根据腾讯公布的数据显示,目前腾讯云上的所有解决方案,有80%以上运用到了AI技术,与此同时,腾讯AI也落地了超过90种行业解决方案。从字面上来理解,就是AI在产业渗透的范围越来越广。
另外一个层面,在建设产业互联网的过程中,AI并不是一个人在战斗,而是与云计算、区块链、物联网、5G等其他新技术互相融合,使得AI应用的深度正在向产业纵深进发。
在政策的推动下,AI上升到国家战略的高度,今年在“新基建”政策的推动下,AI落地的速度也大大加快,同时也让我们对AI与产业的融合有了更多期待。
另一方面,经过多年的发展,AI的各项要素(算法、算据、算力)均获得了突破性进展,很多单项AI技术也到达了产业落地的临界点,为了体现自身价值,技术自身也有了落地需求,加上正在进行中的产业升级也需要AI力量的推动,AI与产业之间产生了大量触点,AI也由此迈入产业融合创新发展的新阶段。
过去谈论AI,更多说的是实验室里的AI,只有畅想,没有产生价值,如今进入产业互联网时代,无论是外部政策的推动,还是自身发展的需求,都要求AI必须与产业融合发生质变,此时AI有了新任务。
腾讯以优图实验室为核心,在视觉AI的落地上也取得了不错的成绩,除了首创跨年龄人脸识别技术,协助找寻拐卖儿童,体现“技术向善”之外,目前还打造了超过15种行业解决方案。
比如在工业领域的液晶面板行业,基板图片传统的人工检测方式,既无法满足行业进步所带来的精密检测需求,又无法提升效率,像华星光电的产线上,每天要产生一两百万张图片,每个质检员要看1万多张图片,其中的痛点多年未解。
如今基于腾讯优图的视觉AI算法,腾讯云联合合作伙伴打造的AI自动缺陷分类系统,识别单张图片只需要500-600毫秒,对比人工判片,AI识别速度提升5-10倍,每年为华星光电节省成本超千万元。
再比如,在保险行业,通过腾讯优图输出的OCR能力,将人工核保由智能核保代替,整个核保时间由原来的40分钟/单,缩短到15分钟/单,在这套AI模型下,核保结论预测准确率90%,核保效能提升60%。
此外在物流、零售、教育、泛娱乐等多个领域,腾讯优图均有非常成功的落地实践,这些案例背后都有一个相同的特征,不光解决了行业痛点,提升了生产效率,还对生产流程进行了重塑。
在腾讯刚刚提出C2B战略时,外界曾有质疑,在2C的舒适区呆的太久了,腾讯缺乏2B的基因,不具备2B的能力。
可是,从腾讯优图进入产业互联网的落地实践,我们可以将其理解为腾讯C2B战略中的一个典型,即通过视觉AI技术能力落地的过程中,腾讯改造了自己的2B基因,也形成了C2B的护城河。
首先,无论是2C还是2B,要想做好,技术基础都是必不可少的前提基础,腾讯优图之所以能在产业互联网中取得成绩,最主要的关键在于视觉AI的技术能力优势让腾讯拿到了2B战局的入场券。
根据腾讯公开资料显示,在基础研究方面,腾讯优图拥有超过800项AI全球专利,超过200篇论文被世界顶级会议收录,除了多次在人工智能国际权威比赛中创造世界纪录外,优图近期人脸伪造检测FaceForensics Benchmark整体检测准确率等多项技术指标名列世界第一。
其次,2B基因强不强,关键在于对行业和B端客户的理解程度,并以此形成的快速复制能力,在高举高打的策略下,才能在市场竞争中占据主动。
腾讯在此次论坛上发布了AI泛娱乐平台、广电传媒AI中台、内容审核平台、工业AI平台四大平台产品,可以向泛娱乐、广电传媒、内容审核、工业等领域提供从原子化产品能力到一站式解决方案,用开放平台的方式解决了AI场景方案难以复制的痛点。
除了实现技术的单店突破外,用能够适用更多场景的通用型解决方案、平台型产品加速释放AI的产业价值,在这个过程中,也形成了腾讯2B的竞争壁垒。我们可以很清晰的看到,腾讯实际上将自己当成了最大的B端客户,技术落地的实践先进行内部验证,然后再对外输出,在这个过程中,腾讯的2B基因已然形成。
