张潼：腾讯将用“AI+X”赋能传统行业转型升级 | 《腾云》63期精选
2017年11月8日，腾讯宣布推出“AI生态计划”，开放腾讯AI能力，助力AI产业发展。腾讯AI Lab主任张潼表示，未来腾讯的AI发展路线图，除了2C方向，也将围绕如何赋能传统企业和行业展开。当然，要在未来“Make AI Everywhere”，除了比拼自身的研发功力，更重要的是落地行业的速度和深度。
腾讯已经看到除了在自有的2C端应用中使用AI，更大的AI场景是在行业。要在未来“Make AI Everywhere”，比拼的除了是自身的研发功力，更重要的是落地行业的速度和深度。
张潼
腾讯AI Lab主任
“互联网＋”之后是什么？这是很多人在试图回答的问题。腾讯“AI＋Ｘ”可以视为一次方向的探索。2017年11月8日，腾讯宣布推出“AI生态计划”，正式通过腾讯开放平台，开放腾讯AI能力，助力AI产业发展。
这不是一次简单的AI战略发布。腾讯AI Lab实验室主任张潼博士告诉《腾云》，这次AI战略的升级背后是顺应腾讯整体战略的方向变化而做的调整。“不管是对AI，还是腾讯公司层面，最近提得非常多的是2B业务给传统行业赋能。”
腾讯看起来AI投入较晚。迟至2016年，腾讯AI Lab才成立，至今不过一年多，目前仅拥有70多位研究科学家和300多位应用工程师。此前还有微信智聆和优图实验室。但是，凭借在中国互联网多年的经验，腾讯似乎快速在AI领域摸清了门路，从“单打独斗”走向“拉帮结伙”。
总结腾讯AI Lab的生态计划，一是通过开放平台等方式对外开放腾讯的AI能力，吸引合作；其次提供宽松的环境吸引人才；此外还将对重点外部项目深入支持。此外，开放平台将着重帮助合作伙伴在智慧医疗、零售、机器人、个人助理、翻译、自动驾驶等领域实现场景落地。
显然，腾讯已经看到除了在自有的2C端应用中使用AI，更大的AI场景是在行业。要在未来“Make AI Everywhere”，比拼的除了是自身的研发功力，更重要的是落地行业的速度和深度。这似乎也正好迎合了传统产业的需求。按照张潼博士的说法，“我们看到现在已经到了一个时间节点，企业可以去做这件事。”当然他也强调，这是一个长期的过程，而现在还只是早期。
2017年12月的一个下午，在腾讯AI Lab位于深圳的总部，张潼博士与《腾云》畅谈了腾讯AI Lab的战略思路、如何为传统产业赋能以及对当前AI所带来的社会性问题的思考。以下为部分访谈内容：
为什么是“AI+X”
XXXXXX
腾云:
腾讯此次开放AI，是一个比较立体的战略，从人才、项目和外部合作资源，可以说是一个比较系统性的开放。这种转变背后代表腾讯对AI这个产业理解上有了一些什么样的变化？
张潼:
不管是对AI，还是腾讯在公司层面，最近提得非常多的都是2B给传统行业赋能。虽然这是新提出来的，但是还是有一些渊源。
几年前，Pony就提出来“互联网+”，当时是用互联网连接渗透到传统企业。先是连接腾讯的用户，后来有了云，给传统企业提供基础的IT服务。
这个过程演化到现在，我们慢慢发现，连接到一定程度，除了底层IT能力输出，应用层的技 41 36567 41 14987 0 0 3332 0 0:00:10 0:00:04 0:00:06 3332术能力输出也是很重要的，特别是AI能力。现在是全行业都感兴趣，希望利用AI提升自身业务。在这个基础上，连接用户和提供基础IT服务时都会需要用AI、用智能化的手段去帮助企业。
这是一个循序渐进的过程。腾讯现在所谓赋能传统企业的战略，其中很大一块就是怎么利用AI来改变他们。不光是简单的连接用户，在上层还要能够有一些附加的功能，这些功能能够更好地去帮助传统企业转型。
腾云:
所以是公司大的战略下，AI方向上战略的升级？
张潼:
对，连接开放一直是腾讯的公司大战略方向，跟传统企业更紧密结合也就十分自然。AI正好是其中一个非常重要的部分，所以，我们也会在这方面调整，作为整个战略的一部分，协助公司去赋能中小企业、传统行业等。
腾云:
腾讯现在做这样一个2B方向的推进，会给传统公司提供哪些机会和支持？
张潼:
这个有几块。从AI角度来讲，一个是开放平台，做云上能力输出，包括API、SDK等。我们欢迎外部合作伙伴在自己的应用上接入腾讯的能力。对一些开发者或者是集成商，有时候有一些AI能力是不能通过自研来获取的，我们就可以把他们需要的能力开放出来，让他们集成起来再提供行业解决方案。
