腾讯云总裁邱跃鹏:AI的蔓延和落地是个加速的过程 | 钛度专访

摘要: 越来越多的企业会回到自己核心竞争力的打造,科技对他们来讲只是把科技应用到场景里,不一定每个企业都需要养高科技的团队,更多的是向云公司购买高科技,然后成为或强化自己的核心竞争力。

腾讯云总裁邱跃鹏

腾讯云总裁 邱跃鹏

钛媒体注:以企业为用户的产业互联网,正在呈现与消费互联网完全不同的运行规律——免费、补贴、流量、入口、关系链等经过消费互联网多年验证的手段,在产业互联网竟然都不那么灵验了。

产业互联网的游戏规则是什么?谁会成为最后的赢家?可能现在谁都不知道答案,但我们至少可以不断提出问题。

2017年,钛媒体将会密集访谈产业互联网的大咖风云人物,由钛媒体联合创始人刘湘明领队,探寻问题的答案。此次是钛媒体对腾讯云总裁邱跃鹏的专访,系钛媒体“产业互联网访谈系列”第六篇文章(前五篇详见专题“产业互联网大咖访谈”。)

2017年 3 月,腾讯云与福建省公安厅共同打造了防走失平台“牵挂你”,通过云平台提供的人脸识别技术,在秒级的时间内匹配失踪儿童的面部信息,在短短上线的两个半月时间内,已经帮助 124 名走失人员找到了自己的家人。

而顺丰也开始与腾讯云合作,利用AI视觉,在3小时内就可以处理完每天超过 2000 万的手写录入订单信息。这在过去,都需要一个非常庞大的团队24小时不停工作,来把这些信息填入系统内。

目前主流云计算厂商,包括亚马逊和腾讯云,都把人工智能的落地具体到了三个场景中——图像识别、语音识别和自然语言处理。这两个案例,是AI技术在应用中所取得的突破,也是腾讯云提出的“AI即服务”战略的落地。

在腾讯云总裁邱跃鹏看来,“现在AI的应用更多还是在单点的突破”,未来更大的想象空间还在于如何把这些单点结合起来。未来以云服务的形式将人工智能等前沿技术能力输送至各行各业,降低全社会创新的门槛,扩展未来社会和商业的想象力,这才应该是云计算的真正价值所在。

云计算在经过了十几年的发展之后,在IAAS层面主要玩家们都已经逐渐拉近了距离,而AI的异军突起,更是让用户的注意力迅速从计算力转移到了服务和结果交付上,这必然会给云计算市场打来很多新的变数和机会。

邱跃鹏曾是QQ、QQ空间、QQ秀、QQ会员等腾讯海量业务服务架构的重要设计者,对于技术和产品都非常熟悉。他认为,目前AI服务产品的蔓延和渗透,将是个加速的过程,前面谈到的寻找走失儿童的应用,就是起源于最早微众银行利用人脸识别来做的“核身放贷”,然而之后很长时间都没有太多新的应用诞生。但随即在2016年下半年到2017年一下涌现出这么多的应用,“因为这是一个新的事物出现到大家接受的过程,中间可能有半年的过程大家都在观望,到之后一个一个场景的渗透其实会变得非常快。”在这个过程中,腾讯云的团队就需要真正去了解客户的需求,一起寻找科技应用的场景,一起在场景里打磨产品,把科技真正嵌入到用户的系统中去。

邱跃鹏认为,这个过程本身,就是一个特别巨大的机会。

近日,邱跃鹏接受了钛媒体的独家专访,以下为访谈实录:

钛媒体:云计算从亚马逊开始搞,到现在十几年过去了。你认为无论是技术架构还是从应用场景来讲,云计算有没有后发优势?

