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对话腾讯优图实验室：我们用AI探星不是为了短期(2)
作者:网站采编关键词:
摘要：比如FAST团队一般都在尝试使用AI技术。 FAST团队的一位研究员在2014年就使用深度学习模型寻找脉冲星，但问题是团队一般只能接触到一些公共工具，缺乏专
比如FAST团队一般都在尝试使用AI技术。 FAST团队的一位研究员在2014年就使用深度学习模型寻找脉冲星，但问题是团队一般只能接触到一些公共工具，缺乏专业的研发人员和底层开发能力。
其实跟它跑来跑去的优图实验室有很多天文爱好者，甚至一些研究人员之前也做过天文信号分析的研究。后来，该团队更加意识到计算机视觉和其他人工智能技术用于天文台工作的可能性。
在黄飞跃看来，“腾讯内部有很多项目是自下而上进行的，其实很多小团队都是出于兴趣而创建的。如果我们之前解决了，那就是一个生存问题。现在我们在解决一个感情问题。”
腾讯优图实验室定位于应用和研究两步：一是落地计算机视觉技术行业；二是落地。另一个是有更多的科学探索。出于这个初衷，实验室会不时挖掘和探索新的方向。
或许，正是因为这个机会，双方为接下来的合作打下了良好的基础。
实验室也要懂用户
这次发布会，我们显然也看到了一个信号：优图实验室已经开始在AI的规模上形成自己的节奏。
过去很长一段时间，互联网巨头的AI实验室都强调对前沿技术的探索，只注重科研成果而非经济效益。
在发布会现场，腾讯云副总裁、腾讯优图实验室总经理吴云生宣布推出TI ONE、TI Matrix、TI DataTruth三大AI底层平台，包括算法开发、模型训练、数据标注和数据处理等一系列开发能力。目前，腾讯云已开放300余项人工智能能力和50余项人工智能解决方案。
据腾讯官方介绍，TI ONE提供了一套集数据处理、算法开发、模型训练、模型自动调优到线上模型推理服务、线下批量预测发布为一体——停止AI开发平台； TI Matrix灵活组合多项关键AI能力，打通AI从模型到业务落地的“最后一公里”； TI DataTruth 是一个数据标记平台，可以提高数据收集和数据标记能力。
从列举的部分案例中不难发现，从过去的消费互联网领域，到如今的工业、金融、媒体等工业互联网领域，腾讯优图已经落地图.
在吴云生看来，过去几年，腾讯优图对落地行业的转型，更像是“震撼一些钉子”。这是必要的，但也是单点。它要形成一个大的规模。还是有一定难度的。”
这说明：实验室开始更多从用户的角度去理解问题。
在会后的媒体对话中，吴云生提到，
“技术应用于行业的一大挑战是缺乏行业知识。过去，如果很多AI研究人员不了解行业，他们做出的东西和行业的需求之间总是存在差距。比如我们内部实验室评价的指标很好，但是很难达到行业。因此，我们需要跟随行业专家进行非常深入的迭代沟通和技术解决方案，让实验结果真正可用。”
当科研与应用不再冲突
针对此，与上述天眼FAST项目的合作，其实是腾讯技术的标杆案例
这和我们关心的人工智能辅助行业有矛盾吗？
吴云生说，“腾讯的一切都不一定要考虑短期经济价值，还要考虑对社会价值的长期影响。其实和天文台的交流合作我们也会发现，用多模态技术来解决星体探测问题是一个更好的思路。??其实这个会对我们自己的底层技术产生很好的影响。”
其实通过观察腾讯大公司的表现科技实验室最近一段时间，你会发现他们开始主动出击，频繁对接云业务等各个部门，打包成整体解决方案的时候，也会落地需要行业，场景，以及公有云能力的支持，以实现规模化。
仰望星空，但同时也要脚踏实地。激励这群科研工作者以真实的方式看到效果和结果，是最强烈的动力。
文章来源：《分析试验室》 网址: http://www.fxsys.cn/zonghexinwen/2021/0714/1049.html
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