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騰訊雲
騰訊雲總裁邱躍鵬：AI的蔓延和落地是個加速的過程
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越來越多的企業會回到自己核心競爭力的打造，科技對他們來講隻是把科技應用到場景裏，不一定每個企業都需要養高科技的團隊，更多的是向雲公司購買高科技，然後成為或強化自己的核心競爭力。
鈦媒體注：以企業為用戶的產業互聯網，正在呈現與消費互聯網完全不同的運行規律——免費、補貼、流量、入口、關係鏈等經過消費互聯網多年驗證的手段，在產業互聯網竟然都不那麼靈驗了。
產業互聯網的遊戲規則是什麼？誰會成為最後的贏家？可能現在誰都不知道答案，但我們至少可以不斷提出問題。
2017年3月，騰訊雲與福建省公安廳共同打造了防走失平台“牽掛你”，通過雲平台提供的人臉識別技術，在秒級的時間內匹配失蹤兒童的麵部信息，在短短上線的兩個半月時間內，已經幫助 124 名走失人員找到了自己的家人。
而順豐也開始與騰訊雲合作，利用AI視覺，在3小時內就可以處理完每天超過 2000 萬的手寫錄入訂單信息。這在過去，都需要一個非常龐大的團隊24小時不停工作，來把這些信息填入係統內。
目前主流雲計算廠商，包括亞馬遜和騰訊雲，都把人工智能的落地具體到了三個場景中——圖像識別、語音識別和自然語言處理。這兩個案例，是AI技術在應用中所取得的突破，也是騰訊雲提出的“AI即服務”戰略的落地。
在騰訊雲總裁邱躍鵬看來，“現在AI的應用更多還是在單點的突破”，未來更大的想象空間還在於如何把這些單點結合起來。未來以雲服務的形式將人工智能等前沿技術能力輸送至各行各業，降低全社會創新的門檻，擴展未來社會和商業的想象力，這才應該是雲計算的真正價值所在。
雲計算在經過了十幾年的發展之後，在IAAS層麵主要玩家們都已經逐漸拉近了距離，而AI的異軍突起，更是讓用戶的注意力迅速從計算力轉移到了服務和結果交付上，這必然會給雲計算市場打來很多新的變數和機會。
邱躍鵬曾是QQ、QQ空間、QQ秀、QQ會員等騰訊海量業務服務架構的重要設計者，對於技術和產品都非常熟悉。他認為，目前AI服務產品的蔓延和滲透，將是個加速的過程，前麵談到的尋找走失兒童的應用，就是起源於最早微眾銀行利用人臉識別來做的“核身放貸”，然而之後很長時間都沒有太多新的應用誕生。但隨即在2016年下半年到2017年一下湧現出這麼多的應用，“因為這是一個新的事物出現到大家接受的過程，中間可能有半年的過程大家都在觀望，到之後一個一個場景的滲透其實會變得非常快。”在這個過程中，騰訊雲的團隊就需要真正去了解客戶的需求，一起尋找科技應用的場景，一起在場景裏打磨產品，把科技真正嵌入到用戶的係統中去。
邱躍鵬認為，這個過程本身，就是一個特別巨大的機會。
近日，邱躍鵬接受了鈦媒體的獨家專訪，以下為訪談實錄：
鈦媒體：雲計算從亞馬遜開始搞，到現在十幾年過去了。你認為無論是技術架構還是從應用場景來講，雲計算有沒有後發優勢？
邱躍鵬：這兩三年整個雲的變化還是非常快的，虛擬化的技術有一個巨大的進步，基本上快速進入了成熟期。目前來說，亞馬遜跟其他的雲應該沒有本質上的差別，比如說在基礎IaaS層麵，國內有很多人做評測，各家之間都有自己的優勢。
現在雲的大部分技術還是來自於原來互聯網模式的應用，但互聯網產業發展的這幾年，中國開始在部分產業領先，也讓中國在一些雲的技術上比海外走得更快一些。比較典型的，比如說直播這個產業，海外在流媒體方麵就不一定比國內領先。未來還有很多新的機會出現，例如AI。AI對大家都沒有什麼先發優勢，更多的是你選擇哪個戰場和哪個方向上做一些突破。
鈦媒體：人工智能的出現，對未來雲計算會有多大的改變？
邱躍鵬：我們今天講了很多的案例都是來自於AI方麵的進展。我們一直在講創造價值是我們這些做雲計算最重要的任務。AI現在來講，能處理的事情是有限的，但是一旦能處理的效率遠遠是高於人的，更多的是解放企業的人力，提升經營效率。現在商業決策方麵還是比較難的，但是解決重複性的工作還是非常高效的。
AI的滲透，不斷會有新的提升機會，對企業整個運轉效率的提升是非常快的。就像內容的推薦，基本上把編輯的工作去掉，以前什麼被定為熱點，什麼是你關心的，怎麼去提升流量，這些東西現在全是機器在做。
