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大会活动 | WAIC2020 腾讯云赵建春:人工智能正进入产业与人们的生活

世界人工智能大会腾讯论坛于7月10日在上海如期举行。借助5场主题演讲和1场圆桌论坛,联合国内外学界、产业界数十位重量级嘉宾共同探讨AI与产业融合创新发展的新趋势。

产业互联网时代,AI加速了企业智能化的发展,帮助企业变得更智慧更高效的过程中,云+AI显然是一项浩大而持续的工程,那么,这一年,我们在各行各业又有怎么样的进展?

腾讯云副总裁赵建春在分享「腾讯云人工智能在泛企业以及工业里面的一些探索及实践」中提到:“最近20年来PC互联网和移动互联网的需求驱动,人工智能在消费互联网领域已经枝繁叶茂,并渗透到我们的产业互联网,开始开花结果。”

尊敬的各位领导,现场以及在线的朋友们,大家下午好!非常荣幸能在这里给大家分享一下腾讯云人工智能在泛企业以及工业里面的一些探索及实践

人工智能这两年可以说是非常的火热,它是如何一步一步走到今天的呢?我们简要的回顾一下。1956年在达特茅斯会议上,几位来自不同领域的科学家第一次提出人工智能的概念。1957年神经网络的模型被提出。1971年,由于人们对人工智能过高的预期以及计算机性能的低下,人工智能进入第一次寒冬。1980年,出现了一种模拟人类专家解决领域问题的专家系统,由于限定了问题的范围,又使用了大量人类专家经验,取得了不错的效果,进入了一个专家系统阶段。1991年以后由于这些系统升级维护的困难,加上政府投入的缩减,人工智能进入了第二次寒冬。1997年的时候IBM深蓝击败了人类的国际象棋冠军,使大家再次关注到人工智能。1999年谷歌的搜索正式商用标志着自然语言处理领域的人工智能技术在逐渐的成熟。2006年Hiton教授提出的深度神经网络,为当前流行的深度学习打下了理论基础。2007年智能手机出现,我认为是一个比较关键的事件,第一是使得互联网从PC互联网逐渐转入到移动互联网时代,第二个是上网的人数以及每个人平均上网时间有大幅度的提升,可能有几十上百倍的提升。第三个催生大量的移动的创新应用,这些应用又回过头来大大的促进我们的图像、视觉、文字等人工智能的发展。2016年ImageNet开始举办图像分类比赛,使得人工智能在图像分类领域技术的大大的提升,远远超过人类的认知水平。2016年AlphaGo击败人类世界围棋冠军李世石无疑是本次人工智能浪潮的始作俑者。经过60多年的理论和实践积累,以及最近20年来PC互联网和移动互联网的需求驱动,人工智能在消费互联网领域已经枝繁叶茂,并渗透到我们的产业互联网,开始开花结果。现在可以看到无人驾驶汽车开始在上路,在工业领域,我们有机器人替代人工进行质量检测,还有我们的智能客服在很多地方替代人工进行客服的工作,还有超市里刷脸支付的智慧零售。

腾讯今年正好22周年,基本上经历了PC互联网和移动互联网时代,积累了非常丰富的人工智能的经验,在内部形成以微信人工智能实验室,我们的腾讯AILab、优图实验室等世界顶级的人工智能实验室,现在通过腾讯云把这些能力向我们的产业界进行输出。如果说过去我们在消费互联网领域更多的是偏娱乐的话,现在我们的人工智能正在进入我们的产业以及生活

首先来看,AI+家电。我们每个人都有回到家想开电视或者空调,但是找不到遥控器,非常沮丧的经历。现在我们借助AI技术完全可以通过语音或者手势的方式和设备进行交互。比如说通过手势,设备采集到我们的图象后进行图象预处理;再到特征提取,特征提取后设备对手势进行判断,再提取我们的意图,然后设备给予反馈开机或者关机。或者我们用语音与设备进行交互,设备在进行自然语言理解和意图识别后,给与反馈,甚至还可以通过文字转语音反过来和人进行二次确认或进行更复杂的互动 。家电的智能化给我们的用户和企业带来新的价值。对用户来说AI带来新的人机交互形式,便利于不太善于使用科技的老人、小孩。对我们的企业来说,让我们的家电更有温度, 提升用户体验的同时,让产品更加有差异化,提升企业的竞争力。

AI+质检。吴总有介绍,其实大型企业对质量要求非常严格,它会培养大量的人工质检的人员。但是这些质检人员在效率上没有办法满足企业产能的快速爬坡,现在越来越多的年轻人也不太愿意做这种重复枯燥的人工质检的工作,AI质检就起到很好的效果。

