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在2020世界人工智慧大會騰訊論壇上，騰訊公司副總裁、騰訊研究院院長司曉正式釋出了《騰訊人工智慧白皮書：泛在智慧》（以下簡稱白皮書）。
作為騰訊第一份全面介紹AI、闡述騰訊人工智慧佈局和思考的白皮書，該書從巨集觀環境、技術研究、落地應用、創新經濟、制度保障五維度，勾勒出了泛在智慧的全景全貌。
司曉在演講中指出：“未來，智慧技術會是一個滲入到生活、無所不在的狀態，可以說它很重要，因為萬物都會依賴於它；也可以說它不起眼，因為智慧技術化為無形，融於萬物其中了。騰訊正在向著這樣的目標努力。”
“泛在智慧”，是此次白皮書中騰訊對人工智慧當前及未來一段時間發展狀態的描述。用更通俗的話來說，即人工智慧技術將廣泛滲入新型基礎設施建設，且獲得越來越多元的應用場景和更大規模的受眾。
在“泛在智慧”背後，是人工智慧正在走進產業供需融合的新發展期。為此，白皮書還對AI基礎技術的發展程式及趨勢，疫情背景下AI的落地應用，AI催生創新經濟的表現以及相應制度保障進行了專門的分析。
人工智慧進入泛在智慧階段
近十餘年來，人工智慧迎來了高速發展，最早期的學術探索快速轉向應用落地，人工智慧已經成為企業數字化、產業智慧化的全新主動力。
白皮書認為，在疫情之後的近未來，將是全球經濟重建的重要時期，也是社會轉型的重要時期。這為人工智慧的發展開啟了新的視窗期，並將提供豐富的實踐場，一個“泛在智慧”的世界正在加速成為現實。
這一觀點的背景，是當前AI和產業網際網路的發展階段和狀態。
白皮書指出，國家層面對人工智慧的政策支援正在為產業發展按下快進鍵。自2015年國家產業政策正式提及人工智慧以來，政策從初期的聚焦於體系設計、技術研發以及標準制定，發展至將AI納入“新基建”範疇。至今，相關政策在5年時間內已經歷了4個階段的發展升級，為我國進一步加快推進“泛在智慧”提供了極為有利的條件與機遇。
同時，白皮書提到，泛在智慧的加速發展，也依賴於市場需求和供給各方面所具備的資源稟賦。如今，人工智慧正在進入供需融合創新的發展期。
從供給側來看，得益於這些年網際網路大發展形成的數字化基礎和生態環境，智慧產業生態正在不斷豐富，聚焦價值領域，爭奪先發優勢。尤其在技術、資料、資本、市場和平臺五個方面。
比如在技術上，AI技術已經從實驗室走向大規模商業應用；在資料方面，資料正式成為國家生產要素，資料+智慧的雙輪驅動，正在加速各行業的智慧化；在資本層面，投資界對人工智慧的認知開始迴歸理性，從單純的追逐熱點，轉向更加註重核心技術能力和應用潛力；在市場方面，率先開始智慧化轉型的需求方走上“資料積累—模型優化—應用升級”的迭代優化迴圈，從而更多使用AI，使得供需雙方更容易形成穩定、長期的合作關係，更易構築先發優勢，供需互促的正向迴圈基本建立；在平臺方面，AI開放平臺模式成為行業共識，大廠的平臺化佈局正在作為高效的技術供給模式，促進整個AI生態的發展繁榮。
與此同時，需求側正在與供給側相融合。受長期的經濟轉型壓力和近期抗疫恢復形成的雙重牽引影響，人口紅利轉化為創新紅利所引發的轉型需求、超大規模且多樣的應用需求以及疫情等黑天鵝催生的新興需求，正在對人工智慧技術和產業化落地提出了更多的要求，也為人工智慧發展創造了更多“潛在剛需”的新場景，推動“智慧+”不斷深入。
起底基礎技術，應用與技術螺旋上升
AI的“泛智”，得益於基礎應用技術的成熟，以機器學習和深度學習人工智慧為主題的浪潮，被認為是當前人類所面對的最為重要的技術社會變革之一。
此次，白皮書重點關注了機器學習、計算機視覺、智慧語音以及自然語言處理四個較為成熟技術的發展動力、前沿動態以及未來發展方向。
白皮書指出，近年來，催生這些人工智慧技術市場快速發展的動力，同樣遵循供需融合的驅動邏輯。
比如在計算機視覺方面，隨著近幾年技術的不斷成熟，中國計算機視覺市場得到快速增長，得益於視訊爆炸時代下指數級增長的海量視訊資料處理需求，以及重點落地場景對於技術精度的需求，更精準的處理成為推動計算機視覺發展的必經之路。
如騰訊覓影AI和騰訊雲技術的人工智慧CT裝置在新冠肺炎疫情期間，在湖北多家醫院進行部署，幫助醫護人員進行診療。在患者做完CT檢查後，裝置數秒就可完成AI識別，在一分鐘內為醫生提供輔助診斷參考，診斷效率提升數倍，有效緩解了疫情初期醫療資源嚴重不足的嚴峻形勢。
再比如市場規模僅次於視覺技術的語音技術，隨著人機互動模式的正規化轉變，以及網際網路應用的增多，語音技術相關的業務需求將進一步增大，業務對技術的反向促進作用將更加明顯。
相對應的，這些技術的進展及其未來方向也同供需側的協同發展緊密相關。
