腾讯5位「数智人」出场,满屏元宇宙!

2021-11-15 16:45:13 浏览数 (1)


新智元报道

编辑:好困 桃子

【新智元导读】先是Facebook改名,后是微软把MR平台Mesh融入到Teams中,全力布局元宇宙势不可挡。近日,鹅厂的5位「数智人」同时亮相,能够定制不同角色。而在腾讯看来,数智人的定位不是元宇宙的布局,而是数字世界的数字员工!

一说「头号玩家」,谁都耳熟能详,元宇宙嘛!

你可能不知道的是,早在1982年,好莱坞便上映了一部对后世影响极大的科幻电影「电子世界争霸战」(Tron) 。

就连创作「黑客帝国」的沃卓斯基姐妹也深受启发。

在电子世界争霸战中,一个黑客程序员Kevin,为了证实EN公司最热的电子游戏是从他那里被自己以前的同事偷走,进入电脑程序,在自己开发的游戏里作战。

其中一个情节如下:

一天晚上,主脑操控程序MCP发现Kevin是黑客后,把他带入了虚拟世界,因此Kevin不得不寻找破解方法回到现实。

可以看出,不论是开启科幻电影新大门的Tron,还是最近的「失控玩家」,其创造的元宇宙世界中必不可缺的一个要素是「数字人/虚拟人」。

数字人,是元宇宙的任督二脉,是进入元宇宙大门的那把钥匙。

先是Facebook改名,后是微软把MR平台Mesh融入到Teams中,全力布局元宇宙势不可挡。

而令人啼笑皆非的是,我们所看到微软所展示的数字人「没有双腿」。

不如看看下面这位空间站的数字记者,她在神舟十二号任务期间穿越人类三大空间站讲述中国人自己的太空故事。

其实,还有手语主播,多语种主播,客服虚拟人等等。

11月4日,2021腾讯数字生态大会云智能专场上,腾讯云小微发布基于新一代多模态人机交互技术的全新「数智人」产品矩阵。

对于腾讯来说,数智人的定位不是元宇宙的布局,而是数字世界的数字员工!

可以看到,腾讯的数智人并不再是单一个体,他们还可以有不同职业身份和技能,并且可提供定制化角色服务。

它们的背后,集成了多模态建模、语音识别、自然语言处理、知识图谱、视觉技术等综合AI能力。

而数智人只是腾讯云智能其中一部分能力的体现。

元宇宙?是,也不是

那,腾讯云智能还有哪些能力呢?