鈦媒體：是的，鈦媒體現在的很多快訊也都是自己開發的機器人在寫了。騰訊對於雲計算曾經有三個定義——產業革新的原動力、新型社會管理的主平台、人工智能的強載體。我覺得人工智能的出現給雲計算的確賦予了一些新的預期，比如說原來對雲計算的預期是能夠幫我們去做大量的運算，現在人工智能的出現，大家開始要求場景和方案，包括順豐的OCR的案例，其實大家要的是一個結果，這對雲計算會不會是很大的變化？原來大家把你當作電廠，現在可能把你們當作冰箱，甚至直接要冰箱裏新鮮的食品。這對雲計算會不會是很大的變化？
邱躍鵬：確實你觀察得非常深入，兩年前大家講雲的時候更多的講水和電，今天大家不太講這個事情了。其實企業對信息的獲取跟人的消費升級有很多相似的地方。我們今天在講AI服務，大家覺得AI以前是高大上的高精尖技術，人要用必須要降低門檻，就像大廚一樣，米其林餐廳的菜我不會做，但是我是可以去吃。今天我們整個AI產品線，從最基層的基礎計算到最上層的偏SaaS類的輸出，全部都要有。
不同的客戶會需要的靈活性是不同的，這種高度集成到一個極簡服務的趨勢還是挺明顯的。因為越來越多的企業會回到自己核心競爭力的打造，科技對他們來講隻是把科技應用到場景裏，不一定每個企業都需要養高科技的團隊，更多的是向雲公司購買高科技，然後成為或強化自己的核心競爭力，這可能是社會分工必然的變化。
鈦媒體：騰訊雲一直在努力地進駐傳統產業，怎麼樣幫助傳統產業上雲和向數字化遷移。這裏有兩個問題，傳統企業會認為互聯網公司的行業經驗不夠，另一方麵他們自己也不知道上雲之後到底應該該幹什麼？他們現在對計算力的要求沒有那麼高，如果按照原來的ERP和企業運營調度需求，他們其實不需要雲計算提供的那麼多的計算力。AI的出現可能是一個非常有意思的變量，首先AI對計算力的要求上了很多個量級，基本上不是一個企業能夠負擔得了的；另外AI這種快速深度學習的能力，也許能夠幫助騰訊這樣的互聯網企業迅速學習行業的知識，跨越經驗積累的鴻溝，比如像供應鏈的優化，人工智能就可能很快擁有以前很長時間需要積累的經驗，幫助騰訊很快地切入進去。你覺得這個邏輯是通的嗎？
邱躍鵬：做任何一個行業還是要對行業本身有一些認識，每個行業都不一樣，很多人是因為看到人工智能在AlphaGO和類似於這種場景裏的突破，才會對AI有深入的關注。我們自己也有一些探討，覺得人工智能要想解決產業問題，還是一個非常漫長的過程。
大家現在更多地是在單點的突破，產業決策是一個非常複雜的過程，現在來講我們可能輸送了一些點上的科技，這些點還要結合。我們有很多合作夥伴，他們跨界把這些科技能力和產業變革整合在一起，去做了這種落地實施。前一陣有一個做新零售的合作夥伴，他們幫傳統的商超提升整個服務能力。以前傳統的商超都是距離覆蓋，覆蓋這個區域或者足夠便宜，大家更願意來。如果商超能夠在線化獲客，用戶的分析、商品的營銷等能力搭建起來，現在他們有非常多的好商品已經賣斷貨，一年之後的訂單都排不過來。現在需要的是懂得新科技和產業變革的跨界人才，他們去把科技應用過去，這是目前比較現實的機會。
鈦媒體：結合是一個路徑，之前傳統廠商的很多經驗不是基於數據，也不是基於理性的思維，很多都是感性的經驗，像原來談的沃爾瑪尿布和啤酒的案例，說起來更像是一些巧合，很難形成一些可以複製的規律性的東西。
邱躍鵬：數字化的過程之後，為什麼用科技改變呢，這些東西會沉澱變成科技方法，比人的經驗更容易沉澱下來。
鈦媒體：你是搞技術出身的，不知道你有沒有算過，真正在AI起來之後，對計算量的需求大概能夠提高到多少？
邱躍鵬：可能不一定用這樣的比喻。為什麼GPU在機器學習的過程當中有這麼高的應用，因為學習的過程是一個小數據、高計算的能力，但是把這樣的學習模型放在交付上麵，就像“OLAP”的需求一樣，可能並不一定適用。真正在在線場景裏通過學習之後的簡化模型，應用起來效率是最高的，而且整個計算的代價是最低的，最後是一個係統化工程。
一方麵學習的問題要解決，支付的問題要解決，還有模型優化的問題要解決，是非常係統化的工作去解決AI的落地問題。如果我們僅僅靠硬件的計算能力的提升去解決的話，這個代價是太高了。
鈦媒體：從架構來講，麵向消費級的，個體的海量的計算架構，和現在麵對企業、混合的係統架構差異性有多大？
