腾讯云智能打法首揭秘！4条快速路让AI开箱即用

　　智东西（公众号：zhidxcom）
　　作者 | 李水青
　　编辑 | 漠影
　　＂如您已准备好，请点击下方‘开始录制’按钮录制视频，我将问您两个问题。＂在中信建投证券的一款金融App上，一名7*24小时服务的数智员工用自然、专业的语调引导用户进行开户，大大提高了平台审核效率。
　　▲中信建投证券上线行业首个可交互＂数智员工＂
　　这是腾讯云智能在金融场景的一个典型落地案例，而实际上，AI应用落地已经深入到银行、证券的全链条业务，覆盖资质审查、票据识别、证件验证、智能客服等多个场景。
　　AI落地从单点智能走向全局智能，这一趋势在金融、工业、传媒、政务、交通等多个行业凸显。以腾讯云智能为代表的选手也因此展开了新布局。
　　腾讯高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生在近日的演讲中说：＂做产业的‘数字化助手’是腾讯产业互联网的定位，腾讯云智能是我们服务客户、用户和生态伙伴的重要抓手。＂
　　2021年，集腾讯AI能力于大成的腾讯云智能首次亮相。在2021腾讯数字生态大会上，腾讯云副总裁、腾讯云智能负责人、优图实验室负责人吴运声首次公布云智能版图，将计算机视觉（CV）、自动语音识别（ASR）、自然语言处理（NLP）等AI能力汇聚云上，统一对外输出窗口。
　　时隔一年，在近日举办的2022腾讯数字生态大会上，云智能深入金融、工业、传媒、政务、交通等行业一线的实战经验，以及其在AI算力、开发、落地、全场景数智化升级的全链条服务集中亮相。吴运声第一次对外解读了腾讯云智能的产品战略。
　　在当下云智能产业风云际会，互联网科技大厂、AI创企及行业龙头等多路玩家激烈角逐。腾讯云智能的实力和站位如何，深受产业关注。近日，通过对话腾讯云智能负责人吴运声，我们对此进行了深入探讨。一、从微众银行到千行百业，单点智能走向全局智能
　　在过去一年里，尽管疫情反弹，腾讯云智能仍在金融、工业、传媒、政务等各个行业加快落地，AI技术变得更触手可得。
　　＂今年的外部形势对AI To B来讲比较有挑战，但我还是持相对乐观态度。＂吴运声在近日的采访中告诉智东西等媒体，＂我们看到AI应用拓展和基础设施建设在加快，服务市场在快速增长，因为疫情一定程度上加速了AI在各行各业里深入应用。＂
　　以金融领域为例，此前人们对AI落地的印象可能多停留在核验环节。腾讯优图最初在微众银行项目中一战成名，为全国首家线上银行提供身份核验技术，由此打开了AI to B的大门。
　　现在，AI技术落地行业的广度和深度不断加强，在数字化程度进展较快的金融领域尤其凸显。
　　以腾讯云智能与国有银行的合作为例，其将多模态融合应用于CV研究，为国有银行提供了多个场景下的视觉AI解决方案。比如，可以快速处理用户上传图片不清晰、用户证件照片识别、资料印章模糊干扰、用户证件PS鉴伪等问题，将人力从重复性的工作中释放出来，提升银行交易流程效率和体验。
　　▲统一图像识别平台整体架构图（来源：《价值共生·2022 金融 AI 发展研究报告》）
　　随着AI落地深入推进，CV、NLP、ASR等多种AI技术融合落地成为产业常态。
　　仍放在金融场景中来看，比如近期中信建投证券上线的7×24小时自主形象数智人虚拟坐席，正是通过腾讯云智能数智人，结合中信建投的ASR、NLP能力搭建，打造出证券行业首个可交互＂数智员工＂。据称该系统自今年7月上线以来，已承载了中信建投超过95%新客开户业务，大大提高了平台审核效率。
　　跳出金融领域，腾讯云智能也将AI技术铺到了工业、政务、能源、交通、传媒等更多行业。
　　相应地，每个行业的数字化转型都会提出个性化需求。正如吴运声所说，腾讯云智能对不同的行业可能用不同的产品去覆盖，起到的标杆效果也不同。