目前，騰訊在自然語言處理方面，正沿著學術研究-產業應用-生態建設三方面推進。學術研究的主題涵蓋語義理解、文字生成、智慧對話、機器翻譯等領域，大多科研問題來源於各個業務場景中的實際問題，科研產出的模型和策略上線後可以進一步優化和提升業務效果，達到良性迴圈。最後通過在資源傳遞上推進資料庫和模型分享，打造一定的平臺基礎與規模優勢。
而對於未來的發展方向，白皮書預測，其發展將主要聚焦於突破質量、場景和表達限制。
落地應用長足發展，疫情成AI試金石
突如其來的新冠肺炎疫情，給全球經濟發展造成了巨大沖擊，各類生產經營活動一度被按下暫停鍵。抗擊疫情和復甦經濟的雙重需求，主動引導著人工智慧為首的技術在數字經濟發揮中堅作用，持續釋放應用價值。
白皮書從中選取了AI+醫療、AI+城市、AI+製造/服務以及AI+數字內容這四個重要切面，以驗證AI表現，探討其發展前景。
比如在醫療領域，一方面是供給側的醫療資源緊張且分佈不均衡、優質醫生短缺，另一方面則是人口老齡化、疫情爆發等帶來的需求加大，行業痛點愈發明顯。疫情期間，AI落地影像識別、醫藥篩選、遠端問診等場景，一定程度上緩解痛點，提升了醫療體系的運轉效率。未來，AI也將應用於公共衛生應急體系構建、個人健康管理、藥物研發、藥品智慧銷售以及醫療保險類服務等場景。
同樣，AI應用於智慧城市領域，帶來基礎設施升級，逐步融入城市治理體系；AI+數字內容則多點開花，成為賦能內容行業的重要生產力；AI應用於製造以及服務領域，針對安全復工復產的需求，多人快速測溫等一批人工智慧解決方案應運而生。面對大量工廠工人無法按時復工的痛點，依靠視覺識別的智慧檢測裝置大顯身手，未來的新型人機協作模式有望進一步形成，相應的智慧化轉型成為了製造業和服務業提高抗風險能力的發展方向。
在疫情防控領域，為了幫助社群防疫，避免交叉感染，騰訊推出了健康申報、人車管理、體溫篩查以及智慧隔離等抗“疫”功能，在全國很多小區落地。疫情早期，騰訊優圖的車輛識別技術能夠對外來車輛自動識別登記，同時對出入社群的湖北牌照車輛進行提示，並對湖北牌照，但近期沒有去過湖北的車輛進行白名單處理。這些看似很小的點滴卻蘊含城市治理的大量細節，騰訊去年也提出了未來城市WeCity的發展藍圖，在這裡面有很大的應用空間。
在製造領域，騰訊推出基於智慧鈦核心功能打造的一站式工業AI 平臺方案TI-Insight，應用於缺陷檢測、視訊檢測、質量監控等影像視覺的應用場景，支援使用者從0到1快速構建模型、1到N快速迭代訓練模型。
長遠來看，數字化、網路化、智慧化的應用讓中國經濟、社會變得更有韌性。這種特質除了在疫情期間發光發熱，也將令人工智慧真正逐漸轉變為像網路、電力一樣的基礎服務設施，無所不在，無所不含，真正滲透到社會經濟的方方面面。
人工智慧催生未來經濟
經過此次疫情，AI按下了加速鍵。本次疫情中得到初步嘗試的“無人經濟”，在疫情後也有望繼續滲透。人工智慧與經濟社會各行業各領域融合創新水平不斷提升，在技術和商業的疊加發展過程中，也在不斷催生出新業態、新場景、新融合、新互動以及新目標。
比如疫情帶來的“宅生活”，讓以“非接觸 ”的服務模式成為了新的經濟增長點。無人零售、無人值守、物流運輸等行業的非接觸式服務需求大漲，推動“零售+AI”打通單點智慧場景，通過智慧物資調配、智慧營銷推薦、智慧配送實現全產業鏈“非接觸”配置，最終催生出零售的新業態。
白皮書也提到，疫情背景下，一些新場景正在湧現。比如嶄露頭角的自動駕駛場景。在國內，受無接觸服務的影響以及自動駕駛商業化加速，一眾廠商開始試水自動駕駛應用，自動駕駛汽車在外賣和物資配送、物流、城市消殺作業等方面開始發揮作用。同時，模擬平臺建設、新基建加持等更為自動駕駛創造了發展機遇。
而伴隨著人工智慧、5G、虛擬現實等新技術融合發展，新一代媒體將由人工智慧驅動，人工智慧可能給數字內容領域帶來重塑。其中，可以實現換臉、人臉合成、語音合成、視訊生成、數字虛擬人等諸多應用形式的“深度合成”技術，作為人工智慧技術發展到一定階段的產物，將迎來商業化時代。伴隨著技術門檻的持續降低，創新性的應用形式將持續湧現。
同時，白皮書還列舉了以多模態虛擬人為代表的新互動和以AI for FEW的新目標。
實際上，“泛在智慧”歸根結底仍然是以更普惠、更負責任的發展為目標，新商業和新經濟將是技術發展路上附贈的禮物。
白皮書也在末尾指出，未來人工智慧的健康可持續發展，也需要合理的制度建設與良好的治理來保障。比如在治理層面，通過構建多層次的治理體系，來適應人工智慧所具有的快速發展迭代、日益複雜化等特徵；在立法和監管方面，充分考慮國際競爭、技術的經濟社會價值等視角，推動先行先試；同時兼顧多利益相關方，推動人工智慧治理的跨學科參與和國際合作。
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