根據騰訊公布的數據顯示,目前騰訊云上的所有解決方案,有80%以上運用到了AI技術,與此同時,騰訊AI也落地了超過90種行業解決方案。從字面上來理解,就是AI在產業滲透的范圍越來越廣。
另外一個層面,在建設產業互聯網的過程中,AI并不是一個人在戰斗,而是與云計算、區塊鏈、物聯網、5G等其他新技術互相融合,使得AI應用的深度正在向產業縱深進發。
在政策的推動下,AI上升到國家戰略的高度,今年在“新基建”政策的推動下,AI落地的速度也大大加快,同時也讓我們對AI與產業的融合有了更多期待。
另一方面,經過多年的發展,AI的各項要素(算法、算據、算力)均獲得了突破性進展,很多單項AI技術也到達了產業落地的臨界點,為了體現自身價值,技術自身也有了落地需求,加上正在進行中的產業升級也需要AI力量的推動,AI與產業之間產生了大量觸點,AI也由此邁入產業融合創新發展的新階段。
過去談論AI,更多說的是實驗室里的AI,只有暢想,沒有產生價值,如今進入產業互聯網時代,無論是外部政策的推動,還是自身發展的需求,都要求AI必須與產業融合發生質變,此時AI有了新任務。
騰訊以優圖實驗室為核心,在視覺AI的落地上也取得了不錯的成績,除了首創跨年齡人臉識別技術,協助找尋拐賣兒童,體現“技術向善”之外,目前還打造了超過15種行業解決方案。
比如在工業領域的液晶面板行業,基板圖片傳統的人工檢測方式,既無法滿足行業進步所帶來的精密檢測需求,又無法提升效率,像華星光電的產線上,每天要產生一兩百萬張圖片,每個質檢員要看1萬多張圖片,其中的痛點多年未解。
如今基于騰訊優圖的視覺AI算法,騰訊云聯合合作伙伴打造的AI自動缺陷分類系統,識別單張圖片只需要500-600毫秒,對比人工判片,AI識別速度提升5-10倍,每年為華星光電節省成本超千萬元。
再比如,在保險行業,通過騰訊優圖輸出的OCR能力,將人工核保由智能核保代替,整個核保時間由原來的40分鐘/單,縮短到15分鐘/單,在這套AI模型下,核保結論預測準確率90%,核保效能提升60%。
此外在物流、零售、教育、泛娛樂等多個領域,騰訊優圖均有非常成功的落地實踐,這些案例背后都有一個相同的特征,不光解決了行業痛點,提升了生產效率,還對生產流程進行了重塑。
在騰訊剛剛提出C2B戰略時,外界曾有質疑,在2C的舒適區呆的太久了,騰訊缺乏2B的基因,不具備2B的能力。
可是,從騰訊優圖進入產業互聯網的落地實踐,我們可以將其理解為騰訊C2B戰略中的一個典型,即通過視覺AI技術能力落地的過程中,騰訊改造了自己的2B基因,也形成了C2B的護城河。
首先,無論是2C還是2B,要想做好,技術基礎都是必不可少的前提基礎,騰訊優圖之所以能在產業互聯網中取得成績,最主要的關鍵在于視覺AI的技術能力優勢讓騰訊拿到了2B戰局的入場券。
根據騰訊公開資料顯示,在基礎研究方面,騰訊優圖擁有超過800項AI全球專利,超過200篇論文被世界頂級會議收錄,除了多次在人工智能國際權威比賽中創造世界紀錄外,優圖近期人臉偽造檢測FaceForensics Benchmark整體檢測準確率等多項技術指標名列世界第一。
其次,2B基因強不強,關鍵在于對行業和B端客戶的理解程度,并以此形成的快速復制能力,在高舉高打的策略下,才能在市場競爭中占據主動。
騰訊在此次論壇上發布了AI泛娛樂平臺、廣電傳媒AI中臺、內容審核平臺、工業AI平臺四大平臺產品,可以向泛娛樂、廣電傳媒、內容審核、工業等領域提供從原子化產品能力到一站式解決方案,用開放平臺的方式解決了AI場景方案難以復制的痛點。
除了實現技術的單店突破外,用能夠適用更多場景的通用型解決方案、平臺型產品加速釋放AI的產業價值,在這個過程中,也形成了騰訊2B的競爭壁壘。我們可以很清晰的看到,騰訊實際上將自己當成了最大的B端客戶,技術落地的實踐先進行內部驗證,然后再對外輸出,在這個過程中,騰訊的2B基因已然形成。