邱跃鹏:这两三年整个云的变化还是非常快的,虚拟化的技术有一个巨大的进步,基本上快速进入了成熟期。目前来说,亚马逊跟其他的云应该没有本质上的差别,比如说在基础IaaS层面,国内有很多人做评测,各家之间都有自己的优势。

现在云的大部分技术还是来自于原来互联网模式的应用,但互联网产业发展的这几年,中国开始在部分产业领先,也让中国在一些云的技术上比海外走得更快一些。比较典型的,比如说直播这个产业,海外在流媒体方面就不一定比国内领先。未来还有很多新的机会出现,例如AI。AI对大家都没有什么先发优势,更多的是你选择哪个战场和哪个方向上做一些突破。

钛媒体:人工智能的出现,对未来云计算会有多大的改变?

邱跃鹏:我们今天讲了很多的案例都是来自于AI方面的进展。我们一直在讲创造价值是我们这些做云计算最重要的任务。AI现在来讲,能处理的事情是有限的,但是一旦能处理的效率远远是高于人的,更多的是解放企业的人力,提升经营效率。现在商业决策方面还是比较难的,但是解决重复性的工作还是非常高效的。

AI的渗透,不断会有新的提升机会,对企业整个运转效率的提升是非常快的。就像内容的推荐,基本上把编辑的工作去掉,以前什么被定为热点,什么是你关心的,怎么去提升流量,这些东西现在全是机器在做。

钛媒体:是的,钛媒体现在的很多快讯也都是自己开发的机器人在写了。腾讯对于云计算曾经有三个定义——产业革新的原动力、新型社会管理的主平台、人工智能的强载体。我觉得人工智能的出现给云计算的确赋予了一些新的预期,比如说原来对云计算的预期是能够帮我们去做大量的运算,现在人工智能的出现,大家开始要求场景和方案,包括顺丰的OCR的案例,其实大家要的是一个结果,这对云计算会不会是很大的变化?原来大家把你当作电厂,现在可能把你们当作冰箱,甚至直接要冰箱里新鲜的食品。这对云计算会不会是很大的变化?

邱跃鹏:确实你观察得非常深入,两年前大家讲云的时候更多的讲水和电,今天大家不太讲这个事情了。其实企业对信息的获取跟人的消费升级有很多相似的地方。我们今天在讲AI服务,大家觉得AI以前是高大上的高精尖技术,人要用必须要降低门槛,就像大厨一样,米其林餐厅的菜我不会做,但是我是可以去吃。今天我们整个AI产品线,从最基层的基础计算到最上层的偏SaaS类的输出,全部都要有。

不同的客户会需要的灵活性是不同的,这种高度集成到一个极简服务的趋势还是挺明显的。因为越来越多的企业会回到自己核心竞争力的打造,科技对他们来讲只是把科技应用到场景里,不一定每个企业都需要养高科技的团队,更多的是向云公司购买高科技,然后成为或强化自己的核心竞争力,这可能是社会分工必然的变化。

钛媒体:腾讯云一直在努力地进驻传统产业,怎么样帮助传统产业上云和向数字化迁移。这里有两个问题,传统企业会认为互联网公司的行业经验不够,另一方面他们自己也不知道上云之后到底应该该干什么?他们现在对计算力的要求没有那么高,如果按照原来的ERP和企业运营调度需求,他们其实不需要云计算提供的那么多的计算力。AI的出现可能是一个非常有意思的变量,首先AI对计算力的要求上了很多个量级,基本上不是一个企业能够负担得了的;另外AI这种快速深度学习的能力,也许能够帮助腾讯这样的互联网企业迅速学习行业的知识,跨越经验积累的鸿沟,比如像供应链的优化,人工智能就可能很快拥有以前很长时间需要积累的经验,帮助腾讯很快地切入进去。你觉得这个逻辑是通的吗?

