腾讯腾讯AI全景图首次曝光,解密腾讯的真正基因

数年前 , AI还是一个襁褓中的婴儿 。 如今 , AI已经成为各大科技公司的业务增长主力 。
中国信息通信研究院统计预测数据显示 , 2020年全球人工智能市场将达到6800亿元人民币 。 中国四大科技公司BATH——百度、阿里、腾讯、华为都在争抢这块炙手可热的市场 。
AI技术上 , 四家科技巨头公司你追我赶 , 难分输赢 。 但有意思的是 , 其中一家公司却另辟蹊径 , 从产业应用中率先破局 , 创造了领先业界的AI产业生态 。 这家公司正是腾讯 。
“现在很多公司都在提all in AI 。 不过 , 腾讯的目标并不是all in AI , 而是——AI in all 。 ”2017年 , 腾讯COO任宇昕在腾讯全球合作伙伴大会上 , 喊出腾讯AI的战略宣言 。
2020年 , 这句宣言已落地为腾讯坚实的AI产业布局 。 经过3年潜行 , 腾讯的AI业务悄然生长 , 成为一片郁郁葱葱的技术森林 。 从消费互联网到产业互联网的各业务条线 , 结成了一张管道网络 , 持续为腾讯AI输送源源不断的营养 。
AI对于腾讯不是一颗大树 , 而是一片森林 , 一种生态 。
AI战场上 , 腾讯采取了它最擅长的打法 , 连接一切 。 通过“AI in all”战略 , 腾讯搭建了以两大科技实验室矩阵为“双引擎”驱动的AI战舰 , 为消费互联网和产业互联网赋能 , 连接游戏、社交、金融、医疗、教育等产业 , 形成一层紧密的AI产业生态网络 。
AI并未成年 。 目前 , 全球各大科技公司的一些AI产品仍在初级阶段 。 但是AI迭代速度往往出人意料 。 人们容易犯的错误是 , 高估AI现在能做到的事情 , 但低估AI三年后能做到的事情 。
未来的AI战局中 , 技术将不再成为唯一决定性因素 。 谁能最快抢占产业与生态 , 才最有可能成为赢家 。

腾讯腾讯AI全景图首次曝光,解密腾讯的真正基因
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(数据来源:国知专利预警)
AI战舰
腾讯已经完成在AI领域的全面布局和技术储备 :依托两大科技实验室矩阵 , 为腾讯消费互联网和产业互联网“两张网”战略提供技术支撑 。
更形象的说法是 , 腾讯AI就如同一艘“双引擎+双轮”驱动的巨型AI战舰 。 主引擎为两大实验室矩阵——人工智能实验室矩阵和前沿科技实验室矩阵 , 消费互联网和产业互联网则作为左右两只巨轮飞速旋转 , 推动腾讯AI快速发展和版图扩张 。
腾讯的AI版图围绕技术、平台和场景三个维度进行延伸 。 在技术层 , 腾讯通过两大实验室矩阵进行技术能力储备;在平台层 , 通过腾讯云等 , 对外开放AI能力 , 打造AI生态;在场景层 , 从内部场景应用不断向外部产业化场景落地延伸 , 并结合场景打造产品化能力 。
在技术层 , 腾讯已构建了两大科技实验室矩阵——人工智能实验室矩阵 , 以及基于前沿科技的实验室矩阵 。 依托两大科技实验室矩阵 , 进行AI基础性与前沿研究 , 探索AI领域核心难题 , 打造技术引擎 。 其中 , 人工智能实验室矩阵包括腾讯AI Lab、优图实验室、微信AI等AI实验室 , 构成强大技术基石 , 专注计算机视觉、机器学习、语音识别、自然语言处理等人工智能领域的研究 。 同时在5G、IOT、多媒体、量子、机器人等前沿技术领域也进行了布局 。
在平台层 , 腾讯通过腾讯云等对外开放AI能力 , 打造AI生态 。