人工智能基礎技術的逐漸成熟是其商業化的前提,而在2020年,全面云計算時代帶來的豐富算力,5G加持下的萬物互聯帶來前所未有的海量數據(20.65 +0.78%,診股)資源,一個云計算、大數據、人工智能三位一體的技術、應用生態圈已然形成。
近年來,伴隨深度學習和人工神經網絡的發展,計算機視覺技術實現了飛躍。在圖像搜索、人臉識別、圖像編輯和增強、VR/AR技術方面,計算機視覺技術均得到了廣泛的應用。
微美全息作為國內首屈一指的AI全息視覺領跑的企業,其打造出第三代6D光場全息技術產品,其仿真度用戶體驗可以用嘆為觀止來形容。超過4325個全息內容IP儲備, 相關專利295項,軟件著作76項,技術方面日趨成熟。其商業應用場景主要聚集在家用娛樂、光場影院、演藝系統、商業發布系統及廣告展示系統等五大專業領域。微美全息已集全息AI云移動軟件開發商、處事商、運營商身份于一身,也成為海內領先的全息AI領域整合平臺之一。
微美領先的全息AR內容制作功能圍繞圖像采集、對象識別、自動圖像處理和計算機視覺技術而構建。微美的軟件工程團隊和可視化設計團隊緊密合作,不斷推進這些可視化相關技術,并利用它們設計和生產創新的全息AR內容。通過提供精確姿態估計的實時計算機視覺算法,能夠在幾秒鐘內執行場景識別和跟蹤。這種尖端算法還允許微美以像素為基礎執行照片級真實高分辨率渲染的可視化。Frost&Sullivan表示,雖然大多數同行公司可能會識別并捕獲特定空間單位內的40到50塊圖像數據,微美可以收集的數據塊數量達到500到550;微美的圖像處理速度比行業平均水平提高了,從而提高了運營效率。在場景重建過程中,微美的自動圖像處理工具可以對最初拍攝的圖像進行噪聲清除和特征增強,從而能夠創建具有業界領先模擬度的同類最佳全息AR設計。
全息技術也稱虛擬成像技術,是利用干涉和衍射原理記錄并再現物體真實的三維影像的記錄和再現的技術。是一種用相干光干涉得到物體全部信息的的三維成像技術。WIMI微美全息全息云是增強現實的一種內容提供方式,就是讓你看到現實中不存在的物體和現實世界融合在一起的立體影像并與其交互,通過投射裝置,將手機或電腦上的影像投影到其他介質上。WIMI全息云中最具商業價值的就是全息技術。全息技術所記錄的不是影像,而是光場。應用場景廣,行業成長性高。
事實上,高清晰全息AI數字影像在國際上已經規模化應用,以全球最大的美國市場為例,其商業規模已經遍布世界各個發達國家。僅僅以美國制作的韓國鳥叔全息演唱會為例,開門第一周就有3萬觀眾。也就是說,全息劇場一周的門票收入超過同樣大小影院一年的收入。
人工智能的核心在于其算法,要實現產品化還有很長的一段路要走。在產品化的過程中,創業者需要投入大量時間來研發和搭建AI算法支撐平臺。真正能贏得95%市場的全靠口碑,全靠扎實的技術功底,WIMI微美全息高仿真的體驗是AI拼接算法的關鍵。全息視像是全尺寸影像數據,所以相比其它數字內容要大的多。雖然國內已經逐步邁入百兆時代,但還是不能滿足不壓縮的全息視像的傳輸,更別說手機的4G網絡了,所以全息視像壓縮傳輸技術是關系到全息技術普及和推廣的重要技術。針對這一技術,公司進行了長時間的公關,在原有視像壓縮技術的基礎上,結合云技術和內容分發技術,針對全息技術的還原特征,開發出WIMI微美自主的全息視像壓縮傳輸技術。其壓縮率遠遠大于現有壓縮技術,丟包率卻遠小于現有壓縮技術。
由于5G通信網絡帶寬的變化,高端全息應用逐漸應用于于社交媒體、通信、導航、家庭應用和其他應用場景。微美全息的計劃是通過5G通信網絡,在兩個核心技術:即全息人工智能面部識別技術和全息人工智能面部修改技術的基礎上,提供全息云平臺服務。
在今天,隨著電子神經網絡系統的發展和專業機器視覺硬件技術的不斷提升,我們正在努力的縮小機器人(16.18 -0.68%,診股)與正常人之間視覺能力的差距。當有一天,機器人能夠具備與人相同的機器視覺能力的時候,它們就可以完成自主的經營,從而去替代我們進行很多工作。到了那一天,人類社會將會上升到一個前所未有的新高度。
