騰訊求變，AI新生
越是前沿的技術，分工的顆粒會越細。
文|南七道 來源|創界網
在《三體》系列中，有一個問題一直困擾著讀者：如果宇宙“黑暗森林”理論成立，文明之間此消彼長，那麼就存在一個問題：新生文明的速度，能否跟上文明消亡的速度。而在商業的世界裡，考驗每一家公司的是：公司發展和新增的速度，是否能趕得上它衰落和消亡的速度。這成為了任何企業的生死生命線。即使是騰訊。
賽道嶄新，對手如雲
2018年9月30日早上6點，騰訊宣佈了史上第三次架構大調整。這一次，騰訊把新的增長點聚焦在以雲和AI為核心的業務上，專門成立獨立的雲與智慧產業事業群（CSIG）。
作為國內最大、全球領先的文化科技公司，在長期發掘2C紅利之後，面臨著新的經濟形勢和錯綜複雜的環境，它必須要尋找新的增長模式。
面對著媒體鋪天蓋地報道和朋友圈的刷屏訊息，作為原騰訊雲的員工之一，聽到這個訊息，張五可（化名）有些失落，他在這個專案呆了好幾年，一直覺得公司不夠重視，坐冷板凳，幾個月前剛申請調離了這個部門。
而Lillian更積極地擁抱變化。她在騰訊工作了14年，由於看好AI的未來，年初她申請加入了QQ瀏覽器的影象識別專案，這是騰訊落地的AI專案之一。她擔任專案產品負責人。
在當下，AI是一個非常熱門的概念。任何一個創業專案，只要沾著AI的概念，有可能獲得更高的估值。根據技術成熟度曲線，一個成熟的技術和產業，一般會經過科技誕生的促動期、過高期望的峰值、泡沫化的低谷期 、穩步爬升的光明期，最後進入到實質生產的高峰期。 當下的人工智慧產業，基本上處在促動期和峰值之間。
按Lillian的看法，在接下來的3-5年，整個AI行業會有一個回撥，當下的AI行業，有些魚龍混雜，巨頭在做，新興的創業公司在做，連各種培訓學校都辦起了AI速成班。隨著行業成熟，一批玩概念和沒有實質性技術產出的公司會被淘汰。在行業自我爬坡和調整的過程中，使用者習慣逐漸被培養，人工智慧識別以及深度學習演算法的技術也會更加成熟。
但客觀來說，AI的事對騰訊來說，是在原來TO C的基礎上，開始向TO B轉型，做個人和行業的業務，打法差異化很大，難度可想而知。甚至對於所有入行的公司和個人來說，這都是一個全新的領域。最近有媒體，很直接問CSIG事業群老大湯道生，如何評價外界說的騰訊B端經驗不足的觀點，對新業務的時候戰鬥力不足的現狀時，他很坦誠的說，“網際網路本身是一個競爭非常激烈的行業，不管是TO B 和 TO C，不是業務做出來就放心了。在CSIG這樣的新領域，新業務，我們也像是重新創業的團隊。”
騰訊AI佈局整合了騰訊雲、網際網路+、智慧零售、教育、醫療、安全和LBS等行業解決方案。集中圍繞語音、影象、自然語言處理和機器學習等4大基礎技術展開。還組建了包括優圖實驗室、微信AI團隊、AI Lab等AI實驗室。
但是，相比娛樂和社交領域的絕對優勢。AI競爭格局，將會更加多元和複雜化：
從公司競爭的角度上來說：
第一是同一個體量的公司的佈局，阿里包括阿里雲、ET大腦、千里馬計劃等等。百度的DuerOS為核心的AI鏈條佈局；
第二是垂直細分公司，比如融資15億美金，估值超過45億美金的商湯科技、估值超10億的小馬智行（Pony.ai）等。雖然和騰訊比起來，體量相差巨大。但是佈局較早，發展迅速；
