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本篇文章给大家谈谈开新金矿？新闻说微软应该在人工智能搜索中插入广告，以及微软公司正在使用人工智能技术将大量有关地球气候对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
五年前，人工智能（Artificial Intelligence，缩写为AI）或许还列属专业词汇。但五年后的今天，个性化信息推送，人脸识别，语音操控等，人工智能技术已经‘入侵’到日常生活的细枝末节，并决定性地影响着未来社会的发展方向。
BBC预测，2020年全球人工智能市场规模将达1190亿元人民币。此外，由AI带动的云服务、大数据分析、移动互联网、物联网等产业的迭代与发展规模更是不可估量。
走在互联网最前端的BAT自然不会错过此等机遇。为此，笔者筹划三期特别报道，全面解析BAT在人工智能领域的布局版图与最新进展。
今天，从已经通过微信、QQ等产品‘绑架’数亿用户的腾讯帝国说起。
在BAT中，腾讯的AI布局相对较晚，更多的是业务驱动，随后逐渐加大投入、全面开花，主要围绕三条路径展开：
...五年前，人工智能（Artificial Intelligence，缩写为AI）或许还列属专业词汇。但五年后的今天，个性化信息推送，人脸识别，语音操控等，人工智能技术已经‘入侵’到日常生活的细枝末节，并决定性地影响着未来社会的发展方向。
BBC预测，2020年全球人工智能市场规模将达1190亿元人民币。此外，由AI带动的云服务、大数据分析、移动互联网、物联网等产业的迭代与发展规模更是不可估量。
走在互联网最前端的BAT自然不会错过此等机遇。为此，笔者筹划三期特别报道，全面解析BAT在人工智能领域的布局版图与最新进展。
今天，从已经通过微信、QQ等产品‘绑架’数亿用户的腾讯帝国说起。
在BAT中，腾讯的AI布局相对较晚，更多的是业务驱动，随后逐渐加大投入、全面开花，主要围绕三条路径展开：
1、基于腾讯的核心产品和技术优势，形成不同的业务体系在人工智能方面突破。
2、秘密组建专注于底层基础的研究团队与实验室，做长线技术积累。
3、闷声收购和投资一批优秀公司的国内外人工智能领域公司。
一、出钱圈地：偏向海外
在腾讯庞大的投资并购单中，多以泛文娱、医疗健康、游戏、汽车交通为主，针对AI类初创属于较小篇幅，但与主体领域交叉较密切。投资项目偏向海外地区，投资轮次多以天使、A轮早期为主。
近两年，腾讯披露的AI领域投资项目如下：
1）Diffbot
Diffbot是一家位于湾区的数据公司，成立于2012年，主要通过人工智能技术，让‘机器’抓取网页关键内容，并输出软件可以直接识别的结构化数据。今年，腾讯与硅谷风投机构Felicis Ventures领头了Diffbot 1000万美元的A轮。
2）iCarbonX
iCarbonX中文名为碳云智能，由前华大基因董事合伙人王俊创立，其业务领域延续了华大基因的健康医疗，定位于生命大数据、互联网和人工智能创建的数字生命生态系统的研究。
今天4月，碳云智能完成近10亿元的A轮融资，腾讯、中源协和及天府集团为主要投资方。
3）CloudMedx
CloudMedX是一家医疗健康数据收集和分析服务提供商，从众多医院实时收集不同病患的数据，经处理分析后向医疗机构提供符合 HIPAA（健康保险流通与责任法案）的健康预测和分析。CloudMedx 将原始病患数据经过分析后可以反映一些病症的发展趋势、发生模式、偏差以及预测可能性结果，从而为临床治疗和早期检测诊断提供非常有借鉴意义的参考。
2015年5月，腾讯向CloudMedx注入630万美元天使轮投资。
4）Skymind