在场景层 , 腾讯AI服务于腾讯“两张网”战略 , 是消费互联网和产业互联网的核心技术引擎之一 。 在消费互联网领域 , 腾讯的AI已服务10亿级用户 , 应用于腾讯内部游戏、内容、社交等100多个产品 。 在产业互联网中 , 腾讯AI已覆盖教育、出行、文旅、零售、工业、政务、金融、医疗等各行各业 , 成为其降本提效的关键武器 。
AI的整体技术布局上 , 目前腾讯已构建了人工智能(AI)、大数据(Big Data)和云计算(Cloud Computing)为基础的ABC核心技术布局 。 同时继续加大投入 , 迭代出AI、从虚拟到现实的机器人RoBotics、到量子计算Quantum Computing的一ABC 2.0技术版本 。 分页标题
为支撑AI技术能力建设 , 腾讯不断加大研发投入 。 《2019年腾讯研发大数据报告》显示 , 2019年腾讯研发人员占比高达66% 。 同时 , 腾讯2019年新增研发项目超过3500个 。 随着腾讯全面拥抱产业互联网的战略推进 , 2019年To B项目数量比2018年增长了77% 。 在代码数量上 , 2019年腾讯新增代码行数高达12.9亿 , 相比2018年增长了30% 。 截至2020年3月 , 腾讯在全球拥有超过6500项AI专利 , 有超过800篇论文被国际顶级AI会议收录 。 目前AI专利上 , 腾讯已在国内互联网企业里排名第一 。
决胜秘密:自孵化模式
让人惊讶的是 , 腾讯为什么能用短短3年时间 , 构建出如此庞大又充满生命力的AI生态?
腾讯的秘密武器在于 , 让团队拥有更大的自主权 , 在近似自然市场的环境中自行创新探索和迭代进化 。 腾讯在社交和游戏中的王者地位即由此奠定 。 这种自孵化模式中诞生了微信、王者荣耀等国民级产品 。 如今 , 腾讯正将这种模式应用到AI的竞技场中 。
腾讯的两大科技实验室矩阵中 , 拥有多个核心实验室 , 每个实验室掌舵人都是各自研究领域的知名杰出科学家 。 腾讯多媒体实验室负责人之一刘杉是国际视频编解码标准的参与制定人;腾讯量子实验室负责人张胜誉研究量子计算近20年时间 , 曾任香港中文大学计算机系副教授;腾讯未来网络实验室主任张云飞是国家“万人计划”特聘专家……
但当他们怀着雄心壮志展开腾讯AI的征程 , 却发现在前面等着他们的挑战比想象中要难得多 。 他们不像是站在巨人肩上的人 , 而更像是一个创业者 。
外界常常存在误解 , 认为在腾讯内部做事能拥有丰富的启动资源 。 但实际上 , 腾讯大多数团队在早期面对的都是一个接近市场环境的创业状态 。 AI也不例外 。
作为腾讯旗下的AI实验室之一 , 优图实验室起初只是一个5人的小组 , 当时让黄飞跃博士最为头疼的 , 不是人手短缺 , 也不是无法取得技术上的突破 , 而是拥有技术之后 , 怎么说服其他团队愿意使用优图的技术 。
“最开始的挑战和困难很多 , 怎么样能够说服公司内部的部门、合作伙伴 , 让他们来用我们的技术?这就要求我们真正把对方当成是我们的客户 。 所以我们的解决方案当然就是给对方全方位的服务 , 把事情做得很深、很透 。 ”黄飞跃博士说 。
要跟QQ空间团队达成长期合作 , 优图不能只把现有技术塞给QQ空间 , 而需要根据QQ空间的需求找到更大的合作空间 。对QQ空间来说 , 他们在图片压缩技术之外 , 对很多技术都存在更大的需求 。 比如怎么样让图片能够显示得更清晰、更好看 , 比如说在当时的页面上 , 相册里的照片怎么样能更好地展示缩略图 。
摸清需求后 , 优图跟QQ空间共同开展了一系列合作研发 , 取得了不少技术和产品成果 。 优图和QQ空间合作研发推出的QQ空间面孔墙 , 可以帮助用户按照人的纬度来管理自己的照片 , 比如他可以把自己跟朋友小吴所有的照片放在一起归类管理 。 这个能力上线以后 , 整体的准确度、数据指标和用户反馈都很不错 。
