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2019年，人工智能遇冷。一年半以前，騰訊云副總裁王龍?jiān)谂c騰訊系創(chuàng)業(yè)公司內(nèi)部分享時(shí)提出，AI期望值已經(jīng)到了一個(gè)比較高的階段，潛在風(fēng)險(xiǎn)浮現(xiàn)。2019年這樣的趨勢(shì)變得更加明顯，最典型的事實(shí)是從2017年的頂點(diǎn)到2019年，AI投資融資事件頻次降落了70%。
本質(zhì)上各大人工智能平臺(tái)都是廠商自身能力外化的結(jié)果，和廠商原有業(yè)務(wù)屬性高度相似。騰訊云上的AI能力首先來(lái)自于騰訊內(nèi)部，如社交、游戲場(chǎng)景等，在各個(gè)場(chǎng)景里經(jīng)過(guò)反復(fù)的積累和打磨，放到騰訊云上用戶(hù)直接可以用，這也是目前大多數(shù)人工智能平臺(tái)廠商還在做的事情：第一，與行業(yè)客戶(hù)、開(kāi)發(fā)者不斷交流、調(diào)研和訪談，了解大家需要什么樣的能力；第二，不斷和內(nèi)部團(tuán)隊(duì)交流，看看不同團(tuán)隊(duì)有什么樣的能力可以放到騰訊云上，服務(wù)客戶(hù)和合作伙伴、開(kāi)發(fā)者。
騰訊云副總裁王龍
人工智能不是互聯(lián)網(wǎng)式的野蠻圈地，隨著行業(yè)向縱深化發(fā)展，做人工智能就是做產(chǎn)品。王龍對(duì)此有清晰的認(rèn)知，也因此他并沒(méi)有講宏觀而空洞的構(gòu)想，小處著眼，產(chǎn)品才是他最關(guān)心的方向。
“我不是做市場(chǎng)而是做產(chǎn)品的，我們一直秉持滿(mǎn)足行業(yè)趨勢(shì)、滿(mǎn)足客戶(hù)需求，來(lái)決定現(xiàn)在應(yīng)該做什么，將來(lái)應(yīng)該做什么?！?/p>
AI技術(shù)本身依賴(lài)于幾個(gè)要素：好的數(shù)據(jù)、好的算法、高性?xún)r(jià)比的計(jì)算框架，王龍?zhí)岬?，能找到好的?shù)據(jù)的地方，能夠使用好的低成本框架計(jì)算進(jìn)行訓(xùn)練，以及能夠找到好的算法模型，這三點(diǎn)的發(fā)展現(xiàn)在都到了瓶頸了。“大部分情況下，大家都知道這里數(shù)據(jù)很好，但哪里有更好的數(shù)據(jù)，不知道。大家都知道這個(gè)算法模型很不錯(cuò)，但如何找到更好的算法、模型呢，不知道。同樣的，大家算力、框架上比拼也變得越來(lái)越透明化?！?/p>
人工智能發(fā)展至今，或許是一場(chǎng)白刃戰(zhàn)。
也因此，騰訊云的AI策略遵循兩個(gè)大的基本方向，一方面，在技術(shù)成熟的領(lǐng)域持續(xù)不斷地提升自己的性?xún)r(jià)比，在一些細(xì)分的方向上力求不斷做得更好，例如AntiFakes（AI換臉甄別技術(shù)）。
王龍?zhí)岬?，不管是人臉識(shí)別，還是數(shù)據(jù)分析，其實(shí)技術(shù)都趨于成熟，但同時(shí)競(jìng)爭(zhēng)也趨于同質(zhì)化。幾個(gè)小時(shí)的培訓(xùn)課程再加上幾個(gè)小時(shí)的訓(xùn)練，用戶(hù)就可以滿(mǎn)足自己人臉識(shí)別的需求，競(jìng)爭(zhēng)激烈進(jìn)入到比拼性?xún)r(jià)比的時(shí)代。
另一方面，在產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)持續(xù)加大投入，去幫助場(chǎng)景更加復(fù)雜同時(shí)價(jià)值可能也更高的這一部分市場(chǎng)客戶(hù)，提供AI及大數(shù)據(jù)價(jià)值。反映到產(chǎn)品層，也是遵循了這個(gè)思路。
產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)就是人工智能更廣闊的空間，更豐富的想象力，金融、制造、工業(yè)、交通、零售等等這些領(lǐng)域，在更好的數(shù)據(jù)獲取，更好的算法模型以及更好的資源調(diào)度上，都有非常多的不確定性，包括騰訊云在內(nèi)的廠商都在摸索期，一個(gè)數(shù)據(jù)獲取在零售領(lǐng)域的方法論，到底在交通領(lǐng)域能不能泛化？一個(gè)算法模型在另外一個(gè)領(lǐng)域能不能使用？挑戰(zhàn)與試錯(cuò)是主旋律。
在視覺(jué)AI領(lǐng)域，騰訊云集合了騰訊優(yōu)圖、騰訊安平AI安全實(shí)驗(yàn)室、騰訊AI Lab、微信開(kāi)放平臺(tái)等團(tuán)隊(duì)的能力，此次共發(fā)布AntiFakes假臉甄別、微碼、信息流智能圖像以及智能相冊(cè)四大新品。
