腾讯云AI应用产品总监王磊：AI 在传统产业的最佳实践

欢迎大家前往腾讯云+社区，获取更多腾讯海量技术实践干货哦~

背景：5月23-24日，以“焕启”为主题的腾讯“云+未来”峰会在广州召开，广东省各级政府机构领导、海内外业内学术专家、行业大咖及技术大牛等在现场共议云计算与数字化产业创新发展。

腾讯云AI应用产品总监王磊在云+未来峰会上做了主题为《AI在传统行业的最佳实践》的分享，以下内容整理自演讲。

王磊：各位领导、各位来宾、合作伙伴、朋友们，大家上午好！

刚才各位演讲嘉宾给大家分享了非常精彩的算法、产品各种精彩内容，我在这里主要和大家分享一下精彩的产品和算法是怎么落地的。我今天分享的题目是《AI在传统行业的最佳实践》。我是来自腾讯云AI应用产品中心的王磊。

我的分享分为三部分。首先超级大脑，智能矩阵。昨天小马哥提出了超级大脑的概念，我们今天看从AI应用的角度，我们看超级大脑投射下来的智能矩阵，分为三部分：智能IssA、TI MAtrix，一部分是超级大脑，一部分是APPs，包括城市超级大脑、包括零售、医疗，我们想通过这样的智能矩阵，给客户联合我们的合作伙伴一起，提供行业超级大脑提供智能应用，提供智能服务。

我们给客户数据、算力、算法和场景，我们在实践活动中认为，场景非常重要和关键，第一数据来源于场景，第二场景决定了算力，第三算法必须要适配场景。我们可以看到，我们现在的AI已经在非常多的场景，非常多的行业，每个行业又有非常多的场景，有很多的应用，包含金融、城市、交通、商业、医疗，其实还有很多，教育、工业、企业等等。

我们看一下我们在行业超级大脑里面的实践活动。今天我们想以城市超级大脑的实践活动为案例，给大家进行一点分享。我们在智慧城市建设过程中，面临多重诉求，第一是数据的诉求，数据繁杂，数据孤岛，我们怎么治理，怎么打破。硬件的诉求，多样性、品牌、厂商、类型多种多样，我们怎么样融合。新旧不一致，我们怎么充分利用，还有软件的壁垒，软件的重复，我们怎么样避免，怎么样打通。这里给大家展示了一个传统的城市的监控系统，我们可以看到，从最底层的设备到上面的监控中心，到数据的提取，到最后的管理系统，实际上是可以认为是各自为政的，这不是我们想要的。我们升级到城市超级大脑。

从这个上面我们可以看到，我们实际上引入了云，引入了人工智能，将城市的整个设备，整个服务平台化、体系化、智能化。而且我们在城市超级大脑里面，我们强调了生态开放，我们欢迎所有的合作伙伴和我们一起，为我们的客户助力建造他们自己的超级大脑。

在城市超级大脑建设过程中，我们实际上会遇到非常多的场景，想和大家分享一下我们在对城市超级大脑的一个场景的提取。我们认为主要有四大场景：人、车、情、境。人非常好理解，对人口统计，人流统计。车的话，上一位产品同学已经分享过。情，舆情、火情、险情。境，城市生态环境都是我们在智慧城市里面必须去面对的。

我们在刚才提到的人、车、情、境。我们以车为深度点，我们怎么样做实践，在车里面，我们提出交通视频应用，第一个是要做交通违法检测，比如逆行、套牌车、横穿马路、违停、驾驶员不规范行为、交通拥堵程度，这可以做整个交通的流量调优。这些都是交通视频可以应用的场景。