第三是硬體和IT公司。比如華為。包括達芬奇專案，2款AI晶片（昇騰910和昇騰310），AI人才培養計劃等等；
從技術競爭的角度來說：
以QQ瀏覽器識你所見使用者的使用習慣培養起來之後，受眾面應該會更廣。這是一個融合的過程。使用者掃了一個植物，機器需要去判斷使用者的目的是園藝還是食譜類？內容是文字，圖片還是視訊？可否由拍攝改為直接語音輸入？語音輸入的時候，又涉及到語音語義的解析。一方面是內容的融合，另外一方面是技術的融合，同時多種技術融合，有機的排列組合為整體產品體驗提供了加持。
但是這種融合，也意味著競爭對手變得廣泛，而不是相對哪一家。競爭的戰線變得更長。包括市面上任何一家網際網路公司等旗下各類產品，都有可能成為競爭對手。不管是哪家，最後競爭歸結成兩類，內容的分發厚度整合能力；包括流量在內整個生態建設能力。而生態建設會比內容建設耗時更久。AI的競爭將會更多多元化，多維度。而不是傳統意義上的單一競爭。
AI比賽剛剛開始，但賽道上已經站滿了形形色色各種賽跑的選手。
滴灌浸入式的騰訊打法
AI先解決的，並不是底層的技術翻天覆地的大變革，而是現有的使用者生活和工作上的具體應用的革新，從而降低溝通和使用成本，讓生活更高效便捷。在《神祕博士》和《星際迷航》中，不同種族的人類和外星人，拿著自動翻譯語言的裝置，各自說著自己的語言，進行自由交流。比如谷歌最近釋出的 Pixel Buds，就是用人工智慧技術將對話從直接翻譯的裝置。騰訊智慧翻譯也是基於AI技術的類似應用。這還只是騰訊AI系列產品中的一個應用。
在騰訊與to B有關的AI解決方案中，包括騰訊雲叮噹、QQ瀏覽器識你所見、騰訊智慧翻譯服務等，每個解決方案，又覆蓋多個領域，騰訊雲叮噹覆蓋電視、音箱、機器人、穿戴、汽車等領域，主要發力消費類產品，通過具體的產品實現AI的互動，每一個產品又包含著多個功能，如語音對話、翻譯、掃題，識花等功能等等。
騰訊一貫的風格是滴灌式的浸入，看起來潤物無聲，但是最後發現已經滲透了一大片。成為市場的領先者。大水式的漫灌，在騰訊歷史上的經驗上，好像效果都不會太好。雖然架構在變，但騰訊的打法，一如之前的穩健。在開拓新技術的同時，還是延續了以前的自有技術+開放合作。不是跳脫式的另起爐灶。而其他競爭對手，更多的打法是從0到1。硬生生地開闢出一條新的路子。各有各的文化，各有各的賽道，很難說那條路更好，只有更適合自己的路。
在3Q大戰之後，開放合作的風格成了騰訊的基調，這同樣在AI上得以延續。騰訊雲叮噹的電視專案和海信、長虹，機器人跟優必選大品牌合作。給他們提供語音AI解決方案。
負責騰訊雲叮噹的電視專案產品的小西，在騰訊4年。2017進入專案組。整個智慧平臺差不多200百多號人，分佈在深圳、武漢、成都、北京等，包括技術、技能、終端等。技術部分又有拆分，有語音、語義、視覺等。這個體量在同行中並不算多。
2017年底，快春節前，產品進展並不順利，“不要慫，就是幹。”專案組集體把已經定了機票全退了。她期望女兒長大後，在體驗人工智慧的便捷時，知道自己媽媽也做過一些很酷的產品。儘管公司很重視，但涉及到跨部門的資源協調，並不是一件容易的事。尤其是騰訊內部，每個專案組，每個人都揹負著自己的KPI。有時專案著急，小西甚至會跑到其他合作部門的樓下，但最後還是沒有上去。騰訊的文化，註定了他們不是那種會產生激烈衝撞的人。
潤物細無聲，現在騰訊雲叮噹智慧電視行業已經佔有了重要的位置。
