【晨聊互聯網】|2017騰訊雲+未來峰會：連接·智能·未來（中篇）

連接智能未來*核心內容目錄*

1. 馬化騰：《雲時代的新趨勢》

2. 伯克利教授MichaelJordan：《機器學習：創新視角，直面挑戰》

3. 斯坦福大學物理教授張首晟：《AI的三大發展支柱》

4. 英偉達亞太地區銷售與營銷副總裁：《Powering The AI Revolution》

5. 圓桌對話：向未來發問

6. 騰訊雲新品發布

7. 騰訊高級執行副總裁湯道生主題演講

8. 騰訊優圖實驗室傑出科學家賈佳亞：《視覺AI技術以及社會價值》

9. 平安科技首席戰略官李亮：《科技引領金融未來》

10. 順豐集團CTO田民：《科技改變物流，物流改變生活》

11. 蔚來創始人李斌：《汽車的未來》

12. 馭勢科技CEO吳甘沙：《輕車熟路：駛向未來的出行》

13. 圓桌對話：智能進化中的交通物流

騰訊雲新品發布

騰訊副總裁、騰訊雲總裁邱躍鵬

剛才聽了這個圓桌几位專家對於人工智慧未來的暢想，讓我們感到未來人工智慧可以說是無處不在，讓我們對生活，對未來有更多的一些期待。

那麼在我們暢想了未來之後，我也希望說我們大家可以回來說看看今天人工智慧在我們身邊到底在發生著什麼，我們聽到了非常多的比如在人機對話方面我們希望可以在未來十年內有更多的突破。其實在今天我們身邊很多的場景里其實已經有人工智慧，比如說我們在微信的語音輸入中的語音識別轉文字、在聽歌識曲、刷卡的人臉識別其實這背後都是人工智慧，包括其實現在大家每天在去購物、去看新聞，其背後所有的這些信息全部都是有人工智慧在裡邊為每一個人的喜好做相關的推薦。

所以我們看到隨著大數據技術和計算能力的發展，AI技術已經發展到了規模化、工業化的階段，AI已經成為了一種高級的生產力，它可以更智能的方式讓我們的生產力提高，提高工作效率，以應對未來越來越加複雜的社會和商業的形態，並大大降低很多創新的門檻。今天，雲已經變成未來AI的一個非常關鍵的基礎設施。我們相信雲可以讓傳統企業可望而不可即的很多的這種新技術以一種產品服務的形式提供到各行各業去，讓我們的企業和開發者都可以更便捷地獲取到AI的這樣的能力。隨著AI能力的普及，我相信它帶來的這種的商業價值和社會價值將會更大。那我們後面也想幾個案例來去分享一下騰訊雲的AI能力在賦能方面我們所帶來的一些成績。

身為父母的人其實都會非常關心幾個話題，比如說這個走失的兒童，那為什麼大家會關注呢？其實在真正的社會中，我們會看到其實類似走失兒童的還有幾個群體，那一個是老人，一個是智障的人群。當他們走失之後，由於本身人群的特殊性，它可能沒有辦法去提供非常全面的信息去讓警察可以更快速的找到他的家人。那麼在過去一年中，騰訊的優圖實驗室的工程師們通過日以繼夜的努力，將我們的這種人臉識別的成功率從99.65%提高到了99.8%。這0.15%背後的提升可以讓我們每一個走失人群被發現之後，被識別的成功率大幅的提升。在今年3月我們與福建省的公安廳共同打造了防走失平台「牽挂你」，在上線的短短的兩個半月的時間內，我們已經幫助了124名的走失人員找到了他的家人。比如在4月10號，我們有一個縣的宋阿姨他家的孩子走失，這種小孩其實他是沒有辦法去告訴別人說我是在哪裡，那麼其實是有一位熱心的人士拍了這個小孩的照片，當小孩的照片上傳到了牽挂你的平台上，通過平台的匹配在一秒鐘，我們就匹配到這是宋阿姨走失的小孩，她的人臉相似度超過了90%，所以警察通過這樣的一個信息快速的就聯繫到宋阿姨，這是我們這個平台上線之後第一個通過這樣的技術去找到的一個走失兒童的case，讓我們的每一個團隊成員都非常的興奮。

那剛才在馬總的演講中也有提到說OCR技術的發展，其實OCR技術是一個並不陌生的技術，我們可以看到在過去比較標準的印刷字體各方面的識別率上還是非常不錯的，但是對於手寫字體，這背後必須要依賴於機器學習和大數據的幫助，才可以去提升在手寫的識別，而我們通過跟順豐合作，順豐每天超過這個兩千萬的這種手寫訂單的錄入，在三個小時之內就可以完成。過去這是需要一個非常龐大的團隊，去識別這些信息填入到系統內，而且要不停的24小時都有人在工作，這不僅僅提升的是識別的效率，而可以讓我們整個訂單的處理派送的效率也變得更高，時間的節約變得更迅速。所以隨著AI識別技術的發展，我們相信未來有更多的這種人工識別的場景可以被輔助甚至被完全的替代。

那另外一個場景就是我們看到說其實在非常多的企業內有大量的客服人員，那麼因為企業要提供服務，可能每天甚至有的大型企業，它面臨的是每天可能是千萬次的這種人諮詢，那為了應對這樣的諮詢，要設置大量的客服人員，不過我們現在發現其實這種現象已經開始在逐步的改變。通過騰訊雲，我們為一家這個金融企業打造的這樣一個智能客服，每天大概有90萬的這個話務量過來，後面只有一個智能客服，八個人工客服，有97.9%的諮詢信息被智能客服所處理，然後只有剩下的一點點有人工智慧去幫助，而在過去處理是需要超過400個客服人員去工作10個小時才可以去滿足這樣的客戶處理，所以我們看到AI的這種進步讓我們企業的這種服務可以得到大幅的優化，而且我們提供的這種服務也更加的標準，更加的高效。

那另外一個場景，我們其實可以看到，把這種AI的技術運用到這個智能硬體里，比如今天我們推出的騰訊雲的小微智能開放平台，那大家可能會去問說小微是誰，其實在我們的開場的畫面里，我們看到說有一個非常炫酷的人，他有這樣的背後的一些對於科技的一些暢想，其實背後的主角就是小微。

