优图升级:腾讯的AI in All会快过百度的All in AI吗?

2018-09-12 10:30 稿源:锌财经  0条评论

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来源:锌财经(ID:xincaijing)

作者: 二楞

腾讯日前将优图实验室升级为计算机视觉研发中心。

作为腾讯旗下三大AI实验室之一,优图实验室,不仅完成了升级,更与国际期刊《科学》达成战略合作,共享在计算机视觉领域的资源和信息,聚焦并加强在计算机视觉领域的投入,产学研无障碍合作。

“和《科学》的合作主要有两个作用,即应用和连接。”腾讯优图实验室总经理、杰出科学家贾佳亚在日前举办腾讯优图计算机视觉峰会上解释道,作为一个既承担研发任务,又做场景解决问题的研究团队,优图实验室想为中国科研人员引入与全球最好期刊的联系,帮助他们更加了解前沿科学的发展。

往前看,从去年开始,腾讯对AI一直保持极高的热情。

围棋AI绝艺、Dreamwriter、腾讯觅影等等,无论是游戏、内容、社交,还是金融、医疗等传统领域,腾讯的AI技术均有涉及。

3 个多月前,“云· 2018 云+未来峰会”上,腾讯副总裁、腾讯云总裁邱跃鹏宣布,腾讯AI应用服务全面免费。去年 11 月,马化腾也表示,“对于腾讯来说,我们更加关注,我们在AI方面能做什么。”

腾讯SNG的优图、音视频和量子三大实验室中,优图率先升级和发力,让我们看到了“AI in All”的腾讯正加速将更多的想法变成现实。

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升级:实验室到研发中心

腾讯优图实验室创立于 2012 年,是腾讯三大人工智能实验室之一。

自成立起来,除了在QQ、QQ空间等腾讯自有的产品线中落地,还为微众银行、顺丰、中国联通、每日优鲜、中国南方电网等输出AI能力。

据了解,优图实验室已接入 70 多条腾讯产品的生产线,有超过 300 多家客户落地。

“AI既要在技术上“跑高分”,也要深入“跑场景”。”腾讯高级执行副总裁汤道生表示,除了在基础能力上跑高分,AI已经在许多垂直领域技术落地,进入到跑场景的时代。

据了解,人脸和OCR是计算机视觉中最早能够落地的场景,所以优图进入政务、金融、社交娱乐最早。而从去年开始,优图进入了更多垂直方向,包括交通、运输、广告、零售、教育和信息流等。

今年的重点则在医疗和自动驾驶,及自动道路上感知系统的建立。

“最重要的是优图实验室提供给公司内外服务的调用超过 3 亿次,这一数量在所有的技术团队里面,我相信是首屈一指,而且是值得一提的。”对于这些数字,贾佳亚显得十分自信。

而在战略布局中,优图以计算机视觉为核心,围绕社交娱乐、工业生产、社会进步、前沿探索四大方向,包括医疗、自动驾驶、工业、零售、办公、文化、社会公益等十大领域的具体应用。

比如在“AI+零售”上,优图集中火力做了两件事:一个是智能货柜,一个是优Mall。

以优图智能货柜为例,其依托于商品识别,能够迅速完成商品购买和商家完成供应链的管理,目前线上日均 240 个订单,最新版本识别率达到99.05%。

此外,优图实验室每天有亿级调用率,其3D人脸、人脸分析和人脸编辑等技术依托于天天P图、微视,实现实时瘦脸、瘦身等功能。

在前沿科技方面,优图与腾讯的自动驾驶团队合作,包括道路理解、多模态融合和行为预测、3D点云的理解等道路方面都有所进展。

就在去年,腾讯优图在国际权威的计算机视觉算法评测平台KITTI中,将car tracking benchmark测试上的车辆追踪准确率提升至87.76%,一举打破图森(TuSimple)、百度(DuEye)、斯坦福(MDP)等名企名校创下的纪录,斩获数据集排行榜第一。

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全方位落地,深耕AI医学

提到腾讯AI在各个垂直场景的应用陆续落地,就不得不提的是AI医学,这也是腾讯一个深耕的战略方向。其中腾讯觅影,作为腾讯发布的首款将人工智能技术运用在医学领域的产品,堪称国内AI医学的标杆。

