近30篇论文被AI顶会接收背后，与产业的结合正带来更多创新｜对话腾讯优图吴运声

因为此事，作为腾讯 AI 三大部门之一的优图也“高调亮相”马化腾微信朋友圈。

和此前优图对外展示的一些商业应用不同，这一次，马化腾朋友圈配文“

的研究团队也在发生着一系列的变化，例如在云与智慧产业事业群成立后，归属到这一产业互联网战略产物的旗下；例如团队的学术研究输出在今年迎来新高，CVPR 接收了来自优图的 28 篇文章；同时，这些研究也越来越多地和产业应用相结合（此前，业内有声音认为， 部分企业的 AI Lab 只负责输出论文，并无将研究落地产业的机会和价值 ）。

在近日的腾讯数字大会上，DeepTech 对话优图实验室总经理吴运声博士，他于 2012 年从零开始搭起了优图实验室。现在，优图实验室正在 以计算机视觉 AI 技术为核心，专注人脸、人体、交通、医疗影像、自动驾驶等视觉领域的前沿研究和产品落地 ，已经产生了 12 种 AI+行业解决方案，接入超过 70 项腾讯产品业务合作，覆盖零售、安防、金融、文旅、工业、医疗、汽车、教育、社交娱乐等领域。

吴运声：首先是在腾讯内部，我们的技术就可以有很多的应用，例如说用在 QQ 上，在 to B 这一块，腾讯优图会结合腾讯云应用到产业中，形成跟 AI 相关的生态。到现在为止，我们已经发布了超过 12 个行业解决方案。

所以，我们的一个优势在于

。

和一些行业里的初创公司相比，他们团队规模可能可以让其在某些点上更快地反应，而腾讯优图更偏向于在整个大体系上关注一些更加完整的解决方案。相较于优劣势的说法，我认为这更能说是各家各有特点。

吴运声：具体的数据上我没有关注，但其实各个行业我们都在关注，比如说一项简单的技术适配的是手机上常用的功能，那么它每天的调用量就会非常大。但是像跨年龄识别，这种调用量非常小，但是你不能说它不重要。

，这三个方面的解决方案我们都有涉及。

to C 上，我们有应用在 QQ 音乐、美图、直播场景中的方案；在 to B 里面，有零售、医疗，在 to G 上，我们有智慧建筑、安保、交通、智慧社区的解决方案，所以从我们的角度来讲，腾讯优图其实并不明确区分自己是 B、C 还是 G 的属性。

而且，B、C 两端也有互通的地方，比如说我们的直播技术，现在在整个的市场占有率是非常高的，但是这个技术是通过腾讯云输出的。我们大部分的 AI 能力都已经搭载到腾讯云上。

吴运声：应该是我们各方面整体的提升，包括优图的研究越来越深入，越来越扎实等。

而且就像我刚才提到的，随着优图的技术落地到各个行业，这个过程中就会发现越来越多的问题，我们必须想方法去解决这些问题。去解决问题，自然而然就可以提炼出一些创新的点，所以才有了这么多论文。

吴运声：我并不认为这会扼杀创新性，大家可能都在用深度学习，但实际上是可以有不同的网络，不同的结构，还有不同的思路。

其实，现在除了深度学习之外，我们也已经有很多其他的研究方向。比如

，也就是机器不需要太多的人工调参就能够完成机器学习。现在还有很多新的方向值得探索，已有的方向也还有很大的改善空间。

比如说我们最近也在尝试做 工业检测 ，针对流水线上的产品检测瑕疵，判断它是不是次品。我们最近也在研究 集装箱的检测 ，例如是否有破损生锈等等。计算机视觉领域还是有非常多的问题没有得到解决或改进。

吴运声：人各有志，但在腾讯优图，我们能够提供非常好的 计算机视觉基础设施 、 计算资源 ，以及 整个平台的资源非常好 。而且，腾讯有比较多的落地场景，能够很好地把技术落地到各个行业，带来价值。

技术在发展的过程中需要考虑人们怎么去使用这些技术。

腾讯优图一直在技术的使用过程中有非常明确的底线，即有些东西是可以做，有些东西需要非常坚守自己。

所以在很多科技向善的尝试中，虽然它可能不带来收入，但是我们反而会更加的关注。例如优图最近做的跨龄识别，去帮助公安寻找走失儿童，去帮助特殊的群体做手势识别等等，在我们的跨龄识别项目中，腾讯是和公安合作的，已经不是一个单纯的企业行为。

这些我们都希望能够做得更深入一些，有更多的这样的尝试，包括我们的技术在医疗领域的合作。在 医疗 AI 上能够做到更普惠大众 。现在一些创业企业已经在 AI 影像上因为找不到商业模式而退缩了，但是腾讯是还有资源继续去做这件事情，也因为它对我们来说能带来价值。

吴运声： 其实 科技向善是我们一直在推崇和遵循的价值观 。找寻走失儿童只是科技向善的一系列案例中的一个。我们还有其他的项目，像是用 AI 连接食物、能源、水，这三个词就是和人类最基本生存问题去结合，这些努力都是之前已经在做，包括我们之前在医疗这一块和很多医院的合作，其实也都是在践行这个理念。