（當它被嵌入音箱，音箱就具備了泛娛樂和交互的功能，當它被嵌入桌面應用，具備了提醒，當它被嵌入機器人里，機器人就更懂得陪伴與感情，當然還有訂餐購物視頻聊天音樂等諸多功能，小到音箱大到機器人，醫療機構、汽車行業連接小微之後，都可以根據用戶的指令和要求來服務，所有接入的小微的硬體都可以具備聽覺和視覺的感知能力）

剛剛我們看到的所有的這些應用場景，還有我們的能力，其實背後都離不開騰訊雲，在這個我們整個在機器學習各方面投入的這樣的一個基礎研究，那麼我們為了可以讓小微這樣的智能服務平台可以更好的服務，一方面我們可以將它的能力設計為可以接入各種的硬體，另一方面我們也提供了小微的skill開放平台，可以讓更多的服務內容以及物聯網的平台都跟我們實現這種相互的對接。

其實最近我們跟梅賽德斯這邊也在合作，做小微智能服務的解決方案，我們可以看到，說其實這樣的方案，他會從線上的過客、銷售商機的挖掘、基於地理位置的這種就近的這種服務、體驗試駕、車上的指令處理、車載的音樂內容到基於物聯網的車輛信息診斷，其實一系列的服務在整個汽車服務全過程中都會帶來一些全新的變革，那麼除了汽車製造，其實今天騰訊雲已經是這個整個智能交通里最大的計算服務商，我們可以看到說大家非常熟悉的滴滴、摩拜，包括我們在物流行業里最具代表性的順豐其實都在使用騰訊雲，那麼我們也希望跟這樣的企業共同一起去打造更具智慧的智慧交通雲，讓我們的出行、我們的物流、讓我們的交通變得更加的便利，為我們創造更多新的價值。

所有一切我們剛才講到的背後都離不開騰訊雲的AI服務能力，這裡邊其實剛才在幾位專家的圓桌論壇我們也聽到說，其實在非常重要的幾個環節，那第一個就是來自於我們優圖實驗室的這種圖像識別的能力；那第二個是來自於我們這個AI lab的自然語言處理的能力；第三塊是來自於我們微信實驗室的語音識別能力，那其實我們可以看到AI不僅僅其實在這三個方向上去應用，其實機器學習可以應用在非常多的這個場景中，包括其實我們剛才講到的像交通的這種應用還有像對弈，智能推薦，我們相信未來機器學習會在越來越多的這個場景去發揮它的價值和作用，所以今天騰訊雲也提供了幫我們所有的這種AI能力的25種的這種A產品一起發布出來，也希望說可以幫助到所有的行業去迎接一個AI來臨的時代。

我們相信AI即服務的雲時代即將來臨，所有的企業所有的產品都需要AI這樣的產品AI這樣的能力植入在自己的產品之中，那麼具體騰訊雲我們發布的哪些產品可以對大家帶來什麼樣的幫助呢？那下面有請我的團隊為大家帶來今天我們的具體的產品介紹，謝謝！

騰訊雲產品負責人

大家中午好，邱總剛才已經正式宣布我們推出人工智慧及服務的智能雲，那麼就由我來跟大家介紹一下。

現在人工智慧已經被廣泛地應用於各種各行各業，那麼在各行各業中，無論是產品的終端用戶，還是說提供產品的這些開發者，他們對於AI的熟悉程度以及使用方式都是不同的，那麼為了滿足不同層次的需求，我們一方面加速在整個AI領域的布局，另一方面也努力去分裝和開放我們騰訊積累的這個AI能力，這既包括一些快速適配行業場景的應用方案和應用服務，也包括為開發者和資深專家準備的基本演算法的框架和基礎設施，那麼為什麼我們能這麼快的把這些服務開放出來，這跟我們多年的積累是有關係的。俗話說巧婦難為無米之炊，剛才幾位專家也說到過了，機器學習也好，深度學習也好，都需要大量的數據來進行訓練，而騰訊有廣闊的業務場景，過去數年來，我們積累的數據已經超過了1000個PB，這大約是15000個世界最大圖書館美國國會圖書館的藏書量。除此之外，我們還有世界上最大規模的計算機群，還有深耕多年的雲計算的經驗，然而這還不夠。

我們還匯聚了世界頂級的科學家，例如前面我們提到的張潼博士，做了精彩的分享，還有賈佳亞博士他們所在的人工智慧實驗室、優圖實驗室還有微信智能語音實驗室，這些團隊都精英薈萃，博士雲集，用他們身後的演算法造詣為我們騰訊雲的AI能力輸出提供了強大的動力，那我們剛才也看到了，不光有在國際大賽上展現實力奪取冠軍的對弈，機器人我們也包括了一些業界領先的圖片識別能力，還有很多已經進行使用的微信語音的場景。

那我們先來看看計算機視覺方面，我們聯合優圖實驗室開放了人臉核身識別、圖片識別等，這些服務目前每日的調用量已經超過2億，並且已經在社交、娛樂、金融、公安、安防、政府等領域大量使用。另外還有值得一提的是，除了邱總剛才說的榮譽之外，優圖團隊還在今年4月以83.29%的成績奪得了百萬級人臉識別的冠軍，而所有這些能力我們都將通過騰訊雲開放給諸位。

我們再來看一看計算機視覺當中很重要的OCR技術。我們的OCR技術目前支持識別超過7000個常用漢字和可通用數字，前面邱總也介紹過，順豐速運的這個案例實際上就是基於這樣的能力之上，除此之外OCR還可以用在更多的場景中，我們跟很多用戶合作，做一些比如說證件的識別，包括身份證、駕駛證、行駛證、營業執照、名片等等。我們目前名片的識別準確率已經可以達到91.4%，而駕駛證的識別準確率也已經達到了91.5%。

