手握AI視覺這張王牌,騰訊產業(yè)互聯(lián)網C2B的實現路徑

原標題:手握AI視覺這張王牌,騰訊產業(yè)互聯(lián)網C2B的實現路徑

文|魏啟揚

來源|智能相對論(aixdlun)

每個時代都有屬于這個時代的獨有機會。

2018年10月23日午夜時分,馬化騰在知乎突然發(fā)問:“未來十年哪些基礎科學突破會影響互聯(lián)網科技產業(yè)?產業(yè)互聯(lián)網和消費互聯(lián)網融合創(chuàng)新,會帶來哪些改變?”直接引發(fā)了產業(yè)互聯(lián)網的討論熱潮。

不到兩年,馬化騰的提問猶在耳邊,AI技術已開始大范圍融入產業(yè)參與創(chuàng)新,產業(yè)互聯(lián)網已呈燎原之勢。剛剛結束的世界人工智能大會——騰訊論壇上,多項活動的主題也直指AI參與數字化生態(tài)建設的核心,騰訊優(yōu)圖在論壇上更是一口氣發(fā)布了在泛娛樂、廣電傳媒、內容審核、工業(yè)等領域四大平臺產品,持續(xù)布局視覺AI基礎設施。

兩個問題,過去一段時間以來,騰訊在產業(yè)互聯(lián)網的耕耘過程中到底收獲了哪些啟示?未來決勝的關鍵又將是什么?

一、產業(yè)互聯(lián)網時代,AI有了新的任務

根據騰訊公布的數據顯示,目前騰訊云上的所有解決方案,有80%以上運用到了AI技術,與此同時,騰訊AI也落地了超過90種行業(yè)解決方案。從字面上來理解,就是AI在產業(yè)滲透的范圍越來越廣。

另外一個層面,在建設產業(yè)互聯(lián)網的過程中,AI并不是一個人在戰(zhàn)斗,而是與云計算、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網、5G等其他新技術互相融合,使得AI應用的深度正在向產業(yè)縱深進發(fā)。

短短幾年時間,AI為何會發(fā)生如此大的變化?

政策的推動無疑起到了很大的作用,國務院2017年7月發(fā)布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》之后,在2017、2018以及2019年連續(xù)三年的政府工作報告中均提到人工智能

有統(tǒng)計顯示,截至2018年11月,全國有15個省市發(fā)布人工智能規(guī)劃,其中12個制定了具體的產業(yè)規(guī)模發(fā)展目標。

在政策的推動下,AI上升到國家戰(zhàn)略的高度,今年在“新基建”政策的推動下,AI落地的速度也大大加快,同時也讓我們對AI與產業(yè)的融合有了更多期待。

另一方面,經過多年的發(fā)展,AI的各項要素(算法、算據、算力)均獲得了突破性進展,很多單項AI技術也到達了產業(yè)落地的臨界點,為了體現自身價值,技術自身也有了落地需求,加上正在進行中的產業(yè)升級也需要AI力量的推動,AI與產業(yè)之間產生了大量觸點,AI也由此邁入產業(yè)融合創(chuàng)新發(fā)展的新階段。

過去談論AI,更多說的是實驗室里的AI,只有暢想,沒有產生價值,如今進入產業(yè)互聯(lián)網時代,無論是外部政策的推動,還是自身發(fā)展的需求,都要求AI必須與產業(yè)融合發(fā)生質變,此時AI有了新任務。

二、起點、支點和終點,騰訊視覺AI的落地法則

眾多AI技術中,視覺AI是人工智能技術落地最為順利、商業(yè)化程度最高的一大分支,也因此成為新基建中的重要組成部分。根據企查查的統(tǒng)計數據顯示,當前涉及“人工智能”關鍵詞的注冊企業(yè)共14萬家,涉及“計算機視覺(CV)”的企業(yè)數量達到1.1萬家,其中也誕生了一批像商湯、曠視、云從、依圖這樣的行業(yè)獨角獸。

騰訊以優(yōu)圖實驗室為核心,在視覺AI的落地上也取得了不錯的成績,除了首創(chuàng)跨年齡人臉識別技術,協(xié)助找尋拐賣兒童,體現“技術向善”之外,目前還打造了超過15種行業(yè)解決方案。

回到文章開頭的疑問,騰訊在視覺AI領域的落地法則又是什么呢?

