騰訊云副總裁王龍

在中國,有一個泛互聯(lián)網(wǎng)市場,所有數(shù)據(jù)的產(chǎn)生、交易都是在互聯(lián)網(wǎng)上完成,另一個則是傳統(tǒng)企業(yè),包括政務、金融、零售、制造等等。王龍表示,騰訊云肩負兩重使命,一是針對泛互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)提供那些已經(jīng)被證明的、普適的服務,如自服務、高彈性,低成本、備份等,這也是騰訊云的核心業(yè)務,另一塊是提供數(shù)字工具與邊緣的計算能力,讓用戶在邊緣就能夠獲得騰訊和合作伙伴輸出的技術能力。

發(fā)力AI
過去三年來,AI因為技術門檻的不斷走低而越來越普及,各大公司也正在致力于為所有創(chuàng)業(yè)公司、技術人員乃至所有產(chǎn)業(yè)及客戶都能夠以更低成本、更高效率獲得AI技術。基于這樣的現(xiàn)實,在產(chǎn)業(yè)應用層面,大量的應用不斷落地。

早在2011年,騰訊就成立了微信AI研究室,2012年又成立了以計算機視覺為主的優(yōu)圖實驗室,2016年成立AI實驗室、2018年成立機器人實驗室,圍繞計算機視覺、智能語音、機器人控制、NLP自然語言處理,全面布局各種AI技術,積累了豐富的經(jīng)驗。

騰訊AI基因的進化圖

在今年5月23日召開的“云+未來”峰會上,騰訊發(fā)布了“超級大腦”,把騰訊自身以及更多合作伙伴的科技分享給各行各業(yè)客戶。

之所以要發(fā)布超級大腦,一是因為為決策支持提供的數(shù)據(jù)來源除了普通的文本數(shù)據(jù),而且包括各種智能設備、物聯(lián)網(wǎng)、網(wǎng)絡基礎設施產(chǎn)生的視頻、音頻等各種數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)收集、存儲和分析、加工的壓力驟增,二是讓一個AI落地僅靠算法人員的力量是很不足的,需要例如熟悉智能終端管理的工程人員予以配合,對算法可能產(chǎn)生重大影響的終能終端如攝像頭應用的環(huán)境(角度、光線)進行優(yōu)化。

因此,騰訊認為必須能夠推出這樣一個系統(tǒng),更好地調(diào)度云端、智能設備與二者鏈路間的邊緣設備上的數(shù)據(jù)、算法以及相關的邏輯過程。

與眾不同的“超級大腦”
國內(nèi)市場上,阿里云、華為云、百度先后推出了相關的“大腦”理念,騰訊云的超級大腦優(yōu)勢何在?

在發(fā)布半年來,騰訊并沒有太多推廣“超級大腦”的概念。王龍解釋說,騰訊云的“超級大腦”理念跟友商有很大的不同。

“我們的超級大腦是一個致力于算法、設備、數(shù)據(jù)、應用、連接的效率,本身并不提供任何數(shù)據(jù)甚至都不提供算法,算法可能是內(nèi)部的團隊或者是由合作伙伴一起來完成的一個工具?!蓖觚堈f。

“超級大腦”跟騰訊的理念一致,即“連接一切”,希望做更有效的連接器,“用Pony(馬化騰)的話來說,我們更希望成為各行各業(yè)各個合作伙伴的數(shù)字化助手,而不是自己成為各個賽道的冠軍或者各個領域的專家?!蓖觚埍硎?。

“超級大腦”的另一個優(yōu)勢是,騰訊云在C端的豐富資源。5G時代的來臨,將推動邊緣計算盛行,邊緣數(shù)據(jù)的增長、數(shù)據(jù)管控的復雜度以及對應產(chǎn)生的潛在價值,將遠遠超過泛互聯(lián)網(wǎng)領域產(chǎn)生的數(shù)據(jù),而騰訊已經(jīng)積累了豐富的經(jīng)驗。

“超級大腦”推進數(shù)字化轉(zhuǎn)型進程

傳統(tǒng)行業(yè)向數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中,產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)都存儲在邊緣,如工廠的車間,醫(yī)院的各種檢查室,零售商店等等,這些數(shù)據(jù)有否價值、有多大價值很難確定。要解決這個問題,需要把更多的計算力、更多決策力放在邊緣才能夠做出科學的決策,才能在萬物互聯(lián)的時代從數(shù)據(jù)中發(fā)掘價值。

以工廠為例,以前工廠都有自己的MES系統(tǒng),它收集了大量生產(chǎn)數(shù)據(jù)并保存下來,并基于這些數(shù)據(jù)和相應規(guī)則進行諸如質(zhì)量檢測、排產(chǎn)計劃等操作。

視覺技術的進步,讓這種能力代替了人工完成質(zhì)量檢測等工作。美的集團的視覺研究所將相關模型部署到生產(chǎn)線上,實現(xiàn)了對產(chǎn)品進行質(zhì)量檢測。當然,在此之前,需要攝像頭或者光學設備采集的圖像數(shù)據(jù)進行結(jié)構(gòu)化,與原有MES數(shù)據(jù)實現(xiàn)融合,做出更科學的決策。

這就是人工智能在工廠應用的一個典型實例。

匯集了先進技術的騰訊云“超級大腦”,在制造、零售、金融等行業(yè)得到了實踐。借助于“超級大腦”,企業(yè)可加速數(shù)據(jù)流動,依靠在云邊端調(diào)度算法和模型,實現(xiàn)產(chǎn)生真正價值的人工智能工業(yè)應用。