邱跃鹏:做任何一个行业还是要对行业本身有一些认识,每个行业都不一样,很多人是因为看到人工智能在AlphaGO和类似于这种场景里的突破,才会对AI有深入的关注。我们自己也有一些探讨,觉得人工智能要想解决产业问题,还是一个非常漫长的过程。

大家现在更多地是在单点的突破,产业决策是一个非常复杂的过程,现在来讲我们可能输送了一些点上的科技,这些点还要结合。我们有很多合作伙伴,他们跨界把这些科技能力和产业变革整合在一起,去做了这种落地实施。前一阵有一个做新零售的合作伙伴,他们帮传统的商超提升整个服务能力。以前传统的商超都是距离覆盖,覆盖这个区域或者足够便宜,大家更愿意来。如果商超能够在线化获客,用户的分析、商品的营销等能力搭建起来,现在他们有非常多的好商品已经卖断货,一年之后的订单都排不过来。现在需要的是懂得新科技和产业变革的跨界人才,他们去把科技应用过去,这是目前比较现实的机会。

钛媒体:结合是一个路径,之前传统厂商的很多经验不是基于数据,也不是基于理性的思维,很多都是感性的经验,像原来谈的沃尔玛尿布和啤酒的案例,说起来更像是一些巧合,很难形成一些可以复制的规律性的东西。

邱跃鹏:数字化的过程之后,为什么用科技改变呢,这些东西会沉淀变成科技方法,比人的经验更容易沉淀下来。

钛媒体:你是搞技术出身的,不知道你有没有算过,真正在AI起来之后,对计算量的需求大概能够提高到多少?

邱跃鹏:可能不一定用这样的比喻。为什么GPU在机器学习的过程当中有这么高的应用,因为学习的过程是一个小数据、高计算的能力,但是把这样的学习模型放在交付上面,就像“OLAP”的需求一样,可能并不一定适用。真正在在线场景里通过学习之后的简化模型,应用起来效率是最高的,而且整个计算的代价是最低的,最后是一个系统化工程。

一方面学习的问题要解决,支付的问题要解决,还有模型优化的问题要解决,是非常系统化的工作去解决AI的落地问题。如果我们仅仅靠硬件的计算能力的提升去解决的话,这个代价是太高了。

钛媒体:从架构来讲,面向消费级的,个体的海量的计算架构,和现在面对企业、混合的系统架构差异性有多大?

邱跃鹏:海量的业务对基础能力的很多要求是相似的,但是在实际落地当中是有差异的,还需要在细分的场景不停地去打磨、优化,去提升它的能力和降低成本,到新的场景我们也需要优化。但是基础的积累2C已经做好了,在2C场景里面它的单位计算成本要求是非常苛刻的,过于高的单位计算成本对于一个大的2C的企业来讲是不可能承担的。

这是为什么这几年云的架构能够替代企业架构,也是在于它确实把整个的成本降到非常低,再做一定场景化优化之后,企业能够获得非常高性价比的服务。这里面不能完全去对比,最终还是取决于你的应用场景。就像我们说的人脸识别一样,对准确率的要求非常高。如果只是计算今天到会的人流量,可能对计算的要求是数量级上的差异。

钛媒体:现在这种帮助传统企业转型,这是很大的市场,在整个腾讯云占多大的比重。

邱跃鹏:我们在这一块的投入是越来越大,我们刚刚把团队也独立出来,在不断地招聘去找这些熟悉云、熟悉这个行业的人来做。从我们自己的角度来看,其实政府和企业都积累了大量的数据,怎么把这些数据集成起来去建模和分析,这是他们面临的痛苦,因为数据非常分散。这里面大量的需求还是存在的,所以我们还是希望用这些技术去帮助他们完成升级改造。

钛媒体:你觉得如果要完成这样的目标的话,腾讯云现在还欠缺哪些方面能力?

邱跃鹏:新科技在行业内的应用不是一蹴而就的过程,刚才讲的所有的案例,甚至我们基础的技术团队都会去到客户那里一起去打磨产品,一起去创造一些全新的解决办法去解决一些原有的问题。像找回走失儿童,以前指纹也没有,也没有办法,今天通过人脸一扫就可以。这不是说今天有一个人脸识别拿去就能用,我们在这个场景里帮助客户一起做了很多工作,例如走失人口的库不是非常大的比对库,但要把十几亿人放进来的话,数据库性能就会下降很多,我们可能更多是面向走失的这些人口数据库,甚至基于这个地域可能出现的人口。一方面我们把科技打磨到可以符合更多的场景,另一方面真正落地把科技嵌入到他们整个的系统里去,比如公安系统里。我们是第一次接触这个系统,客户也是第一次觉得你这个东西似乎能够解决我的问题。这中间的鸿沟一定是需要不断地去创新才能跨越,这也是云本身的好处。