优图也因此挖掘了人脸识别的重要机会 , 整个实验室开始主打人脸相关技术的研发 。
但困难并未完全解决 。 “因为这个能力始终是一个锦上添花的能力 , 它不是一个核心的雪中送炭 , 离不开的能力 。 所以对优图来说 , 我们要考虑怎么样能够挖掘一些刚需的、有价值的点 。 这时候存在一定的困难 。 ”黄飞跃说 。
经过接近半年的考察与寻找 , 一个关键机会出现了——腾讯牵头发起设立的中国首家互联网银行微众银行开业 。 微众银行的定位是做完全线下无网点的银行 。 一家银行没有网点 , 怎么给用户开户呢?他们查找了各种技术 , 最后发现线上人脸核身是当下最靠谱的技术 , 而且人脸存档符合一系列法规流程 , 相对来说最为合适 。 对于优图实验室来说 , 这是一个将自身技术价值发挥到最大化的重要机会 。 分页标题
然而 , 将人脸技术用作人脸核身 , 当时的技术层面能力还达不到要求 。 “对我们来说 , 从一开始寻找机会 , 到有了机会 , 怎么样把我们的能力达到技术上线的要求 , 这其实是一个挺难的过程 。 ”黄飞跃透露 。
从优图开始与微众银行合作 , 到微众银行正式上线 , 前后花费约大半年的时间 。 在这期间 , 黄飞跃和优图实验室的同事攻克了大量技术难关:包括人脸识别能力的大幅提升 , 验证人脸活体的能力 , 防止非人脸照片、视频的攻击等等 。 这些能力的研发与储备 , 是一个比较难的过程 。
腾讯不会指定一个人说 , 好 , 这个计算机视觉的技术交给你们团队研发 。 ”这种想法是没法实现的 。 ”黄飞跃说 。 腾讯的风格决定了 , 每个团队都必须具备开放性思维 , 他们需要清晰认识到 , 如何给公司和社会创造价值 , 如何获取到足够多的资源把空间打开 , 又如何把外部的团队和自身团结起来 , 然后去共同围绕这个目标发力 。
这种“自孵化”模式是一种和市场环境无比接近的考验 。 具备了这种能力的团队 , 自然能在真实市场竞争中游刃有余 。 腾讯AI的制胜秘诀正在于此 。
两大优势:开放与C2B
企业们希望积极拥抱AI , 向数字化大踏步转型 , 在这个过程中保持和强化企业最核心的竞争力 。
"腾讯希望做数字化转型助手 , 而不是介入到这个行业里面去 。 这样双方协作的界面比较清楚 , 合作比较好 , 不会形成互相竞争 , 而且大家各自得到一些能力的提升 , 这是公司选择腾讯云作为合作伙伴的一个重要考量 。 "曾锴 , 中国外运(601598,股吧)股份有限公司(简称中国外运)创新研发部智能化产品与解决方案组负责人 , 在谈到为什么选择腾讯云作为智慧物流合作伙伴时说 。
这句话说出了大部分企业们的心声 。 在企业数字化转型的过程中 , 以“开放”和“去中心化”为核心特色的腾讯 , 自然成为了企业选择时的最佳合作伙伴 。
腾讯AI的开放能力 , 在此次全球抗疫中发挥了巨大作用 。 COVID-19疫情爆发后 , 中国外运第一时间响应国家发改委号召 , 积极参与抗疫 。 腾讯云积极提供技术支持 , 助力中国外运完成抗疫物资的国际运输与保障 。
2020年2月4号 , 中国外运收到发改委公函 , 要求做好全力保障海外防疫物资的回运事宜 。 中国外运立即成立防疫物资运输保障团队 , 形成了一个完整的业务运行组织体系 , 实现了境外提派+国际干线运输+国内落地的无缝对接 , 配合国内的企业落实物资的回流 。