另外腾讯也会做比较深度的、赋能某个具体行业的解决方案，就是“AI+X”，深入和某个行业合作。这个“X”可以加很多，“AI+金融”“AI+交通”等。我们在2018年会投入力量去做一些案例。
举一个医疗的例子。我们深度参与了腾讯首个AI+医疗项目“腾讯觅影”。我们支持的食道癌预检项目已投入临床预实验，现在已经有几十家医院用了。医院给病人拍的片子，可以先通过这个系统筛查，比如说从10万张里面筛出几百张，然后再让医生去看。因为医生看10万张片子是很难的，如果机器先挑一遍，他们看起来会更轻松，准确率也会更高。
此外我们还从医学影像扩展到AI辅助诊断，将自然语言处理与深度学习的研究结合，打造诊疗风险监控和病案智能化管理两大系统，现在这个功能已经全面落地河北省，与当地医院达成深度合作意向。这也是之前腾讯入选“首批国家人工智能开放创新平台名单”并主导建设医疗影像国家新一代人工智能开放创新平台后，在AI+医疗产品上做出的重大升级。
综合起来，医疗是一个很好的应用场景，我们将基于AI Lab在综合和跨界研究与应用方面的优势，不断升级AI+医疗的深度应用。
▲“腾讯觅影”落地可能算国内医疗智能化的标杆案例，腾云希望借助这个切入点，带动未来更加深入的AI医疗应用。
腾云:
在医疗这个案例里，合作方式是怎么进行的，是腾讯直接对接医院？
张潼:
这是牵头的互联网+部门直接跟医院进行的合作。我们和公司其他一些技术部门提供AI技术支持。
腾云:
如果有创业公司在垂直行业里面做得很强，是不是也可以和腾讯AI去合作？
张潼:
这个将来也是有可能的。现在这个模式还是在初期探索阶段，比如通过开放平台。
医学图像系统现在非常火，包括创业公司、大公司都在做。腾讯AI+医疗的落地速度非常快，现在已经能够到临床预实验，可能算是首批真正在医院里商业化落地的系统，但我觉得未来和其他公司进行更加开放的合作也是很有可能的。
用AI赋能传统产业
XXXXXX
腾云:
腾讯做这样一个战略的推进，是看到传统产业产生的这种需求？
张潼:
是的，实际上对传统产业来说，第一步还应该是信息化、数字化，要把企业IT建设好，能够把所有的数据聚集起来。这个其实现在为止做得还不是特别好，但是慢慢已经开始有一定积累。
数据收集起来以后，企业一定需要问，这些数据能够产生什么价值？那第二步就是智能化，做智能系统就是AI的事情。所以，这也是一个循序渐进的过程。比如，医院的电子病历数字化了，这些数字化是不是能够用机器产生一个智能的系统，帮助分析这些数据，给医生提供一些建议，这就是很自然的问题了。
我们看到现在已经到了一个时间节点，企业可以去做AI。两条线是同时进行的，数字化更完备，AI能力进一步提升。
腾云:
从大的产业角度来看，哪些行业的进展更好一点？
张潼:
医疗肯定会是一个非常大的点。
腾云:
医疗行业的数字化进展现在到了什么水平呢？
张潼:
现在是初期，这个需要非常长的时间。包括法规的问题，包括数据规范化，还有其他一系列的问题。但是这个智能化的过程已经发生了，可能要花很多年。等20年后你再看，将来医疗的很多方式会和现在是非常不一样的，包括看病、治疗等。但现在还是初期。
“腾讯觅影”落地可能算国内医疗智能化的标杆案例，我们希望借助这个切入点，带动未来更加深入的AI医疗应用。其他还有很多领域，比如安全、交通、城市管理、制造业，金融等，提升的空间会更多。
腾云:
现在大家对AI的期望很高，但是如果社会基础设施或者是数字化的进展不够，会不会AI的效果与人们的期待出现落差？
张潼:
这个问题要从比较长远的视角去看。现在从估值上来讲，很多AI公司是有一些泡沫，但是从投资人的角度来看，如果你问为什么还要再去投AI，可能他会说虽然有一些泡沫，这里的机会还是很多，这么多AI，如果一旦有一个大的跑了出来，宁可投中也不要因为有泡沫而不投。投资人可能感觉这样更有利。
只是我们对AI的预期要比较合适，比如说超能力这可能不大现实。很多AI在复杂环境下还是比较愚蠢的。但是，AI作为一个基础技术和能力，的确在很多行业中都会有应用。这个逐渐会越来越多，特别是当你的数字化、信息化做得更好时，智能化一定是自然而然的需求。所以，从这个角度来讲，AI也没有什么泡沫，只是说人们应该有合适的预期，认识到它会慢慢渗入整个行业。
腾云:
因为它肯定是一个长期的过程？
张潼:
对，它是一个长期的过程。
