早在2017年，人工智能（AI）即被寫入政府工作報(bào)告。時(shí)至今日，相關(guān)領(lǐng)域的商業(yè)化模式已悄然成型，諸多公司如雨后春筍般涌現(xiàn)。比如擁有AI學(xué)習(xí)能力的智能客服，大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)等場(chǎng)景早已十分普及。新技術(shù)的應(yīng)用對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，起到了降本增效的作用。在這樣的背景下，企業(yè)對(duì)于更豐富和精細(xì)化的AI應(yīng)用場(chǎng)景需求日增。諸多云計(jì)算服務(wù)商也逐漸展開(kāi)了相關(guān)業(yè)務(wù)。

12月11日，騰訊云公布了其在大數(shù)據(jù)與AI領(lǐng)域的最新研究成果，包括AI換臉甄別技術(shù)AntiFakes、騰訊星圖以及企業(yè)畫像平臺(tái)等七大重磅新品，并對(duì)AI、大數(shù)據(jù)產(chǎn)品進(jìn)行全線升級(jí)，致力于為用戶帶來(lái)更精細(xì)化的應(yīng)用場(chǎng)景、更強(qiáng)大的技術(shù)能力以及更低的應(yīng)用成本，全面降低企業(yè)AI技術(shù)應(yīng)用門檻。中國(guó)IDC圈的編輯有幸采訪到了騰訊云方面的相關(guān)負(fù)責(zé)人，并請(qǐng)他們就行業(yè)感興趣的話題發(fā)表了自己的看法。

AI發(fā)展波浪前進(jìn) 廣闊前景不容置疑

近些年在技術(shù)進(jìn)步的加持之下，人工智能產(chǎn)品在包括銀行，保險(xiǎn)，零售，政企，教育，醫(yī)療、智能終端等很多行業(yè)都得到了廣泛應(yīng)用。尤其是圖像視覺(jué)處理，語(yǔ)音和語(yǔ)義，深度學(xué)習(xí)幾個(gè)領(lǐng)域增長(zhǎng)最快。在上述這些領(lǐng)域當(dāng)中，視覺(jué)AI在安防領(lǐng)域的落地場(chǎng)景發(fā)展很快，商業(yè)化模式也較為成熟。與此同時(shí)，在智慧交通，城市管理，醫(yī)療輔助等諸多領(lǐng)域也擁有十分廣闊的潛力空間，典型場(chǎng)景比如在人車識(shí)別，環(huán)保監(jiān)控，新零售等。

不過(guò)，新技術(shù)在初期的發(fā)展過(guò)程當(dāng)中往往是毀譽(yù)參半。諸如AI識(shí)別率低，技術(shù)不成熟等問(wèn)題屢屢見(jiàn)諸報(bào)端。甚至有少數(shù)觀點(diǎn)認(rèn)為，AI的發(fā)展已經(jīng)進(jìn)入了瓶頸期。

關(guān)于這個(gè)問(wèn)題，騰訊云副總裁王龍認(rèn)為，AI目前的發(fā)展主要依賴于三個(gè)要素，國(guó)內(nèi)服務(wù)器，首先是優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)、其次是優(yōu)質(zhì)的算法、還要有高性價(jià)比的計(jì)算框架，這三者缺一不可。雖然現(xiàn)在的確是遇到了一定的瓶頸問(wèn)題，但是新技術(shù)的發(fā)展總是波浪式前進(jìn)的。這就好比微笑曲線，用戶對(duì)于一個(gè)技術(shù)的期望，會(huì)在其達(dá)成某種突破時(shí)變得非常高。如果此時(shí)該技術(shù)不能滿足需求，就會(huì)招致懷疑。這都是事物發(fā)展的必然過(guò)程。但AI技術(shù)廣闊的前景不容置疑。

為了能夠?yàn)橛脩籼峁└鼉?yōu)質(zhì)的服務(wù)，各家云平臺(tái)也都付出了不懈的努力。騰訊云在成熟領(lǐng)域持續(xù)不斷地提升自己的性價(jià)比，在一些細(xì)分的方向上也爭(zhēng)取不斷做得更好，例如我們的AntiFakes。在產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)這一塊我們持續(xù)加大投入，以便將更好的產(chǎn)品投放市場(chǎng)，讓AI、大數(shù)據(jù)能為用戶產(chǎn)生更多價(jià)值。

