腾讯求变，AI新生

　　在《三体》系列中，有一个问题一直困扰着读者：如果宇宙黑暗森林理论成立，文明之间此消彼长，那么就存在一个问题：新生文明的速度，能否跟上文明消亡的速度。而在商业的世界里，考验每一家公司的是：公司发展和新增的速度，是否能赶得上它衰落和消亡的速度。这成为了任何企业的生死生命线。即使是腾讯。
　　赛道崭新，对手如云
　　2018年9月30日早上6点，腾讯宣布了史上第三次架构大调整。这一次，腾讯把新的增长点聚焦在以云和AI为核心的业务上，专门成立独立的云与智慧产业事业群（CSIG）。
　　作为国内最大、全球领先的文化科技公司，在长期发掘2C红利之后，面临着新的经济形势和错综复杂的环境，它必须要寻找新的增长模式。
　　面对着媒体铺天盖地报道和朋友圈的刷屏消息，作为原腾讯云的员工之一，听到这个消息，张五可（化名）有些失落，他在这个项目呆了好几年，一直觉得公司不够重视，坐冷板凳，几个月前刚申请调离了这个部门。
　　而Lillian更积极地拥抱变化。她在腾讯工作了14年，由于看好AI的未来，年初她申请加入了QQ浏览器的图像识别项目，这是腾讯落地的AI项目之一。她担任项目产品负责人。
　　在当下，AI是一个非常热门的概念。任何一个创业项目，只要沾着AI的概念，有可能获得更高的估值。根据技术成熟度曲线，一个成熟的技术和产业，一般会经过科技诞生的促动期、过高期望的峰值、泡沫化的低谷期、稳步爬升的光明期，最后进入到实质生产的高峰期。当下的人工智能产业，基本上处在促动期和峰值之间。
　　按Lillian的看法，在接下来的35年，整个AI行业会有一个回调，当下的AI行业，有些鱼龙混杂，巨头在做，新兴的创业公司在做，连各种培训学校都办起了AI速成班。随着行业成熟，一批玩概念和没有实质性技术产出的公司会被淘汰。在行业自我爬坡和调整的过程中，用户习惯逐渐被培养，人工智能识别以及深度学习算法的技术也会更加成熟。
　　但客观来说，AI的事对腾讯来说，是在原来TOC的基础上，开始向TOB转型，做个人和行业的业务，打法差异化很大，难度可想而知。甚至对于所有入行的公司和个人来说，这都是一个全新的领域。最近有媒体，很直接问CSIG事业群老大汤道生，如何评价外界说的腾讯B端经验不足的观点，对新业务的时候战斗力不足的现状时，他很坦诚的说，互联网本身是一个竞争非常激烈的行业，不管是TOB和TOC，不是业务做出来就放心了。在CSIG这样的新领域，新业务，我们也像是重新创业的团队。
　　腾讯AI布局整合了腾讯云、互联网、智慧零售、教育、医疗、安全和LBS等行业解决方案。集中围绕语音、图像、自然语言处理和机器学习等4大基础技术展开。还组建了包括优图实验室、微信AI团队、AILab等AI实验室。
　　但是，相比娱乐和社交领域的绝对优势。AI竞争格局，将会更加多元和复杂化：
　　从公司竞争的角度上来说：
　　第一是同一个体量的公司的布局，阿里包括阿里云、ET大脑、千里马计划等等。百度的DuerOS为核心的AI链条布局；
　　第二是垂直细分公司，比如融资15亿美金，估值超过45亿美金的商汤科技、估值超10亿的小马智行（Pony。ai）等。虽然和腾讯比起来，体量相差巨大。但是布局较早，发展迅速；
　　第三是硬件和IT公司。比如华为。包括达芬奇项目，2款AI芯片（昇腾910和昇腾310），AI人才培养计划等等；
　　从技术竞争的角度来说：
　　以QQ浏览器识你所见用户的使用习惯培养起来之后，受众面应该会更广。这是一个融合的过程。用户扫了一个植物，机器需要去判断用户的目的是园艺还是食谱类？内容是文字，图片还是视频？可否由拍摄改为直接语音输入？语音输入的时候，又涉及到语音语义的解析。一方面是内容的融合，另外一方面是技术的融合，同时多种技术融合，有机的排列组合为整体产品体验提供了加持。
　　但是这种融合，也意味着竞争对手变得广泛，而不是相对哪一家。竞争的战线变得更长。包括市面上任何一家互联网公司等旗下各类产品，都有可能成为竞争对手。不管是哪家，最后竞争归结成两类，内容的分发厚度整合能力；包括流量在内整个生态建设能力。而生态建设会比内容建设耗时更久。AI的竞争将会更多多元化，多维度。而不是传统意义上的单一竞争。
　　AI比赛刚刚开始，但赛道上已经站满了形形色色各种赛跑的选手。
　　滴灌浸入式的腾讯打法
　　AI先解决的，并不是底层的技术翻天覆地的大变革，而是现有的用户生活和工作上的具体应用的革新，从而降低沟通和使用成本，让生活更高效便捷。在《神秘博士》和《星际迷航》中，不同种族的人类和外星人，拿着自动翻译语言的设备，各自说着自己的语言，进行自由交流。比如谷歌最近发布的PixelBuds，就是用人工智能技术将对话从直接翻译的设备。腾讯智能翻译也是基于AI技术的类似应用。这还只是腾讯AI系列产品中的一个应用。
　　在腾讯与toB有关的AI解决方案中，包括腾讯云叮当、QQ浏览器识你所见、腾讯智能翻译服务等，每个解决方案，又覆盖多个领域，腾讯云叮当覆盖电视、音箱、机器人、穿戴、汽车等领域，主要发力消费类产品，通过具体的产品实现AI的交互，每一个产品又包含着多个功能，如语音对话、翻译、扫题，识花等功能等等。
