騰訊雲AI應用產品總監王磊：AI 在傳統產業的最佳實踐

時間 2020-01-09

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背景：5月23-24日，以「煥啓」爲主題的騰訊「雲+將來」峯會在廣州召開，廣東省各級政府機構領導、海內外業內學術專家、行業大咖及技術大牛等在現場共議雲計算與數字化產業創新發展。

騰訊雲AI應用產品總監王磊在雲+將來峯會上作了主題爲《AI在傳統行業的最佳實踐》的分享，如下內容整理自演講。算法

王磊：各位領導、各位來賓、合做夥伴、朋友們，你們上午好！數據庫

剛纔各位演講嘉賓給你們分享了很是精彩的算法、產品各類精彩內容，我在這裏主要和你們分享一下精彩的產品和算法是怎麼落地的。我今天分享的題目是《AI在傳統行業的最佳實踐》。我是來自騰訊雲AI應用產品中心的王磊。安全

個人分享分爲三部分。首先超級大腦，智能矩陣。昨天小馬哥提出了超級大腦的概念，咱們今天看從AI應用的角度，咱們看超級大腦投射下來的智能矩陣，分爲三部分：智能IssA、TI MAtrix，一部分是超級大腦，一部分是APPs，包括城市超級大腦、包括零售、醫療，咱們想經過這樣的智能矩陣，給客戶聯合咱們的合做夥伴一塊兒，提供行業超級大腦提供智能應用，提供智能服務。微信

咱們給客戶數據、算力、算法和場景，咱們在實踐活動中認爲，場景很是重要和關鍵，第一數據來源於場景，第二場景決定了算力，第三算法必需要適配場景。咱們能夠看到，咱們如今的AI已經在很是多的場景，很是多的行業，每一個行業又有很是多的場景，有不少的應用，包含金融、城市、交通、商業、醫療，其實還有不少，教育、工業、企業等等。架構

咱們看一下咱們在行業超級大腦裏面的實踐活動。今天咱們想以城市超級大腦的實踐活動爲案例，給你們進行一點分享。咱們在智慧城市建設過程當中，面臨多重訴求，第一是數據的訴求，數據繁雜，數據孤島，咱們怎麼治理，怎麼打破。硬件的訴求，多樣性、品牌、廠商、類型多種多樣，咱們怎麼樣融合。新舊不一致，咱們怎麼充分利用，還有軟件的壁壘，軟件的重複，咱們怎麼樣避免，怎麼樣打通。這裏給你們展現了一個傳統的城市的監控系統，咱們能夠看到，從最底層的設備到上面的監控中心，到數據的提取，到最後的管理系統，其實是能夠認爲是各自爲政的，這不是咱們想要的。咱們升級到城市超級大腦。機器學習

從這個上面咱們能夠看到，咱們實際上引入了雲，引入了人工智能，將城市的整個設備，整個服務平臺化、體系化、智能化。並且咱們在城市超級大腦裏面，咱們強調了生態開放，咱們歡迎全部的合做夥伴和咱們一塊兒，爲咱們的客戶助力建造他們本身的超級大腦。學習

在城市超級大腦建設過程當中，咱們實際上會遇到很是多的場景，想和你們分享一下咱們在對城市超級大腦的一個場景的提取。咱們認爲主要有四大場景：人、車、情、境。人很是好理解，對人口統計，人流統計。車的話，上一位產品同窗已經分享過。情，輿情、火情、險情。境，城市生態環境都是咱們在智慧城市裏面必須去面對的。大數據

咱們在剛纔提到的人、車、情、境。咱們以車爲深度點，咱們怎麼樣作實踐，在車裏面，咱們提出交通視頻應用，第一個是要作交通違法檢測，好比逆行、套牌車、橫穿馬路、違停、駕駛員不規範行爲、交通擁堵程度，這能夠作整個交通的流量調優。這些都是交通視頻能夠應用的場景。ui