智慧的前提，是下足苦功夫
AI對於原有產品和技術，不是毀滅性的摧毀顛覆，而是加持和融合。一門新技術，從0到1，意味著從無到有，在研發、推廣、使用者開拓等多個方面完全是從0開始。以騰訊的體量，已經完成了1的積累。現在要做的是從1到1.5，直到更多。
以QQ瀏覽器識你所見為例，新的入口或者一個資訊的集合和連線點。把使用者的攝像頭變成了另外一種探索方式，使用者的眼睛和興趣的延長點，線上和線下的融合。在這個影象識別這個領域，長期來看，對標的其實是原來的搜尋， 實際上是把原先的搜尋變從1.0變成了1.75甚至是更多的模態。而先發力的時間窗，將會給他們贏得相對充裕的發展期，而技術不是完全的壁壘的。
AI的技術成熟，並不是一蹴而就的。很多人以為在實驗室，研發了，然後技術專家一按按鈕，就啟動了。那是科幻電影。任何一個新的技術，都要做大量的從基礎工作，甚至是讓人想象不到的繁雜而機械的事情，而這些不是機器完成的，而是人工。 馬斯克的火箭公司SpaceX，位於加州Hawthorne市火箭路1號的總部，有超過6000人來支援火箭製造和發射，包括科學家、程式員、銷售，火箭製造工程師、加工工人、甚至各種清潔人員等等。
加州大學伯克利分校教授馬毅說，“（AI）優質的結果一定取決於接近“無窮”量級的資料。”AI的成熟和應用的前提是精準的資料的建立，同一個事物，越多維的資料，就能讓機器更加充分的理解其屬性，從而可以做出更加精準的決策和判斷。 越是前沿的技術，分工的顆粒會越細。先進和前瞻性的技術，並不意味著可以偷工減料、一蹴而就，而是比之前更加煩瑣和細緻並精準的資料。不管技術多先進，都無法消除世界上大部分問題的不確定性。 現實世界的不可衡量的因素太多了，有眾多問題需要在存在巨大不確定性的情況下得到解答。這就對資料的量和質提出了高要求。
騰訊QQ瀏覽器的AI影象識別技術，僅僅是植物識別這一個細分品類，看上去簡單的一個花朵識別，卻涉及到各種複雜的環境等因素。同樣一朵花，室內和室外是不同的情況，室內的背景可能會造成一些噪點，室外的光線要強烈很多，室外可能還有其他的植物等背景。還有白天和黑夜是不同情況，四季又是不同情況。
“我們把不同的品類的植物，在不同的環境下的不同狀態的圖片，要全都收集到。我們要比搜尋引擎做得更細緻一些。”這需要整合現有騰訊資料庫裡的圖文等資訊，現有資料庫裡不具備就需要向植物類相關的網站採購。市面上沒有現成的資料庫，就需要人工採集。“50%以上的是我們到現場去收集的。”
這就需要調動QQ瀏覽器相關專案整個團隊的人、外包團隊、相關的研究機構和人員、民間愛好者等等。分別到華東、華南、華西各大植物園、西雙版納植物園、昆明植物研究所等。
豐富資料的前提就是願意花功夫。包括人力、物力、財力、時間的投入。這個繁雜的基礎工作完成後，會成為一個門檻。
主導專案幾個月後，Lillian感覺到，當初自己的選擇正在被實踐證明是對的。識花君小程式進入了小程式排行榜前10。QuestMobile秋季移動網際網路的行業報告,識花君是唯一被點名的影象識別類服務。
識花君之後，Lillian主導了包括博物館、搜題等多個AI專案的落地。最終把相應的AI技術開放出來，成為行業各個應用的標配。最後達到全面AI化的目的。正如馬化騰說的，“做好聯結器，為各行各業進入數字世界提供最豐富的數字介面。”