邱躍鵬：海量的業務對基礎能力的很多要求是相似的，但是在實際落地當中是有差異的，還需要在細分的場景不停地去打磨、優化，去提升它的能力和降低成本，到新的場景我們也需要優化。但是基礎的積累2C已經做好了，在2C場景裏麵它的單位計算成本要求是非常苛刻的，過於高的單位計算成本對於一個大的2C的企業來講是不可能承擔的。
這是為什麼這幾年雲的架構能夠替代企業架構，也是在於它確實把整個的成本降到非常低，再做一定場景化優化之後，企業能夠獲得非常高性價比的服務。這裏麵不能完全去對比，最終還是取決於你的應用場景。就像我們說的人臉識別一樣，對準確率的要求非常高。如果隻是計算今天到會的人流量，可能對計算的要求是數量級上的差異。
鈦媒體：現在這種幫助傳統企業轉型，這是很大的市場，在整個騰訊雲占多大的比重。
邱躍鵬：我們在這一塊的投入是越來越大，我們剛剛把團隊也獨立出來，在不斷地招聘去找這些熟悉雲、熟悉這個行業的人來做。從我們自己的角度來看，其實政府和企業都積累了大量的數據，怎麼把這些數據集成起來去建模和分析，這是他們麵臨的痛苦，因為數據非常分散。這裏麵大量的需求還是存在的，所以我們還是希望用這些技術去幫助他們完成升級改造。
鈦媒體：你覺得如果要完成這樣的目標的話，騰訊雲現在還欠缺哪些方麵能力？
邱躍鵬：新科技在行業內的應用不是一蹴而就的過程，剛才講的所有的案例，甚至我們基礎的技術團隊都會去到客戶那裏一起去打磨產品，一起去創造一些全新的解決辦法去解決一些原有的問題。像找回走失兒童，以前指紋也沒有，也沒有辦法，今天通過人臉一掃就可以。這不是說今天有一個人臉識別拿去就能用，我們在這個場景裏幫助客戶一起做了很多工作，例如走失人口的庫不是非常大的比對庫，但要把十幾億人放進來的話，數據庫性能就會下降很多，我們可能更多是麵向走失的這些人口數據庫，甚至基於這個地域可能出現的人口。一方麵我們把科技打磨到可以符合更多的場景，另一方麵真正落地把科技嵌入到他們整個的係統裏去，比如公安係統裏。我們是第一次接觸這個係統，客戶也是第一次覺得你這個東西似乎能夠解決我的問題。這中間的鴻溝一定是需要不斷地去創新才能跨越，這也是雲本身的好處。
鈦媒體：現在很大的挑戰是，科技的進步和傳統企業的認知和想象力之間，有特別大的鴻溝，技術發展的太快，人們的想象力有些跟不上，他們可能不知道有哪些技術現在能夠解決他們的問題。要找到這樣的場景，大概需要多長時間，比如說就是聚焦在尋找走失兒童的產品上，最後成熟打磨出來大概需要多長的時間？
邱躍鵬：這確實是需要有幾個月的時間去做。但怎麼看這個問題呢，它的第一次落地過程從有這個idea到落地到打磨到數據可以應用，需要幾個月的時間。我們自己也看到一個好的變化，當越來越多的場景出現之後，第一是複製的速度很快，基本上深度學習這個東西一旦進入，模型成立會快速複製，應用場景越來越多之後，模型優化的速度也會越來越快。比如說從走失兒童優化到檢查犯罪，這個過程就快了很多，產品本身的蔓延和落地是加速的過程。
鈦媒體：你們創造產品的過程或者幫助傳統企業做數字轉型，有沒有形成自己的方法論或者是流程？
邱躍鵬：這是很有意思的話題，首先我感覺大家的舉一反三的能力非常強，人臉識別的應用其實我們最開始的應用是在微眾的“核身放貸”——直接對比你的身份證，核實你的用戶信息，其實在那之後有很長一段時間內沒有太多新的應用誕生。為什麼在2016年下半年到2017年誕生這麼多的應用，因為這是一個新的事物出現到大家接受的過程，中間可能有半年的過程大家都在觀望，到之後一個一個場景的滲透其實會變得非常快。
比如說銀行業的應用上線之後，別的行業在觀望，會思考我這個行業內能不能用。他可能不知道這個東西行不行，我們可能不知道有這個場景。但現在的信息，通過更多的宣傳，更多的行業會主動跟我們溝通——我有這樣的一個需求，你的技術是不是能夠滿足，我們也非常感興趣，會投團隊跟他們一起研究可行性。如果有數據的話，我們就來學習，一旦學習開始的話，自主學習和深度學習的過程就會很快。舉一反三，快速的一項科技的應用就會很快，比如像語音交互，像今天我們推出“小微”，這是未來又會演化，語音交互對我的應用場景會產生什麼新的變化。
微信推送太少，下個鈦媒體App更及時了解這個新奇世界
最後更新：2017-09-10 22:30:27