文|魏啟揚

來源|智能相對論（aixdlun）

每個時代都有屬于這個時代的獨有機會。

2018年10月23日午夜時分，馬化騰在知乎突然發問：“未來十年哪些基礎科學突破會影響互聯網科技產業？產業互聯網和消費互聯網融合創新，會帶來哪些改變？”直接引發了產業互聯網的討論熱潮。

不到兩年，馬化騰的提問猶在耳邊，AI技術已開始大范圍融入產業參與創新，產業互聯網已呈燎原之勢。剛剛結束的世界人工智能大會——騰訊論壇上，多項活動的主題也直指AI參與數字化生態建設的核心，騰訊優圖在論壇上更是一口氣發布了在泛娛樂、廣電傳媒、內容審核、工業等領域四大平臺產品，持續布局視覺AI基礎設施。

兩個問題，過去一段時間以來，騰訊在產業互聯網的耕耘過程中到底收獲了哪些啟示？未來決勝的關鍵又將是什么？

一、產業互聯網時代，AI有了新的任務

根據騰訊公布的數據顯示，目前騰訊云上的所有解決方案，有80%以上運用到了AI技術，與此同時，騰訊AI也落地了超過90種行業解決方案。從字面上來理解，就是AI在產業滲透的范圍越來越廣。

另外一個層面，在建設產業互聯網的過程中，AI并不是一個人在戰斗，而是與云計算、區塊鏈、物聯網、5G等其他新技術互相融合，使得AI應用的深度正在向產業縱深進發。

短短幾年時間，AI為何會發生如此大的變化？

政策的推動無疑起到了很大的作用，國務院2017年7月發布《新一代人工智能發展規劃》之后，在2017、2018以及2019年連續三年的政府工作報告中均提到人工智能。

有統計顯示，截至2018年11月，全國有15個省市發布人工智能規劃，其中12個制定了具體的產業規模發展目標。

在政策的推動下，AI上升到國家戰略的高度，今年在“新基建”政策的推動下，AI落地的速度也大大加快，同時也讓我們對AI與產業的融合有了更多期待。

另一方面，經過多年的發展，AI的各項要素（算法、算據、算力）均獲得了突破性進展，很多單項AI技術也到達了產業落地的臨界點，為了體現自身價值，技術自身也有了落地需求，加上正在進行中的產業升級也需要AI力量的推動，AI與產業之間產生了大量觸點，AI也由此邁入產業融合創新發展的新階段。

過去談論AI，更多說的是實驗室里的AI，只有暢想，沒有產生價值，如今進入產業互聯網時代，無論是外部政策的推動，還是自身發展的需求，都要求AI必須與產業融合發生質變，此時AI有了新任務。

二、起點、支點和終點，騰訊視覺AI的落地法則

眾多AI技術中，視覺AI是人工智能技術落地最為順利、商業化程度最高的一大分支，也因此成為新基建中的重要組成部分。根據企查查的統計數據顯示，當前涉及“人工智能”關鍵詞的注冊企業共14萬家，涉及“計算機視覺（CV）”的企業數量達到1.1萬家，其中也誕生了一批像商湯、曠視、云從、依圖這樣的行業獨角獸。

騰訊以優圖實驗室為核心，在視覺AI的落地上也取得了不錯的成績，除了首創跨年齡人臉識別技術，協助找尋拐賣兒童，體現“技術向善”之外，目前還打造了超過15種行業解決方案。

回到文章開頭的疑問，騰訊在視覺AI領域的落地法則又是什么呢？

1、不耍花槍的真落地為起點，真正解決企業痛點

雖然目前AI技術已經開始大面積向行業滲透，但必須承認的是，行業內仍然有大量的AI落地是“假落地”，AI的加入并沒有對行業的數字化轉型產生實際意義，更多作為營銷噱頭而存在，與“假落地”形成反差的是，騰訊的視覺AI不耍花槍，是實打實解決實際問題的“真落地”，并以此為起點，完成對行業廣度和深度的覆蓋滲透。

比如在工業領域的液晶面板行業，基板圖片傳統的人工檢測方式，既無法滿足行業進步所帶來的精密檢測需求，又無法提升效率，像華星光電的產線上，每天要產生一兩百萬張圖片，每個質檢員要看1萬多張圖片，其中的痛點多年未解。

如今基于騰訊優圖的視覺AI算法，騰訊云聯合合作伙伴打造的AI自動缺陷分類系統，識別單張圖片只需要500-600毫秒，對比人工判片，AI識別速度提升5-10倍，每年為華星光電節省成本超千萬元。

再比如，在保險行業，通過騰訊優圖輸出的OCR能力，將人工核保由智能核保代替，整個核保時間由原來的40分鐘/單，縮短到15分鐘/單，在這套AI模型下，核保結論預測準確率90%，核保效能提升60%。

此外在物流、零售、教育、泛娛樂等多個領域，騰訊優圖均有非常成功的落地實踐，這些案例背后都有一個相同的特征，不光解決了行業痛點，提升了生產效率，還對生產流程進行了重塑。