腾讯觅影已实现了利用AI医学影像分析辅助医生筛查食管癌、肺结节、糖尿病视网膜病变、结直肠肿瘤、乳腺癌等疾病,以及利用AI辅诊引擎辅助医生对 700 多种疾病风险进行识别和预测,并与国内 100 多家顶尖三甲医院达成合作。

“一是医疗流程的优化,资源的优化;二是在疾病的诊断和预测方面,今天我们讲的很多图象处理,比如说读片,这也是诊断,尤其是癌症方面,如何预测今后的发展,可以早期诊断、早期治疗,这方面的数据很多,运用人工智能的确可以减轻很多的工作负担;三是精准医疗,尤其是精准手术方面。”《科学·机器人》编辑杨广中教授在演讲中提到,这三个方向,是今后AI在医疗方面的重要方向。

根据中国数字医疗网(HC3i)的《2016— 2017 年度人工智能+医疗市场分析及趋势报告》显示,医疗人工智能的中国时代已经到来: 2016 年中国人工智能+医疗市场规模已达到96. 61 亿元, 2018 年有望达到 200 亿元。

“AI只是作为辅助手段。但是这个辅助手段,已经大大地降低了我们临床医生劳动的强度,同时提高了我们的准确性。”中国医学科学院肿瘤医院流行病学研究室乔友林教授补充,AI并不承担责任,AI提供一个概念,告诉人们一个可能性。

乔教授提到,医生最后都会喜欢人工智能,因为它让临床工作变得更加容易了。

“下钳子的时候,(AI)告诉你在这下钳子最准确。因为宫颈就那么点,你想取错了以后,对妇女也不好。乳腺癌也是这样的,哪个地方该取就到哪取就完了,你扎很多眼,妇女也不高兴。”乔教授补充道。

通过腾讯的技术,把CT、核磁、病理检查的读片做的更精确、更快捷有效,但在诊断阶段,临床还要做哪些检查和分析,还是需要医生把握。

但即便是这个小目标,实现起来也并不容易。

一来,国内医院数据相对孤立,对于外部企业,如何获取结构化的数据进行机器学习本就是困难;二来,虽然医疗市场前景广阔,但有多少数据真正有价值,能够给机器提供训练,同样要打一个问号;三来,虽然人工智能领域近年异常火热,但同时理解人工智能和医疗的跨境人才,远没有想象的多。

“对于新病种的发布,腾讯非常谨慎。很多时候我们会预留更多时间,测试可能要测试半年,最后真正成熟了我们才放上去。”同时,郑冶枫提到,行业竞争非常激烈,并没有哪家公司能够一夜之间脱颖而出,所有的一切,都有待时间的检验。

不远的将来,AI会把我们更多的想法变成现实。

值得一提的是,峰会上,锌财经还采访到了地球上第一个拿护照的电子合成人——Neil Harbisson。

由于受achromatopsia(即“完全色盲”)疾病困扰,在 21 岁之前,Neil的世界只有黑白,直到他遇到了计算机科学家Adam Montandon,并最终得以在颅骨上植入天线。

通过这根天线,Neil通过倾听振动,而非肉眼观察,来感知颜色。

“我花了几个月的时间,大脑开始慢慢适应这种听声音的感觉,适应之后也不觉得烦了。但是一开始比如像紫色,他是非常高频的声音,就听上去有点不太舒服。”Neil说,借助机器,他不仅可以听到颜色,甚至可以感知红外线和紫外线等常人无法感知的信号。

我们在Neil身上观察到了未来AI的更多可能,比如,如果Neil希望,他可以不通过耳机,直接借助已有的设备接电话、听音乐。

“对基础技术研究保持足够耐心,不设KPI。”汤道生说,持续加码计算机视觉技术的研发投入,未来,腾讯还会进一步联合全球产、学、研各方力量,同时,技术成果会开放给上下游的合作伙伴。

那么,这一次升级,也让我们更加确信腾讯优图将会给AI和相关行业带来更多可能。

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