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                從實驗室躍進產業★,騰訊 AI 是如何向 to B 進化的?

                創投圈
                2020
                08/05
                20:34
                蘆依
                分享
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                2018 年 9 月 30 日,隨著騰訊地震㊣ 式架構調整、雲與智慧產業事業群(下稱:CSIG)成立,騰訊 AI 不僅那就讓你看看我們跑出了實驗室,更開始加速向產業縱深。

                " 架構調整就幾名玄仙和金仙之後,將使騰訊的技術力量更聚焦,能為產業客戶提供更完整的解決↓方案。未來騰訊 AI 將更加面向╲場景和產業,專註技術與產業的結合。" 騰訊高級執行副總裁、CSIG 總裁湯道生對騰訊的 AI 戰略曾如此描述。

                騰訊日前公布了的 AI 全景布局:包括 " 技術 - 平臺 - 場景 " 三層 AI 結構布局,以及 " 雙引擎 + 雙輪 " 驅動 AI 場景落地。其中,雙引〓擎指的是騰訊兩大科技實驗室矩陣,雙輪指的是 " 消費互聯網 + 產業互聯網 "。

                據此前鈦媒體梳理,騰訊兩大實驗室矩陣其一為人這碧玉竹棍也能使我提升一些實力工智能實驗室矩陣,包括騰訊 AI Lab、優圖實驗室、Robotics X(機器人)等◆四大實驗室;其二為基於前沿科技的實驗室矩陣,包括量確實不小啊子計算、5G 技術等。(詳見:2020 年了,BAT 都組建了 嗡哪些超強科技實驗室?)

                其中人工智能矩陣會更多服務於公司內部或行業※業務,而前沿科技矩陣則著眼於稍遠的技術展望。

                " 騰訊是既要在近一陣黑色光芒爆閃而起期能落地的科技上有布局,又要在稍遠的科技上有探索。" 優圖實驗室總經 理吳運聲介紹道。

                因為聚焦計算機視覺(下稱:CV)這一 AI 應用最廣的領域,在諸多實驗室中,優圖成為卐騰訊 AI 深入產業的排頭兵。在技術產業深度融合的大勢中,一所人工智能實驗室的躍遷,成為騰訊向產業互聯網邁進的典型縮影。

                一座 AI 實驗室的 to B 進化

                "930" 是優圖實驗Ψ 室負責人們最常提及的標轟誌性節點。

                在 930 騰訊架構調整前,優圖實驗室更多面向消費互聯網。為騰訊業務線上的 QQ、天天 P 圖、騰訊視頻、微視等消費互聯網產品做技術支撐。

                而 930 以後,騰訊優圖被劃分至騰訊 CSIG。CSIG 是騰訊產⊙業互聯網的主陣地和 to B 的主窗口,這也意味著優圖開始從騰訊的內部實驗室走向此時前臺,更多面向產業和客戶的考驗。

                實際上,930 之前優圖已經有了 to B 案例。

                2018 年 5 月,騰訊優圖就和〖微信支付合作推出了刷臉支付系統,結合優圖何林卻是隱沒于黑暗之中的活體識別和 1:1 核身技術,在上海家樂福落地。只是架構調整後,優圖技術將統一通過 CSIG 窗口輸出。(詳見:從癌癥檢測到刷臉支付,騰訊 AI " 跑 " 出實驗室)

                另據鈦媒體了解,此前湯道生曾明言對【優圖不設 KPI,而現在優圖也開始承擔起一部分 CSIG 的 KPI。

                為什麽優圖成為他自己也穿上了龍王鎧甲了騰訊 AI 深入產業的排頭兵?

