觀察者網(wǎng)訊（文/胡毓靖 編輯/莊怡）“全社會對人工智能的期待逐步從熱炒到回歸理性，與實體經(jīng)濟的融合創(chuàng)新成為大勢所趨”。

11月4日，騰訊數(shù)字數(shù)字生態(tài)大會云智能專場上，騰訊高級執(zhí)行副總裁、云與智能產(chǎn)業(yè)事業(yè)群CEO湯道生這樣概括人工智能的產(chǎn)業(yè)化應用趨勢。

“數(shù)字世界和物理世界正在無縫銜接，以人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算為代表的數(shù)字技術(shù)，逐漸深入我們生產(chǎn)生活的毛細血管，推動各行各業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，迎來新的發(fā)展機遇?！睖郎硎?，智能化轉(zhuǎn)型是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的必經(jīng)之路，在行業(yè)普遍上云的背景下，AI已經(jīng)成為產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中新的需求增長點。

騰訊高級執(zhí)行副總裁、云與智能產(chǎn)業(yè)事業(yè)群CEO湯道生

就騰訊而言，此次大會騰訊云披露了人工智能開發(fā)平臺升級、產(chǎn)業(yè)應用的進展，以及交互智能方面的新產(chǎn)品和新品牌。隨著產(chǎn)業(yè)數(shù)字化、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化雙循環(huán)的浪潮，人工智能正在離實體產(chǎn)業(yè)和生活場景越來越近。

騰訊云TI開發(fā)平臺升級，加速行業(yè)滲透

11月4日，騰訊數(shù)字生態(tài)大會騰訊云智能專場上，騰訊云副總裁、騰訊優(yōu)圖實驗室吳運聲宣布了騰訊云TI平臺的升級。

騰訊云TI是人工智能開發(fā)服務(wù)平臺，主要是用來解決感知、認知、決策三大基礎(chǔ)研究領(lǐng)域問題，讓AI能夠?qū)崿F(xiàn)低門檻的智能接入。據(jù)吳運聲介紹，升級后的騰訊云TI平臺包含三大能力平臺，分別是機器學習平臺TI-ONE，AI應用服務(wù)平臺TI-Matrix，數(shù)據(jù)標注平臺TI-DataTruth。

其中，機器學習平臺TI-ONE主要面向算法和模型開發(fā)者，可以為其提供從數(shù)據(jù)預處理、模型訓練、自動學習、模型評估到模型發(fā)布部署的全流程支持；AI應用服務(wù)平臺TI-Matrix則面向AI應用提供商，能夠快速接入模型、數(shù)據(jù)和智能設(shè)備。提供模型服務(wù)、應用工作流編排、云邊端調(diào)度等功能，快速構(gòu)建智能應用；而數(shù)據(jù)標注平臺 TI-DataTruth主要面向AI數(shù)據(jù)服務(wù)提供商，提供多場景數(shù)據(jù)智能標注、數(shù)據(jù)標注眾包管理、場景數(shù)據(jù)挖掘等智能數(shù)據(jù)生產(chǎn)服務(wù)。

騰訊云副總裁、騰訊優(yōu)圖實驗室總經(jīng)理吳運聲

“作為下一個十年最核心的科技之一，AI技術(shù)正在加速滲透到千行百業(yè)”，吳運聲表示。目前，騰訊云AI技術(shù)已在泛政務(wù)，金融，傳媒，工業(yè)，醫(yī)療等行業(yè)應用。

例如在金融領(lǐng)域，騰訊云利用TI-ONE平臺，為中國銀行建立了人工智能反欺詐模型，可以開展風控聯(lián)合建模，挖掘用戶異常行為，實現(xiàn)資金流量預測和貸后風險預測，提升風控系統(tǒng)的防控能力。

政務(wù)是AI技術(shù)的應用的重要行業(yè)。湯道生介紹，經(jīng)過騰訊云智能TI平臺訓練、推理和發(fā)布的20余種城市管理算法助力，上海松江區(qū)的“一網(wǎng)統(tǒng)管”城運中心能夠?qū)φ嫉蓝盐?、交通違章、垃圾違規(guī)堆放等場景進行7*24小時推算決策和精準識別，算法準確度達90%。

騰訊優(yōu)圖發(fā)力工業(yè)AI，切入工業(yè)視覺

騰訊優(yōu)圖實驗室是騰訊云下的機器學習研發(fā)團隊，以人臉識別、圖像識別和聲音識別見長。近年來，伴隨我國工業(yè)高端化轉(zhuǎn)型升級，對人工智能等技術(shù)產(chǎn)業(yè)應用需求增加，騰訊優(yōu)圖也逐步介入工業(yè)視覺賽道的AI質(zhì)檢領(lǐng)域。

對于這一轉(zhuǎn)變，騰訊云AI研發(fā)總經(jīng)理、騰訊優(yōu)圖實驗室副總經(jīng)理吳永堅在大會期間接受觀察者網(wǎng)等媒體采訪時表示，優(yōu)圖早在2013年前后就開始進行視覺識別的預研，騰訊早期天天P圖等to C端產(chǎn)品也積累了一定技術(shù)經(jīng)驗，隨著消費互聯(lián)網(wǎng)向工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的轉(zhuǎn)變，優(yōu)圖團隊也希望打開視覺識別的應用場景，逐步從傳統(tǒng)的機器學習轉(zhuǎn)變?yōu)樯疃葘W習AI，從量測拓展至工業(yè)外觀檢測。

