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腾讯|腾讯要打一场“地对空”的AI之战( 二 )


此时腾讯AI的技术输出仍旧是散点式的 ， 未成体系和规模化 ， 从2016年开始 ， 优图开始将一系列技术通过优图开放平台、以腾讯云为窗口进行整体地对外商业化输出 。 这在内部被看作是腾讯技术落地产业走上快速轨道的标志性动作 ， 此次腾讯开放4个AI平台意味着腾讯正进入商业化输出的规模化阶段 。
现在优图实验室正不断依托C端用户和场景优势输出AI能力 ， 内部产品和腾讯云、微信等都是优图的输出口 。 据黄飞跃介绍 ， 腾讯内容与平台事业群（PCG）是其中一个与优图合作较多的事业部 ， 比如优图的人像分割、人像美颜、人像生成都会通过微视、QQ等产品直接面向C端客户 。 现在优图这套面向泛娱乐行业的AI系统能力已经通过新发布的AI泛娱乐平台对外输出 。
产业互联网时代的一大痛点是AI场景方案往往难以复制 ， 需要各家通过不断的实践找出适合更多场景的通用型方案 。 腾讯的这套基于场景的AI实践意味着往往其AI能力已经由内部多种用户场景的打磨 ， 并且被内测到的用户规模是巨大的 。
“我们的技术不是纯技术 ， 而是通过内部很多场景应用打磨出来的技术 。 ”腾讯优图实验室总经理吴运声举例说 ， 比如会议有时在窗边有光线很强的情况、有时在很暗的环境里 ， 而这些场景都是优图打磨过的 ， 曾在QQ、微视中实战运营过 。腾讯|腾讯要打一场“地对空”的AI之战
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“产业互联网不仅仅是to B、to G ， 它的终点依旧是服务好C端用户 ， 优图实验室的能力可以通过QQ、微信、小程序、公众号、微信支付触达十几亿用户 。 ”黄飞跃认为 。
优图实验室过去8年的经验是 ， 会根据用户反馈和技术落地中存在的问题不断迭代优化效果 ， 这会逐渐形成一种良性循环 ， 技术更新带来更多客户 ， 客户数量的增加扩大实践样本以促进技术继续升级 ， “技术和业务落地会形成闭环 。 ”黄飞跃表示 。腾讯|腾讯要打一场“地对空”的AI之战
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除了C端用户可以稍加感知的美颜、变脸等AI功能 ， 许多C端用户难以察觉的AI变革正在流水线上发生 。
与华星光电的合作曾被马化腾几次公开提到 。 过去 ， 华星光电的生产线每天会产生一两百万张图片 ， 为了保证面板质量 ， 公司雇佣了大量的质检员 ， 光是质检就有100多道工序 ， 需要100多人上岗 ， 繁琐复杂 ， 每个质检员要看1万多张图片 ， 一名质检员平均要花费2秒的时间完成对每张产品图片的缺陷分类工作 。
这种效率很难满足工厂产能的快速增长 。 华星光电与腾讯合作后 ， 腾讯通过深度学习和边缘计算 ， 用AI实现了20多小时不间断检测 ， 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 ， 每年可以为华星光电节省超千万元的成本 。腾讯|腾讯要打一场“地对空”的AI之战
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据汤道生介绍 ， 腾讯和中国商飞共同打造了复合材料检测领域的“AlphaGo” ， 以往一个飞机核心部件 ， 比如尾翼的复材检测 ， 需要几个老师傅花费数十小时来检测 ， 耗费几十万的成本 ， 但现在通过腾讯AI辅助检测系统 ， 只需要一个普通检测人员 ， 花几分钟时间就能完成 ， 还可以检测出人眼无法发现的细微缺陷 ， 整体检出率提升到99% 。
在腾讯的工业AI版图还有另一个案例 ， 图像识别、语音识别等技术 ， 让物体和行为的全面数字化成为可能 。 例如 ， 腾讯与空中客车合作 ， 建立车间运营的智能辅助分析系统 ， 通过优图的计算机视觉分析 ， 进行定位、工时分析和货物到位识别 ， 将人和物的行为数据化 。
类似节省人工的例子还有保险行业 。 在传统健康险核保流程里 ， 涉及到体检报告上传、分析、核保等多个流程 ， 过往这些流程完全由核保师人工完成 ， 人工核查录入面临体检报告类目多、人工录入慢 ， 准确率不能保证、录入时间不能灵活处理等问题 ， 而人工核保手段约每年核保20万份 ， 成本达到约每年800万 ， 审核一份保单平均需花费约40分钟 。 随着近些年保险业务量的激增 ， 优秀核保师的缺口越来越大 。


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