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“人工智能(AI)與雲的融合,是產業所向”。

騰訊集團高級執行副總裁、騰訊雲與智慧產業事業群(CSIG)CEO湯道生在2022年騰訊數字生態大會上表示,AI的能力在“雲端”運行,能帶來更高效的算法創新、更彈性的算力部署和更廣泛的AI落地場景。

湯道生認為,在產業互聯網時代,AI就是數據的“中央處理器”(CPU),而云計算是搭載運行這顆處理器的“超級電腦”。

隨著AI產業在各行各業持續落地發展,來自客戶的反饋和需求逐漸多樣化,過去那種滿足單點需求就能拿下客戶的情況正在成為歷史,整個行業對多元AI能力的需求在快速提升。

騰訊希望順勢而為。在本屆大會上,騰訊雲智能正式發佈全新戰略:基於全棧技術能力,打通AI產業落地全鏈條,打造低成本、低門檻和高可用的AI產品解決方案。


騰訊雲副總裁、騰訊雲智能負責人、優圖實驗室負責人吳運聲對界面新聞表示,過去騰訊的優勢集中於AI開發和應用層面,本次新戰略納入AI產業落地的前端和後端,形成了底層算力、AI開發、應用和全場景數智化加速的四級矩陣。

今年騰訊CSIG大刀闊斧進行從集成商到被集成商的轉型,抬高自研產品戰略地位,而騰訊雲智能在自研產品體系中扮演著重要角色,也肩負著幫騰訊探索“雲+智能”方向的重任。

雲智能並非新概念,騰訊一直在做

外界容易誤解的是,雖然“騰訊雲智能”是騰訊去年才提出的,但云智能並非全新的概念。

吳運聲告訴界面新聞,過去幾年間,騰訊一直在做AI和雲融合的事情,“這本身就是雲智能,只是當時沒有用一個詞來概括而已”。

為什麼要在當下的節點強調雲智能?吳運聲認為,這是基於經濟環境變化、行業需求和騰訊自身能力等一系列因素的考量,也是AI產業發展的必然趨勢。

早期AI能力還處於培育發展階段,沒有那麼成熟,整個行業都在摸索前行,試探產業與技術之間的結合點。而現在騰訊已經積累了一系列AI技術、AI產品和解決方案。

各行各業的客戶們對於AI能做到哪些事,認知也處在發展過程中。在AI產業落地的初期,客戶的需求大多比較單點,比如說只需要OCR(文字識別)或者ASR,這些需求並不複雜。

而現在,面對宏觀經濟環境的挑戰,客戶正在向騰訊提出更多的要求,它們對降本增效的訴求愈發迫切,希望用更低的成本更高效地完成業務。同時,為了避免AI能力從0建設,越來越多的客戶追求開箱即用的AI能力。

這些都要求騰訊雲智能平臺能做到即插即用,具備低成本、低門檻和高可用性的能力。

舉個例子,過去兩年騰訊雲智能在做工業AI質檢業務落地的過程中發現, AI質檢前期需要投入大量研究資源和時間,對合作夥伴與客戶的要求也很高,人力和資金成本都有挑戰,門檻相對較高。

為了解決這些問題,今年騰訊雲智能發佈了新的工業質檢訓練平臺,主要面向工業外觀檢測、缺陷檢測,方向是一款零基礎工程師也能輕鬆使用的AI質檢平臺。

“客戶對AI的理解不斷加深,我們對行業的理解也要不斷加深”,吳運聲告訴界面新聞,隨著AI產業在各行各業持續落地,來自客戶的反饋和需求一定會逐漸多樣化。

而多元複雜的行業需求,需要多元化的AI能力來解決,雲智能也看到了這個趨勢。

本次騰訊雲智能戰略升級後,充分納入AI產業落地的前後端,提供從底層算力到AI開發平臺、AI產品解決方案和頂層數智化方法論的全鏈條能力。

吳運聲表示,在這個鏈條中,“不管客戶需要的是標準化AI原子能力、通用產品還是定製化行業解決方案,雲智能有相應的方式來滿足需求,這是我們的優勢”。

如何打通AI產業落地的全鏈條

騰訊提出雲智能統一的概念後,在內部成立了雲智能學術聯席會,它雖然是一個虛擬組織,但服務於整個騰訊雲智能的算法,用來解決底層算法面的統一性問題。

在中間的平臺和產品層,過去騰訊的AI能力分屬各個團隊,這些能力在內部組織間不斷整合,形成整體,對外提供豐富的AI能力組合,更好地滿足客戶需求。

以TI平臺為例,它是面向開發者和政企管理者提供的全棧式人工智能開發平臺,用戶可以快速創建和部署AI應用,並管理全週期的AI解決方案。

TI平臺最開始依託於騰訊在CV(計算機視覺)、OCR等領域的技術積累誕生,後來不斷補充進來NLP(自然語言處理)和ASR(自動語音識別)等相關技術能力,逐漸發展成為一款拳頭產品,也更加符合“騰訊雲智能”的AI全鏈條服務。

