腾讯优图2020疫情下再出发！专利800+项，AI落地直面碎片化( 三 )
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2、定制化解决方案 ， 应对场景化
面对场景化的需求 ， 优图如何做定制化解决方案？
黄飞跃以零售、工业、媒体业务三个行业为例进行了解读 。
在零售方面 ， 前几年行业长期以来关注人、货、场 ， 而优图在此基础上 ， 更注重以人为核心构建数字化连接 ， 缩短人与货的连接路径 ， 让场无处不在 。 以AI试装应用为例 ， 优图的技术目前支持实时视频流 ， 并大大提高色彩还原度及素材贴合度 。
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在工业方面 ，面对各行各业差异化需求 ， 今年优图联合腾讯云推出工业AI平台 ， 目前已为3C、半导体行业的伙伴提供定制解决方案 。
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在媒体业务方面 ， 优图推出媒体AI中台 ， 已经在广电媒体行业深入落地 ， 为广电传媒行业提供智能标签、智能编目、智能审核、智能拆条等全流程服务 ， 赋能媒体行业转型 。
五、做Π型实验室 ， 不断自进化黄飞跃表示 ，∏型人才是指至少拥有两种专业技能 ， 并能将多门知识融汇贯通的高级复合型人才 。 而作为一个研究和产业化两手抓的实验室 ， 优图的定位是Π型实验室 ， 是一个持续自进化的实验室 。
回顾优图的发展历程 ， 在早期互联网时代 ， 腾讯优图主要专注基础研究；在互联网+时代 ， 优图确立研发和落地两条腿走路；而进入当下的产业互联网时代 ， 优图则更强调合作伙伴良好互动 ， 一起发展AI事业、联结及AI生态 。
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当智东西问到 ， 在各个阶段腾讯优图克服了或正在克服哪些难点？
黄飞跃表示 ， 在互联网时代 ， 优图1.0时期更聚焦于人脸技术的研发及视觉AI技术拓展 ， 支持内部业务 。 当时的难点更多是挖掘重要的技术 ， 让别的部门对团队有信心 ， 达到深度合作 。 比如 ， 2014年当时和微众银行合作时 ， 就面临能否满足需求、符合金融标准等怀疑 。
在互联网+时代 ， 优图2.0一方面发力AI技术 ， 另一方面在思考怎么更好地给外部客户实现实际价值 。 2.0初期优图还是独立实验室 ， 这时候的难点聚焦于怎么了解外部客户的需求 ， 做出更多有价值的事情 。
而到了产业互联网时代 ， 优图3.0已经加入腾讯云与智慧产业大事业群（CSIG） ， 而当下AI落地已经非常普及 。 面临的新问题是AI需求非常碎片化、发散 ， 因此需要专业解决方案的定制 ， 比如优图推出了工业、传媒等AI平台 。 另一方面 ， 面对长尾化、场景化的需求 ， 优图也推出了自动化AI平台 。
六、不为了开源而开源 ， 生态构建是自然而然的事在会议最后的采访环节 ， 当智东西问到 ， 优图在今年6月开源的AI框架TNN有什么亮点和最新反馈？优图又如何看待开源生态？
腾讯优图实验室总监吴永坚表示 ， 优图早在2016年就开源了专注移动端的推理框架ncnn ， 而今年开源的TNN是对ncnn框架进行了重构升级 。 TNN是针对手机端的高性能、轻量级移动端推理框架 ， 更支持跨平台能力 ， 另外和算法有更好的结合 ， 大大降低了开发门槛 。
在技术生态方面 ， 吴永坚认为生态构建是一个自然而然的过程 。 它谈到了优图开源AI框架的初衷：优图对于开源 ， 不为开源而开源 ， 还是希望自身先用起来 ， 然后本着程序员的情怀 ， 把优质的框架开放共享 。
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结语：头部玩家打磨差异化 ， 推动AI落地行业时至年关 ， 个人、企业都在对自身一年的得失功过进行总结回顾 。 对于腾讯优图来说 ， 2020年的疫情危机也为AI技术产业化带来了转机 。 相比于2019年 ， 优图今年在展示AI技术突破的同时 ， 显然更关注产业落地进展 。 2021年 ， 平衡好研发和产业化的关系 ， 对优图来说依然尤为重要 。
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