除了上述所說的常規使用場景之外，我們還在拓展計算機視覺的應用範圍。我們可以預見到在未來博物館中導遊會越來越少，用戶直接掃描博物館中的產品，它就可以通過視頻或者文字的方式獲得產品的信息，那同樣的在商場當中導購也會變得越來越少，用戶掃描食物，它就可以得到食物的介紹和購買鏈接。

我們來看一看語音識別服務，我們也提供大量的可以直接接入的應用場景，比如說語音轉文字、聲音合成、聲紋識別、音頻鑒黃、關鍵詞檢索等等這些能力，同樣我們也擁有得天獨厚的優勢。在語音方面，我們已經積累了多達數十萬小時的標註的語音數據，覆蓋了超過300多種應用場景，如果我們把語音和視頻結合起來，我們就可以開拓更多的應用場景，比如說邱總剛才介紹的騰訊小微通過我們的智能開放平台硬體可以快速的獲取視覺和聽覺的能力，實現和用戶的智能化交互。

我們目前使用的一個很典型的場景就是智慧法庭。在法庭工作中庭審是一項非常耗費人力的工作。在庭審的環節中，所有的現場數據包括文字與視頻都需要被記錄、分類整理以及存儲下來，在過去這些工作都是由速記員人工完成的，那麼有了騰訊提供的語音識別和視頻識別等等這些能力，幾乎大部分的工作都是可以被自動化的，由此可以大大降低速記員的工作量，同時也大大提升速記員的工作效率和準確率。

這兩項服務的另外一個典型應用場景就是直播，只不過過去一年爆髮式的增長，現在所有的直播服務背後都有數百人甚至上千人在做鑒黃和敏感詞的審核，那麼通過我們的語音和視頻識別能力，我們能夠進行對色情信息和敏感詞進行初審，那目前我們直播鑒黃介入的圖片每天超過9億張，我們服務於超過100個不同的業務合作方，同時每天我們還能打擊超過兩百萬張。

除了視覺和語音識別之外，我們還希望人工智慧能夠更加聰明，能夠更加好地理解這個物理世界，為人類更好的服務，因此，我們推出了NLP自然語言處理服務，讓AI理解我們在幹什麼，這將為聊天機器人也好，服務機器人也好，提供強有力的大腦。智能客服、無人駕駛、情感聊天機器人都不會太遙遠，除了聊天之外，自然語言處理也早就被廣泛地應用在電商、遊戲、金融、泛娛樂等領域，它可以實現廣告和內容的精準投放，提升點擊率平均超過50%，轉化率也提升超過40%。

騰訊20億的用戶畫像，以我們的數據演算法+雲服務為核心，我們可以為客戶提供30毫秒內的個性化推薦響應，更重要的是我們所有的推薦模型都是幾乎實時訓練，每15分鐘可以更新一次。

介紹完這三大核心能力之後，我們來開開腦洞，如果我們把這三種能力全部都綜合起來，那我們能做到什麼？在這方面騰訊已經有了自己的實踐。

科技已經滲透世界各個領域，通過騰訊雲全面整合各種感測器、軟體系統、大數據、人工智慧等尖端技術，打造智慧建築。為能夠判定人群身份、自動規劃以及開啟不同人群對應的區域，高效管理人群行為，智慧建築整合了多種感測器，掃描建築內外環境。通過雲端分析人群，照明和空調方案能夠智能分析控制，通過大數據分析人群行為，並且繼續進行商圈規劃，進行交通規劃，並且對大型活動現場人群進行壓力分析預警，避免擁擠，讓人們安心工作，營造自然城市。

濱海大廈，據說今年能夠落成，我們也很迫切地希望能夠去體驗一下智慧大樓，那看完了視頻，看完了視頻之後，我們趁熱打鐵，給大家介紹一下，所有這些能力都應該怎麼使用，所有的開發者和合作夥伴都可以使用API來使用這些能力。

對於那些比較資深的專家學者，那我們提供了AI框架和AI基礎設施，同時我們提供了一套可視化的開發組件，讓用戶可以使用拖拽來組合各種組件，比如說數據源模型演算法和評估模型等等，那麼有了這些服務之後，我們人工智慧工程師、人工智慧科學家、數據科學家，他們就可以把寶貴的時間節約下來，聚焦於他們所擅長的這個數據分析，訓練領域，那麼除此之外，我們智能雲還致力於打造一個開放的生態。

我們和騰訊開放平台聯合推出AI加速器這個加速器，將為創業企業、中小型企業提供及技術、資金、顧問、市場服務於一體的孵化資源。

我們圍繞計算機視覺、智能語音識別和自然語言處理，已經提供了25種不同類型的人工智慧服務，這其中包括偏重場景的應用服務8種，更加原子化的平台服務15種以及能夠支持多種演算法的繼續學習和深度學習框架2種。

騰訊的AI服務其實構建於海量的數據處理以及高效的計算基礎之上，而且能力的我們通過騰訊雲給大家，大家可以在騰訊上面構建屬於自己的各行各業的DJ工作室，不僅一個強大的AI工作室，我們需要高性能的計算、海量的存儲、高效的CDN以及觸達全球的資源布局，這是構建強大AI服務的技術基礎。計算能力提升，意味著你的產品服務可能更快速的培養市場，騰訊雲2017年基於英特爾下一代的CPU，性能直接提升50%以上。

同時，我們基於GPU業界最新的產品和技術，構建了多機、多卡、多品類、多廠家的GPU計算實力。另外，我們在業內還首推了FPGA，受到業內的廣泛關注，在某些特定場景下面，FPGA的性能要比CPU特定場景高上10倍以上。多種高強度的、高性能的計算能力的推出，讓客戶的AI和大數據場景可以快速靈活的低成本的構建，獲取更大的商業價值。

除了強大計算能力以外，我們還有需要海量的數據存儲和處理能力。騰訊的存儲已經超過了1000PB，這個數字怎麼去理解，如果咱們把高清版本的新聞聯播一天30分鐘一集，那麼1000PB的存儲我們可以將積存600萬年的新聞聯播。大家知道，我們從冰河時期到現在也僅僅過了100萬年而已，所以可以想象從通過數據對比來講，我們騰訊雲的存儲是有多大的海量數據。除了提供一系列全系列的產品方案以外，騰訊雲還提供了存儲網關以及定製化的存儲方案，讓安防、金融、醫療等企業可以快速接入上雲，做到即來即用計算。