Skymind 是由Adam Gibson于2014年6月份创建，主要业务为开源项目DeepLearning4j。Skymind公司主要是为那些使用 DeepLearning4j的公司提供支持服务，同时将深度学习整合到Hadoop系统，用户存储、处理、以及分析各种不同类型的数据。
2015年 4月，腾讯向Skymind注入数百万美元天使轮投资。
5）ScaledInference
Scaled Inference成立于2014年，由两位前谷歌工程师创立。是一家面向所有个人的云计算服务。开发类似Google等公司内部使用的机器学习和人工智能技术，并把它发展成一种任何人都可使用的云计算服务。
2014年7月，腾讯投资Scaled Inference。
6）搜狗
这一桩投资案可追溯到2013年。腾讯以4.48亿美元战略入股搜狗，并将旗下的搜索和QQ输入法并入搜狗现有的业务中，新搜狗将继续作为搜狐的子公司独立运营。
腾讯当时的投资更像是3Q大战的延续，以及基于自家搜搜业务不见起色的背景。但在随后几年的发展中，搜狗也逐步由搜索和输入法的产品公司，衍生为语音智能和大数据公司。
此外，腾讯高级副总裁姚星曾对外表示，他和腾讯的投资并购部已经达成共识，开始大量考察美国的机器学习平台类创业公司。一则中国这类技术公司不多；二则收购这种公司可以快速补足腾讯在算法领域的不足。
二、基础研究：分散各地
在基础研究领域，腾讯结合微信、QQ、金融等主要业务优势与领域方向，配设了不同的实验室与业务团队。在服务自家业务的同时，还推出了相关领域的行业产品。
1）香港：WHAT LAB
相比北京、杭州云集的高校资源，更为年轻的深圳稍显单薄。在去年底，腾讯跨海牵手港科大，低调地成立了‘微信－香港科技大学人工智能联合实验室’，英文简称WHAT LAB。以人工智能为主要研究方向，旨在改善用户的生活服务体验，借助大数据拓展机器学习的边界。
此外，腾讯基金会捐赠了1000万元在推进香港科技大学科研创新，并透过双方的深入合作搭建产学研沟通互动的有效平台，共同推进应用成果转化。
2）上海合肥：优图实验室
腾讯优图隶属于腾讯社交网络事业群，2012年逐步成立，分设在上海与合肥两地。专注于图像处理、模式识别、机器学习、数据挖掘等领域开展技术研发和业务落地。
经过数年发展，腾讯优图逐步积累了人脸检测、五官配准、特征提取比对及活体检测等世界顶级的人脸技术。结合语音、唇语及面部表情，‘优图人脸识别’可对照片、视频及人头模型等攻击进行立体化防范。
6月，在国际权威人脸识别数据库LFW上，优图以99.65%的成绩刷新纪录，超过Linkface、Face++、Facebook及Google等顶尖团队。
上海团队已为腾讯超过五十个业务提供图像技术支持，技术主要服务QQ空间、水印相机、天天P图等产品落地。合肥团队的相关技术则主要为天天P图、魅拍等产品中服务，擅长图片美化、人像美容美妆、图像识别和各种滤镜技术。
3）北京：微信模式识别中心
在推动微信新技术和功能研发的核心团队主要是两个。一个是位于北京的研发团队，其源于原腾讯研究院，腾讯研究院解散之后，一部分人归入到微信部门。外界的认知是这是一个做‘模式识别’研究的团队，最早于2010年9月成立，现在叫微信北京研发中心。
团队研究方向有语音识别、图像分析、语义理解、微信大数据挖掘等，其研发成果广泛应用于微信和腾讯其他产品中。对外提供的服务有微信语音识别、图像分析、音频指纹、微信语义客服机器人等，日服务量达到数千万。目前致力于创建微信对话机器人的平台，更智能连接微信公众平台的服务。
实际上，这个团队所做的事情，大部分微信用户都用到过，比如微信里面的语音转文字、声纹识别、电视节目中的摇一摇等。
‘虽然这些新功能看似比较简单，但背后的技术沉积需要挺长的时间’，一位前腾讯员工称，‘底层技术要沉寂几年的时间，应用层的实现则会短很多。’
4）智能计算与搜索实验室
腾讯智能计算与搜索实验室成立于2015年，据介绍，专注于搜索技术、自然语言处理、数据挖掘和人工智能四大研究领域。
