高科算了一筆賬，一臺質(zhì)檢儀的工作效率是原來人工的20倍，目前已經(jīng)上線10多臺設(shè)備，在機器持續(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)千萬元。
富馳高科的案例只是騰訊云智能推動產(chǎn)業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的一個縮影和起點。隨著服務(wù)的項目越來越多，在流程拆解、知識積累和經(jīng)驗總結(jié)的基礎(chǔ)上，云智能逐漸打磨出更加標準化的工業(yè)質(zhì)檢訓(xùn)練平臺。據(jù)最新的IDC權(quán)威報告顯示，騰訊云智能僅用2年時間就已躋身工業(yè)AI質(zhì)檢行業(yè)前三名。
如果用幾個詞來概括2022年騰訊云智能在工業(yè)AI質(zhì)檢領(lǐng)域所收獲的成績，吳運聲給出了三組數(shù)字：10、100、2000萬。
據(jù)他介紹，過去一年里，基于TI等機器學(xué)習(xí)技術(shù)平臺，騰訊云智能在工業(yè)AI質(zhì)檢領(lǐng)域，打造了超過10個細分領(lǐng)域的外觀檢測解決方案，年累計交付了超過100臺外觀檢測設(shè)備，單一客戶累計完成超過2000萬件產(chǎn)品外觀檢測。
不僅如此，通過騰訊云智能在AI開發(fā)、應(yīng)用、全場景數(shù)智化等方面的加速，類似的案例成果也正在金融、工業(yè)、傳媒、能源、交通、消費電子等各行各業(yè)里加速上演。
騰訊云智能，可以說是騰訊在To B之路上，對過往技術(shù)、產(chǎn)品，以及路徑打法進行復(fù)盤、重組后的一次“聚合”進化。
事實上，近些年不少云廠商、AI企業(yè)也陸續(xù)推出過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)的反饋來看，騰訊云智能的醞釀期可能更長、顆粒度更細，對內(nèi)部調(diào)整、磨合的包容度更大，能夠以市場需求為錨點，通過內(nèi)部機制創(chuàng)新，回應(yīng)外部行業(yè)環(huán)境，并以循序漸進的演化方式，與千行百業(yè)的用戶一同扎實地往前深耕。
而在吳運聲看來，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來，讓此前積累的各AI能力匯聚強化，使得1+1>2，形成了一條完整的AI產(chǎn)業(yè)落地鏈條。不僅對客戶的服務(wù)范圍從原來的單點、單品擴展至全流程、綜合性解決方案，還實現(xiàn)了自身從定制化到標準化、從單一技術(shù)產(chǎn)品到多能力聚合平臺的蛻變。
“這既是云智能的核心特征，也是云智能的主要優(yōu)勢?！?/strong>他強調(diào)道。
靜水深流，潤物無聲。走過半個多世紀短、平、快的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)模式，越來越多中國的企業(yè)意識到，To B是一個任重道遠的慢生意，只有保有靈活應(yīng)變、有機有序的自我進化力，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。雷峰網(wǎng)雷峰網(wǎng)(公眾號：雷峰網(wǎng))
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