圖片來源：視覺中國
9月6日，騰訊高級(jí)執(zhí)行副總裁，同時(shí)也是騰訊七大事業(yè)群之一的 SNG (Social Network Group，社交網(wǎng)絡(luò)事業(yè)群)掌門人湯道生出現(xiàn)在上海，為當(dāng)日舉行的騰訊優(yōu)圖計(jì)算機(jī)視覺峰會(huì)站臺(tái)。
“到目前為止，優(yōu)圖的技術(shù)積累和應(yīng)用取得了一些成績，但這樣遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。我們會(huì)持續(xù)長期投入，不設(shè)KPI。”湯道生在致辭中強(qiáng)調(diào)。
相比 SNG 事業(yè)群內(nèi)QQ、天天 P 圖、全民 K 歌、騰訊云等知名度較高的拳頭產(chǎn)品，優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室的存在還不為人熟知。而此次湯道生對優(yōu)圖發(fā)展“不設(shè) KPI”的背后，則顯現(xiàn)出騰訊對以優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室為代表的 AI 版圖進(jìn)一步擴(kuò)張的押注。
回顧騰訊布局人工智能的過往，“優(yōu)圖”可以稱得上是里程碑式的起點(diǎn)。
2012年，騰訊優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室成立，聚焦計(jì)算機(jī)視覺，專注在圖像處理、模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域開展技術(shù)研發(fā)和業(yè)務(wù)落地。彼時(shí)，如今被稱作“視覺識(shí)別四小龍”的四家國內(nèi) AI 獨(dú)角獸公司中，商湯、云從尚未成立，曠視與依圖只處在發(fā)展萌芽階段，以視覺識(shí)別為代表的人工智能技術(shù)也尚未實(shí)現(xiàn)大規(guī)模的場景落地。
基礎(chǔ)技術(shù)積累成為優(yōu)圖過去六年中的重要?jiǎng)幼鳌榱俗C明自身在 AI 領(lǐng)域的科研實(shí)力，優(yōu)圖開始頻頻在人工智能行業(yè)的頂級(jí)賽事（MegaFace,LFW, ICDAR, MIREX）、會(huì)議（ICCV,CVPR,AAAI）中露臉——僅在2017年，優(yōu)圖就發(fā)表了18篇A類論文，并推出首個(gè)AI開源項(xiàng)目ncnn。
而在技術(shù)儲(chǔ)備的同時(shí)，將 AI 能力形成使用門檻更低的產(chǎn)品，并找到合適的場景落地，成為優(yōu)圖如今發(fā)展的重心。另一方面，AlphaGo擊敗李世石、波士頓動(dòng)力機(jī)器人的驚艷亮相，也在大環(huán)境上促使騰訊優(yōu)圖讓 AI “跑出”實(shí)驗(yàn)室，讓科研成果轉(zhuǎn)化為提升實(shí)體產(chǎn)業(yè)效率的工具。
“前兩年，我們還經(jīng)常聽到各家公司說’我們的某某能力達(dá)到了96.88%，又提升了一個(gè)百分點(diǎn)’。但現(xiàn)在，這種聲音已經(jīng)開始慢慢變少，人工智能已經(jīng)進(jìn)入到一個(gè)場景化深度發(fā)展時(shí)期。”湯道生說。
騰訊高級(jí)執(zhí)行副總裁 湯道生
為了更快實(shí)現(xiàn)騰訊 AI 的場景落地。當(dāng)日，湯道生宣布，將騰訊優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室升級(jí)為騰訊計(jì)算機(jī)視覺研發(fā)中心，深入到包括醫(yī)療、自動(dòng)駕駛、工業(yè)、零售、辦公、文化、社會(huì)公益等十大領(lǐng)域的具體應(yīng)用。