实验室主要组织了技术与工程事业群里有学术志向的员工参与研究工作，同时与哈工大，中科大等高校展开合作，研究成果成功应用于微信、QQ、QQ音乐、QQ视频等产品中。搜索部门主要关注自然语言识别。通过腾讯云，该实验室的两大产品云搜和文智已经开放给行业使用。不过，近期该试验室对外披露的项目与进展较少，官方网页无法打开。
此外，据知情人士透露，腾讯人工智能研究院将于近期成立。
三、落地业务：自家产品与行业用户
BAT的人工智能技术研发更多以商业需求驱动，腾讯也不例外，这种做法在一定程度上避免了漫无目的研究和不必要的失败，但其技术与产品也难以实现较大程度的创新和突破。
1） 微信：前封杀‘小冰’ 后推出‘小微’
微信事业群主要围绕人机互动领域的拓展，同时也植入了图像和语音识别等技术。
一年前，微信上曾因‘泄露隐私、诱导用户拉群、注册垃圾账号’等为由封杀微软小冰聊天机器人。微软写过多封公开信表示强烈不满。双方剑拔弩张，一度还传出了‘微软要在平台上封杀QQ’的谣言，但是最后事情不了了之。
一年后，微软‘小冰’回归了微信平台。此外，微信也推出了智能机器人‘小微’，用户可以用自然语言与之沟通，解决此前语音助手智能机械应答的短板。
据官方介绍，与普通语音助手相比，‘小微’与用户沟通不再是一问一答形式。借助微信平台近6亿的日活跃用户资料，‘小微’可以结合用户个人特点和社交好友及日常习惯来给出更贴近用户的结果。
此外，小微还和微信支付功能‘牵手’，试图将微信平台上的购物、支付、打车等服务全部牵连在一起形成一个O2O的闭环商业体系。
当然，微信中语音转译文字，翻译等功能的实现也不乏背后语音智能技术的支撑。
2）云搜和文智
云搜和文智是前文提及，腾讯智能计算与搜索实验室的两块主要B端产品。
云搜可对公司内部各大垂直搜索业务进行高度抽象和整合，为用户提供可视化的数据定制服务。同时，它还具有联想词推荐、高级纠错、人工干预、按域检索、个性化分词等附件组建功能。
文智中文语义平台，则拥有较强的中文语义分析功能。基于它提供的API，用户可进行搜索、推荐、舆情、挖掘等语义分析应用，也能定制具有产品特色的语义分析解决方案。
3）其他业务
此外，优图人脸识别已应用至金融、安防与身份识别等领域。其中，在腾讯征信、微众银行、财付通的应用，让它可以结合消费、社交等情况对用户进行信用评估，加固身份验证的安全防线。这一技术甚至得到了官方认可，优图已牵手公安部所属的全国公民身份证号码查询服务中心，开展下一步布局。
四、硬件平台：合作为主
在硬件的产品布局中，腾讯则主要通过自身平台的用户与流量优势，吸引合作为主，主要包括QQ物联、微信智能硬件、TOS+战略等三个平台。
1）QQ物联
如果说微信、QQ等产品旨在连接人，那基于设备端的QQ物联则是腾讯在连接‘物’上的努力与布局。
QQ物联是一个硬件的SDK，通过SDK或芯片模组，可实现设备的快速联网。2015年，QQ物联启动了‘亿联计划’将投入20亿的资源，在资金、流量、服务、培训、营销等方面针对合作对象进行扶持。利用腾讯全国20个创业基地和成熟完善的OPEN创业服务体系，通过免费接入、免费推广、免分成、云成本减免、QQ物联硬创投资基金等方式。
此前，QQ物联已与英特尔开展合作，联合发布了智慧居家养老照护平台，改变着传统养老医疗模式。今年初，与李宁、达芙妮推出了儿童蓝牙定位跑鞋。
2）微信硬件平台
实际上，早在2014年，微信就小试牛刀，试验过接入可穿戴设备。2015年8月，微信正式推出了空调、玩具、路由器、家居、电视、充值、健康、穿戴等八大行业的‘微信硬件行业解决方案’。
硬件厂商通过微信扫码即可连接设备，而用户通过微信服务号就能实现对设备的管理。目前，微信硬件平台已接入2400多个硬件厂商，设备激活量达到2500万。
3）‘TOS+’战略