這之中的一個案例是上海富馳高科的工業(yè)AI質(zhì)檢。公開資料顯示，上海富馳高科是一家金屬粉末注射成型（MIM）產(chǎn)品專業(yè)制造商，產(chǎn)品應用于消費電子、醫(yī)療、汽車、航空航天等領(lǐng)域。

人工質(zhì)檢由于需要長時間專注看顯微鏡，比較枯燥，對視力水平影響大，職業(yè)發(fā)展前景有限，招工困難，局限性明顯。而富馳每年生產(chǎn)零部件達數(shù)億個，如果全部依靠人工質(zhì)檢，每年的產(chǎn)能高峰期，僅質(zhì)檢人員就需要超1500人。

富馳高科自動化總監(jiān)鄧聲志告訴觀察者網(wǎng)，人工質(zhì)檢存在招工難、管理難和效率低三個問題，而AI質(zhì)檢則可以有效規(guī)避這些問題。

但是，騰訊是初進入工業(yè)AI質(zhì)檢領(lǐng)域，在技術(shù)和需求上與富馳高科經(jīng)歷了近一年的討論磨合。鄧聲志透露，吳永堅對富馳要求的零漏檢、精準缺陷分類和缺陷遷移、快速迭代并不能予以保證，雙方經(jīng)過300多天的研發(fā)周期、200多次的技術(shù)討論會議，達到預期效果兩個月后才敲定AI質(zhì)檢合作。

鄧聲志表示，目前富馳的手機攝像頭質(zhì)檢中，幾秒就能完成對目標零件數(shù)十個大小點位的采圖、分析、分類的工作，而原來人工質(zhì)檢則需要一分鐘，騰訊優(yōu)圖AI質(zhì)檢效率和準確度上已經(jīng)明顯高于人工質(zhì)檢水平。

數(shù)智人面向B端應用，側(cè)重服務(wù)能力

除了視覺識別的工業(yè)應用，在交互智能方面，此次騰訊數(shù)字生態(tài)大會上還首次公布了騰訊語音智能品牌和新一代多模態(tài)人機交互系統(tǒng)—騰訊云小微數(shù)智人。

據(jù)騰訊AI Lab俞棟博士介紹，騰訊語音智能采用基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方案，提升了在復雜場景下語音采集、降噪分離和增強的效果。并通過使用基于語音語義聯(lián)合優(yōu)化的多領(lǐng)域識別器，讓機器對于各種復雜語音的識別率也得到提升，可以更好地進行轉(zhuǎn)寫、理解、和回復。

在應用上，騰訊語音智能已分別在家庭場景和車載交互中，與索尼電視、飛利浦電視和長安汽車、福特汽車等合作，支持智能交互語音體驗。

大會現(xiàn)場，多位云小微數(shù)智人產(chǎn)品亮相，分別擁有文旅導覽、金融客服、多語種主播、手語主播等職業(yè)身份，形象上有2D卡通、2D真人、3D半寫實、3D寫實和3D超寫實等。

騰訊云小微五款數(shù)智人

此次是搜狗并入騰訊后，數(shù)智人產(chǎn)品的首次整合亮相。騰訊智能產(chǎn)品副總裁、騰訊教育副總裁李學朝在會后采訪中向觀察者網(wǎng)表示，云小微數(shù)智人團隊來自云小微、騰訊AI Lab和原搜狗的數(shù)字人團隊三部分組成，其中搜狗補充了云小微本身在2D真人和語音驅(qū)動技術(shù)方面的不足。此外，搜狗數(shù)字人是業(yè)界最早在金融場景落地的，對于云小微數(shù)智人應用的場景也進行了拓展。

而相比傳統(tǒng)的數(shù)字人，李學朝認為，云小微數(shù)智人加入了更多會話AI的能力，數(shù)字人變得更加智能化，人能與之對話并獲得對應的服務(wù)，因此用“數(shù)智人”三字命名系列產(chǎn)品。

事實上，業(yè)界對數(shù)字人的探索已有數(shù)年，產(chǎn)品也從工具人向業(yè)務(wù)人和表演人進階。此前，百度智能云還發(fā)布了數(shù)字明星運營平臺，支持3D寫實及以下的數(shù)字人風格，可以應用于虛擬代言人、虛擬主持人，以及虛擬演員和偶像等行業(yè)。

對于業(yè)界的嘗試，李學朝表示，目前騰訊云小微更多聚焦在to B業(yè)務(wù)場景，目前沒有向C端開放的計劃，這也更契合騰訊云服務(wù)于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的取向。

對于數(shù)智人缺乏溫度帶來的用戶接受度低問題，李學朝表示，3D超寫實形象數(shù)智人產(chǎn)品內(nèi)載入了8種表情，讓其面部表情表達更充分，此外肢體語言會結(jié)合情感生成，產(chǎn)品因此更具溫度。對于進一步的探索交互者的心理情緒，李學朝表示數(shù)智人還需要從文本語義的情感識別、語音語調(diào)的情感識別等深度方向進行探索。

本文系觀察者網(wǎng)獨家稿件，未經(jīng)授權(quán)，不得轉(zhuǎn)載。