从人工智能到超级大脑的进化历程浅析

在近日举办的2018英特尔人工智能大会上，腾讯云副总裁王龙发表主题演讲，深入分析人工智能技术如何更好地与产业相结合，并结合腾讯云的行业实践经验，分享了从人工智能到超级大脑的进化历程。

腾讯从2011年开始涉足人工智能，微信成立了AI研究室；2012年成立了以视觉为主的腾讯优图实验室；2016年成立AI实验室；2018年成立机器人实验室。他们围绕着计算机视觉、智能语音、机器人控制、NLP自然语言处理等全面布局各种AI技术。

八年的AI技术积累诞生了2018年5月发布的“超级大脑（TI Matrix）”。它是腾讯面向未来十年，打造的数字世界“智能操作系统”，以智能连接云、边、端与行业，推动所有行业实现数字化转型。目标可谓宏大，且紧扣百行百业。显然，以C端用户起家的腾讯要走向更高阶的行业用户，拓展更广阔的商业空间。

“以C端能力为核心的能力输出”，这的确是腾讯的优势所在。我们熟知，以腾讯云为中心的基础设施服务被各行业广泛应用，他们提供的各类软件服务也在贯通C端和B端。王龙表示，腾讯云正通过连接用户的能力打造新的C2B的企业服务模式，更好地帮助各行各业的数字化转型。

简单理解，腾讯超级大脑上有足够多的AI算法和模型仓库，用户可以在平台上找到适合自己的算法，适用自己的硬件以及适用自己的应用场景。它就像一个操作系统，连接着软件和硬件，连接着各种应用和用户，开发者无需关注自己不擅长的部分，将更多精力花在开发行业应用上。这种开放、共享的技术输出体系，可以解决行业数字化进程中面临的技术门槛高、人才紧缺、投入成本高等问题。可以解决传统行业大量边缘和端需要数字化，发挥数据应有的价值。据悉，腾讯超级大脑目前在医疗、城市、零售、金融等行业均有落地案例。

王龙在接受赛迪网专访时表示，腾讯超级大脑与竞争对手有很大不同。“我们的超级大脑它本身是一个工具，一直致力于算法、设备、数据、应用、连接的效率，本身并不提供任何数据，本身甚至都不提供算法”，他说。

王龙还指出，随着5G时代的到来，来自边缘、来自物理世界的数据增长不能忽视。未来边缘上的数据处理，边缘上数据的管控，它的复杂度、价值和增长一定会远远超过在已经饱和的泛互联网领域。因此，腾讯提供边缘的计算能力，比如腾讯优图、腾讯云、包括几个实验室，可以帮助用户在边缘就能够获得腾讯的技术能力的输出。

以工业生产场景为例，如果产线数据不能流通起来，就不能真正实现数字化转型，打破传统行业长期以来形成的各个数据孤岛就非常头疼。但王龙认为，目前的技术水平更有利工厂实现数字的流通。首先，由于深度学习的崛起，我们对视频和语音能力处理水平提高，得以用很低的成本对数据做一些判断，把没有价值的数据早早抛弃，保留一些最有价值的数据。以往每天产生的数据超过30G的时候，工厂都会扔掉，即便我知道里面蕴含巨大的价值。

比如一个工厂要做面板检测，每张图片是180MB，每天生产10万件，这个数据无论如何都是存不下来，哪些数据要留，哪些数据不留，能不能实时的产生价值，在深度学习产生以前，这些都是不可能的。

第二，随着5G、物联网的崛起，信息孤岛在物理上联通的成本有可能会快速降低。以前在工厂里信息孤岛若要联通，需要改造空间，布线，上各种设备，还得做数据管理。未来，有可能一个5G网卡，几个传感器就解决了数据收集和传输问题。在王龙看来，工厂信息孤岛的物理的边界很快随着新一代的技术到来被打通。

腾讯超级大脑就是看到任何一个基础设施的变化之后，必定会带来上层的操作系统、软件系统以及应用场景的升级，希望通过这样的超级大脑能够让操作更加简单，对开发者、算法工程师、合作伙伴都变得更加简单。