TOS＋战略由腾讯在2015年提出，分为‘TOS’和‘＋’两个部分，TOS其实就是个基于Android，腾讯出品的手机ROM。
关于TOS已经不是新鲜新闻，早在2015年1月份，腾讯就已经开始邀请用户内侧这个ROM；据说3月份的版本仍然是基于Android 4.3开发。
而关于腾讯做手机ROM的历史，则可以追溯到2010年，几经辗转徘徊，中间经历了MIUI的兴起、也经历了点心OS这些玩家的陨落，用一位网友的话说这次腾讯再次操刀做TOS的原因只有四个字‘我不心’。
从2010年到2015年，腾讯先后推出过QQ Service手机、TITA手机系统，一直没有做起来。
TOS＋中的‘＋’正是让手机与智能硬件底层打通的一个延展OS，其关注的领域包括智能手表、微游戏机、虚拟现实产品三个领域。
TOS＋的野心更像是做‘连接器’，而像血压仪、体脂仪以及智能家居的一些长尾产品已经分别由‘微信智能硬件’和‘QQ物联’这两个平台完成连接，只要打通标准，根本不需要腾讯再定义解决方案规则。
一方面，TOS+与二者共同构成了腾讯在智能硬件领域的布局，另一方面，它将改变不同智能硬件设备之间，因缺乏底层连接而相互独立的局面。QQ物联与微信硬件也将被整合在一起，走并行发展的道路。
五、结语
从公开的数据看，微信目前有超过6亿的活跃用户，每天还在产生大量的数据，转化为搜索和电商的用户，同时与用户行为匹配，庞大的用户基数与数据资料让腾讯成为一个具有极大的需求和可开发的AI‘金矿’。
通过不断发展自身业务、进行底层研发储备推进学研合一，让技术与数据快速得到验证，产生经济价值，同时通过加快对优秀公司的收购和合作步伐补足自身短板，快速进入赛道。
通过与百度、阿里的对比，腾讯的在人工智能的布局与技术优势仍缺乏较高的护城河，基于社交和通讯的生命线，在微信上的数据挖掘以及技术落地或许是腾讯的有利机会。
所以总的来看，腾讯在人工智能方面所干的事，还是辅助现在的产品和业务，比如在微信、移动支付等功能上加入人工智能的元素；基于人工智能本身憋一个大招的产品，还没有这样的典型产品，对腾讯来说，人工智能技术是润物细无声的产品体验进化推力。
作者：微软亚洲研究院
若干年前，很难想象会有一样技术工具是由人工智能驱动的。
若干年后，很难想象会有任何技术的背后没有人工智能的影子。
云计算与日俱增的强大威力、运行于深度神经网络的强力算法，再加上今天能够获取到的海量数据，在这三股强大动力的交织驱动下，今天，我们终于有能力实现人工智能的梦想。
人工智能拥有无穷的潜力，它有能力颠覆任何现有的垂直行业，比如银行或者零售业，还有任何单一的业务流程，比如销售、市场或者人力资源和猎头。
这样发展下去，终有一天，人工智能将有能力为人类无边的聪明才智锦上添花——增强人类已有的能力，并且帮助我们获得更强的生产力。
最近，人工智能开始为大众所关注，但微软在人工智能上的投入由来已久。从二十多年以前，我们就已经在不断地构建人工智能的基础，机器学习、语音识别、计算机视觉、图像识别，在这些领域中的一个一个成就不断地积累起来，最终促成了今天这一波引人注目的人工智能的突破。
时至今日，我们得以利用之前数十年的研究成果，利用 Microsoft Graph 读取数据，利用 Azure 云计算的强大计算力，以此为基础，我们打造出了新一代的人工智能工具和产品，让开发者和客户能够真正从中受益。
今天，在西雅图召开的 Build 2017 大会上，我们分享了微软关于人工智能的愿景：将人工智能带给每个人，从开发者到数据科学家，从技术爱好者到学生。作为这一愿景的组成部分，我们致力于为开发者提供包括工具、服务在内的完整的平台，同时我们要强调信任的原则，是始终让人掌控一切。
将人工智能带给每个开发者
在微软认知服务的帮助下，开发者可以让自己的应用识别手势、翻译多种语言，通过解析视频实现快速搜索、编辑、实时添加字幕，甚至可以通过定制数据来识别某种特定类别的画面。
