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AI人工智能|从腾讯优图的落地实践，看视觉AI如何助力产业互联网( 二 )


比如在工业领域的液晶面板行业 ， 基板图片传统的人工检测方式 ， 既无法满足行业进步所带来的精密检测需求 ， 又无法提升效率 ， 像华星光电的产线上 ， 每天要产生一两百万张图片 ， 每个质检员要看1万多张图片 ， 其中的痛点多年未解 。
如今基于腾讯优图的视觉AI算法 ， 腾讯云联合合作伙伴打造的AI自动缺陷分类系统 ， 识别单张图片只需要500-600毫秒 ， 对比人工判片 ， AI识别速度提升5-10倍 ， 每年为华星光电节省成本超千万元 。
AI人工智能|从腾讯优图的落地实践，看视觉AI如何助力产业互联网
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再比如 ， 在保险行业 ， 通过腾讯优图输出的OCR能力 ， 将人工核保由智能核保代替 ， 整个核保时间由原来的40分钟/单 ， 缩短到15分钟/单 ， 在这套AI模型下 ， 核保结论预测准确率90% ， 核保效能提升60% 。
此外在物流、零售、教育、泛娱乐等多个领域 ， 腾讯优图均有非常成功的落地实践 ， 这些案例背后都有一个相同的特征 ， 不光解决了行业痛点 ， 提升了生产效率 ， 还对生产流程进行了重塑 。
2、以标杆项目为支点 ， 带动行业加入产业互联网转型
产业互联网是趋势 ， 很多企业也想进行数字化转型 ， 但在做出最终决定之前 ， 很多企业经常会犹豫 ， 担心一笔投入之后难以产生回报 ， 因而制造出标杆 ， 让产业互联网的好处放在明处供行业参考 ， 赢得客户的信任就是一件比较重要的事情了 。
腾讯优图在视觉AI落地上的逻辑之一 ， 既打造标杆项目 ， 在解决企业痛点的同时 ， 也给了整个行业以启发 。
因而我们看到 ， 在物流行业 ， 腾讯与中国外运合作 ， 开发了智慧物流3.0平台；在工业领域 ， 与华星光电合作 ， 开发了AI自动缺陷分类系统；在金融领域 ， 与泰康人寿合作开发了AI智能核保系统-云智忧保……
这些首先被腾讯优图“攻破”的企业在其行业中都是第一梯队 ， 它们率先转型所形成了竞争优势 ， 继续领跑 ， 自然会同行们研究和效仿的对象 ， 腾讯优图凭借着从0到1的标杆支点 ， 也将快速完成了从1到100到无穷大的全面覆盖 。
3、以体现技术价值为终点 ， 带动其他技术的产业融合
腾讯优图在视觉AI落地的过程中 ， 很好的体现了视觉AI的技术价值 ， 其中既有商业层面的 ， 也有社会层面 ， 但这并不是腾讯优图视觉AI技术价值的全部 。
在腾讯的理解中 ， “大家好才是真的好” ， 就现在看来 ， 在人工智能的诸多分支中 ， 视觉AI先行一步 ， 取得了不错的落地成绩 ， 但若从技术融合的角度来看 ， 当视觉AI与其他技术融合碰撞 ， 还会爆发出更多的创新场景和创新思路 。
以腾讯云与中国外运合作开发的智慧物流3.0平台为例 ， 除了腾讯优图提供的视觉识别之外 ， 该平台还包括了语音识别、人工智能算法等其他AI技术 ， 目前形成的一些智能化解决方案 ， 包括单证智能化处理平台、集装箱智能验箱服务、智能语音客服服务、运输调度算法服务、物联网平台+智能终端服务等 。
这是一个以视觉识别为切入点 ， 多项技术融合的综合性平台 ， 通过这些数字化的服务 ， 中国外运可以更好联接物流全流程里的资源和要素 ， 也更好地联接了客户 。
从一个更为长远的过程来看 ， 技术融合将会长期存在 ， 这也意味着视觉AI技术价值的终点还远远没有出现 ， 在走向终点的过程中 ， 其价值还会持续释放 。
三、形成2B基因是未来的决胜关键
在腾讯刚刚提出C2B战略时 ， 外界曾有质疑 ， 在2C的舒适区呆的太久了 ， 腾讯缺乏2B的基因 ， 不具备2B的能力 。
可是 ， 从腾讯优图进入产业互联网的落地实践 ， 我们可以将其理解为腾讯C2B战略中的一个典型 ， 即通过视觉AI技术能力落地的过程中 ， 腾讯改造了自己的2B基因 ， 也形成了C2B的护城河 。


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