過去幾年，有著數十年歷史的人工智能駛入了發展快車道，尤其是2016年，谷歌AlphaGo與人類圍棋冠軍李世石進行的人機大戰，更是引爆了全社會對人工智能的關注。
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從技術角度，人工智能確實取得了跨越式的發展。隨著計算機軟硬件能力的提升，機器學習、計算機視覺等人工智能領域的基礎應用已變得十分成熟，比如現在，人們可以隨意列舉出很多生活中應用了AI的場景。
但是，狂奔之后，人工智能的腳步也開始放慢。一位AI創業者曾向記者表示，“當人們正欣喜于人工智能技術已經發展到99%的進度時，突然發現剩下的1%又是一段全新的從1到100的過程”。
這意味著，在縱向上，人工智能技術的迭代將變得越發緩慢，然而在橫向上，基于已經成熟的技術能力，人工智能的行業應用則將迎來爆發。
上個月，科技部等六部門聯合發布了《關于加快場景創新以人工智能高水平應用促進經濟高質量發展的指導意見》，提出場景創新成為人工智能技術升級、產業增長的新路徑，場景創新成果持續涌現，將推動新一代人工智能發展水平。
近日，騰訊云副總裁、騰訊優圖實驗室總經理吳運聲在接受21世紀經濟報道記者采訪時也表示，近年來，隨著數字技術與實體經濟加速融合，人工智能的發展不再局限于算力、算法、數據等方面的技術突破，而是從行業應用、社會需求的角度逐漸深入，展開一場“雙向奔赴”的范式變革。
從圖像識別到元素識別
優圖實驗室成立于2012年，是騰訊旗下的人工智能實驗室，主要聚焦于計算機視覺。
吳運聲告訴記者，優圖實驗室在成立之初就強調，不只做基礎研究，而是要堅持研究和產業落地兩條腿并行的策略。
“一方面，我們作為技術研究的團隊，會堅持在技術方面做研究，為長期的發展做準備；另一方面，我們則會更緊密地跟行業去結合，把技術應用到行業中，產生實際的價值”，吳運聲說。
其中在技術研究方面，據吳運聲透露，相較之前比較基礎的圖像識別技術，優圖實驗室正在研究一個新課題，即“元素識別”。
其舉例說，過去要識別一個訪談場景，會先搜集上千張各種各樣的訪談照片，然后拿給模型去訓練，并將這些照片標注為“訪談”。與此同時，還要搜集一些副樣本，這些樣本會和訪談場景有點類似以及完全不像，然后要把這些照片標注為“非訪談”。
“通過這樣的分類訓練，機器就能夠識別出一個場景是不是訪談”，吳運聲說，但是，隨著各類場景的增多，這種分類訓練的方式也變得十分低效。所以，優圖實驗室希望通過對場景中元素的識別，進而實現對場景的識別。
同樣是訪談場景，在元素識別技術下，機器會先識別出人、沙發等元素，然后基于提前定義好的元素與元素之間的關系，如人坐在沙發上、人與人要面對面等，去識別該場景是不是訪談。
吳運聲說，“我們通過構建知識圖譜、訓練大模型等方式，從‘萬物識別’進入了‘萬物感知’。但僅有‘感知’仍然不夠，只有將時間、地點、人物關系串聯，從單一要素識別晉升為對全場景的分析、處理，AI才能更好地理解和學習人類世界的真實狀態”。
通過對元素間的關系進行聯合建模，人工智能便能輸出符合人類經驗的認知關系。而這，也將是計算機視覺領域未來發展的一個重要趨勢。
“場景”推動技術演進
在研究的另一側——產業落地方面，優圖實驗室的AI技術目前已經落地到工業、金融、傳媒、政務、能源等行業。
吳運聲告訴記者，因為要產業落地，所以在優圖實驗室，做研究的技術人員也要更深入地了解行業。以其自身為例，他除了擔任優圖實驗室總經理外，同時還兼任騰訊CSIG政企業務線產研負責人。
今年7月，騰訊云與智慧產業事業群（CSIG）正式成立政企業務線，該業務線涵蓋政務、工業、能源、文旅、農業、地產、體育、運營商等多個領域。
“通過與這些行業的接觸，讓我們做技術的人也能了解到行業真實的需求，因此在做技術研發時，也更清楚什么樣的技術更貼合行業”，吳運聲表示。
比如去年，騰訊云與立鎧精密達成合作，在了解到對方存在“硬件缺陷多樣、成像復雜”等質檢難題后，優圖實驗室便有針對性地開展了算法研究。
針對工業場景缺陷樣本少、缺陷噪音多、產品型號廣等問題，優圖實驗室通過小樣本學習、域遷移學習、帶噪學習和模板學習等方法提升了算法的魯棒性與泛化性。最終，立鎧精密用AI替代了原有的目視檢測，并且漏檢率接近于0。
在與交通銀行(601328)的合作中，優圖實驗室通過將多模態應用于計算機視覺研究，為交通銀行提供了多個場景下的視覺AI解決方案，并利用圖像技術解決了用戶上傳圖片不清晰、資料印章模糊干擾、用戶證件PS鑒偽等問題。
吳運聲表示，依據場景而來的技術演進，是人工智能的生命來源。“我們把一項項‘不可能’的技術，通過創新場景落地應用，同時，也利用‘場景’為人工智能持續注入生命力，推動技術不斷迭代”。
在數字經濟時代，數字技術與實體經濟共生共榮，而人工智能扮演的是基礎設施的角色。在吳運聲看來，數實融合的過程中，產業是機體，技術是大腦，商業是神經，只有將各環節要素結合在一起，才能更好發揮人工智能的價值，從而推動中國產業的升級發展。
（作者：白楊 編輯：張偉賢）
關鍵詞： 人工智能
