腾讯云公布AI新基建布局，称AI落地面对期待过高、碎片化难题
近日 ， 腾讯云公布了其在AI新基建的整体布局 ， 将会以“一云三平台”为核心架构 。 一云指的是腾讯云 ， 三平台包括算法平台、服务平台和开放平台 。
截至目前 ， 腾讯云AI公有云日处理图片超30亿张 ， 日处理语音250万小时 ， 自然语言处理超千亿句 ， 客户数超过200万 ， 服务全球超过12亿用户 。
AI赋能新基建 ， 落到核心还是如何将技术更好得输出和落地 。 腾讯云AI语音语义与应用平台产品中心总经理周超 ， 对AI财经社梳理了各组织在其中发挥的作用 。 以语音技术为例 ， 在腾讯 ， 语音整个基础算法的研发工作主要是从腾讯的几个AI实验室积淀而来 ， 比如AILab、优图实验室等 。 同时 ， 以产品化输出给合作伙伴和客户的界面时 ， 腾讯云则会作为统一的出口 ， 来实现算法的工程化、产品化和商业化 。
周超认为 ， 腾讯在语音方面的优势在于 ， 腾讯本身在数据积累和场景应用方面的优势 ， 可以在社交对话的语音识别 ， 包括音频转写和金融语音识别等场景和行业中去做结合 。 以C端的优势 ， 来服务B端的客户 。 比如目前已经应用的行业有游戏运营监控、银行保险、小说、新闻摘要等 。
过去一年 ， 几个互联网公司 ， 包括阿里、腾讯和百度都宣称自己深入千行百业 ， 以行业来挖掘AI落地的可能 。 但垂直行业的壁垒、技术的限制 ， 以及互联网公司对客户的理解 ， 都让这件事实践起来并不容易 。
腾讯云计算机视觉中心的总经理王磊称 ， 真正去做AI产品和AI服务落地 ， 确实遇到了很多问题 ， 对此很有共鸣 。 他向AI财经社表示 ， 第一个问题 ， 就是客户的预期和技术的上限还存在着较大的差距 。 他说以前 ， 很多客户认为人工智能是无所不能的 ， 但实际的落地有很多约束条件 ， 以及大量的前置工作 。
第二 ， AI的范围很广 ， 对应的是需求很多 ， 碎片化非常严重 。 他举例称 ， 手里400多个项目 ， 没有一个是重复的 。 解决这种状况的方法是尝试建通用的工具 ， 不过“现在没有万能的工具” 。
【腾讯云公布AI新基建布局，称AI落地面对期待过高、碎片化难题】第三 ， 仍是不可避免的成本问题 。 AI的目的还是降本增效 ， 成本和解决方案之间要有所选择 。 王超表示 ， 现在成本居高不下的是算法和数据 。 算法的背后是后面的人力成本 ， 数据则在于目前想要获取一些行业数据仍旧难度不小 。 （文/AI财经社郑亚红编/赵艳秋）
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