腾讯云王龙：AI规模化落地进入“深水区”，需要跨过两道门槛

腾讯云王龙：AI规模化落地进入“深水区”，需要跨过两道门槛

腾讯科技讯11月6日，腾讯云举办的首届Techo开发者交流会在现场。腾讯云高级副总裁王龙表示，落地AI产业化已经进入“深水区”。对于AI相关的开发者来说，能否摆脱构建AI模型和使用AI能力的挑战，对于AI产业化很重要。

首先，深度神经网络的模型训练在优化算法、计算能力和数据信息上有很高的门槛。获取合理合法合规管理的高质量数据信息，有效高效地使用计算能力，结合实际情况建立和训练模型，这三个步骤中的任何一个失误都将导致昂贵的代价。

其次，将AI能力整合到应用软件或解决方案中，往往会遇到双向的困难积累。一方面，不同行业的大数据水平不同，开发者要处理的公司IT系统软件、管理系统软件、工作流程复杂，自身应用和整合难度大。另一方面，AI模型的培训、测试、部署、监控、运维管理、升级等阶段不同于传统手机软件，有时还必须与各种智能产品进行集成，这使得包括AI能力在内的应用程序开发遇到了更高的可变性和风险，成本更加难以管理。

王龙表达了腾讯云和云志舒天人工智能技术TIMatrix搭建的TIOne设备智能在线学习平台的总体目标，也就是说要有目的地处理两个难点。

在整个AI模型的建立和训练过程中，智能钛能表现出灵活高效的计算能力和更强的计算框架。此外，它嵌入了制造业各种时髦的优化算法，以及腾讯多年来在数百个场景中磨练和积累的各种优化算法，并展示拖拽式的图形界面页面，从而帮助数据信息和数据工程师更高效地训练AI模型。

云舒天是一个一站式服务平台，将传统应用开发与人工智能功能相结合。它的总体目标是让开发者在开发应用程序或集成解决方案时，很少关注AI模型的培训、测试、部署、监控、运维管理、升级更新，以及智能产品的兼容性和云计算服务器的生产调度，从而可以全身心投入到业务逻辑的维护和信息系统的稳定可靠集成中。。

这两个服务平台将能够合理降低建立AI模型和使用AI能力的门槛，节约成本，减少交付周期时间，提高AI的实际效果，这是AI产业化的充分必要条件。

事实上，腾讯过去20年的AI技术积累，包括腾讯各大实验室和技术精英团队已经培养出来的模型，已经按照服务平台向合作伙伴和开发者开放，这些能力很多已经做到了制造业的领先地位。

比如微信支付发布的腾讯天使图文服务平台。据腾讯高级研究员王才奇介绍，Angel可应用于10亿个连接点、100亿条边规模的深度图互联网优化算法，整体特性优于目前业内的地图测量服务平台。另外可以 *** 作任务管理集群，方便。容错性高，完善性强等。

比如在NLP模型的训练层面，TIOne应用了Bert的改进优化算法，被称为最强模型，按照云间训练空部署应用。其优异的实用效果和普遍实用性使其能够应用于多种场景。腾讯高级研究员隐帝表示，在腾讯内部的场景中，如社交网站、在线客服系统、机器人软件等，意图判别、文本匹配、问答系统都应用于Bert及其改进模型。

王龙表示:“这两个服务平台嵌入了腾讯的各种人工智能能力。缺乏AI工作经验的大数据工程师、优化算法权威专家及其开发者，可以在这里快速找到自己需要的特殊工具和能力，更方便、快捷、高效地创建端到端的web应用和解决方案。”

此外，这两个服务平台已经吸引和服务了许多开发者和合作伙伴。根据其应用和解决方案，它们已在多个制造业中成功实施并发挥了关键作用，如新型智慧城市、智能交通、智能社区、智能金融行业、智能制造系统和智能零售。

全文:https://tech.qq.com/a/20191111/004341.htm