腾讯云提供了两方面技术支撑 , 以辅助中国外运完成疫情期间的应急保障工作 。 一是实时监控运输 , 全程可视化的能力 。 基于腾讯云提供的物联网服务组件 , 中国外运部署及提供了基于物流行业场景的物联网平台服务 , 能够通过物联感知对全球运输的海运航线、班列、车辆、海外运输实现实时的监控 , 掌控动向 , 预测运抵时间 , 并且支持全球物联通讯的物联网流量管理 。 二是一站式客户服务能力 。 基于腾讯云智能语音客服解决方案 , 帮助中国外运通过线上、电话、即时通讯工具服务各大企业、各地政府机关、医院、慈善机构 , 快速响应及处理包机、口岸等各种问题 。
中国外运一直致力于打造世界一流的智慧物流平台企业为发展愿景 , 从顶层设计上形成了一个点-线-面-体的智慧物流价值模型 , 在传统的信息化基础上提出的三个新核心要素:联接、数据和算法 。 联接是智慧物流重要的基础能力 , 这个联接包括联接客户的业务系统、包括联接物流要素资源、也包括中国外运和客户、供应链上下游生态协同之间的联接 。 数据是最核心的资产 。 算法是获得差异化竞争优势的关键 。
这恰恰是腾讯C2B的核心 。 腾讯C2B优势的关键在于 , 腾讯将自身积累的强大连接能力与产品能力 , 利用AI技术帮助B端企业、G端场景开发数字化产品和服务 。 分页标题
腾讯云与中国外运合作开发智慧物流3.0平台 , 包括了基于视觉识别、语音识别、人工智能算法等前沿技术为支撑的场景+科技的智能化技术中台服务 , 与业务中台、数据中台一起赋能前端业务运营 。 目前已经形成了一些智能化解决方案 , 包括单证智能化处理平台、集装箱智能验箱服务、智能语音客服服务、运输调度算法服务、物联网平台+智能终端服务等 。 通过腾讯云提供的这些数字化服务 , 中国外运更好地联接了物流全流程里的资源和要素 , 也更好地联接了客户 。
“产业互联网不仅仅是ToB、ToG的 , 归根结底也是ToC的 。 腾讯将利用服务C端用户的经验 , 帮助B端伙伴实现生产制造与消费服务的价值链打通 , 以独特的C2B方式连接智能产业 , 服务产业、也服务于人 。 ”腾讯高级执行副总裁汤道生指出 。
腾讯的真正基因
腾讯20周年 , 马化腾在公开信中提出了腾讯新时代的大战略——“扎根消费互联网 , 拥抱产业互联网” 。
腾讯AI的生长脉络 , 也正由此顺流而下 , 在消费互联网与产业互联网“两张网”中 , 长出了一片AI大生态 。
以游戏、社交、内容为代表的消费互联网 , 是腾讯的基本盘 , AI在此承担着优势扩张的战略任务 。 以教育、医疗、金融为代表的产业互联网 , 是腾讯在互联网下半场要积极拿下的增量市场 。 AI在此承担的战略任务更为艰巨 , 要开拓新大陆 。
在消费互联网领域 , 腾讯AI主要落地在游戏、社交与内容这三大核心场景中 。 腾讯既能以AI技术为引擎 , 实现内部业务支撑与赋能 , 也能够为AI技术提供最好的实验田 , 同时以业务需求拉动技术创新 , 推动前沿研究 。
腾讯将游戏作为AI的一大验证环境 , 将AI应用到玩法设计、游戏审判、对局环境、游戏教学等方面 , 系统地解决游戏体验问题与游戏公平问题 , 优化玩家体验 。 内容消费领域 , 腾讯AI在内容搜索、推荐分发、编辑处理、创作与辟谣等内容环节落地 , 更加高效、精准地连接人与内容 。 社交是腾讯的流量基石与用户基础 , 在微信中 , 腾讯已经在语音输入、扫码、翻译、聊天机器人、摇一摇、声纹锁、看一看和微信广告等功能中应用AI成果 。
在产业互联网领域 , 云与智慧产业事业群(CSIG)是腾讯2B战略的对外窗口 , 以腾讯云为基础 , 对外开放AI技术 , 推进AI产业落地进程 。 目前腾讯AI已在零售、工业、农业、医疗、文旅等行业场景中加速落地 , 并对应各行业推出了行业智能化产品与解决方案 。