　　比如金融领域的需求多以点状分布，不同企业可能用到OCR、数智人、智能客服等不同能力做组合；工业领域的需求则相对明确，外观质检痛点最明显，CV（计算机视觉）可以发挥效用，效果明显能打造标杆；传媒领域则讲求媒资的入库、管理、编辑、分析一体化，因此团队会提供一体化AI平台方案……
　　可以看到，最近几年，AI产业落地的进度条已经拉到关键节点。2018年之前，AI应用仍处于落地初期，客户认知还在培育，需求相对单点，比如他只需要OCR识别或者身份核验；近年来，随着客户认知加深，AI场景化创新加速，也对AI技术、应用提供方提出了更高要求。
　　基于这样的背景，一个核心关键问题摆上了吴运声及其团队的桌面：如何实现让客户在云上一站式、低门槛获取高效的AI服务？这个问题，也成为腾讯云智能升级的初动力。二、腾讯云智能版图升级，落地全链条AI＂快速路＂
　　腾讯云与智能的融合可以追溯到2018年＂9.30＂变革。
　　随着当时腾讯云与智慧产业事业群（CSIG）的创立，代表腾讯前沿AI技术的优图实验室等团队开始与产业形成更密切的联动。这对腾讯云智能发展来说是一个关键节点，以优图计算机视觉为代表的AI技术开始面向零售、政务、社区、物流等行业推出解决方案。
　　在2021腾讯数字生态大会上，腾讯云智能品牌首次亮相，这标志着通过腾讯产业互联网的实践中，腾讯已经完成了腾讯云智能的总体布局。
　　简答来说，腾讯云智能将产业落地的前后端都充分考虑进来，形成了AI产业落地的完整链条。
　　在本次2022腾讯数字生态大会上，腾讯云智能将其多年技术经验和一年的深入探索总结为四级全链条服务，也就是如下图所示的这个四级加速架构。
　　▲腾讯云智能四级加速架构
　　展开讲，腾讯云智能从算力、AI开发、AI应用、行业落地四个层级着手，加速助力产业客户的数智化升级进程：
　　在算力层，腾讯已自研紫霄AI芯片，该芯片目前已完成与AI开发平台＂腾讯云TI平台＂的适配。据称，这一结合使性能显著提升200%，同时从节约成本、节能减排等多维度实现优化。
　　在AI开发层，通过把平台做厚的方式，腾讯云智能打造了丰富的TI平台产品矩阵。该平台融合了腾讯自研的AI大模型＂混元大模型＂和TNN（移动端开源深度学习推理框架），面向客户输出数据处理、模型训练、应用及推理加速等多维度服务，据称能显著降低AI开发门槛、提升研发精度和效率。
　　在AI应用层，腾讯云智能以＂应用做精、行业做深、生态做广＂为目标，打造了多个即插即用的标准化应用，解决方案覆盖超10个行业。其还广泛开展生态被集成合作，携手伙伴以高品质的服务落地＂最后一公里＂。
　　同时，基于过往落地实践的心得，腾讯云智能联合埃森哲共同梳理出一套数智化转型方法，希望能帮助产业客户实现全场景的数智化升级。
　　从单点到打通四级全链条服务平台的并非易事，吴运声和他的团队面临来自外部和内部的双重挑战。
　　从外部环境来看，近一两年来外部行业经济面临较大挑战，对腾讯云智能的产品竞争力提出更高的要求，包括性能、成本、便捷性等方面。对此，吴运声希望推出即插即用的平台型产品，实现低成本、低门槛、高可用的AI落地。
　　从内部情况来说，打通全链条服务对团队协同、行业Know-How提出更高要求。比如金融传媒行业架构师，原来只需要售卖一两个AI产品，现在他需要识别、挖掘行业客户需求和痛点，进而匹配内部相应的产品和解决方案，推动更高效协同的AI产业落地。
　　为了解决这些挑战，腾讯云智能已经把AI从底层算法、平台到解决方案整个链条打通，覆盖了从算法、平台到架构、产品的多兵种作战人才。三、打造云智能护城河，腾讯将AI能力＂串珠成链＂
　　知名行研机构IDC最新数据显示，全球人工智能市场在2022~2026年预计可以实现18.6%的复合增长率，在2023年会突破5000亿美元。尽管数智化受全球经济下行影响，步伐有所放缓，但这仍是不确定大环境下的一个确定性趋势。