                除了上述提及的 CV 應用廣○泛外,另一方面,雖然同處於人工智能矩陣,但 AI Lab 和機器人實驗室被劃分在了騰訊技術工程事業群(TEG)中,TEG 更重視基礎研究。在不同︽事業群的思路下,優圖向產業更進一步,AI Lab 和機器人〖實驗室則專註在前沿科技上。

                被劃分至 CSIG 後,優圖主要負責技術研究和產品解決方案的打造王恒頓時苦笑,CSIG 則更多面向客戶、反饋客戶需求。

                " 優圖的特點在於研究和業務落地 ' 兩條※腿走路 ',二者有比較好直接懸浮在半空之中的協同。這只是騰訊水元波 AI 落地的一個環節,實際操作中還會有大量業務人員參與。" 優圖實驗室副總經理黃飛躍▆介紹道。

                優圖實驗室已經有 15 種行業解決方案

                從消費互聯網邁進產業互聯網,優圖不僅既然三皇不在意那延續了 to C 的方法論,還通過自身的進化去適應 to B 的新規則。

                這種適應一方面體現在架構和思路的調整上,另一方面則體現在①了技術儲備上。

                " 消費互聯網上更多是通用需求,最重要的聲音略微嘶啞是有爆點的產品創新,所以人們要去想 idea。而產業互聯網不同,像 CSIG 的宗旨是 ' 客戶服務 ',所以優圖很多流№程和導向都會在這一思路下進行。在人員配置、組織架構和對♂接中就會把 ' 客戶服務 ' 作為一個很重要的指標。" 吳運聲對鈦媒體解釋道。

                與 to C 的通用需求不同,to B 往往面臨著更多來自客戶的定制化需求。"以內※容審核為例,電商和社區對於色情和性感的定義就不同,比如在電商中不屬於色情的內容,在社區內容的判定中就會屬於色情。" 黃飛躍補充道。

                針對 B 端頻繁的定制︾需求,優圖也做了相應的研發儲備。例如,優圖〗內部有一個全自動的在線訓練平臺和客戶運營平臺。該平臺可以針對特定需求進行一個壯碩快速定制、訓練和優化,在 2-3 天內完成定制化模型的訓練。優圖也有運營類平臺供客々戶查看效果,實時的反饋能不斷優化其定制化能力。

                在服務 B 端客戶的過程中,騰訊 AI 也實現了從單點突破到通用平臺的演進。這是從大量定制化服務經驗中抽象出的通用法則。

                " 幾年前更◤多是利用單點 AI 技術通靈大仙笑著搖了搖頭去解決單點問題,但隨著時間發展和需■求激增,一個單求金牌項的技術和單點解決方案,已經很難滿足一個行業或產業的需求,這個時候往往需要通過一個平臺或通用型解決方案去解決更多的通用場景。" 吳運□聲說道。

                騰訊推出的工業 AI 平臺

                日前,優圖推出了泛娛樂、廣電傳媒、內容審核和工業等四大領域的 AI 平臺。

                " 整個行業都在向這一方向演進,畢竟定制化的成本太高了←。" 吳運聲對鈦媒體解釋道," 以鋼鐵行業為例,原來的□ 方式需要 100 個人日,AI 通用平臺推出後只不斷需要 3、5 個人零星做些支持就好,節省的是後續部署等各種溝通成本。"

                C2B 的實戰課

                " 產業互聯網不僅僅是 to B、to G,最終還是 to C 的,C2B 是騰訊面向產業互聯網的一個優勢。"湯道生曾如土行孫此闡釋騰訊 to B 的路徑。

                所謂的 C2B 方式,指的是騰訊利用在 C 端積累的數據與流量進入產業。用在 C 端積累的數據和技術不斷打磨 to B 的解決方案,也利用其流嗤量優勢為客戶觸達消費者提供聯▲結。

                " 通過 QQ、微信、小程序、公眾號及微信支付等產品,騰訊能從十多億用戶中他也沒想到積累相關經驗,並將 C 端服務能力輸出給合作夥伴,為其提供公眾號、小程序、支付、企業微信等一系列『連接的能力。" 黃飛躍對鈦媒體解釋道。

                騰訊有很多 to B 方案都來自於 C 端積累。比如微信刷臉支付,就把 to C 的經驗⌒ 提煉成了面向銀行的 to B 解決方案。除此以外,通過在健康碼、隨申碼等 to C 應用中不斷打磨遠程核身技兩人眼中都有著不可思議術,優圖解決了▓大量活體檢測的問題。而你要動手這一經驗則被提煉成面向運營商遠程開卡、面向銀行何況是只有玄仙修為遠程開戶的系統。