從在基礎(chǔ)能力上“跑高分”，到找到垂直領(lǐng)域技術(shù)落地，人工智能儼然已進(jìn)入“跑場景”時(shí)代。不過，對于專注自身“兩個(gè)半”（社交、內(nèi)容+半個(gè)金融）領(lǐng)域的騰訊來說，要想將自身的 AI 基礎(chǔ)技術(shù)融入線下的復(fù)雜場景，既要面臨陌生領(lǐng)域的專業(yè)度積累，同時(shí)需把握好與合作伙伴的利益分配。
在 BAT 對人工智能的業(yè)務(wù)部門劃分中，相比阿里巴巴的達(dá)摩院、百度的 AIG 事業(yè)群，騰訊選擇了與業(yè)務(wù)綁定更深的“實(shí)驗(yàn)室”制。具體來說，就是在騰訊各個(gè)事業(yè)群中成立具有業(yè)務(wù)特色的實(shí)驗(yàn)室，并與一線職能部門深度聯(lián)動(dòng)。
同樣在 SNG 事業(yè)群，除了如今升級(jí)為騰訊計(jì)算機(jī)視覺研發(fā)中心的優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室，還有2016年成立的騰訊音視頻實(shí)驗(yàn)室、2017年成立的量子計(jì)算實(shí)驗(yàn)室。這三個(gè)事業(yè)群中，量子實(shí)驗(yàn)室?guī)в虚L遠(yuǎn)布局的意義，而音視頻與優(yōu)圖的誕生，都與 SNG 已有的 QQ、QQ 空間、NOW 直播、騰訊云等業(yè)務(wù)需求有很大聯(lián)系。
以音視頻實(shí)驗(yàn)室為例，其負(fù)責(zé)人劉曉宇曾在接受采訪時(shí)談到，QQ 在1999年就有了音視頻通訊功能，但網(wǎng)絡(luò)問題一直是一個(gè)技術(shù)難點(diǎn)，不論是檢測網(wǎng)絡(luò)帶寬，還是處理丟包、抖動(dòng)、多端設(shè)備的適配，都需要很深的技術(shù)積累，這也就倒逼騰訊產(chǎn)生了自研技術(shù)的決心。
不過，在騰訊目前公布的AI 版圖陣容來看，目前對外公布的集團(tuán)級(jí)三大實(shí)驗(yàn)室中，除了騰訊優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室外，還有2015-2016年間成立的 AI Lab 與 WeChat AI 實(shí)驗(yàn)室。
其中，AI Lab 隸屬于騰訊 TEG （技術(shù)工程事業(yè)群），由人工智能領(lǐng)域頂尖科學(xué)家張潼博士擔(dān)任負(fù)責(zé)人，其基礎(chǔ)研究方向包括計(jì)算機(jī)視覺、語音識(shí)別、自然語言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)，目前已推出圍棋AI“絕藝”，技術(shù)也被微信、QQ、天天快報(bào)和QQ音樂等上百個(gè)騰訊產(chǎn)品使用。
騰訊 AI Lab 負(fù)責(zé)人張潼
而 WeChat AI 實(shí)驗(yàn)室則隸屬于騰訊 WXG（微信事業(yè)群），主要研究自然語言處理，圖像和視頻，數(shù)據(jù)挖掘和文檔理解，并在語音的輸入及轉(zhuǎn)文字，掃一掃/封面，翻譯，聊天機(jī)器人，搖一搖音樂電視，聲紋鎖等場景進(jìn)行應(yīng)用。
由于騰訊內(nèi)部有著“賽馬”傳統(tǒng)，對于如何劃定 AI 實(shí)驗(yàn)室的優(yōu)先級(jí)，以及是否能讓多個(gè)實(shí)驗(yàn)室實(shí)行技術(shù)及業(yè)務(wù)上的聯(lián)動(dòng)，成為騰訊對外輸出 AI 能力時(shí)需要考量的難點(diǎn)之一。