在 Build 大会上，我们宣布现在已经可以提供 29 种认知服务，这为开发者提供了广泛的选择，让他们只要几行代码就能直接利用现成的人工智能，或者是对其进行定制加工。我们还演示了开发者该如何定制训练这些服务，而无需设计单独的深度学习模型。
这次新增的服务包括必应定制搜索（Bing Custom Search）、定制视觉服务（Custom Vision Service）、定制决策服务（Custom Decision Service）和视频索引（Video Indexer）。我们还推出了微软认知服务实验室，让开发者成为这个研究社区的一部分，共同探索和理解人工智能的未来发展。认知服务实验室提供的第一个人工智能服务是手势 API，它允许用户通过手势进行控制和互动，从而创造出更加直观和自然的操控体验。
微软认知服务提供了业界数量最多的人工智能服务，而微软也是唯一在关键认知领域提供定制功能的主要技术供应商。自 2015 年在 Build 大会上首次发布以来，已经有来自 60 多个国家和地区的超过 56.8 万名开发者注册使用了这项服务。
我们在理解语音和语言方面获得的进步引领了一种变化趋势——从人类必须理解计算机的世界，发展到让计算机真正读懂人类的世界。我们称之为会话人工智能。
诸如微软对话机器人框架之类的工具，正在帮助人们以更自然的方式利用技术实现人机交互。自去年发布以来，有超过 13 万开发者已经注册对话机器人框架并用它进行创造。在 Build 大会上，我们演示了一些新的举措，让开发者能够更轻松地使用对话机器人框架。例如新的适应卡，允许开发者创建跨多个应用和平台工作的卡片。此外，开发者现在可以将其成果发布到新的渠道中，包括 Skype for Business、必应搜索和 Cortana，并且可以利用微软的支付请求 API，利用他们的机器人实现快速便捷的结账。
面向那些想要训练自己的深度神经网络的开发者，我们在 Build 大会上宣布了一项新功能 Azure Batch AI Training 的有限预览。利用这项新服务，开发者可以使用他们选择的任何框架来训练他们的数据模型，包括微软认知服务工具包、TensorFlow 和 Caffe 等。在 Build 大会上，我们还演示了开发者该如何通过使用分析集成在数据所在的位置，如 Azure Data Lake 、Azure Cosmos DB 或者 SQL Server 上，直接运行这些深度学习模型。
人工智能与 Azure 相辅相成，将为开发者带来最全面的人工智能平台。
人工智能重新定义微软
今天，微软的每一件产品和服务都在融入人工智能，从 Xbox 到 Windows，从必应搜索到 Office。
就拿 Office 来说，人工智能让人们可以更轻松地创建更丰富多彩的内容。用户可以通过 Office Researcher 找到所需的一切，只要几秒钟，它就能够帮助用户研究和规划出文档的框架，例如在设计 PowerPoint 时，就能对语言进行转释并且建议出适合的视觉设计元素。
我们一直在不断研究如何利用人工智能改善 Office 体验。今天发布的 Presentation Translator 就能利用我们的翻译 API 在 PowerPoint 文档演示过程中，实时将其翻译成多种语言。启动 Presentation Translator 之后，它会在演讲者说话的同时，自动生成特定语言的字幕，甚至会生成一个链接让与会者能够实时看到自己语言版本的演示。
我们构想并为之奋斗的终极人工智能是 Cortana，你的私人智能助理。目前全球各地有 1.45 亿用户在使用 Cortana，而且微软还在加速推进 Cortana 跨设备和平台的推广，我们希望能够让每一位开发者更快捷地接触到这个快速增长的用户群。