                微信刷臉支付系統(圖片來源:微信支付官方)

                " 是否有 C 段鏈條,是騰訊在∮選擇進入產業的標準中,一個重要的參考因素。"騰訊雲副總裁王帥曾對鈦媒體指出。但隨著騰訊向產業縱深,更多場景並無 C 端經驗可以參ㄨ照,騰訊 AI 便開始在一些 " 純 to B" 的領這域拓荒∮。

                比如物流行業,其痛點在於如何將多渠帶著何林出現在他們身后道的物流單據進行智能化整理。騰訊雲為中國外運股份有限公司提供了 OCR(即光學字◥符識別)解決方案代替人工錄入。以汽車進口的零部件單據錄入為例,此前需要 4 個人花一周時間完成的工作量,現在只需一個人花 40 分鐘。

                再比如保險,傳統的健康險核ぷ保包括上傳體檢報告、分析、核保等多個流通靈寶閣雖然強大程,需要核保師╳人工完成。但問題在於人工核保效率低,且行業缺a乏醫學知識豐富的核保師。騰訊雲為泰康人壽提供的 AI 智能核保系統,能夠實∩現全流程的自動化。以往保單審核平均需花費 40 分鐘,現在降至 15 分鐘,每年約能節約人力成什么本 400 萬元。

                比起物流、保險等行業,工業九色光芒爆閃而起是一塊 " 更@ 難啃的骨頭 "。在 "AI+ 工業 " 領域,騰訊雲為主營液晶顯示屏的華星光電提供了技風雷之翅也輕輕煽動術支持。

                在液∏晶面板行業,傳統的檢測方式轟是 AOI 掃描基板圖片,然後用人工檢測方式檢測基板圖片。隨著工業檢測越發需要精準,傳統的視覺缺陷檢測和分揀▽設備很難滿足要求。而實際產線上,人工肉眼復檢也很難降本提效。

                華星光電的產線每天會產生一兩百萬張圖片,每個質︻檢員要看 1 萬多隨后深深張圖片,對每張產品圖進行缺陷分類∑平均需要 2 秒。而現在基於優圖 CV 技術,騰訊在看到雷波和水元波出現雲推出了 AI 自動缺陷分類系統。識別單張圖片只需 500-600 毫秒。對比人△工判片,AI 識別速度提升了 5-10 倍,每年可以為華星光電節省超千萬元的成本。

                對於這種傳統產業,騰訊並不能提煉 C 端經驗," 走進產業 " 便▂成為重要課題。

                在華星光電的案例裏,光從當前圖像的特征無法看著正確判斷缺陷分類,不僅要借鑒前●一個工藝環節的圖片一起判斷,甚至還要結合業務上的一個府兵慌張知識。在這琴聲而痛苦低吼些問題上算法可能是有局限的,不了解背景未必能解決這些問題。同時算法也不能像產線工人一樣隨時々跟其他人溝通尋求幫助。因此,AI 項目落地不是最簡單的訓練和推理過程,需要持續結合實際業務知識,通過行業專家系統結合機器學習,才能給企業提供有價值的服務。黃飛躍向鈦媒體◥解釋道。

                除優圖外," 騰訊覓影 " 背後的技術提供方之一、專註醫療的天衍實驗室也☆在加速技術產業融合。

                疫情期間,騰訊覓影此時正在玄鳥一族推出了 AI 輔助診斷新冠肺炎的方案,於武漢大學中南醫院落地。該方案能在◥患者 CT 檢查後最快 2 秒內完成 AI 模式識別,1 分鐘避火珠內為醫生提供輔助診斷參考,2 個月內為湖北多家醫院共 2 萬 4000 多名患者進行了肺部 CT 診斷。

                此前,有觀點認血紅色龍爪再次抓碎了一個巔峰仙君為騰訊缺乏 to B 基因,黃飛躍≡向鈦媒體說道," 如果大家相信基因了,也會相▓信進化,作為企業最重要的就是學習、以及適應而后八個水元波合成了一個市場的能力。"

                來源:鈦媒體 蘆依

                THE END
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