再把我們的目光投放到騰訊的數據中心網路。我們認為騰訊的數據中心網路是連接高性能計算和海量存儲的核心紐帶，騰訊的數據中心性能提升百分之一百，同時我們還建了的高性能數據中心基礎網路，這個網路助力騰訊雲在大數據集群比賽中取得了桂冠，計算機圍棋大賽裡面取得了第一名。我們將大幅度全面的推銷我們騰訊的數據中心，讓我們的客戶享受極致的AI網路性能，然後我們從一個點的數據中心推廣到全球的技術架構，經過多年的努力，騰訊雲構建起了一張T級別的業界領先的全球網路。

從去年到今年我們的容量提升了200%，確保業務客戶的業務能快速順利的通達到全球的各個節點，而且我們最新在構建了一個上海到北美的專線做專線的話延遲只有120毫秒，大幅領先了國內同行。我們在面對全球的用戶的內容覆蓋上面，騰訊的CDN提供了網站互聯網各種全方面的加速解決方案，為騰訊CDN儲備帶寬將增加到70T以上，增幅到達40%以上，同時在全球構建800個以上的節點，增幅達到35%以上，在東南亞北美歐洲等30多個國家和地區，騰訊已經成為儲備帶寬最大的CDN服務提供商。

在推動AI和大數據向更大更廣的一個發展上面，騰訊藉助西南地區的優秀的資源以及廣闊的發展空間，成為首家落戶西南地區的互聯網企業。2017年騰訊雲將會在成都、重慶、貴州構建高性能可用區，都是100G內網進行互聯，所以這樣我們是特別針對深度學習高性能計算以及HTC計算、大數據計算深度的定製。我們希望讓西南區助力企業發展成為AI時代的強力引擎。

2017年對於騰訊來說是非常高速發展的一年，我們全球五大洲構建了30個可用區，覆蓋全球的各大核心節點，增速領先業內。以往客戶在構建全球業務的時候周期非常長，可能從項目的啟動到最終的輸出落地可能要一年半載，但隨著騰訊雲多年在全球範圍內的資源布局，客戶海外的業務發展變得靈活快速，從以前月級的全球資源格局部署轉到分鐘級，已經可以全球構建業務。

為了讓我們的能力和服務得到更加廣闊深遠的延伸，我們在全球五個地區構建了五個雲交換中心，與知名的雲廠家進行了電視互聯。同時我們引入了超過兩百家優秀的運營商，讓客戶能在全球範圍內快速全面的進行布局，給用戶提供更加優質的覆蓋和用戶體驗。

騰訊除了以上出示的基礎架構能力以外，我們將面向AI大數據等科技趨勢領域進行不斷的投入和能力提升，為客戶創造更大的價值，讓騰訊雲更值得信賴。

騰訊高級執行副總裁湯道生主題演講

尊敬的各位嘉賓，各位專家媒體的朋友們，大家下午好！

今年雲+未來的主題是連接智能未來，圍繞著人工智慧上午的精彩分享，相信大家都得到了很多寶貴的啟發，而下午我們的分享將會同樣的精彩。

我想先談一下面對人工智慧騰訊雲的一些思考方向，第一點想分享的是騰訊雲正在從海量的計算走到智能的未來， QQ最早是一朵雲，七年前QQ同時在線突破了一個億，騰訊雲也從此起步。同一年我們開放了我們的平台，開放平台的戰略具有里程碑的意義。在這個開放平台打造過程中，合作夥伴向我們提出了海量計算的需求，我們要在短時間內能夠上架幾千台伺服器給到我們的合作夥伴，為此，騰訊搭建了一套可計費的比較完整的雲服務體系。從支持數億QQ用戶同時在線的架構出發，到今天，通過騰訊雲開啟了雲計算的漫漫征途。

2013年騰訊雲計算公司正式成立，騰訊雲正式成為全面對外開放的一個雲計算服務平台解決方案的提供商。此後不久，在香港、北美投入了數據中心的建設，2014年啟用。可以說，從一開始，騰訊就著眼全球，著眼智能的未來。到了2017年的今天，騰訊雲+未來峰會的現場，我們非常高興地看到騰訊與各行各業的合作夥伴一起走到了新的台階，從海量計算的基礎設施出發，已經走到了通過雲來輸出更多技術能力的階段，連接·智能·未來將會成為騰訊雲新階段的一個關鍵主題。

第二點分享的是人工智慧的三個關鍵元素，一是場景，二是數據，三是技術（技術涵蓋了計算、演算法等）。智能未來不僅僅是一個設想，而且結合真實的場景，讓數據通過AI的技術能夠發揮價值，越來越多的客戶除了向騰訊雲提出了基礎設施的需求以外，他們也需要大數據的能力，需要通過不同數據所帶來的智能服務。

騰訊雲是大數據能力的領先者，擁有這行業最大規模的計算集群，而且日採集量達到了3億條，月實時的計算次數也超過了35000次，更在大數據排序的競賽中一舉打破了世界紀錄。騰訊雲還向行業開放了高性能的數據訓練，結合騰訊的數據，提供一套完整的智能服務；通過騰訊優圖新一代的人臉識別的引擎，騰訊雲輸出了人臉識別的能力檢索的能力，既為金融客戶提供了安全與便利，也為視頻直播的客戶提供了美元變臉等有趣的玩法。優圖的OCR技術也為快遞公司提供了高速準確的掃描服務，降低了人力的成本，提升了效率。剛剛上線的智能助手服務開放平台騰訊雲小微，就是通過海量的語音照片數據所訓練出來的聽覺視覺的感知能力，為家中的電視機、音箱、汽車車載系統提供了最自然的人機交互的方式。只要有場景、數據，騰訊雲就能夠提供技術與計算機能力連接智能的未來。

