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(wù)、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(wù)，如自服務(wù)、高彈性，低成本、備份等，這也是騰訊云的核心業(yè)務(wù)，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(shù)能力。

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(shù)，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(shè)備、物聯(lián)網(wǎng)、網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)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(yīng)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(shè)備與二者鏈路間的邊緣設(shè)備上的數(shù)據(jù)、算法以及相關(guān)的邏輯過程。

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(shè)備、數(shù)據(jù)、應(yīng)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(lǐng)域的專家。”王龍表示。

“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(yīng)產(chǎn)生的潛在價值，將遠遠超過泛互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)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

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(yīng)規(guī)則進行諸如質(zhì)量檢測、排產(chǎn)計劃等操作。

視覺技術(shù)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(guān)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(shè)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(yīng)用的一個典型實例。

匯集了先進技術(shù)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(yīng)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(shè)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(guān)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(shè)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。

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(wù)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(wù)。

當前，網(wǎng)絡(luò)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(wù)量非常巨大。騰訊優(yōu)圖鑒黃業(yè)務(wù)，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(luò)處理器

為了更好地讓AI服務(wù)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

在一家面板廠的成功應(yīng)用場景中，騰訊云就有著三類合作伙伴，一是光學設(shè)備合作伙伴，負責把設(shè)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(yīng)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(lǐng)域有覓影，在零售領(lǐng)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(lǐng)域，騰訊云關(guān)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(wù)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(shè)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(chǔ)設(shè)施與軟件服務(wù)的能力，包括地圖、視頻、音樂等其他業(yè)務(wù)部門的能力，支持騰訊可以更好地面向企業(yè)提供服務(wù)，將AI技術(shù)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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