BAT和人工智慧-3

摘要： 歡迎關注我的專欄( つ•̀ω•́)つ【人工智慧通識】 騰訊的人工智慧佈局。 騰訊AI大件事 2012年，騰訊成立騰訊優圖實驗室，這是一個機器學習研發團隊，專注於影象處理、模式識別、機器學習、資料探勘、深度學習、音訊語音分析等領域開展技術研發和業務落地...

歡迎關注我的專欄( つ•̀ω•́)つ【人工智慧通識】

騰訊的人工智慧佈局。

騰訊AI大件事

• 2012年，騰訊成立騰訊優圖實驗室，這是一個機器學習研發團隊，專注於影象處理、模式識別、機器學習、資料探勘、深度學習、音訊語音分析等領域開展技術研發和業務落地。
• 2015年11月，騰訊與香港科技大學成立人工智慧聯合實驗室，具體研究方向包括，機器人、NLP（神經語言程式學）學習、資料探勘和語音識別等。
• 2016年4月，騰訊正式成立AI lab（騰訊人工智慧實驗室），專注於人工智慧的基礎研究及應用探索。
• 2017年3月，騰訊AI Lab研發的人工智慧圍棋程式“絕藝”在全球“UEC杯”計算機圍棋大賽中奪得冠軍。
• 2017年4月，騰訊正式成立騰訊AI Lab-西雅圖實驗室，研發語音、影象、機器學習、自然語言處理等底層AI技術。
• 2017年6月，騰訊Code平臺向外輸出AI開源專案——Angel。
• 2017年7月，騰訊Code平臺向外輸出AI開源專案——NCNN。
• 2017年8月，騰訊公司正式釋出了AI醫學影像產品—騰訊覓影。
• 2017騰訊全球合作伙伴大會上，騰訊提出了 AI in all 戰略。

騰訊人工智慧主要應用場景

騰訊AI Lab主要由四個基礎研究方向：機器學習、計算機視覺、語音處理和自然語言處理。這些技術可以直接應用在騰訊系列的產品中，包含：

• 遊戲。用AI技術實現遊戲NPC角色的智慧化，用智慧推薦演算法優化遊戲資料和使用者體驗。
• 微信和QQ。影象視訊特效處理和語義識別，語音轉文字、翻譯等。
• 內容分析整理、個性化推薦。這主要是針對騰訊視訊、微信公眾號、騰訊新聞等產品。
• 智慧金融。主要是針對財付通相關的金融服務。
• 智慧醫療。騰訊覓影能夠對醫療影像進行分析，實現疾病的早期篩查。

三大實驗室

騰訊旗下有三大實驗室：

• 騰訊優圖 。成立於2012年，主攻人臉識別、影象識別和語音識別技術，2018年9月升級為計算機視覺研發中心，既承擔研發任務，又做具體場景的解決方案。除了在自家的QQ系產品中使用，也對外承接很多商業專案，如順豐、中國聯通、每日優鮮、中國南方電網等。
• 騰訊AI Lab 。成立於2016年，基礎研究方向包括計算機視覺、語音識別、自然語言處理和機器學習，應用探索結合了騰訊場景與業務優勢，為內容、遊戲、社交和平臺工具型AI四類，目前已打造出圍棋AI“絕藝”，技術也被微信、QQ、天天快報和QQ音樂等上百個騰訊產品使用。
• 。致力於為語音識別、自然語言處理、計算機視覺、資料探勘和機器學習等人工智慧技術的發展帶來革命性進步，主要服務於微信相關產品。

騰訊人工智慧三個實驗室的研究方向既有重疊也有互補。其中AI Lab更加偏重基礎技術研究和科研領域，騰訊優圖則更接近應用和落地端。雖然WechatAI也提供了一些影象識別、語音識別的介面，但騰訊主要的人工智慧輸出口還是在騰訊雲和騰訊人工智慧開放平臺。

騰訊AI開放平臺

騰訊AI開放平臺 提供了涉及各個方面的豐富人工智慧技術服務。

騰訊雲 成立於2016年，直接針對阿里雲展開競爭，這兩年騰訊雲發展勢頭迅猛，是當前國內第二大雲服務提供商，但市場份額仍然相對不高，距離阿里雲相差甚遠。騰訊雲上也提供了大量人工智慧相關介面和服務供開發者直接呼叫。

智慧鈦機器學習平臺(TI)

騰訊雲向AI開發者也提供了介面拖拽式的開發平臺，和阿里雲的 機器學習PAI 非常類似。其中TI-ONE是為工程師服務的提供開發能力，TI-EMS面向企業級產品的彈性部署能力，前者需要申請，後者目前尚未開放。

另外騰訊雲還提供了了人工智慧服務平臺 TI Matrix（也叫雲智天樞平臺），這是面對廠商和企業數字化智慧化轉型的服務平臺。

騰訊智慧對話平臺 TBP也是騰訊雲的人工智慧產品，用於幫助企業和開發者建立智慧對話產品。

開源框架

• [Angel]( https://github.com/Angel-ML/angel](https://github.com/Angel-ML/angel) 。由騰訊和北京大學聯合推出的基於Java或Scala的機器學習開發框架，據說兼顧了工業界的高可用性和學術界的創新性（真的能兼顧？）。

• NCNN 。這是一個為手機端優化的神經網路計算框架，簡單說就是能夠在手機上高效執行人工智慧演算法。

小結

騰訊的人工智慧佈局較晚。騰訊優圖實驗室雖然較早成立，但是早期並未取得矚目的產品。

騰訊的人工智慧佈局可以說非常廣泛，在基礎科學研究方面投入大量的資金聘請專家建立研究院，既深耕AI技術在自己產品體系中的應用，也不斷嘗試以“AI+X”產品模式向企業輸出解決方案，這類似於阿里的ET大腦的業務模式。

迄今騰訊已經進入“AI+醫療”，“AI+金融”，“AI+農業”等多個垂直領域。

騰訊雲可以說是阿里雲的模仿者和追趕者，雖然目前市場份額差距巨大，但未來騰訊雲的發展也不可低估。

總體而言，騰訊的AI戰略可以說是砸錢、搶人、全面開花。在整體技術研發上騰訊不及百度，在產業落地上不及阿里，但是卻希望能在每個領域都插足落腳，分一杯羹。

騰訊的優勢在於最大量的社交資料，更在於相對封閉的產品生態，除了QQ和微信，騰訊更大的生態是遊戲，這也會是人工智慧為騰訊帶來最大盈利的地方。

如果你需要開發遊戲或微信小程式、公眾號，那麼騰訊雲以及騰訊系列的人工智慧服務幾乎是無可迴避的選擇，——這方面騰訊比百度阿里都要強勢很多，所以，是否選擇騰訊的服務，並不是來自於開發者，而是來自於企業和產品的硬性需求。

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