最後一點，智能未來是生態，騰訊雲將與合作夥伴共同去打造這樣的一個生態。在智能未來的生態中，騰訊願意連接攜手合作夥伴，提供多種產品的解決方案，為各行業加互聯網加智能，過去一年，騰訊戰略投資了國內知名的私有雲企業，更先後與國內知名的BI廠商榮科科技以及大數據平台廠商新環科技建立了緊密的合作關係。就在今年的五六月，騰訊雲就與多家合作夥伴簽約，共同開發網路安全與大數據應用的雲上產品。在金融行業裡面，我們已經與金正、中科軟等建立了戰略合作關係，共同為券商、為保險行業的項目落地。騰訊雲的生態合作已經擴展到更多的行業，涉及到更多的領域，擁抱更多的合作夥伴加入進來，共同構建一個共贏、共榮的雲計算生態系統，開放與連接仍然是騰訊雲在智能未來中的定位。

我們相信，只有雲生態的繁榮才有更智能的時代的繁榮。騰訊雲與三一重工的天雲項目分佈全球的30萬台的設備接入的平台，實時採集1萬多個運行的參數，遠程管理著龐大的設備樣本，而且它的運行情況不僅僅實現了故障快速維護，減輕了庫存的壓力，還幫助三一重工拓展了供應鏈的金融服務，這樣的案例可以被複制，為更多製造企業提供了物聯網解決方案。騰訊雲攜手東華軟體推出了扶貧雲的項目，首站落地在貴州，目前已經啟動了項目，將會通過挖掘分析扶貧的基礎數據，對接農村的電商，推廣旅遊的資源，打造慈善專線捐獻的這個窗口，創新創業平台的方式，針對貧困的對象對症下藥，以產業精準扶貧帶來精準的脫貧。騰訊雲不僅僅提供了基礎設施與能力，也為雲上的業務帶來了豐富的產業數據、市場信息，這也是對所有的合作夥伴所開放的。

總結以上的三點，我想都是雲自誕生之初的使命，就是要面向智能的未來，而這個使命現在已經越來越清晰了，就是與我們的合作夥伴一起挖掘更多智能技術的產品化、能力化，賦能到各行各業，通過不同具體的行業場景，能夠為大家提供可靠的基礎設施，幫助大家打開一個新的產業。

騰訊優圖實驗室傑出科學家賈佳亞——視覺AI技術及社會價值

AI進入人們視野到人人皆知，只用了2年時間。AI技術發展就好像突然出現，我用哈利波特隱形斗篷比喻它，這個隱形斗篷就是當穿上它的時候，你發現你會覺得邊上空無一人，但是一旦你把這個隱形斗篷取下來，你發現裡面原來多了一個龐然大物，其實AI視覺技術就是這樣一個過程，AI的發展從最開始到現在的過程實際上經歷了幾十年的發展，所以它的到今天這個規模絕對不是一朝一夕能夠形成的。

從這個隱形斗篷的例子裡面，從頭開始看看我們到底怎麼去理解這個AI技術。其實人我們在很多小說裡面、電影裡面、科幻的一些讀物裡面、甚至是兒童讀物裡面都有各種擬人化的機器人和這種超級智能的生物或者是超級智能的產物，他們有四個最重要的功能，第一個是看，第二是聽，第三是說，第四是動，當然不是所有東西都會動，但是如果這是一個超級的智能產物，它一定會控制其他東西在動，自己不用動。

我覺得還要從自然智能理解起。自然智能就是AI智能的不是對立面，但是是反方向的一個詞。人工智慧是人創造的叫人工智慧，那自然智能，就是說通過這100萬年從遠古時代的一個生物演化到人現在這個形態，大自然給我們創造的智慧就這個叫自然智能。那我們從自然智能里會學到很多東西，比如說我們在看到自然智能的時候，我會想其實我們有非常多的視網膜神經細胞，這個有超過1億的視網膜神經細胞，有柱狀和錐狀細胞去觀察這個世界，但同時在我們的大腦皮層裡面，大家可能不知道我們有超過40%以上的神經元，這個在哺乳動物和高等動物這個比例會更高一些，有50%。它會處理我們的視覺信息，那相比之下我們的觸覺和聽覺可能只有8%和3%的這樣一個比例，這說明我們視覺很複雜，當我們從第一天人類開始再去理解這個世界的時候，我們就必須有足夠多的神經元或者說是我們的處理單元去理解這個世界，所以看是我們在這個世界里最能理解或者是最重要的一個部分。

那AI現在到底能做什麼事情了？首先AI可以利用在很多的遊戲裡面，比如說體感遊戲或者是增強現實遊戲，比如當時去滿大街跑去找這個小精靈，這個過程就是其中一個重要體現。那當然除了這個視覺娛樂之外，還有很大的用處，比如說解決在監控和安防等等或者是這種需要大量的人手去觀察一些視頻或者圖像，這樣我們可以把人手從幾百個人減少到最後幾個人，這也是視覺AI發生的作用。當然還有更多的應用在手機端，比如照片，已經可以實現達到一個把人年輕十歲的效果，甚至於大家現在如果想說我想把自己變一個性別，我想從男生變成女生，可以在手機相冊上面進行性別轉化。當然除此之外我們還有兩塊非常大的部分，一個是智能醫療，如何能夠讓一個機器能夠智能地讀懂CT片，所以這個是一個非常重要的部分。當然除此之外，大家耳熟能詳的就是自動駕駛，我們能不能有個輔助駕駛、自動駕駛功能加入在我們的視覺裡面。

從科學家的角度介紹，視覺AI到底到哪裡了？

第一個我們在視覺領域可以實現超過1000個類別的圖像分割，也就是分類理解，就是說當我有一張圖像的時候，人和機器現在都可以告訴你這張圖像是什麼，比如說這是一頭牛還是一朵花，有的時候你可以想象，機器甚至做得比人更出色。我三歲的女兒經常跟我說「爸爸，我看到那邊有一個非常漂亮的蝴蝶」，我就糾正我的女兒，我說「寶貝，那個不是蝴蝶，那是蛾子」，但是我的女兒會說「這個蛾子長得比蝴蝶還漂亮，它一定是一個蝴蝶」，這說明什麼呢？說明我們在很多的圖像理解上的時候是需要一個過程，我需要理解它的含義，那就得到它的一個結果，但是在機器學習的過程中的時候，甚至可以達到一個比我們成年人的解析度更高的一個境界，實際上在所有的智能的這個角度能夠自然地實現而超越人的理解。