1、不耍花槍的真落地為起點,真正解決企業(yè)痛點

雖然目前AI技術已經開始大面積向行業(yè)滲透,但必須承認的是,行業(yè)內仍然有大量的AI落地是“假落地”,AI的加入并沒有對行業(yè)的數字化轉型產生實際意義,更多作為營銷噱頭而存在,與“假落地”形成反差的是,騰訊的視覺AI不耍花槍,是實打實解決實際問題的“真落地”,并以此為起點,完成對行業(yè)廣度和深度的覆蓋滲透。

比如在工業(yè)領域的液晶面板行業(yè),基板圖片傳統(tǒng)的人工檢測方式,既無法滿足行業(yè)進步所帶來的精密檢測需求,又無法提升效率,像華星光電的產線上,每天要產生一兩百萬張圖片,每個質檢員要看1萬多張圖片,其中的痛點多年未解。

如今基于騰訊優(yōu)圖的視覺AI算法,騰訊云聯(lián)合合作伙伴打造的AI自動缺陷分類系統(tǒng),識別單張圖片只需要500-600毫秒,對比人工判片,AI識別速度提升5-10倍,每年為華星光電節(jié)省成本超千萬元。

再比如,在保險行業(yè),通過騰訊優(yōu)圖輸出的OCR能力,將人工核保由智能核保代替,整個核保時間由原來的40分鐘/單,縮短到15分鐘/單,在這套AI模型下,核保結論預測準確率90%,核保效能提升60%。

此外在物流、零售、教育、泛娛樂等多個領域,騰訊優(yōu)圖均有非常成功的落地實踐,這些案例背后都有一個相同的特征,不光解決了行業(yè)痛點,提升了生產效率,還對生產流程進行了重塑。

2、以標桿項目為支點,帶動行業(yè)加入產業(yè)互聯(lián)網轉型

產業(yè)互聯(lián)網是趨勢,很多企業(yè)也想進行數字化轉型,但在做出最終決定之前,很多企業(yè)經常會猶豫,擔心一筆投入之后難以產生回報,因而制造出標桿,讓產業(yè)互聯(lián)網的好處放在明處供行業(yè)參考,贏得客戶的信任就是一件比較重要的事情了。

騰訊優(yōu)圖在視覺AI落地上的邏輯之一,既打造標桿項目,在解決企業(yè)痛點的同時,也給了整個行業(yè)以啟發(fā)。

因而我們看到,在物流行業(yè),騰訊與中國外運合作,開發(fā)了智慧物流3.0平臺;在工業(yè)領域,與華星光電合作,開發(fā)了AI自動缺陷分類系統(tǒng);在金融領域,與泰康人壽合作開發(fā)了AI智能核保系統(tǒng)-云智憂保……

這些首先被騰訊優(yōu)圖“攻破”的企業(yè)在其行業(yè)中都是第一梯隊,它們率先轉型所形成了競爭優(yōu)勢,繼續(xù)領跑,自然會同行們研究和效仿的對象,騰訊優(yōu)圖憑借著從0到1的標桿支點,也將快速完成了從1到100到無窮大的全面覆蓋。

3、以體現技術價值為終點,帶動其他技術的產業(yè)融合

騰訊優(yōu)圖在視覺AI落地的過程中,很好的體現了視覺AI的技術價值,其中既有商業(yè)層面的,也有社會層面,但這并不是騰訊優(yōu)圖視覺AI技術價值的全部。

在騰訊的理解中,“大家好才是真的好”,就現在看來,在人工智能的諸多分支中,視覺AI先行一步,取得了不錯的落地成績,但若從技術融合的角度來看,當視覺AI與其他技術融合碰撞,還會爆發(fā)出更多的創(chuàng)新場景和創(chuàng)新思路。

以騰訊云與中國外運合作開發(fā)的智慧物流3.0平臺為例,除了騰訊優(yōu)圖提供的視覺識別之外,該平臺還包括了語音識別、人工智能算法等其他AI技術,目前形成的一些智能化解決方案,包括單證智能化處理平臺、集裝箱智能驗箱服務、智能語音客服服務、運輸調度算法服務、物聯(lián)網平臺+智能終端服務等。

這是一個以視覺識別為切入點,多項技術融合的綜合性平臺,通過這些數字化的服務,中國外運可以更好聯(lián)接物流全流程里的資源和要素,也更好地聯(lián)接了客戶。

從一個更為長遠的過程來看,技術融合將會長期存在,這也意味著視覺AI技術價值的終點還遠遠沒有出現,在走向終點的過程中,其價值還會持續(xù)釋放。

三、形成2B基因是未來的決勝關鍵

在騰訊剛剛提出C2B戰(zhàn)略時,外界曾有質疑,在2C的舒適區(qū)呆的太久了,騰訊缺乏2B的基因,不具備2B的能力。

可是,從騰訊優(yōu)圖進入產業(yè)互聯(lián)網的落地實踐,我們可以將其理解為騰訊C2B戰(zhàn)略中的一個典型,即通過視覺AI技術能力落地的過程中,騰訊改造了自己的2B基因,也形成了C2B的護城河。