面向管理者、生产者、开发者和C端用户四类人群,实现管理职能、生产智能、创造智能和生活智能四大智能升级。

首先,是让消费者真正地实现智慧家居生活。

设想一下,在夏天的时候,回家之前就通过APP把空调提前打,一进门就能享受舒适的温度。每天还可以提前在APP上设定好,随时随地让扫地机器人打扫卫生。

可以说,现在的智能家居让生活便利了不少。

但是吧,从最近的新闻上也能看到,在使用这些电器的时候,很容易就会出现便利性还没感受到,广告倒是先糊一脸的情况。

此外,现在的智能家居系统都是基于整个APP去开发,从下载到安装,从注册用到扫码设备,然后再去进行配置,一条路走下来没有5分钟也有15分钟。

于是,腾讯连连小程序诞生了,只用通过微信扫一扫,8秒就能轻松完成全屋智能的配置和使用。

而用户在想用的时候随时都可以打开小程序使用,不仅不需要提前设置,甚至连注册都不需要,因为唯一的微信ID已经打通整个设备连网的平台。

另外,腾讯连连还能兼容不同品牌的智能终端,进而实现了从专业做冰箱的企业那里买冰箱,从专业做电视的企业那里买电视,然后用户只需要用自己的微信就能一键进行控制。

目前,腾讯连连已接入超过3亿台各行业物联网设备,服务可用性达到99.999%,满足金融级设备IoT云服务可用性行业最高级别。

其次,还有面向生产者提供人机协同的环境,助生产者更好地完成工作,增效提质。

不如就以计算机视觉举个例子吧。

CV大家都知道,比如人脸识别啊,自动驾驶啊都会用到。

但是当这些通用方案在面对真正的产业需求时,就显得力不从心了。

比如某手机品牌的供应商之一富驰高科,作为世界先进的专业金属注射成型和陶瓷注射成型产品制造商,其产品广泛用于汽车、医疗、通讯、工具、消费电子等行业。

随着技术的发展,虽然前端工序的自动化程度已经高达90%以上,但由于产品形状结构复杂,一直以来,富驰高科都是依赖于人工质检。

然而,人工质检最大的问题,就是工作人员会出现疲劳。他们要每天盯着零部件找外观缺陷近10个小时,工作内容枯燥不说,眼部的疲劳也在所难免。

尽管富驰高科规定质检工人要定时休息,但这依旧治标不治本,CEO钟伟称,在发现的不合格件中,绝大多数都是因为工人疲劳出现漏检。

为此,富驰高科也尝试过一家国外先进互联网公司旗下的深度学习软件,经过一年多的调试开发,在实际应用过程中,算法仍然只达到了70%-80%的预期效果。

在富驰高科联系了多家企业之后,腾讯云决定接手这个「烫手的山芋」。

由于质检仪硬件算力有限,于是团队决定采用腾讯优图实验室此前开源的TNN深度学习推理框架。

凭借着算法模型加速和智能调度等多种技术能力,实现了在短时间内完成百余张高分辨率图片的推理计算和光度立体图片的处理。

算法方面,腾讯优图实验室设计了光度立体成像解决方案,克服了MIM产品因高反光特性而导致的产品缺陷与正常反光混淆的业内难题,成功判断连人眼也很难分辨的缺陷。

并结合域适应迁移学习和缺陷生成技术,在产品早期样本数据严重不足的情况下,达到检测指标可用状态。

现在,在手机摄像头组件的质检工作中,仅需4秒就能完成对目标零件数十个大小点位的采图、分析、分类的工作,而原来人工质检则需要45秒。

而在质检效果上也已明显高于人工质检水平,并首次达到业界0漏检。

此外,一年还可以为企业节省成本数千万元。

至少在MIM技术的外观AI检测系统上,腾讯云的技术已经处在行业最领先的水平。

此外,腾讯云智能还为开发者提供了一套完善的平台和工具,不仅降低了门槛,而且简单易用。

比如说,B站就通过腾讯云智能的大数据ES服务,利用日志分析场景全托管服务,让开发人员零运维投入、开箱即用。

同时,还能精准分析游戏各生命周期状态,帮助游戏运营人员提升决策效率和质量。

最后,是面向管理者的「智能驾驶舱」,让决策者能够发现新的机会、提升组织的效能。

传统的城市管理巡检效率低,消耗人力大,且存在覆盖范围小,违规事件发现不及时等痛点。

比如,上海松江区的「一网统管」城运中心,基于腾讯云TI平台,训练、推理和发布20余种城市管理算法,可识别出占道堆物、交通违章、垃圾违规堆放等。

算法准确度达90%,实现了7x24小时推演决策,可应对市容市貌、安全生产、社区治理等问题,提升民众生活品质。

从消费者,到开发者、生产者,再到管理者的背后体现了腾讯云智能的理念:构建「服务于人」的智能应用和产品。

那么,腾讯是如何做到呢?

从1到N

成立23年来,腾讯技术积累实现了从1到N的蜕变。

还以工业场景为例,其实传统工业IT主要是基于机器视觉的方法做盲测,比如说长度、宽度,这相对来说是原来的机器学习比较容易去解决的。

但是相比以前,富驰遇到目前这种外观检测相对比较难,人眼都要拿着CDC电子放大镜去看,所以整体来说它的难度很大。

凭借腾讯优图实验室开源的TNN深度学习推理框架,腾讯在深度学习领域积累了一定的量才得以实现高效率质检。

在2021腾讯数字生态大会云智能专场上,腾讯高级执行副总裁、云与智能产业事业群CEO汤道生首次公布了云智能战略架构。

这是腾讯通过整合多年来人工智能、云计算、大数据和物联网技术,推出的全新战略。

腾讯云智能通过AI与云的深度融合,大大降低AI开发和使用门槛,让客户实现高效开发、按需使用,从而满足客户在新型应用场景下,综合复杂、多层次的计算需求。

目前,腾讯云智能已经开放了超过300项AI原子能力,50多个AI解决方案,服务全球超过10亿用户。

腾讯云智能从数据这一核心要素资源出发,以数据采集、传输、存储和计算的全流程视角,综合应用人工智能、大数据、云计算和物联网等技术,完成了从「单点智能」到「全局智能」的升级。