其中，AntiFakes是對(duì)當(dāng)下熱門(mén)deepfake的回應(yīng)，基于圖像算法和視覺(jué)AI技術(shù)，AntiFakes假臉甄別技術(shù)實(shí)現(xiàn)了對(duì)圖片或視頻中的人臉真?zhèn)芜M(jìn)行高效快速的檢測(cè)和分析，鑒別圖片中的人臉是否為AI換臉?biāo)惴?、APP 所生成的假臉，最終對(duì)圖像或視頻的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)進(jìn)行評(píng)估。
“騰訊云在這個(gè)事情上面既做了矛，又做了盾，一方面通過(guò)矛來(lái)去讓大家在視頻的新玩法上面能夠有更新的玩法去用，但是另外一方面，我們要防止這些玩法被壞人利用，去做一些壞事。”騰訊云人工智能產(chǎn)品總經(jīng)理劉黎春表示。
微碼是和微信同款的掃碼能力放到了騰訊云上，與開(kāi)源掃碼功能比較，騰訊云的微碼經(jīng)過(guò)微信十幾億用戶(hù)的場(chǎng)景錘煉，比如一個(gè)圖里有多個(gè)碼，或者圖非常大但碼非常小，還有可能出現(xiàn)二維碼模糊，一般算法很難識(shí)別等問(wèn)題，細(xì)致到十幾億用戶(hù)每天的各種場(chǎng)景，微碼可以做到“一碼掃天下”。
信息流智能圖像應(yīng)用于信息流的推薦，平臺(tái)需要判斷哪個(gè)信息有更好的點(diǎn)擊率，會(huì)更受用戶(hù)的歡迎，信息流智能圖像源于騰訊內(nèi)部信息流能力整合，幫助平臺(tái)能夠更好地從海量圖片庫(kù)里挑選出一些更受用戶(hù)歡迎的，有更高的點(diǎn)擊率的圖片，節(jié)省大量的人工篩選圖片的成本。
智能相冊(cè)主要是圖片智能打標(biāo)簽、智能分類(lèi)，騰訊的微云、QQ空間、QQ手機(jī)管家，都涉及到圖片存儲(chǔ)、自動(dòng)打標(biāo)簽，自動(dòng)分類(lèi)功能。
騰訊云還發(fā)布了語(yǔ)言模型自學(xué)習(xí)工具和NLP自定義訓(xùn)練平臺(tái)。
通用語(yǔ)音識(shí)別能力已擁有很高的識(shí)別率，但特定企業(yè)場(chǎng)景下存在大量生僻名詞，目前行業(yè)內(nèi)通用識(shí)別的效果較差。通過(guò)添加企業(yè)典型業(yè)務(wù)對(duì)話場(chǎng)景下的字詞句，自助提升特定場(chǎng)景下特定名詞識(shí)別的準(zhǔn)確率，從而讓語(yǔ)音機(jī)器人、電話錄音質(zhì)檢等行業(yè)的語(yǔ)音識(shí)別效果得到大幅提升。
在NLP領(lǐng)域，為了達(dá)到更好的效果，預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型的使用已經(jīng)成為一個(gè)很普遍的做法，但效果提升的同時(shí)也帶來(lái)了模型訓(xùn)練成本的不斷攀升，以目前行業(yè)較大規(guī)模的模型訓(xùn)練為例，用200G語(yǔ)料訓(xùn)練一個(gè)3億參數(shù)的bert模型，需要1400多張V100的GPU，訓(xùn)練500多分鐘才能得到一個(gè)可用的模型。騰訊云新發(fā)布的AutoNLP依托騰訊云語(yǔ)料積累和公有云算力，一次訓(xùn)練多次使用，提供數(shù)十個(gè)騰訊自研的預(yù)訓(xùn)練模型，極大地降低訓(xùn)練成本，提升模型創(chuàng)新及應(yīng)用效率，縮短定制化項(xiàng)目交付的周期。
同時(shí)，針對(duì)圖計(jì)算在行業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用難題，騰訊云推出的圖計(jì)算引擎騰訊星圖封裝了微信Plato圖計(jì)算框架，可大幅提升圖計(jì)算性能，在內(nèi)存消耗降低7-10倍的情況下，性能提升了近50倍。
騰訊云也在持續(xù)構(gòu)建平臺(tái)來(lái)簡(jiǎn)化各種工具使用和集成的難度。例如大數(shù)據(jù)平臺(tái)TBDS，靈活搭載全場(chǎng)景大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、分析和管理工具，一站式的協(xié)助企業(yè)構(gòu)建符合其自身需要的數(shù)據(jù)中臺(tái)。該平臺(tái)源自于騰訊內(nèi)部多年的技術(shù)積累，支持了20萬(wàn)算力彈性資源池，每日分析任務(wù)數(shù)達(dá)1500萬(wàn)，每日接入35萬(wàn)億條數(shù)據(jù)，每日實(shí)時(shí)計(jì)算次數(shù)達(dá)30萬(wàn)億次。