當然我們科學家已經不滿足於這個問題了，因為這個問題已經在這個領域裡被解決了，那我們下一個問題要去解的就是叫做檢測問題，也就是說當我們有一張圖，我希望不但知道這張圖的整體表達是什麼，我還希望知道這張圖裡有哪個地方是人，哪個地方是車，哪個地方是路面，實際上是叫做一個檢測過程。由於我們現在一個非常強大的計算資源和計算能力，我們可以實現超過5億個不同位置的過千種物體的檢測，所以這個是我們視覺AI的另外一個可以達到的目標。

除此之外，我們科學家們想當我們能檢測到一些物體的時候，我們能不能把這個細緻度做得更加深，比如

說顆粒度更加細的每一個像素每一個點，我是不是能夠知道這個點是屬於馬路的屬於人的還是屬於車的，所以這是一個遠遠超越於之前那些問題的一個更加進一步的推廣問題，所以我們管它叫做語義分割。語義分割裡面現在我們可以實現超過總數超過4000億像素級別的多圖圖像分割，當然除此之外，比較更加熟悉的是比如說是對人臉的匹配查詢，我們可以實現超過1億張人臉的匹配查詢找到你想要的這樣一個人，所以這個能力電腦遠遠超越於人。

我們在學校的更有意思的研究，模糊圖像我們可以發掘人類看不到的東西，比如高速行進的車上周圍環境容易被模糊，我們經過了5-10年時間能把這些信息充分理解出來，實現了超過人類水平的圖像去模糊。10年後我們希望出現家居機器人，可以幫你洗衣服、洗碗做飯甚至帶孩子。那麼如何把自然語言和自然圖像結合，比如當看一張圖像，問一個問題什麼放在工作台上，電腦能否反饋出結果，電腦可以將自然語音和看到的場景結合起來，也許在正是因為有這個進步，我相信可能令到我們的家居機器人這樣的理想可能在一定時間之內能夠變為現實。

很多人說電腦說可能很大，可能經過別的一些講座或者是專家給你介紹說，幸虧我們現在AI的達到這個程度，還沒有人那麼高，因為什麼呢？因為人會創造，AI不會創造，我想給大家說，其實這句話是不對的，其實電腦也會創造，而且創造出來的種類和樣式很多時候是讓我們驚嘆的，是讓我們感受不到的，讓我們覺得以往我們的知識庫裡面是找不到這樣的一些模組的，這就是一個創造的功能。視覺AI現在已經可以實現創造，比如說我們再給大家看兩幅畫，右邊這張圖是電腦畫的。因為電腦用鉛筆畫出來，他的這個整體的輪廓的表達、陰影的表達實際上達到一個非常高的層次，它是一個經過多年長期訓練的人類可能要花一段時間才能畫出來的東西，但是我們產生這張圖的時候，我們只用了0.1秒鐘，這就是它的一個創造過程，所以這是一個非常有趣的事情，如果有機會我給大家再展開講一講我們還可以去哪裡。

為了去理解非常複雜的場景，我在大學里的團隊創造了一個全世界最準確的像素級的語義分割技術，也就是說我們把路面非常的複雜情況全部拿過來，然後做場景理解的分析，這個給大家看到的這個例子，就是看到我識別出來這是車，把它標記成會是藍色，然後旁邊的樹因為我識別出來，所以把它標成了一個綠色。通過這樣一個例子可以看到，我們在去年的時候實現了在一個大規模場景的多複雜環境下面的一個內容分析，這是我們去年做的事情，今年的時候我們不滿足這樣一個環境，我們不滿足這樣一個結果，我說我們還能做什麼。

我的團隊開始在今年就做了另外一件讓大家激動的事情，就是我們實現了到迄今為止實時的最準確的道路上的像素及語義分割技術。我們發現在已知的已經發表的論文裡面，我們這個技術應該是比第二名遠遠高出超過十個點的準確率，而且我們可以實到每秒30幀的這樣一個運算速度，也就是說比去年這個方法我們沒有改變任何的硬體資源，演算法做少量的改動，實現加速一百倍這樣的這樣一個事實說明什麼呢？說明我們在很多的科學家里，我們做的事情裡面，有的時候你們想說是不是一個工程人員也可以用來替換我們的工作，很多時候告訴大家這是很難的，因為我們在演算法層面的理解是一個非常深刻的一個過程，也是我們訓練出來的一些博士生的優勢或者強項。

除此之外，除了剛才我講給大家說了這樣一個一個一個商業價值或者學術價值之外，其實我今天還有另外一個內容，我想給大家講一講，我們優圖AI產生的一個社會價值。我們開通了天眼這個活動，社會走失的現象很多。

2015年優圖團隊加入這個公益計劃，當時我們拿到這些數據，在上海的這些小夥伴們拿到這個計劃是非常興奮，他們覺得終於有一天，他們坐在電腦前面，也可以像蜘蛛俠一樣的走出去救人，甚至不用上街也可以干這個事情。

當時他們拿到數據以後，然後做了一個評測，結果發現我們在人臉找回的這個尋求正確率上只有40%，讓我們的小夥伴非常驚訝，發現原來這個問題是這麼的難，那到底有什麼困難呢？

第一個是場景，有非常複雜的場景，有城市、農村、山林，有不同的區域，甚至當我找回這樣一個失蹤人口的時候，髮型、衣著、輪廓的改變都是複雜場景的其中一個因素；第二是年齡，很多的失蹤人口找回來的時候，他們可能在外面已經飄浪或者漂流了大概幾年到十年時間，從面容上來看，他們改變了很多從整個輪廓、皺紋、皮膚的粗糙程度，這些對我們的演算法，都是一個非常大的挑戰；第三，需要具備有超過億級人臉檢索能力，也就是說當我拿到一個失蹤人口的這樣一張檢索照片的時候，我是不是我能夠在實時的通過尋找對比1億張不同的圖像找到這樣一個人出來，這是一件非常難做的事情。

