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從癌症檢測到刷臉支付 騰訊 AI “跑”出實驗室

圖片來源:視覺中國

9月6日,騰訊高級執行副總裁,同時也是騰訊七大事業群之一的 SNG (Social Network Group,社交網絡事業群)掌門人湯道生出現在上海,為當日舉行的騰訊優圖電腦視覺峰會月台。

“到目前為止,優圖的技術積累和應用取得了一些成績,但這樣遠遠不夠。我們會持續長期投入,不設KPI。”湯道生在致辭中強調。

相比 SNG 事業群內QQ、天天 P 圖、全民 K 歌、騰訊雲等知名度較高的拳頭產品,優圖實驗室的存在還不為人熟知。而此次湯道生對優圖發展“不設 KPI”的背後,則顯現出騰訊對以優圖實驗室為代表的 AI 版圖進一步擴張的押注。

回顧騰訊布局人工智能的過往,“優圖”可以稱得上是裡程碑式的起點。

2012年,騰訊優圖實驗室成立,聚焦電腦視覺,專注在影像處理、模式識別、機器學習、數據挖掘等領域開展技術研發和業務落地。彼時,如今被稱作“視覺識別四小龍”的四家國內 AI 獨角獸公司中,商湯、雲從尚未成立,曠視與依圖隻處在發展萌芽階段,以視覺識別為代表的人工智能技術也尚未實現大規模的場景落地。

基礎技術積累成為優圖過去六年中的重要動作。為了證明自身在 AI 領域的科研實力,優圖開始頻頻在人工智能行業的頂級賽事(MegaFace,LFW, ICDAR, MIREX)、會議(ICCV,CVPR,AAAI)中露臉——僅在2017年,優圖就發表了18篇A類論文,並推出首個AI開源項目ncnn。

而在技術儲備的同時,將 AI 能力形成使用門檻更低的產品,並找到合適的場景落地,成為優圖如今發展的重心。另一方面,AlphaGo擊敗李世石、波士頓動力機器人的驚豔亮相,也在大環境上促使騰訊優圖讓 AI “跑出”實驗室,讓科研成果轉化為提升實體產業效率的工具。

“前兩年,我們還經常聽到各家公司說’我們的某某能力達到了96.88%,又提升了一個百分點’。但現在,這種聲音已經開始慢慢變少,人工智能已經進入到一個場景化深度發展時期。”湯道生說。

騰訊高級執行副總裁 湯道生

為了更快實現騰訊 AI 的場景落地。當日,湯道生宣布,將騰訊優圖實驗室更新為騰訊電腦視覺研發中心,深入到包括醫療、自動駕駛、工業、零售、辦公、文化、社會公益等十大領域的具體應用。

從在基礎能力上“跑高分”,到找到垂直領域技術落地,人工智能儼然已進入“跑場景”時代。不過,對於專注自身“兩個半”(社交、內容+半個金融)領域的騰訊來說,要想將自身的 AI 基礎技術融入線下的複雜場景,既要面臨陌生領域的專業度積累,同時需把握好與合作夥伴的利益分配。

“實驗室”制度

在 BAT 對人工智能的業務部門劃分中,相比阿里巴巴的達摩院、百度的 AIG 事業群,騰訊選擇了與業務綁定更深的“實驗室”製。具體來說,就是在騰訊各個事業群中成立具有業務特色的實驗室,並與一線職能部門深度聯動。

同樣在 SNG 事業群,除了如今更新為騰訊電腦視覺研發中心的優圖實驗室,還有2016年成立的騰訊音影片實驗室、2017年成立的量子計算實驗室。這三個事業群中,量子實驗室帶有長遠布局的意義,而音影片與優圖的誕生,都與 SNG 已有的 QQ、QQ 太空、NOW 直播、騰訊雲等業務需求有很大聯繫。

以音影片實驗室為例,其負責人劉曉宇曾在接受採訪時談到,QQ 在1999年就有了音影片通訊功能,但網絡問題一直是一個技術難點,不論是檢測網絡帶寬,還是處理丟包、抖動、多端設備的適配,都需要很深的技術積累,這也就倒逼騰訊產生了自研技術的決心。

不過,在騰訊目前公布的AI 版圖陣容來看,目前對外公布的集團級三大實驗室中,除了騰訊優圖實驗室外,還有2015-2016年間成立的 AI Lab 與 WeChat AI 實驗室。

其中,AI Lab 隸屬於騰訊 CDG (企業發展事業群),由人工智能領域頂尖科學家張潼博士擔任負責人,其基礎研究方向包括電腦視覺、語音識別、自然語言處理和機器學習,目前已推出圍棋AI“絕藝”,技術也被微信、QQ、天天快報和QQ音樂等上百個騰訊產品使用。

騰訊 AI Lab 負責人張潼

而 WeChat AI 實驗室則隸屬於騰訊 WXG(微信事業群),主要研究自然語言處理,影像和影片,數據挖掘和文檔理解,並在語音的輸入及轉文字,掃一掃/封面,翻譯,聊天機器人,搖一搖音樂電視,聲紋鎖等場景進行應用。

由於騰訊內部有著“賽馬”傳統,對於如何劃定 AI 實驗室的優先級,以及是否能讓多個實驗室實行技術及業務上的聯動,成為騰訊對外輸出 AI 能力時需要考量的難點之一。