另外，人工智能平臺(tái)云智天樞TI Matrix持續(xù)降低構(gòu)建與應(yīng)用AI能力的門(mén)檻，無(wú)縫聯(lián)動(dòng)騰訊內(nèi)部各大實(shí)驗(yàn)室、以及微信與企業(yè)微信的集成能力，為開(kāi)發(fā)者提供全鏈路的人工智能應(yīng)用開(kāi)發(fā)、部署和管理能力。今年以來(lái)，平臺(tái)新增接入算法模型1000+，聯(lián)動(dòng)AI領(lǐng)域合作伙伴超過(guò)100家，支撐50多個(gè)AI應(yīng)用場(chǎng)景落地。
不只是企業(yè)，當(dāng)下比較傳統(tǒng)的公安、政府等行業(yè)也開(kāi)始越來(lái)越多運(yùn)用大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)企業(yè)發(fā)展，成為一個(gè)越來(lái)越流行的趨勢(shì)。
騰訊云研發(fā)總監(jiān)雷小平以公安大數(shù)據(jù)平臺(tái)的構(gòu)建舉例，平臺(tái)成本主要分為兩部分，第一是整個(gè)平臺(tái)的構(gòu)建，包括運(yùn)維成本；第二，有了平臺(tái)之后，數(shù)據(jù)如何應(yīng)用給企業(yè)帶來(lái)比較大的價(jià)值，騰訊云想從這兩個(gè)問(wèn)題出發(fā)，來(lái)解決客戶(hù)遇到的問(wèn)題。
騰訊在大數(shù)據(jù)的積累以十年計(jì)數(shù)，大概分為四層：
最下面是云的基礎(chǔ)設(shè)施，體現(xiàn)云的極致彈性，企業(yè)、用戶(hù)需要多少資源可以馬上從云上獲??；
依托于基礎(chǔ)云的平臺(tái)，上面會(huì)有一層大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)設(shè)施，騰訊云把大數(shù)據(jù)的場(chǎng)景抽象成五、六個(gè)典型場(chǎng)景，企業(yè)可以比較快的從云上面構(gòu)建一個(gè)場(chǎng)景，比如現(xiàn)成的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和搜索等。
平臺(tái)之上是推薦產(chǎn)品，這塊涉及到比較新的技術(shù)門(mén)檻，騰訊云會(huì)封裝一些領(lǐng)域型的產(chǎn)品，把之前積累的能力封裝到里面。雷小平主要介紹了企業(yè)畫(huà)像、公共趨勢(shì)分析、智能選址、智能推薦四個(gè)應(yīng)用。
在這之上，每個(gè)行業(yè)對(duì)能力應(yīng)用要求還不一樣，數(shù)據(jù)需求也不一樣，所以騰訊云根據(jù)每個(gè)行業(yè)的訴求點(diǎn)做成了一層專(zhuān)門(mén)的行業(yè)解決方案。從上到下的四層關(guān)系，形成解決企業(yè)大數(shù)據(jù)的領(lǐng)域的架構(gòu)圖。
新品發(fā)布環(huán)節(jié)，騰訊云發(fā)布了三款產(chǎn)品。彈性MapReduce，騰訊云表示它基本上能解決所有大數(shù)據(jù)在應(yīng)用當(dāng)中的問(wèn)題，可以很方便地在云上購(gòu)買(mǎi)服務(wù)；ES產(chǎn)品，解決客戶(hù)在大量日志的檢索以及搜索的場(chǎng)景，通過(guò)內(nèi)核深度優(yōu)化，ES集群支撐千級(jí)節(jié)點(diǎn)，內(nèi)存占用減少80%，寫(xiě)入性能也提升很多；云端數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，針對(duì)中小型企業(yè)不希望耗費(fèi)人力去培養(yǎng)非常大的數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)，而又希望做一些數(shù)據(jù)分析的需求。
此外，騰訊云還發(fā)布了企業(yè)畫(huà)像平臺(tái)，企業(yè)畫(huà)像平臺(tái)是騰訊云推出的面向智慧城市、金融監(jiān)管、企業(yè)評(píng)估等場(chǎng)景的企業(yè)大數(shù)據(jù)綜合服務(wù)平臺(tái)，通過(guò)構(gòu)建百億級(jí)的知識(shí)圖譜，洞察企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)和價(jià)值。雷鋒網(wǎng)雷鋒網(wǎng)雷鋒網(wǎng)
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