腾讯优秀地图2018三大应用方向梳理,揭示了人工智能产业未来的发展趋势

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智事文| 鑫源

2018 AI产业充满了热情,智能开始渗透到各行各业,人工智能登陆潮流前热销。 腾讯U-Lab在今年的登陆中尤其引人注目。 它成立于2012年,专注于图像开发,模式识别,机器学习,数据挖掘等领域,开展技术研发和业务登陆。 这是腾讯的三大劳动力。 智能实验室之一。

今天,腾讯Youtu实验室创始人兼董事黄飞跃,腾讯Youtu实验室主任吴永健,腾讯Youtu实验室主任任波,腾讯研究院研究员Yu Point,厦门大学教授季荣珍, 共享AI学术和行业进展的进展,以及与媒体和其他媒体相关的趋势和AI技术的缺点的深入交流。

黄飞跃认为,人工智能技术最大的缺点就是能够识别出线下复杂的真实场景。 吴永健说,技术差异化还包括工程交付效率和项目完整性的综合实力。 任博表示要减少数据。 依赖是一件非常有意义的事情。

基于计算机视觉,综合输出AI能力

腾讯的技术研究基于“计算机视觉AI”,全面输出AI功能,力争成为腾讯云和智能业务集团的底层支持。

团队成员100多人,其中大部分是清华大学,北京大学,中国科学院,上海交通大学,南大等顶级院校的博士和硕士。 他们都具有深厚的学术研究背景和较强的工程实践能力。 他们拥有超过160项AI专利。 他的研究成果多次在AIbte365验证权威竞赛中创造了世界纪录,如MegaFace,LFW,ICDAR和MIREX。

Uto Labs以产品为中心,以AI技术为导向。 通过腾讯云和腾讯优秀开放平台,团队的核心技术能力将被输出,并将建立AI云生态系统以推动行业发展。智能变革。

腾讯宇图首个人工智能开源项目ncnn于2017年7月正式启用,推动人工智能移动生态系统的创新和部署,推动人工智能领域的技术创新。 2018年,乌托邦实验室升级为腾讯计算机视觉研发中心。

联合腾讯明星产品,主要应用三大应用方向

如今人工智能技术已广泛应用于金融,建皇,安防,医疗等领域,以及微信支付,微视觉,QQ音乐,国歌K歌,腾讯 星影产品合作,如Uto的OCR文字识别技术将每天召集,以帮助腾讯进行内容审查。 Youtu还与福建省公安厅和顺丰速运等多家政府和企业客户合作。

腾讯Youtu实验室主任吴永健介绍说,乌托邦实验室专注于2018年的三个关键方向,即核,安全和智能零售,软硬件集成。

1.深耕身体,付费支付

为了应对高效准确识别是否是我的核心挑战,腾讯U-Lab创建了在线到离线认证。

经过四年的迭代,腾讯的认证方案已经从早期的唇音和数字语音演变为3D结构光。 技术演变的趋势是交互越来越简单,准确性越来越高。

Utu Labs与微信支付相结合,集成了人脸识别,会员身份验证和机密支付等核心技术,以帮助改善购物体验和收益效率。 例如,腾讯和家乐福合作创建了第一家智能商店“Le Marche”,这将使所有腾讯智能零售工具矩阵投入使用,为客户提供零售连锁店的智能体验。

2,夯实安全,赋权智能零售

许多地方公安逐渐应用人脸识别,科技公司,传统企业都有布局智能零售

人工智能技术趋势与短板

腾讯云图实验室创始人兼董事黄飞跃认为,去年爆发了许多技术。 今年,人工智能技术在垂直应用场景中更加深入和透明,但技术本身并不是很大。 突破性进展。

黄飞跃说,人工智能技术最大的缺点是登陆,并确定了线下复杂的真实场景。 困难远远高于理论环境,因此需要大量投资和不断积累。

腾讯Youtu实验室主任吴永健表示,每个人都将继续提高人工智能能力。 在行业野蛮增长的过程中,目前尚不清楚谁会做事。 关键是如何适应现场,促进行业向前发展。

关于技术同质化问题,吴永健也提出了自己的看法。

他认为,目前的技术并非同质化,技术差异化不仅体现在竞争列表中,算法差异可能没有本质区别,但当数据量增加时,算法强度的差距也将得到体现。 此外,项目交付的效率,项目的完整性等也将扩大实力差距。

腾讯U-Lab总监任博从技术本身的角度出发。 他看到深度学习的几个方向开始相互交叉。 显而易见的特征是NLP领域的技术进步更快,因此可以在NLP技术中给出。 更多的关注。

此外,GAN等技术的概念在过去非常好,但实用性很差。 今年的技术适用性有了很大提高。 GAN很可能明年在应用程序组合方面有很多创新。 GCN的研究也很有意义,任博预测该研究将于2019年开始实施。

任博也谈到了数据问题。 现在已经广泛部署了一些易于访问数据的场景,但对于其他场景,收集数据本身是一个大问题。 那么如何减少对数据的依赖使其在缺少数据的情况下更有用。

此外,任博认为,目前的AI算法预计会过高,其多功能性和标准性都不是那么强,需要根据客户需求进行改进和优化。 黄飞跃还补充说,如何有效地使用数据是一个大问题。

Uto地图将与AI芯片的生态结合。 吴永健表示,他预计AI芯片将超越角落。 他还分享了他对深度学习平台趋势的看法。

吴永健认为,深度学习平台呈现出从单机到多机的趋势。 随着数据变得越来越大,它需要在多台机器之间进行集成。 在量化方面,深度学习需要较少的比特来表达信息。 分支和压缩也是技术领域中的明显趋势。

他还提到边缘计算加云是一个大趋势,但随着从4G到5G的过渡,网络层面将得到极大改善,为云计算传输带来更多优化等各种程序。

腾讯学院对AI的理解和期待

腾讯研究所研究员Yu指出,从更宏观的角度分享对腾讯学院全球AI趋势的观察,理解和一些建