“刷脸”支付人工智能语音助手大受欢迎!腾讯投

“刷脸”支付人工智能语音助手大受欢迎!腾讯投
 
中钱股票配资(www.z2qq.com)07月13日讯

如今,从“刷脸”支付、语音助手等日常应用,到在疫情中发挥重要作用的智能测温系统、智能消毒机器人,人工智能已成为人们的熟悉。
 
7月11日,2020世界人工智能大会云峰会在上海闭幕。腾讯董事长兼首席执行官马化腾表示:
 
人工智能本身就是一个跨学科的科学探索项目,它推动着人类认知的更快、更高、更强。它还将引领一场前所未有的技术和工业革命。
 
在腾讯论坛上,腾讯高级执行副总裁、云与智能产业商业集团总裁唐道生表示:
 
“人工智能是新基础设施的核心技术之一,也是工业互联网+的‘中央处理单元’。”
 
人工智能应用程序场景有多好?
 
这里有一个例子:
 
在过去,一架飞机的一个核心部件,比如尾翼的复合检查,需要花费几个师傅,几十个小时,几十万的成本。
 
而现在,通过腾讯AI辅助检测系统,只需要一个普通的检测人员,花费几分钟就可以完成!
 
新的基础设施是今年最热门的话题,人工智能是近年来最热门的新技术。
 
2017年,腾讯提出了人工智能全覆盖战略,并建立了由人工智能实验室矩阵和前沿技术实验室矩阵组成的人工智能“双引擎”。
 
2018年,“930”组织结构调整后,“消费互联网+产业互联网”两大网络成为腾讯AI和整个腾讯集团的“双轮”。
 
进军工业互联网的蓝海,腾讯集团正在向全军发起进攻,“双引擎”“双轮”的人工智能战舰无疑是最重要的不可忽视的力量之一。
 
据唐介绍,腾讯已经为工业制造、医疗、政府事务、文化旅游和金融等行业提供了90多个互联网解决方案,其中80%使用人工智能技术。
 
腾讯云也成为中国最大的人工智能服务提供商之一。在腾讯的人工智能公共云上,它每天处理30多亿张图片,250万小时语音和1000多亿句自然语言,为超过200万用户提供服务。
 
对于未来的发展,腾讯的目标已经非常明确,“技术+平台+场景”是腾讯AI的完整布局。
 
人工智能的三个要素:计算能力、算法和数据
 
腾讯最大的优势在于数据
 
对于人工智能技术,腾讯的布局可以分为两部分:基础研究和前沿技术。
 
其中,在基础研究方面,腾讯已形成人工智能实验室矩阵通过腾讯等人工智能实验室人工智能实验室,utu实验室和微信AI,这也成为腾讯的技术基础,专注于人工智能领域的研究如计算机视觉、机器学习、语音识别和自然语言处理。
 
在前沿技术方面,腾讯通过前沿技术实验室矩阵,在量子计算、区块链、5G、机器人等前沿技术领域形成了全方位布局。
 
在2018年之前,腾讯的业务更多是为消费者互联网提供服务,因此其技术应用主要是c端产品。在消费互联网领域,腾讯的人工智能服务了10亿用户,应用于腾讯内部游戏、内容和社交网络等100多种产品。
 
事实上,腾讯庞大的内部业务系统也成为了新技术研究的试验场。例如,腾讯的Utu实验室自2012年成立以来一直专注于人工智能领域最成熟的计算机视觉技术。

腾讯雨途实验室总经理吴云生告诉记者:
 
过去八年的发展过程中,最优图实验室一直坚持的发展战略研究和着陆的腿走路,因此,除了研究人工智能全球取得了超过800项专利,发表200多篇论文被会议上世界上最好的组分数,最优图技术支持QQ,天天p图,腾讯视频、微腾讯C终端产品的开发。
 
近年来,技术已经成为互联网行业的核心竞争战场,这也使得大型企业在技术领域不断加大投入。吴云生坦率地说,对于企业的负责人来说,我们在技术上差别不大,基本上是同辈的,不会有代沟,主要是在一些地方,也许这个领域我强一点,那个领域你强一点。
 
人工智能的三个要素是计算能力、算法和数据。从这个角度来看,计算能力和算法水平可能是相同的。腾讯最大的优势是在数据层面。基于拥有庞大用户群的产品矩阵,腾讯的技术可以比其他任何公司得到更多培训和应用。
 
2018年,随着腾讯重组,Utu Lab并入新成立的云与智能产业业务集团CSIG。此后,除了为腾讯内部产品的开发提供支持外,uTU实验室也承担了推动行业数字化的重要任务。
 
但是,c端产品更注重功能创新,而b端业务更注重解决需求。当应用对象从c端向b端转移时,是否会影响技术领域的研究也成为值得关注的问题。
 
对此,腾讯裕图实验室副总经理黄飞跃告诉记者,就此问题裕图团队也做了内部沟通,大家也担心如果只专注于业务支持,可能会让实验室失去未来可持续发展的动力和源泉。
 
“对于Uto来说,内部有一个共识,一方面,我们将支持良好业务的实施,另一方面,我们将继续探索和探索新技术,”黄说。根据它的介绍,utograph lab目前的规模有几百人,其中约60%是算法人员。
 
2019年,Ugraph开发了步态识别技术,刷新了步态识别领域的两大核心数据集casIa-B数据集和oui - isir MVLP数据集的性能,将部分场景识别的准确率提高了11.3%。在2020年,FaceForensics基准创下了新的记录,实现了行业中最高的整体检测精度。
 