該平臺目前包括TI-DataTruth標註平臺,TI-ONE訓練平臺,TI-Matrix應用平臺和TI-ACC加速工具等幾大產品。

吳運聲告訴界面新聞,AI平臺的建設是體系化工程,類似於TI平臺這樣的產品需要一個完整的團隊支撐,將算法、工程、產品和數據運營等相關能力融合在一起,然後整體團隊化推動。

這種團隊化的作戰方式,對人員的要求也勢必更高。尤其是架構師和商業化板塊,以金融客戶舉例,以前的架構師要麼賣核身,要麼賣OCR,要麼賣智能客服,都是滿足單點需求,而現在每個架構師熟悉上述所有產品,甚至可以把產品組合成解決方案賣。

“我們的目標是能夠規模化和複製化”,騰訊雲副總裁、騰訊雲智能研發負責人、優圖實驗室研發負責人吳永堅表示。

再好的平臺,也要具備普惠價值,不然只會曲高和寡。多樣的產品組合能力,低門檻的開發要求,是一線業務人員和開發人員用好AI的關鍵。

今年,騰訊雲智能基於全棧技術能力,推出四級矩陣戰略,目的是輸出低成本、低門檻、高可用的AI產品和解決方案。


這個“四級加速架構”,是以騰訊的傳統優勢“AI開發和 AI應用”為基礎,加入AI產業落地的前後端,形成從底層算力支撐到AI開發、AI產品方案、再到數智化轉型方案的完整架構。

在底層算力層面,騰訊以“一雲多芯”為基礎,以自研AI芯片加速算力效能。根據湯道生的介紹,目前騰訊自研紫霄AI芯片與騰訊雲TI平臺已完成適配,單卡性能顯著提升200%,單位算力優化成本50%,綠色算力能耗節約了60%。

在AI開發層面,騰訊自研的AI超大規模預訓練模型“混元大模型”,具備高精度、廣適配和低成本特點,融合 TNN開源推理框架之後,共同向客戶輸出數據處理、模型訓練、應用及推理加速等服務,能顯著降低AI開發門檻、提升研發精度和效率。

過去一年,騰訊雲TI平臺通過了信通院、電子四院等多方權威機構的AI平臺認證。

騰訊雲智能以新版TI平臺為核心的產品方案,在8大行業提供超過50個解決方案,專業建模培訓和方案交付服務。整個AI平臺方案獲得客戶的持續認可,吳運聲表示,有超過70%的存量客戶追加採購了TI平臺的軟件和服務。

在AI應用層面,騰訊以“應用做精、行業做深、生態做廣”為目標,打造了多個即插即用的標準化應用,解決方案覆蓋超10個行業,同時,廣泛開展生態被集成合作,攜手夥伴以高品質的服務落地最後一公里,真正實現服務於人。

在數智化轉型方案層面,基於用戶實際需求和痛點,騰訊將提供頂層設計和建議,助力企業客戶跨場景數智化落地。同時,在以往落地實踐的基礎上,騰訊也與埃森哲共同推出了一套數智化轉型方法論。

做厚平臺,做深行業,做精應用,做廣生態

騰訊雲智能的目標是不斷降低AI應用的門檻,為行業提供標準化、即插即用的通用智能產品;同時開放技術能力,打造原子化的AI能力,幫開發人員打通AI落地最後一公里。

為此,在產品戰略層面,湯道生提出了“做厚平臺,做深行業,做精應用,做廣生態”的四大要求。

通過把平臺做厚的方式,騰訊搭建了完善的TI平臺產品矩陣,做深行業的典型則是本次推出的騰訊雲智能工業質檢訓練平臺TI-AOI。

過去一年,騰訊雲智能在工業AI質檢場景實現全面落地,打造了超過10個細分領域外觀檢測的解決方案,年累計交付超過100臺外觀檢測設備,單一客戶累計完成超過2000萬件產品外觀檢測。

