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腾讯AI“双向奔赴”:基础研究与产业落地并行

来源:21世纪经济报道

  21世纪经济报道记者白杨 北京报道

  过去几年,有着数十年历史的人工智能驶入了发展快车道,尤其是2016年,谷歌AlphaGo与人类围棋冠军李世石进行的人机大战,更是引爆了全社会对人工智能的关注。

  从技术角度,人工智能确实取得了跨越式的发展。随着计算机软硬件能力的提升,机器学习、计算机视觉等人工智能领域的基础应用已变得十分成熟,比如现在,人们可以随意列举出很多生活中应用了AI的场景。

  但是,狂奔之后,人工智能的脚步也开始放慢。一位AI创业者曾向记者表示,“当人们正欣喜于人工智能技术已经发展到99%的进度时,突然发现剩下的1%又是一段全新的从1到100的过程”。

  这意味着,在纵向上,人工智能技术的迭代将变得越发缓慢,然而在横向上,基于已经成熟的技术能力,人工智能的行业应用则将迎来爆发。

  上个月,科技部等六部门联合发布了《关于加快场景创新 以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》,提出场景创新成为人工智能技术升级、产业增长的新路径,场景创新成果持续涌现,将推动新一代人工智能发展水平。

  近日,腾讯云副总裁、腾讯优图实验室总经理吴运声在接受21世纪经济报道记者采访时也表示,近年来,随着数字技术与实体经济加速融合,人工智能的发展不再局限于算力、算法、数据等方面的技术突破,而是从行业应用、社会需求的角度逐渐深入,展开一场“双向奔赴”的范式变革。

  从图像识别到元素识别

  优图实验室成立于2012年,是腾讯旗下的人工智能实验室,主要聚焦于计算机视觉。

  吴运声告诉记者,优图实验室在成立之初就强调,不只做基础研究,而是要坚持研究和产业落地两条腿并行的策略。

  “一方面,我们作为技术研究的团队,会坚持在技术方面做研究,为长期的发展做准备;另一方面,我们则会更紧密地跟行业去结合,把技术应用到行业中,产生实际的价值”,吴运声说。

  其中在技术研究方面,据吴运声透露,相较之前比较基础的图像识别技术,优图实验室正在研究一个新课题,即“元素识别”。

  其举例说,过去要识别一个访谈场景,会先搜集上千张各种各样的访谈照片,然后拿给模型去训练,并将这些照片标注为“访谈”。与此同时,还要搜集一些副样本,这些样本会和访谈场景有点类似以及完全不像,然后要把这些照片标注为“非访谈”。

  “通过这样的分类训练,机器就能够识别出一个场景是不是访谈”,吴运声说,但是,随着各类场景的增多,这种分类训练的方式也变得十分低效。所以,优图实验室希望通过对场景中元素的识别,进而实现对场景的识别。

  同样是访谈场景,在元素识别技术下,机器会先识别出人、沙发等元素,然后基于提前定义好的元素与元素之间的关系,如人坐在沙发上、人与人要面对面等,去识别该场景是不是访谈。

  吴运声说,“我们通过构建知识图谱、训练大模型等方式,从‘万物识别’进入了‘万物感知’。但仅有‘感知’仍然不够,只有将时间、地点、人物关系串联,从单一要素识别晋升为对全场景的分析、处理,AI才能更好地理解和学习人类世界的真实状态”。

  通过对元素间的关系进行联合建模,人工智能便能输出符合人类经验的认知关系。而这,也将是计算机视觉领域未来发展的一个重要趋势。

  “场景”推动技术演进

  在研究的另一侧——产业落地方面,优图实验室的AI技术目前已经落地到工业、金融、传媒、政务、能源等行业。

  吴运声告诉记者,因为要产业落地,所以在优图实验室,做研究的技术人员也要更深入地了解行业。以其自身为例,他除了担任优图实验室总经理外,同时还兼任腾讯CSIG政企业务线产研负责人。

  今年7月,腾讯云与智慧产业事业群(CSIG)正式成立政企业务线,该业务线涵盖政务、工业、能源、文旅、农业、地产、体育、运营商等多个领域。

  “通过与这些行业的接触,让我们做技术的人也能了解到行业真实的需求,因此在做技术研发时,也更清楚什么样的技术更贴合行业”,吴运声表示。

  比如去年,腾讯云与立铠精密达成合作,在了解到对方存在“硬件缺陷多样、成像复杂”等质检难题后,优图实验室便有针对性地开展了算法研究。

  针对工业场景缺陷样本少、缺陷噪音多、产品型号广等问题,优图实验室通过小样本学习、域迁移学习、带噪学习和模板学习等方法提升了算法的鲁棒性与泛化性。最终,立铠精密用AI替代了原有的目视检测,并且漏检率接近于0。

  在与交通银行的合作中,优图实验室通过将多模态应用于计算机视觉研究,为交通银行提供了多个场景下的视觉AI解决方案,并利用图像技术解决了用户上传图片不清晰、资料印章模糊干扰、用户证件PS鉴伪等问题。

  吴运声表示,依据场景而来的技术演进,是人工智能的生命来源。“我们把一项项‘不可能’的技术,通过创新场景落地应用,同时,也利用‘场景’为人工智能持续注入生命力,推动技术不断迭代”。

  在数字经济时代,数字技术与实体经济共生共荣,而人工智能扮演的是基础设施的角色。在吴运声看来,数实融合的过程中,产业是机体,技术是大脑,商业是神经,只有将各环节要素结合在一起,才能更好发挥人工智能的价值,从而推动中国产业的升级发展。

  (作者:白杨 编辑:张伟贤)

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