钛媒体:现在很大的挑战是,科技的进步和传统企业的认知和想象力之间,有特别大的鸿沟,技术发展的太快,人们的想象力有些跟不上,他们可能不知道有哪些技术现在能够解决他们的问题。要找到这样的场景,大概需要多长时间,比如说就是聚焦在寻找走失儿童的产品上,最后成熟打磨出来大概需要多长的时间?

邱跃鹏:这确实是需要有几个月的时间去做。但怎么看这个问题呢,它的第一次落地过程从有这个idea到落地到打磨到数据可以应用,需要几个月的时间。我们自己也看到一个好的变化,当越来越多的场景出现之后,第一是复制的速度很快,基本上深度学习这个东西一旦进入,模型成立会快速复制,应用场景越来越多之后,模型优化的速度也会越来越快。比如说从走失儿童优化到检查犯罪,这个过程就快了很多,产品本身的蔓延和落地是加速的过程。

钛媒体:你们创造产品的过程或者帮助传统企业做数字转型,有没有形成自己的方法论或者是流程?

邱跃鹏:这是很有意思的话题,首先我感觉大家的举一反三的能力非常强,人脸识别的应用其实我们最开始的应用是在微众的“核身放贷”——直接对比你的身份证,核实你的用户信息,其实在那之后有很长一段时间内没有太多新的应用诞生。为什么在2016年下半年到2017年诞生这么多的应用,因为这是一个新的事物出现到大家接受的过程,中间可能有半年的过程大家都在观望,到之后一个一个场景的渗透其实会变得非常快。

比如说银行业的应用上线之后,别的行业在观望,会思考我这个行业内能不能用。他可能不知道这个东西行不行,我们可能不知道有这个场景。但现在的信息,通过更多的宣传,更多的行业会主动跟我们沟通——我有这样的一个需求,你的技术是不是能够满足,我们也非常感兴趣,会投团队跟他们一起研究可行性。如果有数据的话,我们就来学习,一旦学习开始的话,自主学习和深度学习的过程就会很快。举一反三,快速的一项科技的应用就会很快,比如像语音交互,像今天我们推出“小微”,这是未来又会演化,语音交互对我的应用场景会产生什么新的变化。(本文首发钛媒体)

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刘湘明
刘湘明

《商业价值》杂志出版人兼主编

评论(7

  • 匿名用户 匿名用户 2017-09-05 17:32 via h5

    腾讯云选择人工智能作为切入点还是明智的,缩短了和亚马逊阿里云的差距。

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  • 匿名用户 匿名用户 2017-09-05 09:15 via h5

    最后分享的AI落地的案例很受用,也赞同文章中提到的观点,现在AI落地面临的最大挑战就是科技高速发展而我们的想象力跟不上的矛盾。

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  • 匿名用户 匿名用户 2017-09-05 11:06 via h5

    这个系列访谈不错,就是更新太慢了

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  • 葱葱 葱葱 2017-09-05 10:21 via pc

    确实是,一年多前我们报道银行所用的人脸识别做身份核验,这然后就没有然后了,新应用确实来的很慢。但也就在这一年中,商汤科技这种低调公司估值飙升

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  • 徐昌宇SWHY 徐昌宇SWHY 2017-09-05 09:37 via weibo

    有道理,科学分工,各擅其长![good]

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  • 鲁西北 鲁西北 2017-09-05 09:29 via weibo

    读邱跃鹏咋想到的是岳云鹏呢[允悲]

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  • 匿名用户 匿名用户 2017-09-05 09:12 via h5

    看来腾讯对于AI的思考还是理性和成熟的,这是一条长路,不会一蹴而就,需要耐心。喜欢钛媒体的这些访谈。

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Oh! no

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