“超級大腦”的行業(yè)實踐

不過,在任何一家工廠,其生產(chǎn)存在大量不確定性,比如排產(chǎn)計劃往往會因為設備維修、定單取消、倉儲物流變化等問題進行調(diào)整,再加上客戶個性化生產(chǎn)比例不斷提升,必定帶來質(zhì)量檢測的難度,也提升檢測模型個性化的需求。

如何做到算法和工程人員的配合?王龍認為,一個匯聚盡可能多的算法,匯聚盡可能多的模型,匯聚盡可能多的智能硬件連接以及云端算力的平臺,成為必須。這個平臺使得算法專家、工程人員、合作伙伴都能夠找到適合自己的落地場景,并且跟相關各方做更好的配合。

AI訓練模型需要一定的時間,短則一兩天,長則兩三個月,之后才能部署到生產(chǎn)線上。為了提高效率,騰訊提供了離線訓練平臺,基于Movidius做了很多適配和和測試工作,以提升數(shù)據(jù)的流動性與流動效率。依據(jù)算法進行調(diào)試調(diào)優(yōu),同時對在線的邊緣設備來進行微調(diào),實現(xiàn)數(shù)據(jù)和在線、離線系統(tǒng)更好的閉環(huán)。

這是與英特爾合作的典型實例之一。

與英特爾緊密合作
人工智能領域,騰訊云和英特爾一直開展合作并且取得不菲的進展。

在視頻轉(zhuǎn)碼優(yōu)化方面,騰訊云和英特爾共同努力,基于至強可擴展處理器,基于最新的指令集和OpenCL庫,在1080P視頻轉(zhuǎn)碼上獲得兩倍的性能提升,在使用最新的AVX指令集時獲得了1.7倍的性能提升,基于英特爾OpenCL Runtime最新版的性能也獲得了1.2倍的提升。

PhoenixGO 的AI訓練優(yōu)化效果

PhoenixGO,2018年世界人工智能圍棋大賽的冠軍,背后使用了騰訊內(nèi)部20萬核至強服務器的閑時進行訓練,這也和英特爾的通力合作分不開。

TEG TDSQL,在做查詢的情況下使用英特爾的AVX指令集優(yōu)化算法,在傳統(tǒng)CPU上單實例獲得4倍提升,多實例額外1.4倍的性能提升。

總體而言,上述合作對騰訊、對客戶來說都是很好的消息,不僅節(jié)省大量人力、節(jié)省大量時間,降低了成本、提升了效率,還能為客戶、合作伙伴提供更好的服務。

當前,網(wǎng)絡直播內(nèi)容豐富,自媒體產(chǎn)生的內(nèi)容也是爆發(fā)式成長,鑒黃業(yè)務量非常巨大。騰訊優(yōu)圖鑒黃業(yè)務,基于英特爾開源的組件與MKL算法庫進行優(yōu)化,整體鑒黃性能提升1.6倍。

英特爾展示最新的神經(jīng)網(wǎng)絡處理器

為了更好地讓AI服務于各行各業(yè),騰訊和英特爾還將有更深的合作,并且與更多的合作伙伴在算法、工程、硬件以及落地場景,能夠加強合作,共建AI生態(tài),為中國產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的健康發(fā)展,為各行各業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型做出自己的貢獻。

2018英特爾人工智能大會

不斷強化的生態(tài)
“超級大腦”具有一個完整的生態(tài)。騰訊云希望借助這個平臺,幫助算法專家、幫助包括攝像頭、傳感器等智能終端合作商,幫助工程人員、應用開發(fā)者等找到適用的算法,適用的硬件以及適用的應用場景,形成一個連接云、邊、端的智能操作系統(tǒng),為合作伙伴提供數(shù)十億C端用戶的連接能力,同時通過B端的合作伙伴體系獲得更多的技術支持,讓各方在這個系統(tǒng)中更好地發(fā)揮自己的價值。

在一家面板廠的成功應用場景中,騰訊云就有著三類合作伙伴,一是光學設備合作伙伴,負責把設備接入到平臺上,二是算法合作伙伴(當然,首批算法是優(yōu)圖實驗室和騰訊云聯(lián)合開發(fā)并加以驗證),三是熟悉工程制造流程的EMS集成應用的合作伙伴。

而典型的合作伙伴,在算法方面,面向制造業(yè)的合作伙伴有格創(chuàng)電子,在醫(yī)院領域有覓影,在零售領域有優(yōu)Mall——他們提供算法以及算法輸出的結(jié)果。

值得一提的是智慧零售領域,騰訊云關注的并不是人們想象中的零售商家,而是優(yōu)化微信、QQ、微信支付、公眾號、小程序、地圖等方式,通過這些能力連接更多的消費者,幫助合作伙伴優(yōu)化人貨場等的管理。

騰訊云“超級大腦”及生態(tài)圖

騰訊還在持續(xù)拓展合作伙伴和客戶。

在與英特爾合作的同時,騰訊云與英偉達也有過合作。王龍表示,騰訊云對所有的合作伙伴一視同仁,公司所有的需求來自于客戶,以及合作伙伴。

人工智能越來越向?qū)S玫挠布軜?gòu)發(fā)展,以前的對策是不停地插卡,或者采用服務并行處理器,但是事實上,不論采用哪種方式都存在瓶頸,而且這些瓶頸隨著模型和算法的不同而不同,有的在CPU中,有的在CPU的能力上,還有的在算法設計或者FPGA的能力上。

王龍相信,未來各方都將互相尋找最適合的配合點,在龐大的生態(tài)中,尋求自己的位置。他強調(diào),騰訊最近一次的組織架構(gòu)變更,有效地整合了騰訊云各種基礎設施與軟件服務的能力,包括地圖、視頻、音樂等其他業(yè)務部門的能力,支持騰訊可以更好地面向企業(yè)提供服務,將AI技術輸出到各行各業(yè),更好地幫助各行各業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

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