我们针对这些场景，实际上提出了优图天眼交通的应用，在这个应用里面，我们可以实现车辆的布控，对违法的车辆进行实时追踪，并且追踪可以跨摄像头进行。就是说我们可以捕捉到违法车辆的行动轨迹，而且我们对所有车辆的图片、视频进行了结构化，所以可以做到事后的追溯，这是一个非常常用的场景，就是搜车。 我们可以看到，在追踪系统的系统设计的组成，实际上包含两大部分，第一部分是最底层的车辆登记数据库，我们在数据基础上加上应用，我们应用包含了对特勤车辆的追踪，应急车辆的追踪以及违法车辆的。

应用+数据最后能够提供客户所需要的服务，在各个场景、各个平台上面产生价值，当然这里大家看到主要的是AI的能力，但是实际上我们在提供服务的时候，仅AI能力是不够的，我们还有大数据分析能力，我们会对车辆进行更多维度的分析，比如车辆的分析，车主的分析，车主关系人的关系。车辆我们关注本身的属性，也会关注异常的属性，比如行为属性，比如违规信息等等，经过这些大数据分析结合AI技术，我们最后形成了比较好的城市服务应用。

刚才给大家看到的是我们在城市交通领域、交通场景的服务系统和服务应用的实践过程。实际上，除了交通之外，我们在公安、环水、综治、教育各个城市的环节，我们和合作伙伴一起，为合作伙伴实现智能应用。大家看到那么多智能应用，但实际上用到的AI技术只有5个基本技术，比如有车辆检测、追踪属性，但是这些技术问题不做阐述，关键技术是准确度，就是识别的精准沉重。第二个是图片的质量，还有拍摄的角度，大家知道，实践活动中，我们拍到的照片角度是千差万别的，还有同系的对比。

刚才看到那么多城市的城市视频应用，有5个基本服务，我们腾讯云AI提供了6大类，30子类，超过100种基本智能服务，基于这些智能服务，我们与合作伙伴一起可以构建非常多、非常丰富、非常广泛的智能应用满足我们客户在各行各业的需求。

讲完交通智能应用，我们接下来快速看另外一个案例，是我们在智慧出行的应用，智慧出行我们看，传统的智慧出行方式是闸机，实际上会有一些体验上的问题。比如我们乘客忘记带卡，没有零钱，排队的人很长，又很着急，最可怕的是没有办法漫游，在一个城市买的卡只能在这个城市用。我们想用技术提升、升级这里的用户体验。我们提出人脸闸机，希望用人脸方式改变我们出行的体验，漫游人脸闸机的好处是便捷，不需要带款，大家天生都带着脸，安全。智能，真正做到跨市漫游。

这里可以看到，我们在支撑这个场景的需求的整体架构。简单地说，就是端、边、云三位一体，在端上响应，在边上处理，在云上打通。这里看得到我们为了实现出行很好的体验，我们还做了非常丰富的系统，包含了有闸机终端、前端、业务系统，也包含了识别系统。最后我们呈现的出来的不光能满足乘客体验的提升，也能够把很多数据以大数据的方式呈现给运营方。在通行效率上有成倍提升，轨道交通标准是15人/分，我们现在可以提升很多倍，指标方面在技术指标上，我们能做到人脸识别准确率在这个场景里面通过工程和业务的手段，超过3个9，耗时低于300毫秒。

刚才给大家快速介绍一下我们在智慧城市和智慧出行方面的实践活动，这些实践活动也是腾讯云和合作伙伴一起助力我们的客户，为他们打造出他们自己的智能应用和超级大脑。接下来邀请合作伙伴升哲科技CTO赵东炜先生上台分享，谢谢。

问答
AI如何赋能物流？
相关阅读
构建一站式机器学习服务平台，腾讯云为AI实现更多可能
为“超级大脑”构建支撑能力，腾讯云聚焦AI技术落地
毛华：智能交互，AI助力下的新生态

此文已由作者授权腾讯云+社区发布，原文链接：https://cloud.tencent.com/dev...
欢迎大家前往腾讯云+社区或关注云加社区微信公众号（QcloudCommunity），第一时间获取更多海量技术实践干货哦~