真正落地的AI應用應該是什么樣？

走向精細化場景，及時響應，降本增效。

2019年，“落地”被大家反復述說，也是AI領域公司齊頭涌進的前方。無論是阿里、商湯等第一梯隊玩家，還是曾經勢頭高漲的創企們，現都紛紛沉入場景，將熱情投入到了探索AI賦能應用這件事中。

賦能，賦能！現在設計出的AI工具真的能創造更多價值？在熱潮過后一家家AI企業的虧損、倒閉現狀下，它成為存留的、最應該被解答的未解之“謎”。每一位開始接觸AI的傳統企業會詢問，媒體不斷追問，AI技術研發人員也在一遍遍叩問自己。而每一次追問都像是在給自己潑冷水。

沒有人懷疑過技術的價值，只是在推進商用過程中，成本、效率的管控與技術性能提升之間的矛盾愈發凸顯，入不敷出的效益問題、安全欺詐的信用問題，這些都成為了擺在眼前的事實。

面對這一連串疑惑，騰訊云副總裁王龍倒覺得無須想太多，“我們不說賦能，在安全性不斷提升前提下，我們認為當下能夠做到降本增效，在云邊端各個環節中技術能夠產生價值，企業使用AI工具的門檻不斷降低，最終使得生產力提升，這就是好的。”

圖 ｜ 騰訊云副總裁王龍

12月11日，在騰訊云大數據AI新品發布會上，透過一款款產品，騰訊云向大家展現了AI的價值，以及技術一步步走進成熟商用的希望。

降低AI應用門檻，加速技術落地過程

若要AI技術賦能到傳統行業，在不斷迭代技術、提升性能的過程中，全方位降低技術使用門檻是必由之路。

在現場，王龍就指出，“過去一招鮮的發展模式已經難以為繼，取而代之的是真正能夠產生價值的、端到端的、全面的AI解決方案，并且隨著技術的不斷演進，企業進入和使用數據智能領域的門檻將繼續大幅降低。”

降低門檻，這里面包含了獲取成本的降低、使用便捷程度等各種因素，這也是騰訊所看重的。

“我們大部分基礎數據智能工具都是極具性價比的，以騰訊云的語音智能服務來看，我們提供了互聯網語音識別準確率最高、小說新聞擬真效果最優、最具性價比的行業服務能力。而在提升合成速度和流暢度的前提下，合成一本紅樓夢僅需不到20元，這大幅降低行業用戶信息獲取的成本。”

而對于如何能夠做到降低技術使用門檻，服務傳統企業？騰訊云認為“人”在其中起到關鍵作用，正如AI最終服務的對象也是人一般，騰訊云基于此構建了自己的數據智能服務圖。

據介紹，騰訊云數據智能服務重點圍繞的就是數據科學家、應用開發者、業務管理者三大群體，以提供豐富、高性價比的各種數據智能工具。

在數據基礎能力層，騰訊云依托大數據平臺、機器學習平臺、數據倉庫等，打造面向數據科學家的高效工具矩陣；在應用服務層，騰訊云通過應用平臺和應用服務降低AI落地門檻，讓應用開發者靈活便捷的接入AI能力；在行業解決方案層面，騰訊云和合作伙伴一起，實現零售、泛互聯網、泛政府、企業和金融等眾多領域的方案落地。

“還有一點就是，在給合作伙伴提供技術支持時，我們的服務人員往往就是我們的專家團隊，因為他們對我們的工具能力了然于胸，因此能夠基于場景需求做最靈活和有效的調整，這也是十分重要的一點。”

當然，技術能夠快速賦能，還有十分關鍵的一點：快速響應市場變化。

不得不說，此次帶來的AntiFakes是騰訊云在市場變化響應及時能力上的最佳例證。

據介紹，基于圖像算法和視覺AI技術，AntiFakes假臉甄別技術實現了對圖片或視頻中的人臉真偽進行高效快速的檢測和分析，鑒別圖片中的人臉是否為AI換臉算法、APP 所生成的假臉，最終對圖像或視頻的風險等級進行評估。

