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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3-5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TO C的基础上,开始向TO B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TO B 和 TO C,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、AI Lab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 Pixel Buds,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to B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****,为各行各业进入数字世界提供最丰富的数字接口。”