腾云:
传统企业如果想去运用AI，去把自己的商业模式依靠AI进行升级，对这些传统企业的企业家、管理者，您对他们有没有什么建议？
张潼:
我觉得还是要思考在自己的行业，或者是自己的业务里AI能做些什么。第一，当然要做信息化，要做一些基础的工作，做完以后看这些东西在智能化上可以起到什么帮助，有可能是节省成本、增加效率，或者是原来做不了的事情现在能做了，他们自己要进行一些判断。
其次，对传统企业可能比较有挑战的是人才。即使企业把信息化都做完以后，甚至把价值定义清楚了，在传统企业要找到具体做的人也比较难。这样需要有一些对外合作。现在有一些创业公司帮助传统企业做这个事，或者能够和行业深度合作把这件事情带动起来。
另外，可能还有一个意识问题。在一波新的技术出现以后，企业要有很强的意识去利用这些技术，去思考怎么把技术产业化，或者做出价值，这可能和原来的做事方式不一样，也就需要有很多的调整。
腾云:
是不是现在制造业这块能够比较容易把人工智能用起来？
张潼:
类似工业机器人这一块其实还不完全是AI，是自动化。但是有一些地方逐步在利用AI，比如检测，利用机器学习进行优化取代人力。将来如果制造业更加定制化，甚至工业机器人更复杂之后，可能在AI应用方面会有一个提升。现在的机器人工作方式还是比较单一，它们是完全由固定程序控制的。
腾云:
自动化其实跟人工智能这个还不是一回事？
张潼:
自动化后面会逐步演化，当你的定制化更多的时候，当你要处理的制造环境更复杂的时候，比如说你和3D打印合起来，用机器人快速生产不同产品的时候，有些就会需要人工智能。我觉得这可能也是一个循序渐进的过程，但目前来讲自动化多一些。其中涉及的一些技术，可能类似检测这种逐渐已经走向AI化，把原来需要人做的一些判断用机器做了。这一块可能逐渐会有AI能力渗透，但是再复杂的可能性就要在今后逐步实现了。
▲工作机器人还不完全是AI是自动化。利用机器学习使之更复杂之后，才能在AI应用方面有提升。
AI意识还很遥远
XXXXXX
腾云:
关于可解释性，有的专家提出算法开放，能够让用户知道一个算法最后是怎么做出决策的。这个从技术上能不能做到？
张潼:
有些模型是比较容易做到可解释的，有些模型就比较难做。这也是大家很关心的一个课题。大多数研究人员目前还是专注把模型效果做好，其他问题相对次要。但是，另外一些研究人员是希望把模型变得更加利于解释。
在一般的模型里面完全做到可解释还是比较难的。在特定领域，比如美国的保险行业，法规是不允许使用不透明的模型的，这时就只能用某些可解释模型。
腾云:
从大的角度来讲，中国的环境是不是更有利于在人工智能这块产生突破？
张潼:
从应用层讲是的，因为中国做事情更加灵活。
腾云:
历史上AI经历了几次起落，现在来看目前这一轮是不是前景会比较顺利，不会再出现大起大落？
张潼:
也不能这么说。现在市场估值肯定有一些高，最后是不是能支撑这个估值也不一定，一定会有一些泡沫被挤掉。但是，挤掉以后也不会跌到那么低，因为未来很多地方都会用AI。如果只是泡沫肯定大家也不会这么大投入，而且全行业都对AI这么感兴趣。泡沫挤掉以后产业还会健康地成长，因为AI长期将会带来很多便利。
腾云:
关于AI对人的威胁有很多说法。此前您也讲现在看不到有强人工智能的出现。但是，一般人还是会把人工智能想象为一个具象的机器人。怎么能让大家更准确理解人工智能到底给人们带来的是什么？
张潼:
AI其实就是算法，能够帮助人在各种复杂的场景，利用能够观测到的东西——图像、文字、数据来做决策，这个是最基础的AI。
大家感觉机器人都是能动的，其实很多不能够活动的系统背后也是AI。
但是,机器人将来可能也会逐步地演进，至少比现在会更加智能一点。目前很多机器人行动能力不是特别好，也许在20年以后，机器人在物理世界里的行动能力可以利用机器学习变得更强。
腾云:
但是它要产生意识是不是不太可能？
张潼:
那个还比较遥远。
XXXXXX
丨本期主要内容丨
□ 曹建峰 算法并不必然公平但应该朝向公平
□ 王新锐、罗为 算法监管路径选择与原则思考
□ 余盛峰 AI会把人类变成中世纪被审判的老鼠吗？
□ 刘朝 回归中国现实看中国人工智能的法律
□ 阿改 技术带给艺术的可能
□ 汪丁丁 公共政策与群体创新能力
感谢您关注和支持《腾云》，第63期限量赠阅开放申请中，敬请点击阅读原文填写相关信息，即有机会获赠本期《腾云》。