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FAST 代表的是星辰大海,腾讯做这件事并不是为了经济收益

  • 2021-07-14
  • 本文字数:3779 字

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FAST代表的是星辰大海,腾讯做这件事并不是为了经济收益

北京时间 7 月 11 日晚,维珍银河创始人布兰森全球直播太空飞行并成功落地。抢先特斯拉老板马斯克,成为进入太空边缘的私人航天第一人。不止布兰森和马斯克,刚辞去 CEO 职位的亚马逊创始人杰夫·贝索斯也在紧锣密鼓地筹备太空飞行之旅,一时间成为全球科技界的热门话题。


国外科技界的大佬们为了征服外太空互卷之时,国内大厂也将目光投向了浩瀚的宇宙。7 月 7 日~10 日,第四届全球人工智能大会在上海召开,腾讯作为参展商之一,在 7 月 9 日下午开设了以“你即为光”为主题的分论坛。


会上,素有腾讯三大 AI 实验室之称的“腾讯优图实验室”副总经理黄飞跃和总经理吴运声分别介绍了优图实验室在探星计划和人工智能平台构建及产业落地方面取得的进展,成为本次论坛一大亮点。


吴运声提到,人类社会发展至今,技术始终是第一驱动力。中国硬科技产业变革的开端,就是从技术的进化开始的。随着互联网的发展,中国的产业经济结构构成不断变化,产业智能化建设已经是大势所趋,云上中国的面貌也逐渐清晰。同时,随着企业的智能化转型,经历了从信息化革命,到“互联网+”再到产业数字化的几个阶段,而技术始终贯穿在每个阶段变化中。腾讯在落地产业 AI + 云 落地产业方面,已经取得了一些成果。包括今年全新推出的腾讯云三大 AI 底层平台:TI ONE、TI Matrix、TI DataTruth,工业方向打造的解决方案+平台双引擎,已经落地超 500 家客户。

 

黄飞跃提到,腾讯优图的定位,一方面是在计算机视觉领域做原生自发的探索,如 CV 的产业落地机会;另一方面是遵循科技向善的企业里面,开展偏科研的探索。与国家天文台的合作便是基于后者展开的。而如今合作不到三个月的时间,在数据筛选(预处理)和数据标注等方面,优图已经为探星计划提升了不止 10 倍的效率,并不断取得新的成果和突破。

 

7 月 9 日下午,为进一步了解优图实验室和腾讯云的项目研发与落地情况,InfoQ 参与了优图总经理/腾讯云副总裁 吴运声的群访,以下是群访内容整理,分享之以飨读者。


不论 to B 还是 to C,归根结底都是服务于人


Q:腾讯云+AI 的产品 和 其他企业相比有什么特色?能否介绍几个落地案例?

 

吴运声:第一个问题,腾讯 AI+云会有两个方向,一个是希望助力产业升级,第二个是希望助力更多企业的数字化建设。

 

首先,过去几年我们有很多单点的解决方案,腾讯为客户打造 AI 解决方案时需要投入大量精力,甚至需要为其做产业升级。但由于客户众多,而我们自身资源有限,限制了 AI 能力的影响力传播以及规模化应用。

 

于是我们提出打造基础设施,也就是 TI ONE、TI Martix、TI DataTruth 三个平台。我们希望这三个平台能赋能整个行业或者说产业,客户在平台上能构建适合自己的解决方案,以这样的方式规模化 AI 能力的应用。另一方面,我们推出了 300 项原子能力用于数字化建设,外部可以直接访问。另外我们基于过往的积累,打造了超过 50 个相对成熟的解决方案,均为开箱即用模式。并且,由于设计模式 和 行业 Know-How 层面的区别,我们的解决方案有自身独特的优势。

 

Q:关于行业基础设施的特点您讲了很多,真正落地的时候有哪些难点?

    

吴运声:落地行业的时候最主要的问题是行业知识。过去很多 AI 开发者不懂行业,做出来的产品与行业需求之间始终有隔阂。比如将内部实验室评测的指标用于行业生产,通常会遇到比较大的现实问题,而且这些问题不解决就是不行。

 

举个例子,我们最近做的工业 AI 的解决方案,需要在具体场景下检测裂纹,粘料的瑕疵。这件事在实验室里无法完成,因为在生产过程中所谓的缺陷需要依靠质检人员的经验来界定,没有显性的规则。通常来说,生产过程中取出 10 个有缺陷的样品,到底是 1 毫米的裂纹算缺陷还是 3 毫米的裂纹算缺陷,这并不能一概而论。因此我们通常的做法是不断取出批量样品,给质检员确认,通过反复确认多批样品不断拟合规则,最终确认那些样品是质检员想要的,从而得出自动化的规则。

 

这样的例子比比皆是,不管是工业,金融还是其他行业。究其原因是不能在落地应用前清晰地定义规则,而需要结合生产环境反复打磨,最终得出可用结果,这个过程中会遇到很多的技术问题需要解决。

 

Q:现在业界大厂都在做自己的框架,优图和腾讯云目前有没有自研的人工智能框架?

    

吴运声:移动端和桌面端我们开源了ncnnTNN两个框架,在业界非常有名,感兴趣的话可以查一下。其中 TNN 能力更强,也将会适配更强的处理器,并且是对外开源的。

 

Q:腾讯云三大 AI 底层是今年最新推出的吗?另外产业互联网是腾讯提出的,现在业界也有很多公司在做,腾讯跟阿里、华为有哪些差异化的特色?