AI+云会展。突如其来的疫情对线下会展造成很大影响,腾讯帮助线下会展搬到线上会展。以刚刚结束的广交会为例,广交会从1957年创办到今天经历了63个年头,每年都为国内的出口企业创造巨大的经济价值,如果取消举办,会带来巨大的经济损失。腾讯云帮助第127届广交会顺利在线上举办。和往年相比,国外的采购商不再需要千里迢迢飞到广州来,国内的厂商也不需要在广州搭建场馆,只需要在云端平台上进行洽谈,签约等等。这里面用到很多的AI能力,比如说开幕式的AI同声传译、展商和商品数据库的智能翻译、线上咨询的智能客服、实时洽谈时的智能翻译,包括用AI大数据做风险防控等。这个可以大大降低各方的参会成本,打消传统的场地限制。以广交会为例,今年一共支持2.6万家的企业参展,展出商品180万件,吸引217个国家和地区的观展商注册观展。

AI+地铁闸机刷脸乘车。地铁是城市里重要的交通工具,每天承担着巨大的客流量,我们以深圳地铁为例,每天的客流量达到662万人次,平均每天有161万人扫码坐地铁,也就是说除了161万人之外还有很多人使用公交车、单程票乘车,大家应该也见过早上或晚上闸机口和售票机前排的长队。现在AI进一步改善我们的乘车的体验,我们和合作伙伴一起,在深圳地铁,广州地铁做刷脸乘车的服务,广州塔站已经支持刷脸支付乘车,深圳的11号线也已经支持60岁以上的老人免费的刷脸乘车。刷脸乘车可以给地铁运营部门带来很多的效率和体验提升。包括节省购票的时间,节省闸机口的拥堵,提升体验。为老人和军人残疾人提供精准的免费乘车的服务。

AI+内容安全审核。在传统的视频媒体领域内容的合法合规一直是个很大的挑战。以往传媒企业使用人工的方式进行审核,需要花费大量的时间和人力。对于一个有30-40人的常规规模的审核团队来讲,没有办法运营短视频业务;对长视频业务也会导致上架视频的延迟。现在通过AI审核的平台,首先选取审核的文件进行抽帧以及语音转文字,之后调用我们的微服务进行物体识别、OCR文字识别、人脸识别、场景识别、人体姿态识别、语义识别等等,再调用敏感特征库进行对比,将敏感内容发送到我们的处理终端处理。我们支持114种违规内容的审核,准确率达到99.9%,整体效率提升90%,节省95%以上的审核成本,同时支持动态的扩缩容。

上面是一些单点的案例,如果把AI放到各产业的全链条来看,AI已经潜移默化的改变各产业的各个环节,向着智能化的方向发展。

工业行业。业务链条长,资产重,在研、产、供、销、服环节有很多数字化、智能化转型的机会,比如说研发环节的研产可视化、建模仿真优化,生产环节的缺陷检测、安全巡检、供应链的智慧仓储、销售环节的价格波动预测,智能防窜货,服务环节的智能客服等。在工业制造生产环节,工业需要大规模的生产带来规模优势,同时连续生产来保障利润。如果因为任何原因导致生产的中断会到来比较大的损失。同时工业生产里面有一些设备是非常昂贵的,它的维修和采购周期很长,如果一个采购周期8个月的设备发生故障,对企业来讲可能会造成数千万元的损失。AI在这里有了用武之地,面向工业设备的预测性维护,借助机理模型和人工智能分析,可以发现设备早期的异常,可以减少维修的规模。腾讯云推出了设备健康管理产品,基于大量设备模型数据和故障指示库,借助智能诊断算法,可及时发现设备早期异常,结合小程序助手等帮助企业从容管理故障并制定维修策略。

家电行业。这是制造业和C端用户结合最紧密的一个行业之一。2019年中国智能家电市场达到4225亿的规模,根据国家统计局的数据,大家电在城镇每百户的拥有率达到几乎100%,它是高度竞争,竞争白热化的领域,所以家电的差异化竞争非常重要。AI的利用可以通过多模态为用户提供自然便利的交互方式,同时企业可以通过和用户的交互采集和学习用户的行为,进而可以改善自身的产品,设计生产个性化的产品,甚至是千人千面的产品。同时AI技术给厂商和用户搭建了沟通的桥梁,因为以前用户购买家电后,如果不发生售后就不会跟厂家产生交互。现在,因为AI的便利性,用户愿意以在线的方式使用这些家电,这个时候我们的企业就可以在线的方式给这些用户提供个性化的服务,进行用户关怀,从而跟用户产生互动,在过程中就可以预测到用户的需求,进行主动服务,包括复购的预测等等。