2、以標桿項目為支點，帶動行業加入產業互聯網轉型

產業互聯網是趨勢，很多企業也想進行數字化轉型，但在做出最終決定之前，很多企業經常會猶豫，擔心一筆投入之后難以產生回報，因而制造出標桿，讓產業互聯網的好處放在明處供行業參考，贏得客戶的信任就是一件比較重要的事情了。

騰訊優圖在視覺AI落地上的邏輯之一，既打造標桿項目，在解決企業痛點的同時，也給了整個行業以啟發。

因而我們看到，在物流行業，騰訊與中國外運合作，開發了智慧物流3.0平臺；在工業領域，與華星光電合作，開發了AI自動缺陷分類系統；在金融領域，與泰康人壽合作開發了AI智能核保系統-云智憂保……

這些首先被騰訊優圖“攻破”的企業在其行業中都是第一梯隊，它們率先轉型所形成了競爭優勢，繼續領跑，自然會同行們研究和效仿的對象，騰訊優圖憑借著從0到1的標桿支點，也將快速完成了從1到100到無窮大的全面覆蓋。

3、以體現技術價值為終點，帶動其他技術的產業融合

騰訊優圖在視覺AI落地的過程中，很好的體現了視覺AI的技術價值，其中既有商業層面的，也有社會層面，但這并不是騰訊優圖視覺AI技術價值的全部。

在騰訊的理解中，“大家好才是真的好”，就現在看來，在人工智能的諸多分支中，視覺AI先行一步，取得了不錯的落地成績，但若從技術融合的角度來看，當視覺AI與其他技術融合碰撞，還會爆發出更多的創新場景和創新思路。

以騰訊云與中國外運合作開發的智慧物流3.0平臺為例，除了騰訊優圖提供的視覺識別之外，該平臺還包括了語音識別、人工智能算法等其他AI技術，目前形成的一些智能化解決方案，包括單證智能化處理平臺、集裝箱智能驗箱服務、智能語音客服服務、運輸調度算法服務、物聯網平臺+智能終端服務等。

這是一個以視覺識別為切入點，多項技術融合的綜合性平臺，通過這些數字化的服務，中國外運可以更好聯接物流全流程里的資源和要素，也更好地聯接了客戶。

從一個更為長遠的過程來看，技術融合將會長期存在，這也意味著視覺AI技術價值的終點還遠遠沒有出現，在走向終點的過程中，其價值還會持續釋放。

三、形成2B基因是未來的決勝關鍵

在騰訊剛剛提出C2B戰略時，外界曾有質疑，在2C的舒適區呆的太久了，騰訊缺乏2B的基因，不具備2B的能力。

可是，從騰訊優圖進入產業互聯網的落地實踐，我們可以將其理解為騰訊C2B戰略中的一個典型，即通過視覺AI技術能力落地的過程中，騰訊改造了自己的2B基因，也形成了C2B的護城河。

首先，無論是2C還是2B，要想做好，技術基礎都是必不可少的前提基礎，騰訊優圖之所以能在產業互聯網中取得成績，最主要的關鍵在于視覺AI的技術能力優勢讓騰訊拿到了2B戰局的入場券。

根據騰訊公開資料顯示，在基礎研究方面，騰訊優圖擁有超過800項AI全球專利，超過200篇論文被世界頂級會議收錄，除了多次在人工智能國際權威比賽中創造世界紀錄外，優圖近期人臉偽造檢測FaceForensics Benchmark整體檢測準確率等多項技術指標名列世界第一。

這些都構成了騰訊2B的基礎支撐。

其次，2B基因強不強，關鍵在于對行業和B端客戶的理解程度，并以此形成的快速復制能力，在高舉高打的策略下，才能在市場競爭中占據主動。

騰訊在此次論壇上發布了AI泛娛樂平臺、廣電傳媒AI中臺、內容審核平臺、工業AI平臺四大平臺產品，可以向泛娛樂、廣電傳媒、內容審核、工業等領域提供從原子化產品能力到一站式解決方案，用開放平臺的方式解決了AI場景方案難以復制的痛點。

除了實現技術的單店突破外，用能夠適用更多場景的通用型解決方案、平臺型產品加速釋放AI的產業價值，在這個過程中，也形成了騰訊2B的競爭壁壘。

最后，被外界視為短板的2B基因實際上是根植于騰訊的血脈之中。

為何有這么一說？我們一起來看看騰訊優圖的發展經歷。

優圖實驗室誕生的緣由為“圖片二次壓縮”技術在騰訊內部的應用，這項技術在為騰訊創造了巨大價值，為優圖帶來了聲望之后，2013年優圖將人臉檢測技術輸出至QQ空間，同時將技術提供給推出爆款“武媚娘”妝容的“天天P圖”前身“水印相機”團隊。

2014年，QQ空間“面孔墻”全量上線，這是業界最早在大規模社交網絡平臺人臉識別技術的應用。之后，優圖又成功打造了微眾銀行核身產品，目前，優圖已經為騰訊公司內部如QQ、QQzone、微信、微視、騰訊云等超過90余個產品業務提供計算機視覺AI算法支持。

我們可以很清晰的看到，騰訊實際上將自己當成了最大的B端客戶，技術落地的實踐先進行內部驗證，然后再對外輸出，在這個過程中，騰訊的2B基因已然形成。

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