    

吴运声:AI 底层这个概念是今天第一次完整呈现的,但其实在过去几年就有一些苗头,很多单点能力已经开始做了。到了今天我们把过往单点的信息做了整合,而且做了一个更完善的基础设施的定位。说到未来,我们肯定会在这件事上持续地投入,而且会把生态做得越来越完善。这类项目不是通过以往单个具体项目投入产出多少钱的方式衡量,而是看作一种基础设施投入,更重要的是联合合作伙伴一起打造。

 

第二个问题,腾讯做产业互联网有自己的特色。过去腾讯做消费互联网做的很强,现在到了产业互联网,腾讯会很关注 C2B,想办法结合以前 to C 的优势,将产业互联网的连接和能力支撑做好。我们有一个非常重要的理念是服务于人,不论是技术还是产品,都要落实到具体的人身上,将 to C 的经验用好。

    

Q:服务于人听起来是 to C 的生意,是不是和现在的方向有些区别?

    

吴运声:我们为 B 端打造的解决方案最终也是服务于他的客户,也就是说,我们的解决方案最终需要更好地服务于人。

    

Q:大会论坛演讲中您提到优图在为众多行业赋能,从您的角度来看,哪些行业落地的效益最好?

    

吴运声:过去几年泛娱乐领域人脸相关的很多应用比如变脸、变装应用都有很好的效益,但这多是 to C 的。产业互联网的效益我觉得不一定能在现在说清楚,还不是时候。我们更愿意阐述一下不同行业落地的不同特点。

 

举个例子,金融行业的从业人员自己有比较强的能力,他们不需要端到端解决方案,而是需要平台、工具、基础设施,然后自己在上面构建适合的应用。但到了某些传统行业,本身信息化基础比较薄弱,行业毛利相对较低;那么就希望直接给解决方案。也许未来这些传统行业会走到自主构建应用的阶段,但这需要有一个过程。我们会研究不同行业的特点,并结合行业不同的阶段,确定 AI 的适用性以及进入时间。

 

Q:今年所有 AI 公司都在提开源,优图到今天已经第四个年头了,您怎么看盛行的开源文化?

    

吴运声:我是技术人员出身,对开源文化肯定是欢迎的。我们非常鼓励内部自主开源,因为开源的发展对业界,对技术人员都是一个积极的事情,也有利于营造一个良好的生态。健康的开源生态有助于促进或者推动各方面技术的提升,所以我非常支持开源。 

腾讯有自己的使命,做探星计划为的是长期的社会价值

 

Q:类似于和天文台这样的合作,可能看不到直接的收益点,那么优图在公司内部是如何证明你们做这件事情的价值的?

    

吴运声:不管是在优图还是整个腾讯,我们并不是做每件事情都要考虑它的经济价值或者收入。我们有自己的使命,比如腾讯提出的科技向善的理念。

 

换句话说,我们做项目除了有经济方面的考虑之外,也会考虑整个社会长期的发展,或者能否彰显社会价值,这就包括我们以前做的寻人,这次的探星计划。其实这些项目跟实际的经济收入没有什么关系,但是代表了一个社会向善的进展或者路径,我们也觉得这些事情有助于增长社会长期价值,所以我们非常乐意投入资源去推动这样的事情。


Q:你们如何评估这个工作可以做,而且投入了专业人员来做?

    

吴运声:总办领导会给我们一个指引性、框架性的科技向善的思路,我们这样的中层干部去考虑在这个大框架下具体做什么,只要符合整体的框架就可以了。从我的角度讲,一方面肯定有部门的收入 KPI,另一方面也会考虑承担社会责任,需要在内部做一些平衡。

 

那么具体到探星计划。首先这是一个代表未来的很好的方向,代表着星辰大海。第二,放眼全球,FAST是中国独有的万人计划,每天有大量的数据、宇宙信号数据,非常适合结合腾讯云已有的大数据计算能力。另外,传统的搜星的算法会有一些新的理念,我们在和天文台的常进院士和李菂老师交流过程中发现人工智能用到的多模态技术,迁移到解决探星需求是非常好的思路。二者结合既有基础设施的优势,又有计算资源的优势,还有算法层面的优势。我相信会有非常好的成果。


Q:在做探星计划过程中,FAST 的数据对 AI 技术本身是否有一定的发展和助力?另外,探星计划是否有一定的进度计划表?

    

吴运声:关于第一个问题,我认为探星计划确实有新的难题需要解决,在这个过程中我们会提出一些新的思路和想法,这对于 AI 技术的发展确实会有一些帮助,这个帮助在我理解看来就是当我们面临着一个非常困难的问题时,这个领域的技术会有所提升。

 

第二个问题,探星计划开展了几个月的时间,目前已经有一些成果了。我们发现了一些脉冲星,同时,因为我们结合了新的算法,我们发现脉冲星的效率远远高于全球其他机构。内部评估数据显示,我们现在跟天文台合作发现的脉冲星数量相当于很多机构的总和,也就是说效率有非常大的提升。另外我们现在相比人工的处理效率高出 120 倍,三天就可以完成 FAST 人工一年的处理工作量。

 

另一方面,我们发现在科研过程中有一些有意思的点,如果能够突破,在影响力和学术上将会是一个跨越式的发展。

2021-07-14 17:252781
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