能源行业。规模大、产值高,消耗高,可以说是国之重器。2020年中国能源互联网的规模将达到9400亿美元,它的生产环节合理的应用大数据、机器学习进行参数优化,比如说火力发电的燃烧优化就可以有不错的经济收益。在油、气领域通过大数据机器学习的能力,进行油藏类比、测井智能识别,可以大大提升勘探效率。能源传输经常在野外,距离远,跨度大,基于5G视频技术以及CV技术进行巡检,隐患防范,可以帮助安全生产。基于大数据机器学习的反窃电分析可以给电力部门挽回很多的经济损失。能源行业有数据分散,经验分散的问题,腾讯云打造了能源领域知识图谱,有效整合现有系统,打破传统数据壁垒,已实现设备部、基建部多个场景的综合搜索功能。同时还打造电力“Siri”,支持多端实时、智能交互问答,帮助国网山东电力公司一线设备检修人员在作业现场实现数据和文档移动检索、语音问答与辅助决策,工作效率大大提升。

金融行业。随着移动支付、开放银行,互联网金融,P2P以及区块链技术的发展,金融行业可能是数字化、互联网化转型以及最靠前的行业,它竞争非常的激烈,同时金融行业面临着非常严厉的监管和合规的要求。金融行业在风控、智能营业厅、智能客服、贷后管理、智能营销方面有很多的AI人工智能在里面。金融行业数据是非常核心的资产,数据的共享就是一个很大的难题,为此腾讯云推出了联邦机器学习的平台,让不同企业把他们的数据不提供给对方的情况下,可以进行联合建模,同时提高建模效果。腾讯云上有一个企业一直在做消费贷和信用卡的投放,但他的效果在不断下降,后来这个企业利用这个平台和另外一家数据提供商做联合建模,效果得到明显的提升。同时腾讯现在也和信通院在进行联邦机器学习的标准制订。另外腾讯云和合作伙伴共同为某国有大行提供企业工商情报分析的方案,借助自然语言处理的技术,对客户的全网文本信息进行深度的解析,从而支持客户进行舆情监控,实时数据驱动营销和风险控制。

交通行业。中国是世界人口最多的国家。我们交通出行是日常生活中非常高的事情,跟每个人息息相关,交通行业效率哪怕提升一点点都会带来极大的社会经济效益。现在在枢纽、航司、高速、铁路、港口等都已经看到AI提升效率的案例,比如说人脸闸机,刷脸值机、违章抓拍、拥堵预测、OCR运单识别等等。另外一个具体的例子,最近两年随着ETC推广,跨省收费站的取消,高速上的货运汽车,大车小标、甩挂换挂、倒卡换卡、跟车出入闸等等造成的逃费现象非常严重,给运营部门造成很大的经济损失,腾讯推出AI逃费稽查的方案,通过AI、大数据机器学习、及地图计算,可以准确的还原车辆行驶路径,甄别逃费行为,从而进行逃费的处置。

传媒行业。随着互联网基础设施和5G技术的发展,传媒行业保持着高速的发展,比如短视频非常火,可以说进入了海量运营的阶段。传媒行业主的采、编、存、管、播发、运营流程中主要都是视觉技术、语音技术,图像和语音文字相关。这些技术已经非常成熟,为了做好视频的管理,我们需要对视频进行多维度的编目和分类,如果要做好视频的运营以及推荐,商业化的变现,除了做好编目和分类还要做大量的标签的提取工作,这些都离不开CV技术、视频图像、语音还有OCR技术等等。腾讯已经拥有了采、编、存、管、播发、运营等智能化的服务套件,并从单原子能力向多原子能力组合变化,不断改进算法编排环节,使得产品更多的切入业务的生产和流程一体化。

因为今年疫情的影响,国家正积极推进新基建提振经济,腾讯云也在积极拥抱新基建。5月26日腾讯宣布未来五年将投入五千亿进行新基建的进一步布局。包括但不限于新制造、新交通、新能源、新传媒、新文旅、新通信、新建造,希望帮助各行业去进行一个数字化、智能化的变革。但企业要进行智能化的发展面临很多的问题。

第一,人才的问题。因为人工智能领域的人才还是比较稀缺,同时比较贵。

第二,数据的问题。因为人工智能需要大量的数据进行分析,标注和建模。

第三,成本和设备的问题。需要大量的CPU、GPU的计算,计算之后又可能会闲置不用。

第四,搭建专有平台需要长期的维护和投入。云+AI就可以很好的解决这些问题,大幅度的降低成本。腾讯TI-Matrix人工智能服务平台,和我们的合作伙伴一起,用初始数据生成很多的算法,沉淀在我们平台上,我们的企业只需要把它自己的数据拿一部分过来,和预先设立好的模型进行融合训练,就可以很好的解决他们自己的场景的问题,很好解决人才和数据的问题。AI+云的按需使用、按量计费、随借随还又可以很好的解决企业设备投入以及维护成本的问题。

帮助各个企业进行智能化的升级是一个庞大的工程,腾讯在消费互联网是专家,但在产业互联网还有很多不懂的地方,所以我们无法单独完成这项工作,因此我们非常希望有越来越多的企业跟我们合作,我们一起以云+AI的“芯”动能,为产业互联网智能化发展提供“核”动力。

这是我今天的分享,谢谢大家!


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