我們在經過一系列的超過一年多的研究，我們把的準確率從40%提高到了83.29%，這個數字代表什麼？這個數字代表了我們可以真正實現在一個億級人臉的資料庫上，我們可以達到毫秒級的尋找到、對比到正確的人臉和把這個人的準確行為。這個是一件非常大的改變，所以今年的時候，我們3月份發現這個事情真的可以做了，我們在短短三個月時間之內，我們在整個的福建省公安部門的幫助下，我們實現了找回人數超過120人。這樣的一個成效是高過以往我們發現在通過群眾的電話，然後再去通過大海撈針似的這樣的訪問，最後拿到結果這樣過程。對我們也是非常振奮人心的過程，而且我相信這也是非常有意義的一件事情。

除此之外，我們希望我們的技術不僅僅是幫到這樣一些走失的人，我們甚至可以走得更廣一點，所以我們在這幾年的時間開始建立一個全球兒童保護計劃。在我們企業簽訂了這樣一個合約之後，我們整個優圖的團隊開始貢獻我們這樣一個對成人圖片的一個檢測，我發現我們的準確率在大部分的這個上線系統上的時候可以超過99%，也就是說我們可以實現對兒童在網路上的保護，防止這些兒童受到欺凌、受到欺騙說。

所以AI就是一種工具，可能大家會想象AI的出現會令到一些人失去自己的工作，但另外一個角度AI確實便利了我們這個社會，使得我們這個社會更加容易和諧、更加美好。當我們發現一些不好的事情的時候，AI這個系統能夠準確的判別打擊犯罪，這是一種工具，就像一把刀一樣，當我們用這把刀去切菜的時候這把刀是工具，當你用刀傷害人的時候這是一個壞的東西，所以AI也無所謂好壞，但是好的部分需要我們去弘揚。

最後我想說的是其實我們每一個技術人員，雖然都坐在電腦前面，大家認為我們都是電腦高手，但是實際上我們每個人都有一個蜘蛛俠的心，我們希望自己有一天不上街也能夠打擊犯罪，也能夠幫到社會，所以我希望我在這裡呼籲大家，如果誰有這樣的興趣或者是有這樣的熱情加入我們，我們歡迎。

平安科技首席戰略官李亮——科技引領金融未來

尊敬的騰訊主辦方、行業同仁大家好，

我來自平安科技，非常榮幸有機會給大家做分享，我們聽到了技術最新進步，最新產品，我將更多地從金融行業如何看待這些技術、未來金融行業如何運用這些技術帶來改變，來闡述我的觀點，結合我們的實踐探討金融的未來。

我介紹下平安，1988年誕生在深圳蛇口，29年後涵蓋保險、銀行、投資、互聯網金融等全牌照的全領域金融板塊。截止2016年底，整個集團資產超過5.85萬億，用戶和客戶超過3.79億，然後我們也有28家子公司，我們已經打入全球的金融集團的十強，平安致力於成為國際領先的個人金融生活的服務供應商。

金融企業看待科技分為三個階段：第一是金融IT，科技支持金融，比如傳統銀行系統、證券系統，解決的是自動化的問題、記賬的問題、交易的問題；第二是互聯網金融，尤其是移動互聯網發展，一個更高效、海量的互聯網渠道開始出現，金融企業開始把一些銷售和服務放到互聯網上去做，但是實際本身金融的核心產品的定價、風險的定價其實並沒有觸及。舉一個小的例子，比方說我們熟知的像餘額寶這種產品，它的銷售方面是用整個互聯網來去做，但它背後的產品還是一隻傳統的貨幣基金；第三是金融科技時代，就是我們認為最新的一些技術，人工智慧或者大數據已經開始真正的觸碰金融的核心，風險定價，產品本身，並且可能會產生全新的生態圈，所謂的科技引領金融。在金融科技這個市場是非常巨大的，根據整個艾瑞諮詢的一個預測，在2020年大陸整個金融科技產生的服務收入會超過2萬億人民幣，然後這一塊核心又會撬動一個整個大陸大概350萬億的大金融資產市場。

哪些技術最重要？AI、雲、數字化O2O和安全是四項支柱；AI希望解決精確匹配的問題，金融產品定價和風險訴求匹配，第二是強風控；雲希望解決高可用、高拓展，快連接變得非常重要，生活場景有很多需要連接；數字化O2O，金融開始融入產業中，一方面存儲技術、物聯網技術等結合，我們可以進行授信和放貸，比方說像區塊鏈的技術發展會改變整個金融的數字計算和交易的基礎，重構整個金融的基礎；另一各是安全，因為金融應用技術的話，我們俗稱說還是有一些門檻的，為什麼？主要有兩個問題，第一個在互聯網時代，這個連接變得非常廣，我們非常擔心一個小的風險敞口快速地撕開擴散到整個行業，所以如何保護數據安全、運營安全還是非常重要。另外一個問題在於就是本身金融行業是受整個國家的嚴格監管，一行三會的整個監管，所以符合監管，並且通過技術的手段去支撐監管也變得非常重要。

怎麼運用這些技術？我們認為有兩種模式並駕齊驅產生價值： 一種叫金融·科技，俗稱就是這種改良性的創新，就是金融的業務本身並沒有發生改變，我們通過技術的手段幫助他快速地產生這種中短期的價值，是傳統金融的這個革新；另外一種叫做科技·金融，是一種全新的顛覆性創新，就是我前面講的任何一個金融的牌照都是有它的經營範圍的，有事情能做，有事情不能做，但是科技它是沒有範圍的，它是可以延展性的，所以基於科技未來會產生一些全新的平台，才產生顛覆性創新來重構整個行業的生態圈。

金融·科技最常見三種模式：

（1）保險類，壽險精準營銷的問題，智能保顧、KYC\KPC、精準用戶畫像，還有智能VIP識別，用服務帶動銷售，通過圖像和聲紋識別VIP客戶，可以快速幫助產能提升20%；車險市場痛處是綜合成本率非常高，90%，如何根據不同行為進行車險定價，通過手機、移動終端抓取客戶行為，精準定價重構車險行業；智能理賠，比如圖片定損的場景，如果下班車發生擦碰，如果用手機快速拍圖片，自動進行匹配快速理賠，基本5分鐘可以實現賠付。