咱們針對這些場景，實際上提出了優圖天眼交通的應用，在這個應用裏面，咱們能夠實現車輛的布控，對違法的車輛進行實時追蹤，而且追蹤能夠跨攝像頭進行。就是說咱們能夠捕捉到違法車輛的行動軌跡，並且咱們對全部車輛的圖片、視頻進行告終構化，因此能夠作到過後的追溯，這是一個很是經常使用的場景，就是搜車。咱們能夠看到，在追蹤系統的系統設計的組成，實際上包含兩大部分，第一部分是最底層的車輛登記數據庫，咱們在數據基礎上加上應用，咱們應用包含了對特勤車輛的追蹤，應急車輛的追蹤以及違法車輛的。

應用+數據最後可以提供客戶所須要的服務，在各個場景、各個平臺上面產生價值，固然這裏你們看到主要的是AI的能力，可是實際上咱們在提供服務的時候，僅AI能力是不夠的，咱們還有大數據分析能力，咱們會對車輛進行更多維度的分析，好比車輛的分析，車主的分析，車主關係人的關係。車輛咱們關注自己的屬性，也會關注異常的屬性，好比行爲屬性，好比違規信息等等，通過這些大數據分析結合AI技術，咱們最後造成了比較好的城市服務應用。

剛纔給你們看到的是咱們在城市交通領域、交通場景的服務系統和服務應用的實踐過程。實際上，除了交通以外，咱們在公安、環水、綜治、教育各個城市的環節，咱們和合做夥伴一塊兒，爲合做夥伴實現智能應用。你們看到那麼多智能應用，但實際上用到的AI技術只有5個基本技術，好比有車輛檢測、追蹤屬性，可是這些技術問題不作闡述，關鍵技術是準確度，就是識別的精準沉重。第二個是圖片的質量，還有拍攝的角度，你們知道，實踐活動中，咱們拍到的照片角度是千差萬別的，還有同系的對比。

剛纔看到那麼多城市的城市視頻應用，有5個基本服務，咱們騰訊雲AI提供了6大類，30子類，超過100種基本智能服務，基於這些智能服務，咱們與合做夥伴一塊兒能夠構建很是多、很是豐富、很是普遍的智能應用知足咱們客戶在各行各業的需求。

講完交通智能應用，咱們接下來快速看另一個案例，是咱們在智慧出行的應用，智慧出行咱們看，傳統的智慧出行方式是閘機，實際上會有一些體驗上的問題。好比咱們乘客忘記帶卡，沒有零錢，排隊的人很長，又很着急，最可怕的是沒有辦法漫遊，在一個城市買的卡只能在這個城市用。咱們想用技術提高、升級這裏的用戶體驗。咱們提出人臉閘機，但願用人臉方式改變咱們出行的體驗，漫遊人臉閘機的好處是便捷，不須要帶款，你們天生都帶着臉，安全。智能，真正作到跨市漫遊。

這裏能夠看到，咱們在支撐這個場景的需求的總體架構。簡單地說，就是端、邊、雲三位一體，在端上響應，在邊上處理，在雲上打通。這裏看獲得咱們爲了實現出行很好的體驗，咱們還作了很是豐富的系統，包含了有閘機終端、前端、業務系統，也包含了識別系統。最後咱們呈現的出來的不光能知足乘客體驗的提高，也可以把不少數據以大數據的方式呈現給運營方。在通行效率上有成倍提高，軌道交通標準是15人/分，咱們如今能夠提高不少倍，指標方面在技術指標上，咱們能作到人臉識別準確率在這個場景裏面經過工程和業務的手段，超過3個9，耗時低於300毫秒。

剛纔給你們快速介紹一下咱們在智慧城市和智慧出行方面的實踐活動，這些實踐活動也是騰訊雲和合做夥伴一塊兒助力咱們的客戶，爲他們打造出他們本身的智能應用和超級大腦。接下來邀請合做夥伴升哲科技CTO趙東煒先生上臺分享，謝謝。