“並不是說哪個實驗室優先發展或者不發展,每個實驗室都有它的強項。”騰訊優圖實驗室總經理、傑出科學家賈佳亞對鈦媒體說。

在賈佳亞看來,全球懂量子計算、並願意加入量子實驗室的人選可能不超過十個,但人工智能方面的專家可能已經有幾萬個,這種人才規模上的差別勢必會影響實驗室之間投入的量級。

而對於優圖實驗室,賈佳亞則直言:“整個優圖的發展就是以落地為基礎,把最新研究的技術迅速落地到產業裡去。”他以優圖與騰訊短影片產品“微視”合作的人體跟蹤算法舉例,從收到需求到完成項目,優圖隻用了不到半年,就實現了人體形態、包括人臉、每個關節的實時跟蹤技術。

“優圖為什麽能夠崛起?就是因為他們能夠打硬仗。有一個全新的行業過來洽談,就算之前什麽都不懂,也能從零開始把這個事情做起來。”賈佳亞告訴鈦媒體。

讓 AI “跑”進場景

2017年是騰訊 AI 名副其實的戰略規劃年。這一年11月,騰訊在位於成都的全球合作夥伴大會上首次公布人工智能全盤布局。騰訊集團首席運營官任宇昕談到:騰訊的目標並不是 All in AI,而是 AI in All,即讓騰訊研發的 AI 技術開放後與行業結合,讓 AI 的技術價值得以發揮。

在今年3月騰訊“兩會媒體溝通會”現場,馬化騰也回答了鈦媒體有關騰訊 AI 布局的問題,他表示:

現在AI都應用於一些專用的場景,而且要把這個場景劃的足夠窄、足夠清晰,然後通過深度學習把它的特徵、數據了解之後,開發成算法。我覺得先從垂直領域入手,AI的通用或許還遠,垂直方面我覺得已經有很多機會可以做了。

“覓影”是騰訊 AI 大規模落地產業的首個標杆案例。這款 2017 年 8 月誕生的 AI 醫學影像產品,可以輔助醫生篩查食管癌、肺結節、糖尿病視網膜病變、結直腸腫瘤、乳腺癌、宮頸癌等疾病,其中,覓影對早期食道癌的篩查準確率高達90%,已經在全國100多家三甲醫院落地。

“騰訊覓影” 結直腸腫瘤篩查AI系統實時發現、鑒別息肉。

除了在技術層面的突破外,覓影的發展路線,實則代表了騰訊對 AI 的整體布局方向。

“開放、合作”就是騰訊覓影的關鍵動作。特別是對於醫療這類專業垂直場景,騰訊自然無法靠一己之力完成滲透。

因此,負責覓影產品的騰訊醫療團隊一方面不斷在微信智慧醫院、糖大夫、醫療雲等方面拓展工具,另外注重全產業鏈合作,比如結合騰訊 MIG 事業群的 AI 加速器開放 AI 技術、投資、導師等資源,在國內多家三甲醫院落地人工智能醫學實驗室。

“我們希望合作方把我們當做一個超市,可以選擇需要的能力,我們不能強迫你們選擇不喜歡的東西。”騰訊副總裁陳廣域曾這樣談及騰訊的醫療布局。

另一方面,隸屬於騰訊 MIG(移動互聯網事業群)的覓影,其背後融合了騰訊優圖、 AI Lab 等多個 AI 實驗室的技術聯動。

“大家彼此術業有專攻,又能做到很好的互補,我們很少會在同一個領域中出現撞車的情況。比如 AI在醫療領域的突破,就是公司內部協調的一個非常好的案例。”騰訊副總裁梁柱對鈦媒體說。

零售則是騰訊近期落地 AI 的另一個集中領域。今年5月,騰訊優圖和微信支付合作的刷臉支付系統在上海家樂福投入使用。這一場景應用融入了優圖活體識別和1:1核身技術,能夠判斷面部的細微差別,1:1條件下可以實現十億分之一的錯誤率。

今年5月,騰訊優圖和微信支付合作的刷臉支付系統在上海家樂福投入使用。

通過與騰訊雲合作,騰訊還推出“優 Mall ”智能零售系統,消費者可用人臉注冊會員,通過騰訊優圖的人臉檢索、識別技術,門市在消費者到店的那一刻就能識別顧客身份。如果識別出是老顧客及VIP客戶,還可根據其過往購買記錄,將可能感興趣的商品進行推送;最終,消費者還能通過“刷臉”輕鬆完成支付動作。

可以看出,不論是To B 的醫療、零售場景,還是 To C 的短影片、支付工具,騰訊 AI 正在過去的一年中,加速讓技術“跑”出實驗室。就連騰訊優圖實驗室總經理、傑出科學家賈佳亞在上周的活動演示中,也多次提及,這是優圖技術團隊成立六年來,第一次主動對外演示 AI 與零售、工業、文化等行業的結合案例。

不過,賈佳亞也坦陳,優圖在實驗室裡對技術的長期積累,與當下落地場景的高效有著直接關係。

在賈佳亞看來,區別於市面上其他的視覺識別 AI 公司,優圖的壁壘是擁有一個強悍的運算中台。搭建這個中台的過程難度很大,但完成之後,優圖的研究人員訓練一個新模型的時間就能從十天縮短至一個小時,再加上有騰訊雲、微視等豐富的應用層提供數據、產品需求,就能通過這些反饋進一步磨煉中台的能力。

“從算法模型的訓練,到完成中台搭建、再到上層應用的結合,完成這個循環後,優圖投入一套核心算法的人員只需三四個人,但小公司四十個人也完不成,”賈佳亞對鈦媒體說。(本文首發鈦媒體,作者/蘇建勳)

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