除了哈曼卡顿内置 Cortana 的 Invoke 智能扬声器，我们还与惠普在设备端展开了合作，并且和英特尔一起开发参考平台，以便带来更多 Cortana 驱动的智能设备。
数据的力量
人工智能要获得成功，少不了另一个关键要素：数据。一个人工智能工具要获得成功，就需要大量的数据来进行训练和学习。
在Build大会上，我们向开发者提供了关于 Microsoft Graph 的更多细节。它允许用户使用来自其组织内的数据来推动人工智能转型。利用 Office 365、必应搜索、LinkedIn，微软将工作数据与外界数据相互结合，此外还有来自其它任何业务流程或者应用的数据。
将于今年下半年推出的全新的销售体验平台 Tact，将把 Microsoft Graph 的威力和来自业务与客户的数据全部整合起来。在 Build 大会上，我们展示了微软的众多产品和服务，包括 Dynamics 365、Office 365、Microsoft Teams、Cortana Skills、Microsoft Graph 和 Sentiment Analysis 如何被整合到 Tact 平台上，成为一个由对话人工智能驱动的虚拟销售助手。
在微软，我们希望将人工智能带给每一位开发者，利用微软云、微软人工智能创新、Microsoft Graph，帮助大家创建出由人工智能驱动的下一代应用。正如计算机科学家 Alan Kay 所说，“预测未来的最好方式，就是创造未来。”
根据腾讯研究院的统计，从2012年开始，人工智能领域的投资金额呈现出了非常陡峭的增长趋势，转折点就是深度学习技术的突破，以及硬件算力与大数据的飞速发展。“文化产业+人工智能”是人工智能技术向文化领域深度渗透和应用的过程，同时也是提升文化科技附加值，提高文化产品数字化、智能化的方向。
在传媒与互联网领域，知识的数据化程度越来越高，人工智能在网络新闻、文学等图文内容的创作与编辑方面广泛应用。一些主流媒体如腾讯新闻的写稿机器人“dreamwriter”、 “微软小冰”及中国地震台网机器人等都先后将AI应用于新闻报道。另外，人工智能可以根据主题主动从互联网采集内容数据，对内容数据进行自动化的鉴定、审核与筛选，智能分类聚合。未来的智媒时代，人工智能将打破传统媒体的桎梏，实现完全智能化内容创作、跨媒体语义理解和多媒体内容精细编辑。
在影视、音乐与艺术领域，人工智能在剪辑、灯光、后期等很多流程上可以大大提高人类效率，很多科技公司均在探索利用AI创作出更加打动人心的艺术作品。在影视领域，迪斯尼和皮克斯的人工智能模型，通过研究《海底总动员2》中大量处理瑕疵的案例，可以自动将因光线过少引起的瑕疵纠正成光线饱满而自然的图像。在音乐领域，人工智能已经能够参与到题材选择、初步生成、编曲、声音合成等各种环节。在艺术创作领域，2017年4月27日，阿里巴巴在UCAN大会上正式推出“鲁班”人工智能系统，一秒可以生成8000张淘宝海报。不过，目前人工智能尚不具备人类特有的情感、思维，只是限于辅助人类创作和替代完成部分低质量的重复工作。
在游戏领域，人工智能的应用主要分为两个方面：一方面，是将人工智能用于游戏内容的开发，比如制作游戏的各种素材如模型、贴图、声音、NPC等。例如，英伟达正基于机器学习与神经网络技术研发多种游戏开发工具，其功能包括利用照片自动生成材质、将低像素图片还原到较高清晰度等；美国佐治亚理工大学的研究人员通过让AI观看游戏视频，教它如何重新制作游戏引擎。人工智能与游戏的结合不仅可以帮助专业人员开发出用户体验更佳的游戏，另一方面，人工智能可以作为玩家去玩游戏，如腾讯AI lab的“绝艺”战胜了世界棋王柯洁。
另外，技术革新驱动文化产业革命性发展，从报纸到电视再到互联网、移动互联网，至今进入AI时代，文化传播、文化管理与文化营销均深受影响。
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