首先,無論是2C還是2B,要想做好,技術基礎都是必不可少的前提基礎,騰訊優(yōu)圖之所以能在產業(yè)互聯(lián)網中取得成績,最主要的關鍵在于視覺AI的技術能力優(yōu)勢讓騰訊拿到了2B戰(zhàn)局的入場券。

根據騰訊公開資料顯示,在基礎研究方面,騰訊優(yōu)圖擁有超過800項AI全球專利,超過200篇論文被世界頂級會議收錄,除了多次在人工智能國際權威比賽中創(chuàng)造世界紀錄外,優(yōu)圖近期人臉偽造檢測FaceForensics Benchmark整體檢測準確率等多項技術指標名列世界第一。

這些都構成了騰訊2B的基礎支撐。

其次,2B基因強不強,關鍵在于對行業(yè)和B端客戶的理解程度,并以此形成的快速復制能力,在高舉高打的策略下,才能在市場競爭中占據主動。

騰訊在此次論壇上發(fā)布了AI泛娛樂平臺、廣電傳媒AI中臺、內容審核平臺、工業(yè)AI平臺四大平臺產品,可以向泛娛樂、廣電傳媒、內容審核、工業(yè)等領域提供從原子化產品能力到一站式解決方案,用開放平臺的方式解決了AI場景方案難以復制的痛點。

除了實現技術的單店突破外,用能夠適用更多場景的通用型解決方案、平臺型產品加速釋放AI的產業(yè)價值,在這個過程中,也形成了騰訊2B的競爭壁壘。

最后,被外界視為短板的2B基因實際上是根植于騰訊的血脈之中。

為何有這么一說?我們一起來看看騰訊優(yōu)圖的發(fā)展經歷。

優(yōu)圖實驗室誕生的緣由為“圖片二次壓縮”技術在騰訊內部的應用,這項技術在為騰訊創(chuàng)造了巨大價值,為優(yōu)圖帶來了聲望之后,2013年優(yōu)圖將人臉檢測技術輸出至QQ空間,同時將技術提供給推出爆款“武媚娘”妝容的“天天P圖”前身“水印相機”團隊。

2014年,QQ空間“面孔墻”全量上線,這是業(yè)界最早在大規(guī)模社交網絡平臺人臉識別技術的應用。之后,優(yōu)圖又成功打造了微眾銀行核身產品,目前,優(yōu)圖已經為騰訊公司內部如QQ、QQzone、微信、微視、騰訊云等超過90余個產品業(yè)務提供計算機視覺AI算法支持。

我們可以很清晰的看到,騰訊實際上將自己當成了最大的B端客戶,技術落地的實踐先進行內部驗證,然后再對外輸出,在這個過程中,騰訊的2B基因已然形成。

此內容為【智能相對論】原創(chuàng),

僅代表個人觀點,未經授權,任何人不得以任何方式使用,包括轉載、摘編、復制或建立鏡像。

部分圖片來自網絡,且未核實版權歸屬,不作為商業(yè)用途,如有侵犯,請作者與我們聯(lián)系。

免責聲明:本網站內容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿,凡在本網站出現的信息,均僅供參考。本網站將盡力確保所提供信息的準確性及可靠性,但不保證有關資料的準確性及可靠性,讀者在使用前請進一步核實,并對任何自主決定的行為負責。本網站對有關資料所引致的錯誤、不確或遺漏,概不負任何法律責任。任何單位或個人認為本網站中的網頁或鏈接內容可能涉嫌侵犯其知識產權或存在不實內容時,應及時向本網站提出書面權利通知或不實情況說明,并提供身份證明、權屬證明及詳細侵權或不實情況證明。本網站在收到上述法律文件后,將會依法盡快聯(lián)系相關文章源頭核實,溝通刪除相關內容或斷開相關鏈接。

2020-07-10
手握AI視覺這張王牌,騰訊產業(yè)互聯(lián)網C2B的實現路徑
雖然目前AI技術已經開始大面積向行業(yè)滲透,但必須承認的是,行業(yè)內仍然有大量的AI落地是“假落地”,AI的加入并沒有對行業(yè)的數字化轉型產生實際意義,更多作為營銷噱頭而存在,與“假落地”形成反差的是,騰訊

長按掃碼 閱讀全文