日前發生的AI換臉事件它帶來的恐慌還沒有完全消散，騰訊就推出了AI換臉甄別技術AntiFakes，其對AI工具的理解和應用嫻熟度由此可見一二。

新品集中亮相，AI應用走向精細化

除了技術應用門檻的降低和應用速度的快速提升，AI應用走向了精細化也是今年最大的變化之一，某種程度上，這也是AI商用趨于成熟的征兆。

在發布會現場，騰訊云帶來的AI大數據新品在這一方面有著非常明顯的一致性。

在通用語音識別領域，針對行業內通用識別技術在特定場景中使用效果較差的問題，騰訊云發布了語言模型自學習工具，可通過添加企業典型業務對話場景下的字詞句，自助提升特定場景下特定名詞識別的準確率，從而讓語音機器人、電話錄音質檢等行業的語音識別效果得到大幅提升。

視覺AI領域，除了AntiFakes假臉甄別，騰訊云還發布了微碼、信息流智能圖像以及智能相冊四大新品。同時在人臉識別方面，騰訊云神圖新增人臉融合、人體識別以及跨年齡識別功能。

在當前NLP領域的研究及落地應用中，為了降低現在預訓練模型的高成本，騰訊云最新發布的AutoNLP依托騰訊云語料積累和公有云算力，一次訓練多次使用，提供數十個騰訊自研的預訓練模型，極大地降低訓練成本，提升模型創新及應用效率，縮短定制化項目交付的周期。

同時，針對圖計算在行業領域的應用難題，騰訊云推出的圖計算引擎騰訊星圖封裝了微信Plato圖計算框架，可大幅提升圖計算性能，在內存消耗降低7-10倍的情況下，性能提升了近50倍，將知識圖譜領域的發展推進一個全新的時代。

近一步加強大數據基礎能力，助力AI賦能應用

能夠發布更好用、具備更高性能的AI工具，離不開數據分析的驅動。

王龍頗有感觸，“很多時候，在AI應用探索中，數據及其工具帶來的價值遠超以深度學習為代表的AI技術可以帶來的價值。”

確實，在談到大數據技術，大家更多傾向于談論4個“v”：vast(數量龐大)、variety(種類繁多)、velocity(增長迅速)和value(總價值高)，也正因為這四個特點，大數據技術得以迅速發展并滲透進日常的生活之中，驅動AI技術賦能生活。

但是大數據行業本身不是沒有弱點，其中數據分析工具的單薄就是行業發展的最大阻力之一。因此，一邊在應用端推進新品，另一方面，騰訊云還要持續加強自身的大數據基礎能力，這在某種程度上也是為了從根本上推進AI技術能力的迭代。

這一次，在云上大數據解決方案上，騰訊云進行了全面升級，推出了云端托管的彈性MapReduce、開箱即用的Elasticsearch Service和PB級云端數據倉庫Data Warehouse Service。以全面升級Hadoop系列版本——MapReduce為例來說，它可以將數據存儲成本降低到之前的50%，部分典型計算場景性能提升30%以上。

基于大數據技術能力，面向智慧城市、金融監管、企業評估等場景的領域，騰訊云新推出企業畫像平臺綜合服務平臺，通過構建百億級企業知識圖譜，深度挖掘企業及其產業鏈間的復雜網絡關系，為企業提前洞察金融等未知風險，充分發揮大數據的行業價值。

最后

騰訊從未像今年一般如此“高調”。但不得不說，通過展示對技術的創新性理解和應用，騰訊云向大家展現了AI落地的更多可能，為行業打了一針強心劑。

“我們將基于行業趨勢和用戶需求，持續以開放協作的策略，攜手全生態合作伙伴，為數百萬開發者提供更智能、更敏捷、更全面、更高性價比的數據智能服務。”

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