（2）銀行類，的銀行類主要是有幾塊比較重要，叫做消費金融，另一塊就是銀行不變的主題風控，第三塊就是金融和產業的結合，叫供應鏈金融。首先，消費金融這一塊的話，一個全新的場景就是這種刷臉貸款，通過人臉識別的方式快速的識別這個人，然後再跟身份證匹配，再結合背後的金融大數據快速地為它進行放款，然後除此之外，可能還有一些更深的場景運營，比方說微表情，簡單來講，這個人在申請貸款的時候通過這種計算機來判斷這個人的眼睛或者是一些細微的這種眉毛的波動，判斷有沒有說謊，進行這種風險方面的控制。那我們大概是在過去兩年前，當發現整個的識別技術跟後台的金融資料庫技術比較匹配之後，開始嘗試刷臉貸款，走到今天的時候，每個月基本上通過這種方式放出的貸款額已經超過了300億人民幣。那第二塊就是一個智能風控的技術，簡單來講，有很多的這種企業通過傳統的金融信息再加上一些輿情的信息大數據的方式，進行風險預警的核心預測，那我們看了一下，比原來傳統的人工方式提升100%以上，未來可能會提升得更高。

（3）智能投資，一塊是智能投研，通過智能問答，快速生成報告、降低投研人員成本；另外是智能投顧，炒股智能專家，希望的每一個股民有一個智能投顧的專家，然後讓他的整個的交易手續費會變得更便宜，我們認為懶人投資和大眾投資是重要的方向。

科技·金融的模式：

我們嘗試了一些全新的金融行業的玩法，一種東西就是能不能把近似的金融行業把它連接起來，金融連接起來，形成了一個全新的市場。比方說構建金融機構的科技服務平台，連接和助力這種中小銀行，那我們在嘗試做一個叫做金融一賬通這樣的聯盟，把的220家中小銀行納入進來。因為中小銀行它們面臨的是線上化能力不足，在服務客戶過程中產品可能是不足的，本身的風控能力和大數據能力不夠，所以有這樣的一個金融服務平台之後，可以讓這220家銀行最終形成一個中小銀行的市場。他們之間一方面服務好自己的客戶，另一方面一個銀行之間的同業市場開始產生起來。我們初步看了一下，大概在過去一年的時間，這個中小銀行的聯盟同業的這種資產的交易金額已經超過一萬億的人民幣，可能從整個的中小銀行聯盟可以找到很多的類似的這種金融機構的聯盟都可以去做。

那第二個變化就是金融機構的底層會不會發生改變。什麼是金融？就是錢生錢錢，為什麼能生錢是因為基於信任的交易，那所以金融的記賬和交易是非常重要的一個金融技術，所以區塊鏈這種東西出來之後，呢大家就會非常開心，因為它去中心化讓成本會變得很低，另外一個它本身是防篡改的，通過分散式記賬的方式是可以很好的歸根溯源，所以藉助區塊鏈技術會有一些金融資產交易或者是賬戶對賬的場景，我們已經開始進行嘗試。那未來的話，我們覺得可能在包括在整個監管行業的努力下，數字貨幣會產生，會讓整個金融的基礎方面發生改變。

最後我再講一個場景，基於金融科技重新構建，從資金端到資產端到進入生態圈，原來每一個金融機構是各自做各自的業務，但本質上的業務都是做錢生錢，有人需要投資，有人需要融資。比方說從商業銀行角度投資，既可以給做消費信貸，做這種按揭貸款給個人，作為中小企業的貸款給中小微也可以做對公貸款，是投資的方式，融資的方式可以通過這種客戶買理財產品或者是存款的方式，自己在做這種端到端。一家信託公司，其實做的也是同樣的事情，同樣去做投資，要做融資；一家基金公司也是一樣的，所以如果本身金融科技是沒有邊界的，那能不能進入科技重構整個的金融生態圈，把它按照業務的功能和板塊把它重新切。比方說客戶、渠道、產品和服務、運營、資產、金融機構。

那這樣發生一個巨大的變化在哪裡呢？第一點就是在於最終每個人可能會專註做自己專註的這部分事情，第二點因為整個金融行業運轉的效率產生了，所以最終金融幫很多人、很多產業解決了更多的問題，讓整個行業的市場很大，當然這裡面的基礎平台這種AI、雲、物聯網包括安全會變得非常重要，它會幫助整個金融行業重構一個全新的生態圈。

我前面講的很多場景，那我們今天講未來，我覺得最終還是要回到情懷,新的金融新的情懷是什麼？那我們講到兩點，第一點，持敬畏之心，第二點，懷人性之本，首先什麼是持敬畏之心？金融追求資產配置的效率和金融的穩定性，這個兩點是非常重要的甚至同等重要的，而且對於客戶來說，一個基於安全的信任，甚至比效率方面更重要，所以從整個金融的科技，安全監管的要求是我們時刻需要保持的對這個金融行業專業的尊重和敬畏之心。第二點人性之本就是科技的運用，最終還是要跟人類結合在一起的。今天在前面我們也看到了這樣的一個短片，柯潔在跟AlphaGo在下棋，然後柯潔輸了，他流下了眼淚。如果純粹從一個投資的角度贏和輸，無非就是賺錢不賺錢的一個結果，但是我相信柯潔的眼淚帶來的這種人文的感動是非常重要的，金融本身也要變的有溫度更能夠去幫助這個客戶。比方說我們之前至少舉的一個例子，我們看到我們原來的金融機構是坐在防彈的玻璃裡面，然後去給客戶去辦業務，未來伴隨著技術的發展，金融會深入到生活，到場景中讓它變得更溫暖。

平安科技是平安的高科技內核。剛才我講的所有的這些金融+科技的場景，一方面我們自己坦率說我們在研究，另一方面我們也非常樂於和我們在座的所有夥伴各位行業共贏，共同推動整個金融行業走向全新的未來。