“开放”进入腾讯人工智能关键词
 
与此同时,“开放”也成为腾讯AI的关键词。
 
事实上,近年来,通过构建开源AI开放平台,也已成为互联网企业的共识。
 
对于腾讯来说,主要是通过“一云三平台”实现人工智能技术的开放。
 
其中,“一云”指腾讯云,“三平台”指算法平台、服务平台和人工智能开放平台。
 
唐道生表示,人工智能仍然是一个资金密集型、技术密集型和资源密集型的产业,具有良好的专业分工和垂直技术的高门槛。任何企业都不可能拥有开发AI所需的全部资源。

因此,通过开源构建AI生态圈也是加快AI技术发展的重要途径。一方面,对于AI技术的发展,开源可以避免大量从0到1的重复探索,实现技术的共享与共建。此外,人工智能在广泛的工业实践中也逐渐显现出规模效应的特征,即使用越多,价值越高,成本越低。
 
另一方面,随着人工智能进入科技产业融合发展阶段,人工智能场景方案的复制困难成为人工智能加速落地的主要痛点。相对于某一人工智能技术的突破,在工业互联网时代,适用于更多场景的通用解决方案和平台产品可以加速AI工业价值的释放。
 
7月10日,腾讯发布了四大平台:人工智能泛娱乐平台、广电媒体人工智能媒体平台、内容审计平台和行业人工智能平台。
 
例如,人工智能泛娱乐平台是utu,它将人脸融合、人像分割、人像转换等30多种人工智能基本能力集成为泛娱乐工具箱,让业内开发者可以通过腾讯云轻松调用腾讯的人工智能能力。
 
工业平台,业内人工智能相结合是最好的人工智能项目的经验和认知,沉积一组标准的产品,它可以快速满足缺陷检验、识别零件图片,工厂效率优化场景工业客户的需求,并提供数据管理、在线培训、培训效果评估、业务安排等。一系列个性化服务。
 
此外,该平台还支持私有化和公共云部署,具有灵活的权限和可伸缩能力。腾讯的合作伙伴不仅可以直接使用该平台进行产业AI项目交付,还可以基于该平台进行上层业务开发,实现AI技术与产业能力的互补。
 
吴云生告诉记者:
 
“现在,除了将人工智能技术应用到所有行业,我们还在寻求开放合作,以最大化人工智能的价值。”特别是在过去几年的AI落地项目很多之后,很难找到一个单一的解决方案来满足一个行业的需求。此时,更常见的场景需要通过平台或通用解决方案来解决。
 
吴云生表示,我这次之所以选择上述四个行业,主要是基于俞图的商业判断、这些行业的空间以及技术与商业的匹配程度。
 
吴云表示,utu的开放平台有几个竞争优势:
 
首先,utU的技术不是纯粹的技术,而是很多内部场景打磨出来的实用技术。
 
其次,Utu的技术与腾讯云相结合,可以作为云能力输出,方便客户使用。
 
第三,Utu平台可以与腾讯内部产品对接,如人工智能泛娱乐平台,可以直接对接小节目。用户在使用腾讯产品时,在性能和速度上都有很大的优势。
 
AI应用场景登陆
 
十多个小时的复杂工作可以在几分钟内完成!
 
基于“科技+平台”的积累,腾讯AI已经在制造业、医疗、政务、文化旅游、金融、游戏、物流、教育、交通等多个领域建立起来。
 
以金融行业为例,腾讯云构建了基于云之天舒人工智能服务平台和Utu AI能力的人工智能保险服务平台,云之友宝帮助泰康人寿提高了60%的承保效率,承保结论和预测精度提高了90%。

在物流领域,腾讯云采用腾讯云字符识别OCR技术代替基于Utu实验室深度学习算法的人工录入,大大提高了发票、运单等单据的录入效率。与SINOshipment合作,文件识别的召回率和准确率均超过98%。
 
唐道生在谈到人工智能产业和技术的发展趋势时,认为人工智能可以优化企业成本结构,挖掘新的产业价值。例如,对于许多制造业和服务业,人工智能可以优化生产和服务流程,提高人均产值,实现降低成本和提高效率。
 
文中以腾讯云和中国商飞的合作为例。过去,对飞机的尾翼等核心部件进行复合材料检测,需要几位资深专家花费数万小时和数十万美元。
 
现在,有了腾讯的人工智能辅助检测系统,一个普通的检查员只需几分钟就可以完成。
 
不仅如此,检测样品的数量也从30多个减少到2个。并且通过该系统可以检测到人眼无法检测的细微缺陷,整体检测率提高到99%。
 
其次,唐道生认为,人工智能的发展改变了人机交互的方式,从过去的鼠标、键盘、触摸屏到图像、声音。机器能看,能听,甚至能闻,新的商业模式诞生了。
 
此外,唐道生还指出,人工智能已经实现了数据收集和处理,但数字作为生产要素在经济中发挥作用,还需要转移、存储等技术。因此,人工智能需要与云、5G、区块链、物联网等技术相结合,形成完整的“产业驱动链”。
 
今年5月26日,腾讯宣布将在未来五年内投资5000亿元,进一步布局新的基础设施项目,人工智能是重点投资领域。
 
到目前为止,腾讯已经公布了一项投资计划,即向腾讯长三角人工智能超级计算中心注资450亿元。
 
据介绍,该中心将承担各种大规模的人工智能算法计算、机器学习、图像处理、科学计算和工程计算任务,预计将在2021年底投入生产。

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