“并不是說哪個(gè)實(shí)驗(yàn)室優(yōu)先發(fā)展或者不發(fā)展，每個(gè)實(shí)驗(yàn)室都有它的強(qiáng)項(xiàng)。”騰訊優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室總經(jīng)理、杰出科學(xué)家賈佳亞對鈦媒體說。
在賈佳亞看來，全球懂量子計(jì)算、并愿意加入量子實(shí)驗(yàn)室的人選可能不超過十個(gè)，但人工智能方面的專家可能已經(jīng)有幾萬個(gè)，這種人才規(guī)模上的差別勢必會(huì)影響實(shí)驗(yàn)室之間投入的量級(jí)。
而對于優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室，賈佳亞則直言：“整個(gè)優(yōu)圖的發(fā)展就是以落地為基礎(chǔ)，把最新研究的技術(shù)迅速落地到產(chǎn)業(yè)里去。”他以優(yōu)圖與騰訊短視頻產(chǎn)品“微視”合作的人體跟蹤算法舉例，從收到需求到完成項(xiàng)目，優(yōu)圖只用了不到半年，就實(shí)現(xiàn)了人體形態(tài)、包括人臉、每個(gè)關(guān)節(jié)的實(shí)時(shí)跟蹤技術(shù)。
“優(yōu)圖為什么能夠崛起？就是因?yàn)樗麄兡軌虼蛴舱獭Ｓ幸粋€(gè)全新的行業(yè)過來洽談，就算之前什么都不懂，也能從零開始把這個(gè)事情做起來。”賈佳亞告訴鈦媒體。
2017年是騰訊 AI 名副其實(shí)的戰(zhàn)略規(guī)劃年。這一年11月，騰訊在位于成都的全球合作伙伴大會(huì)上首次公布人工智能全盤布局。騰訊集團(tuán)首席運(yùn)營官任宇昕談到：騰訊的目標(biāo)并不是 All in AI，而是 AI in All，即讓騰訊研發(fā)的 AI 技術(shù)開放后與行業(yè)結(jié)合，讓 AI 的技術(shù)價(jià)值得以發(fā)揮。
在今年3月騰訊“兩會(huì)媒體溝通會(huì)”現(xiàn)場，馬化騰也回答了鈦媒體有關(guān)騰訊 AI 布局的問題，他表示：
現(xiàn)在AI都應(yīng)用于一些專用的場景，而且要把這個(gè)場景劃的足夠窄、足夠清晰，然后通過深度學(xué)習(xí)把它的特征、數(shù)據(jù)了解之后，開發(fā)成算法。我覺得先從垂直領(lǐng)域入手，AI的通用或許還遠(yuǎn)，垂直方面我覺得已經(jīng)有很多機(jī)會(huì)可以做了。
“覓影”是騰訊 AI 大規(guī)模落地產(chǎn)業(yè)的首個(gè)標(biāo)桿案例。這款 2017 年 8 月誕生的 AI 醫(yī)學(xué)影像產(chǎn)品，可以輔助醫(yī)生篩查食管癌、肺結(jié)節(jié)、糖尿病視網(wǎng)膜病變、結(jié)直腸腫瘤、乳腺癌、宮頸癌等疾病，其中，覓影對早期食道癌的篩查準(zhǔn)確率高達(dá)90%，已經(jīng)在全國100多家三甲醫(yī)院落地。
“騰訊覓影” 結(jié)直腸腫瘤篩查AI系統(tǒng)實(shí)時(shí)發(fā)現(xiàn)、鑒別息肉。
除了在技術(shù)層面的突破外，覓影的發(fā)展路線，實(shí)則代表了騰訊對 AI 的整體布局方向。
“開放、合作”就是騰訊覓影的關(guān)鍵動(dòng)作。特別是對于醫(yī)療這類專業(yè)垂直場景，騰訊自然無法靠一己之力完成滲透。
因此，負(fù)責(zé)覓影產(chǎn)品的騰訊醫(yī)療團(tuán)隊(duì)一方面不斷在微信智慧醫(yī)院、糖大夫、醫(yī)療云等方面拓展工具，另外注重全產(chǎn)業(yè)鏈合作，比如結(jié)合騰訊 MIG 事業(yè)群的 AI 加速器開放 AI 技術(shù)、投資、導(dǎo)師等資源，在國內(nèi)多家三甲醫(yī)院落地人工智能醫(yī)學(xué)實(shí)驗(yàn)室。