基础底座层,提供了领先的算力、丰富的存储等资源,依托腾讯云在存储、数据库、云原生、服务器和网络计算的积累,为客户提供稳定可靠、性能优异的服务。

智能平台层,为行业开发者提供了一站式平台服务,包括AI、物联网和大数据三大平台。

  • AI开发平台可以组合数据源、组件、算法、模型和评估模块,支持公有云访问、私有云和专有云部署;
  • 物联网平台,为各行业设备制造商、方案商及应用开发商,提供一站式智能设备服务,日均处理设备消息量超数十亿,支持百万级设备并发接入;
  • 大数据平台,打通了通用大数据开发、数据治理涉及到的所有环节。

产品和服务层,将AI原子能力,封装成标准化的服务,让用户实现即插即用。其中包括语音、图像等标准化的AI能力,数字虚拟人、对话机器人等人机交互服务,企业画像、联邦计算等云大数据SaaS产品,以及面向C端用户的腾讯连连小程序。

智能生态层,聚焦消费互联网、产业互联网及可持续社会价值创新三大方向,面向金融、工业、教育、医疗等各行业提供了超过90种全套智能化解决方案。

AI,被浇了一盆冷水

我们看到,近年来,全社会对人工智能的期待逐步从热炒走向回归理性。

2016年,AlphaGo打败人类专业围棋顶尖高手让所有人意识到,人工智能的发展已经远远超出了我们的预计。

自此,人工智能发展如火如荼,许多企业致力于技术的突破,比如我们熟知的AI四小龙专注于图像识别领域,并在深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等方面取得了长足的进步。

特别是在语音识别、图像识别等特定任务领域,人工智能的水平已经达到甚至超越了人类水平。

但是,当前人工智能的技术发展正走向瓶颈期,而如何从实验室走向应用,进入各行业业务一线真正发挥出价值,是人工智能的第二增长曲线。

而应用过程中遇到的,如依赖大规模标注数据、不可解释性,泛化能力弱、鲁棒性较弱、推理能力不足等挑战,对人工智能提供商的行业Know-how、解决方案沉淀复用能力、云计算的融合能力要求越来越高。

据IDC预测,到2024年,人工智能算力将占到数据中心总算力的 80%,人工智能算力将打破传统算力的摩尔定律限制。

为了能够匹配人工智能算力的快速增长,对云端算力的性能也提出了更高的要求。

一方面,人工智能已经与我们的生活息息相关,另一方面,上云也是人工智能产业化普及化的必由之路。

在这样的背景下,国家出台一系列关于人工智能产业的支撑政策:

2016年的互联网 人工智能的三年规划,2017年新一代人工智能发展规划,2019年「智能 」进入政府工作报告,2020年4月看到发改委和网信办发了「上云用数赋智」规划……

腾讯高级执行副总裁、云与智能产业事业群CEO汤道生表示,「在数字化的过程中,智能化转型是必经之路,上云赋智早已成为行业共识。」

2020年第一季度到2021年第一季度,中国的用云量指数增长了57%。

在腾讯看来,不论是「终端智能」还是「云上智能」,上云赋智的终极价值还是「服务于人」。

通过四大智能的升级,让人们能够体会到腾讯云智能「服务于人」的理念。

当然,腾讯云智能不仅仅是数字化工具,为各行业塑造竞争优势的新生产力。

同时还要让人们工作更高效、生活更幸福、体验更美好,为人们带来新的启发和认知,帮助人们探索世界和创造未来!

参考资料:

http://www.news.cn/politics/2021-09/24/c_1127896819.htm

We Remade TRON in One Day - YouTube

电子世界争霸战 (豆瓣) (douban.com)

https://www.sohu.com/a/499140416_104421

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