比如在工业领域 , 腾讯云的智能制造解决方案 , 覆盖了从研发设计、生产制造、质量控制到运营维护的整个产业链 。 比如为中国商飞打造复合材料检测的AI解决方案 。 以往 , 一个飞机核心部件 , 比如尾翼的复材检测 , 需要耗费几个老师傅、数十小时、几十万的成本 , 制作大量检测样本才能完成 。 现在 , 通过腾讯云AI辅助检测系统 , 让检测过程更加自动化 , 只需要一个普通检测人员 , 花几分钟时间就能完成 。 检测的样品 , 也从30多个也降低到只需要2个 。 同时 , 通过这个系统 , 还可以检测出人眼无法发现的细微缺陷 , 整体检出率提升到99% 。
腾讯在产业互联网选择合作伙伴时 , 将遵循两个关键原则进行判断:第一 , 合作伙伴所处行业是否处于在经济活动中比较关键性的位置 。 这决定了产品是否能给社会带来比较大的价值 。 第二 , 企业是否在这个行业里有足够的业务积累 , 能够代表这个行业的制高点 。 它遇到的问题是不是最难的 , 是不是最通用的 。
坚持这两点 , 腾讯希望不仅用产业互联网赋能单个企业 , 更为整个产业和整个社会创造更大的价值 。 在与单个合作伙伴的合作中 , 腾讯会把一些比较通用性的东西提取出来 , 对其他领域进行服务 。 比如物流行业协作方及操作环节众多 , 其中有大量的单据进行流转 , 业务操作需要大量人力进行重复且效率低下的单据处理 。 如何自动化、智能化 , 甚至无人化的处理多样的物流业务单据已成为物流行业的最大痛点之一 。 基于此 , 腾讯优图实验室做了一个通用的OCR物流单据识别服务 , 现在已经可以支持圆通、韵达等快递行业的电子运单识别 。 分页标题
同时 , 腾讯产业互联网还致力于通过头部企业 , 对腰部企业或者小微企业进行广泛赋能 。 例如快递收发站点是位于物流快递末端的环节 。 它的问题在于 , 信息化程度非常低 , 只能通过最原始的人工分拣方式去收发快递 。 腾讯通过技术赋能给一些与分拣中心相关的企业 , 通过OCR技术做物流单据的自动识别 , 进而可以服务在该中心区域范围内的快递收发点 。
自2018年“930”改革转向产业互联网以来 , 腾讯激起了外界大量讨论 。 有一种声音称“腾讯没有2B的基因” 。 事实上 , 这是无法看透腾讯这家公司本质 , 所带来的误解 。
腾讯过去所取得的成功 , 并不只是因为它是一家2C的公司 。 马化腾在2006年就提出 , 在互联网行业中 , 腾讯属于服务型行业 , 客户的满意度是腾讯最关切的目标 , 也是最核心的价值——服务 , 才是腾讯的核心本质 。
“可能以前腾讯对外做2C产品比较多一点 , 现在转型2B 。 但其实我们一直以来的理念是不变的 , 整个腾讯都是以客户需求为导向 。 我们经常提的一个词是Customer engagement , 就是‘客户融入’ 。 ”腾讯优图高级算法研究员ivan说 。
如果腾讯有基因 , 不只是2C的基因 , 而是服务型基因 。 过去腾讯的客户是C端十余亿用户 , 现在的客户则转为了B端企业和G端政府 。 但腾讯的底层基因从来未曾改变——客户需求导向:客户需要什么 , 腾讯就满足什么 。
拥有“客户服务”基因 , 腾讯天然具备做好2B产业互联网的优势 。 诚然 , 目前的腾讯在内部组织架构上更贴近2C , 这是由其过去历史决定 。 “930”之后的腾讯 , 正在致力于重构其组织架构 , 符合2B时代的要求 。
大象转身 , 非一日之功 , 但未来可期 。
正如腾讯高级执行副总裁汤道生所说:“如果大家相信基因 , 也会相信进化 。 ”
(责任编辑:何一华 HN110)