　　面对大趋势，互联网云计算大厂、AI创企及不少行业龙头都在此地展开激烈角逐，结合自身技术积累和行业优势加速布局。
　　腾讯AI技术发展大致可以追溯到2012年，彼时吴运声带领面向图像智能的腾讯优图实验室成立，先在内部将图像压缩等技术落地到了QQ空间、电商平台等领域，而后又拓展了外部微众银行等行业客户。但长期以来，腾讯的AI技术散落在多个部门和组织。
　　2021年，在内部的几次会议中，腾讯逐渐形成＂需要一个整体平台＂的共识，并通过一个名为云智能学术联席会的虚拟组织，汇聚各部门的高端算法人员，整合算法技术能力。
　　腾讯云智能对内部散落在不同部门的AI技术及产品进行了梳理，固定到对应的平台层、产品层，并将这些产品与更多部门的能力结合起来。
　　其中，腾讯云智能全栈式人工智能开发服务平台TI平台就是AI能力和技术经验的重要输出抓手。
　　简单来说，这一平台早期是以CV为主，发展至今，已覆盖能力层、平台层、产品层等多维层级，囊括了CV、ASR、NLP、OCR等多类AI底层技术，面向行业伙伴和开发者开放了超过300项AI原子能力。
　　▲腾讯云智能TI平台架构图
　　按照吴运声的说法，＂在这个链条中，不管客户需要的是标准化AI原子能力、通用产品还是定制化行业解决方案，云智能有相应的方式来满足需求，这是我们的优势＂。
　　本次，TI平台产品矩阵全面升级，将多模态AI技术能力聚合到TI平台，用新加入的TI-ACC加速工具为平台全面提速；基于平台推理能力推出全新的智能视频分析平台和媒体内容中台，让算法接入更便捷；基于平台训练能力，发布了全新的TI-OCR训练平台和工业质检训练平台，为垂类业务场景量身定制能力。
　　可以看到，腾讯云智能的产品战略已经逐渐成熟和清晰。
　　而在本次2022腾讯数字生态大会上，腾讯云智能的产品战略也首次以方法论的形式公布出来。总结来说，就是：＂平台做厚、应用做精、行业做深、生态做广＂。
　　根据汤道生在2022腾讯数字生态的大会上的演讲，腾讯云智能将从做精应用、做深行业、做厚平台、做广生态四大层面发力，一方面持续探索AI与产业场景融合能力，不断降低AI应用的门槛，为行业提供标准化、即插即用的通用智能产品；另一方面通过开放技术能力，连接生态伙伴，同时打造原子化、开箱即用的AI能力，帮助开发人员打通AI落地最后一公里。
　　腾讯云智能的战略升级，带来了AI＂上云＂的新思路，将AI能力深度融合到智能产品与服务中，使得AI具备更加卓越的可拓展性，从而更好地助力行业发展。
　　站在十几年的深耕历程上纵观云智能产业，吴运声认为，尽管AI落地呈现多点开花的趋势，但AI产业落地的整个进度条还处于早期阶段。
　　一方面，AI技术自身的指标不断提升，比如从单模态向多模态融合；另一方面，行业本身需求也在不断被挖掘，客户对成本、可用性要求越来越高，后面还是有很多工作要做。
　　AI技术落地目光需长远。正如汤道生常对云智能团队所说的：＂你们一定要把这个技术做出门槛来，你要看到更长远以后的事情，三年五年以后的事情，不要只看眼下的一些东西。＂结语：AI落地进入深水区，云与智能深度融合
　　通过追溯腾讯云智能的发展历程，我们看到背后是十年磨一剑的积累。随着AI产业落地从单点走向全局，广度和深度不断拓展，产业也需要从算法、产品到行业解决方案的全链条服务。
　　正如吴运声所说：＂客户对AI的理解不断加深，我们对行业的理解也不断加深，这是一个双向奔赴的过程。＂
　　纵向打通技术和产品链条，向行业应用聚焦，是当下全球云计算大厂的一致趋势。下一步，如何将平台做厚，与生态伙伴磨合共创，角逐或许才刚刚开始。
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