騰訊云可支持用戶多場(chǎng)景調(diào)用AI資源

AI的發(fā)展必須依托于大數(shù)據(jù)以及豐富的工具產(chǎn)品，這顯然不是傳統(tǒng)的本地IT環(huán)境能夠?qū)崿F(xiàn)，只有云端才能夠提供廣泛的資源和處理能力。騰訊云人工智能產(chǎn)品總監(jiān)劉黎春表示，騰訊云數(shù)據(jù)智能服務(wù)重點(diǎn)圍繞數(shù)據(jù)科學(xué)家、應(yīng)用開(kāi)發(fā)者、業(yè)務(wù)管理者三大群體，以用戶為本、以產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化升級(jí)為目標(biāo)，致力于提供全面豐富、高性價(jià)比的各種數(shù)據(jù)智能工具，并和合作伙伴一起，為客戶打造具備真正商業(yè)價(jià)值的整體解決方案。

眾所周知，現(xiàn)在很多用戶出于安全問(wèn)題的考量，會(huì)將自己的數(shù)據(jù)庫(kù)部署在本地，或者A云，而應(yīng)用則放在B云。在談到面對(duì)這種情況，騰訊云如何提供服務(wù)的時(shí)候，劉黎春表示，絕大部分騰訊云上的能力都支持實(shí)體化部署，或者用戶可以考慮直接使用騰訊公有云上的API來(lái)解決這一問(wèn)題。同時(shí)針對(duì)需求苛刻的用戶，我們很多算法人員也會(huì)到客戶公司去做本地化處理。可以在客戶現(xiàn)場(chǎng)根據(jù)需求，場(chǎng)景，用騰訊云的基礎(chǔ)能力推出定制化的端到端解決方案。除此之外，騰訊生態(tài)端的行業(yè)合作伙伴，依靠他們對(duì)客戶行業(yè)的深刻理解，也會(huì)幫我們對(duì)解決方案進(jìn)行完善。

對(duì)于普通用戶而言，AI最直接的場(chǎng)景莫過(guò)于智能客服，尤其是智能語(yǔ)音客服，包括語(yǔ)音轉(zhuǎn)文字，對(duì)話翻譯和語(yǔ)音控制等。通過(guò)語(yǔ)言模型和聲學(xué)模型，目前應(yīng)用在手機(jī)，智能音箱，會(huì)議轉(zhuǎn)譯等許多場(chǎng)景當(dāng)中。這也是AI識(shí)別率低下給人最直觀的地方。比如使用者說(shuō)“我想訂張機(jī)票，不要南航”，通過(guò)關(guān)鍵詞識(shí)別很有可能被推薦出很多南航機(jī)票。因?yàn)榇俗R(shí)別僅僅是匹配關(guān)鍵詞，未能識(shí)別客戶語(yǔ)句中“不要”的含義，并將南航剔除掉。

劉黎春表示，目前的語(yǔ)音識(shí)別如果單純從字面理解來(lái)說(shuō)，其準(zhǔn)確率可以達(dá)到97%以上。但因?yàn)樵诤芏鄨?chǎng)景當(dāng)中可能會(huì)有比較明顯的口語(yǔ)，僅靠單字識(shí)別的準(zhǔn)確率，不能滿足用戶整個(gè)語(yǔ)句的準(zhǔn)確識(shí)別。如何用一些自然語(yǔ)言處理的方式，連貫的理解上下文的含義，是下一階段人工智能需要去做的事。比如借助自然語(yǔ)義理解，通過(guò)真正的語(yǔ)言AI模型，去了解客戶交互的字詞，句意，上下文，意圖，甚至語(yǔ)氣情緒，通過(guò)多種方式讀懂客戶的真實(shí)意圖，從而大大提升識(shí)別的準(zhǔn)確度。