　　腾讯一贯的风格是滴灌式的浸入，看起来润物无声，但是最后发现已经渗透了一大片。成为市场的领先者。大水式的漫灌，在腾讯历史上的经验上，好像效果都不会太好。虽然架构在变，但腾讯的打法，一如之前的稳健。在开拓新技术的同时，还是延续了以前的自有技术开放合作。不是跳脱式的另起炉灶。而其他竞争对手，更多的打法是从0到1。硬生生地开辟出一条新的路子。各有各的文化，各有各的赛道，很难说那条路更好，只有更适合自己的路。
　　在3Q大战之后，开放合作的风格成了腾讯的基调，这同样在AI上得以延续。腾讯云叮当的电视项目和海信、长虹，机器人跟优必选大品牌合作。给他们提供语音AI解决方案。
　　负责腾讯云叮当的电视项目产品的小西，在腾讯4年。2017进入项目组。整个智能平台差不多200百多号人，分布在深圳、武汉、成都、北京等，包括技术、技能、终端等。技术部分又有拆分，有语音、语义、视觉等。这个体量在同行中并不算多。
　　2017年底，快春节前，产品进展并不顺利，不要怂，就是干。项目组集体把已经定了机票全退了。她期望女儿长大后，在体验人工智能的便捷时，知道自己妈妈也做过一些很酷的产品。尽管公司很重视，但涉及到跨部门的资源协调，并不是一件容易的事。尤其是腾讯内部，每个项目组，每个人都背负着自己的KPI。有时项目着急，小西甚至会跑到其他合作部门的楼下，但最后还是没有上去。腾讯的文化，注定了他们不是那种会产生激烈冲撞的人。
　　润物细无声，现在腾讯云叮当智能电视行业已经占有了重要的位置。
　　智能的前提，是下足苦功夫
　　AI对于原有产品和技术，不是毁灭性的摧毁颠覆，而是加持和融合。一门新技术，从0到1，意味着从无到有，在研发、推广、用户开拓等多个方面完全是从0开始。以腾讯的体量，已经完成了1的积累。现在要做的是从1到1。5，直到更多。
　　以QQ浏览器识你所见为例，新的入口或者一个信息的集合和连接点。把用户的摄像头变成了另外一种探索方式，用户的眼睛和兴趣的延长点，线上和线下的融合。在这个图像识别这个领域，长期来看，对标的其实是原来的搜索，实际上是把原先的搜索变从1。0变成了1。75甚至是更多的模态。而先发力的时间窗，将会给他们赢得相对充裕的发展期，而技术不是完全的壁垒的。
　　AI的技术成熟，并不是一蹴而就的。很多人以为在实验室，研发了，然后技术专家一按按钮，就启动了。那是科幻电影。任何一个新的技术，都要做大量的从基础工作，甚至是让人想象不到的繁杂而机械的事情，而这些不是机器完成的，而是人工。马斯克的火箭公司SpaceX，位于加州Hawthorne市火箭路1号的总部，有超过6000人来支持火箭制造和发射，包括科学家、程序员、销售，火箭制造工程师、加工工人、甚至各种清洁人员等等。
　　加州大学伯克利分校教授马毅说，（AI）优质的结果一定取决于接近无穷量级的数据。AI的成熟和应用的前提是精准的数据的建立，同一个事物，越多维的数据，就能让机器更加充分的理解其属性，从而可以做出更加精准的决策和判断。越是前沿的技术，分工的颗粒会越细。先进和前瞻性的技术，并不意味着可以偷工减料、一蹴而就，而是比之前更加烦琐和细致并精准的数据。不管技术多先进，都无法消除世界上大部分问题的不确定性。现实世界的不可衡量的因素太多了，有众多问题需要在存在巨大不确定性的情况下得到解答。这就对数据的量和质提出了高要求。
　　腾讯QQ浏览器的AI图像识别技术，仅仅是植物识别这一个细分品类，看上去简单的一个花朵识别，却涉及到各种复杂的环境等因素。同样一朵花，室内和室外是不同的情况，室内的背景可能会造成一些噪点，室外的光线要强烈很多，室外可能还有其他的植物等背景。还有白天和黑夜是不同情况，四季又是不同情况。
　　我们把不同的品类的植物，在不同的环境下的不同状态的图片，要全都收集到。我们要比搜索引擎做得更细致一些。这需要整合现有腾讯数据库里的图文等信息，现有数据库里不具备就需要向植物类相关的网站采购。市面上没有现成的数据库，就需要人工采集。50以上的是我们到现场去收集的。
　　这就需要调动QQ浏览器相关项目整个团队的人、外包团队、相关的研究机构和人员、民间爱好者等等。分别到华东、华南、华西各大植物园、西双版纳植物园、昆明植物研究所等。
　　丰富数据的前提就是愿意花功夫。包括人力、物力、财力、时间的投入。这个繁杂的基础工作完成后，会成为一个门槛。
　　主导项目几个月后，Lillian感觉到，当初自己的选择正在被实践证明是对的。识花君小程序进入了小程序排行榜前10。QuestMobile秋季移动互联网的行业报告，识花君是唯一被点名的图像识别类服务。
　　识花君之后，Lillian主导了包括博物馆、搜题等多个AI项目的落地。最终把相应的AI技术开放出来，成为行业各个应用的标配。最后达到全面AI化的目的。正如马化腾说的，做好连接器，为各行各业进入数字世界提供最丰富的数字接口。
　　来源：i黑马