“我們希望合作方把我們當(dāng)做一個(gè)超市，可以選擇需要的能力，我們不能強(qiáng)迫你們選擇不喜歡的東西。”騰訊副總裁陳廣域曾這樣談及騰訊的醫(yī)療布局。
另一方面，隸屬于騰訊 MIG（移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)事業(yè)群）的覓影，其背后融合了騰訊優(yōu)圖、 AI Lab 等多個(gè) AI 實(shí)驗(yàn)室的技術(shù)聯(lián)動(dòng)。
“大家彼此術(shù)業(yè)有專攻，又能做到很好的互補(bǔ)，我們很少會(huì)在同一個(gè)領(lǐng)域中出現(xiàn)撞車的情況。比如 AI在醫(yī)療領(lǐng)域的突破，就是公司內(nèi)部協(xié)調(diào)的一個(gè)非常好的案例。”騰訊副總裁梁柱對鈦媒體說。
零售則是騰訊近期落地 AI 的另一個(gè)集中領(lǐng)域。今年5月，騰訊優(yōu)圖和微信支付合作的刷臉支付系統(tǒng)在上海家樂福投入使用。這一場景應(yīng)用融入了優(yōu)圖活體識(shí)別和1:1核身技術(shù)，能夠判斷面部的細(xì)微差別，1：1條件下可以實(shí)現(xiàn)十億分之一的錯(cuò)誤率。
今年5月，騰訊優(yōu)圖和微信支付合作的刷臉支付系統(tǒng)在上海家樂福投入使用。
通過與騰訊云合作，騰訊還推出“優(yōu) Mall ”智能零售系統(tǒng)，消費(fèi)者可用人臉注冊會(huì)員，通過騰訊優(yōu)圖的人臉檢索、識(shí)別技術(shù)，門店在消費(fèi)者到店的那一刻就能識(shí)別顧客身份。如果識(shí)別出是老顧客及VIP客戶，還可根據(jù)其過往購買記錄，將可能感興趣的商品進(jìn)行推送；最終，消費(fèi)者還能通過“刷臉”輕松完成支付動(dòng)作。
可以看出，不論是To B 的醫(yī)療、零售場景，還是 To C 的短視頻、支付工具，騰訊 AI 正在過去的一年中，加速讓技術(shù)“跑”出實(shí)驗(yàn)室。就連騰訊優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室總經(jīng)理、杰出科學(xué)家賈佳亞在上周的活動(dòng)演示中，也多次提及，這是優(yōu)圖技術(shù)團(tuán)隊(duì)成立六年來，第一次主動(dòng)對外演示 AI 與零售、工業(yè)、文化等行業(yè)的結(jié)合案例。
不過，賈佳亞也坦陳，優(yōu)圖在實(shí)驗(yàn)室里對技術(shù)的長期積累，與當(dāng)下落地場景的高效有著直接關(guān)系。
在賈佳亞看來，區(qū)別于市面上其他的視覺識(shí)別 AI 公司，優(yōu)圖的壁壘是擁有一個(gè)強(qiáng)悍的運(yùn)算中臺(tái)。搭建這個(gè)中臺(tái)的過程難度很大，但完成之后，優(yōu)圖的研究人員訓(xùn)練一個(gè)新模型的時(shí)間就能從十天縮短至一個(gè)小時(shí)，再加上有騰訊云、微視等豐富的應(yīng)用層提供數(shù)據(jù)、產(chǎn)品需求，就能通過這些反饋進(jìn)一步磨煉中臺(tái)的能力。
“從算法模型的訓(xùn)練，到完成中臺(tái)搭建、再到上層應(yīng)用的結(jié)合，完成這個(gè)循環(huán)后，優(yōu)圖投入一套核心算法的人員只需三四個(gè)人，但小公司四十個(gè)人也完不成，”賈佳亞對鈦媒體說。（本文首發(fā)鈦媒體，作者/蘇建勛）
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