人工智能基础技术的逐渐成熟是其商业化的前提,而在2020年,全面云计算时代带来的丰富算力,5G加持下的万物互联带来前所未有的海量数据(20.65 +0.78%,诊股)资源,一个云计算、大数据、人工智能三位一体的技术、应用生态圈已然形成。
近年来,伴随深度学习和人工神经网络的发展,计算机视觉技术实现了飞跃。在图像搜索、人脸识别、图像编辑和增强、VR/AR技术方面,计算机视觉技术均得到了广泛的应用。
微美全息作为国内首屈一指的AI全息视觉领跑的企业,其打造出第三代6D光场全息技术产品,其仿真度用户体验可以用叹为观止来形容。超过4325个全息内容IP储备, 相关专利295项,软件著作76项,技术方面日趋成熟。其商业应用场景主要聚集在家用娱乐、光场影院、演艺系统、商业发布系统及广告展示系统等五大专业领域。微美全息已集全息AI云移动软件开发商、处事商、运营商身份于一身,也成为海内领先的全息AI领域整合平台之一。
微美领先的全息AR内容制作功能围绕图像采集、对象识别、自动图像处理和计算机视觉技术而构建。微美的软件工程团队和可视化设计团队紧密合作,不断推进这些可视化相关技术,并利用它们设计和生产创新的全息AR内容。通过提供精确姿态估计的实时计算机视觉算法,能够在几秒钟内执行场景识别和跟踪。这种尖端算法还允许微美以像素为基础执行照片级真实高分辨率渲染的可视化。Frost&Sullivan表示,虽然大多数同行公司可能会识别并捕获特定空间单位内的40到50块图像数据,微美可以收集的数据块数量达到500到550;微美的图像处理速度比行业平均水平提高了,从而提高了运营效率。在场景重建过程中,微美的自动图像处理工具可以对最初拍摄的图像进行噪声清除和特征增强,从而能够创建具有业界领先模拟度的同类最佳全息AR设计。
全息技术也称虚拟成像技术,是利用干涉和衍射原理记录并再现物体真实的三维影像的记录和再现的技术。是一种用相干光干涉得到物体全部信息的的三维成像技术。WIMI微美全息全息云是增强现实的一种内容提供方式,就是让你看到现实中不存在的物体和现实世界融合在一起的立体影像并与其交互,通过投射装置,将手机或电脑上的影像投影到其他介质上。WIMI全息云中最具商业价值的就是全息技术。全息技术所记录的不是影像,而是光场。应用场景广,行业成长性高。
事实上,高清晰全息AI数字影像在国际上已经规模化应用,以全球最大的美国市场为例,其商业规模已经遍布世界各个发达国家。仅仅以美国制作的韩国鸟叔全息演唱会为例,开门第一周就有3万观众。也就是说,全息剧场一周的门票收入超过同样大小影院一年的收入。
人工智能的核心在于其算法,要实现产品化还有很长的一段路要走。在产品化的过程中,创业者需要投入大量时间来研发和搭建AI算法支撑平台。真正能赢得95%市场的全靠口碑,全靠扎实的技术功底,WIMI微美全息高仿真的体验是AI拼接算法的关键。全息视像是全尺寸影像数据,所以相比其它数字内容要大的多。虽然国内已经逐步迈入百兆时代,但还是不能满足不压缩的全息视像的传输,更别说手机的4G网络了,所以全息视像压缩传输技术是关系到全息技术普及和推广的重要技术。针对这一技术,公司进行了长时间的公关,在原有视像压缩技术的基础上,结合云技术和内容分发技术,针对全息技术的还原特征,开发出WIMI微美自主的全息视像压缩传输技术。其压缩率远远大于现有压缩技术,丢包率却远小于现有压缩技术。
由于5G通信网络带宽的变化,高端全息应用逐渐应用于于社交媒体、通信、导航、家庭应用和其他应用场景。微美全息的计划是通过5G通信网络,在两个核心技术:即全息人工智能面部识别技术和全息人工智能面部修改技术的基础上,提供全息云平台服务。
在今天,随着电子神经网络系统的发展和专业机器视觉硬件技术的不断提升,我们正在努力的缩小机器人(16.18 -0.68%,诊股)与正常人之间视觉能力的差距。当有一天,机器人能够具备与人相同的机器视觉能力的时候,它们就可以完成自主的经营,从而去替代我们进行很多工作。到了那一天,人类社会将会上升到一个前所未有的新高度。