在這個過程中騰訊發現,傳統的AI質檢平臺,AI算法開發複雜,客戶自己去招有經驗的人員成本太高;質檢的指標非常嚴格,漏檢率普遍要低於0.5%,過殺率要低於10%;算法的交付運維也十分困難,要求客戶的運維工程師具有一定的AI技術和計算機操作技能。

這些都是阻攔AI產業落地的現實挑戰。為了解決這些問題,在今年的騰訊數字生態大會上,優圖更進一步,推出了新的騰訊雲智能工業質檢訓練平臺。

這款騰訊自研平臺面向的是工業外觀缺陷檢測場景,客戶可以自己定義本行業產品的缺陷類型,快速訓練並導出一個模型,然後拿到運營平臺測試,根據運行結果調整相關參數,校準訓練精度,最終滿足生產線上的質檢需求。

作為一個零基礎的工程師也能輕鬆使用的AI質檢平臺,TI-AOI具備集成多算法、支持全方位的優勢,能最大程度降低工業AI質檢算法落地的技術門檻。

立鎧精密是國內知名3C產品金屬結構件生產企業,騰訊與它合作的工業質檢項目,成功克服了產品型號多、缺陷種類多、單一樣本不足的難點,通過軟硬件的高效協作,讓機器的感知和控制系統高度協同,用“手腦一體”的方式實現接近0的漏檢率,幫助立鎧精密每年節省超千萬的質檢費用。

做深行業,講究的是深度融合行業實踐的經驗,打造覆蓋更多場景的解決方案。

對於很多傳統產業來說,鏈條之間的協作至關重要,單點智能的能力提升,往往不足以改變整個體系的效率。只有做深行業,提供高度系統化、協同化的全流程AI,才能提升綜合產能。

以傳媒領域舉例,涉及採、編、存、管、播多個業務環節。如果提升單點效率,不一定能提升收視率和分發效果。騰訊雲智能搭建的媒體AI中臺,覆蓋內容生成、分發、審核、運營的全流程,助力智慧媒資的建設以及內容生產的智能化。

騰訊與央視聯合搭建的“央視人工智能開放平臺”,就集成了包括修復、標籤、超分、智能翻譯等30多種底層算法能力,能夠針對熱點主題,智能剪輯、快速輸出,提高傳播效率。

應用做精,面對更廣泛的落地場景,精心打磨應用產品,聚焦於推出滿足更多客戶、更多樣化需求的服務,加快各行業數智化落地。

例如,騰訊雲智能數智人將智能客服能力與虛擬形象結合,帶來全新的人與服務交互體驗。其中,整合ASR、NLP、TTS、語音交互、自然語言理解、圖像識別、知識圖譜等多種AI能力,實現從“數字人”到“數智人”的智能化升級,助力客戶打造出有智能、有形象、可交互的數字分身,

在為一汽大眾搭建的線上展廳中,騰訊基於多模態交互技術,打造出虛擬講解員Ida(艾達),為客戶提供7X24小時的諮詢服務。她可以隨口報出配置參數、車型對比和功能亮點,還有豐富的表情語言、肢體動作和情緒表達,提升客戶在虛擬店中的互動體驗。

在消費電子領域,騰訊開放了自家的對話式AI解決方案,在與創維合作落地的案例中,讓電視擺脫了單純的播放設備定位,變成可以陪用戶聊天、講故事的產品。這個聯合項目從開發到落地僅僅一個月的時間,在音樂、視頻和電視控制等頭部場景,語音語義的準確率超過了95%。

做廣生態指的是廣泛開展被集成夥伴合作。AI產業合作方案的落地,始終離不開騰訊與集成方夥伴的協同合作。

在本次騰訊大會上湯道生曾宣佈,未來騰訊將幫助300個以上的ISV合作方,拿出20款以上核心產品供集成,並向合作夥伴開放超過100款自研產品的交付服務。這些都是廣泛開展生態合作的強烈信號。

湯道生說,騰訊雲智能將沿著這個全新的戰略方向,為各行各業提供大算力、易開發、能落地的雲端智能平臺,讓AI成為產業升級的助手。





原文連結:https://inewsdb.com/其他/騰訊雲智能發佈新戰略,推進ai雲融合騰訊雲/

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