5月21日，2019騰訊全球數字生態大會在昆明滇池國際會展中心開幕。本次大會由云南省人民政府指導，云南省文化和旅游廳、昆明市人民政府、騰訊公司共同主辦，是騰訊戰略升級后，整合互聯網+數字經濟峰會、云+未來峰會、騰訊全球合作伙伴三大行業大會打造出的規格最高的行業生態大會，參會人員超過萬人。

云南省副省長王顯剛、董華出席大會，云南省副省長陳舜、昆明市副市長周紅斌分別為大會致辭。騰訊公司總裁劉熾平，騰訊公司高級執行副總裁、云與智慧產業事業群總裁湯道生以及騰訊在產業互聯網和消費互聯網領域的業務負責人悉數出席大會并披露騰訊戰略動向及業務實踐路線圖。騰訊研究院還聯合騰訊云發布了《數字中國指數報告（2019）》，動態呈現數字中國版圖演進。

在前沿科技如何助力產業與消費互聯網的發展上，騰訊副總裁姚星發表了演講：

“騰訊已建立以人工智能與前沿科技（機器人、量子計算、5G等）為基礎的兩大實驗室矩陣，打造面向未來的科技引擎，讓技術創新在農業、工業、零售到醫療等多行業落地。”

姚星還補充道，“同時，騰訊還重視基礎研究，立志攻克價值與挑戰并存的核心大問題，第一是多模態研究，探索未來人機交互方式；第二是通用人工智能，打造一種通用、普適、終極的算法，最大釋放技術原力。”

騰訊副總裁姚星在2019年首屆騰訊數字生態大會主論壇上演講

以下為演講全文：

兩大矩陣：ABC到ABC2.0

在技術布局上，騰訊早已構建了人工智能（AI）、大數據（Big Data）和云計算（Cloud Computing）為基礎的ABC核心技術布局。不止于此，公司還繼續加大投入，迭代出AI、從虛擬到現實的機器人RoBotics、到量子計算Quantum Computing的一ABC 2.0技術版本。

目前騰訊已建立兩大實驗室矩陣——人工智能實驗室矩陣，包括致力于全面基礎研究與應用的騰訊AI Lab-深圳及西雅圖、基于視覺的騰訊優圖、基于語音與自然語言理解WeChat AI等四大實驗室；以及基于前沿科技的實驗室矩陣，涵蓋機器人、量子計算、5G、邊緣計算、IoT和音視頻技術等，打造面向未來的科技引擎，推動自主技術創新。

深耕消費互聯網，擁抱產業互聯網

在技術應用上，騰訊的前沿科技已經從消費互聯網長期累積的經驗，不斷遷移到產業互聯網，走出了C2B2C的特色路線。

在消費互聯網領域，微信的語音輸入、過億流量刷屏的“軍裝照”照片濾鏡、QQ的物體識別到多語種實時翻譯等，為消費者帶來了便利、快捷與美好。

在產業互聯網，騰訊深度學習各大行業，在農業、工業、零售到醫療的各個行業建立了中國智慧方案。

智能工業領域，過往生產線檢測是拍攝照片后靠人力分辨合格或缺陷產品，現在把這項技術交給人工智能去做，通過機器自動識別檢測，能達到90%準確率，節約50%人力。

新零售領域，為無人商場提供了底層的基礎能力：商品自動識別準確率98%，人臉無感支付一次識別通過率99%；基于Reid的路徑動線分析為大型商場提供人流量的統計，準確率98%。

農業領域已經展開探索。2018年，騰訊 AI Lab 參加由荷蘭瓦赫寧根大學（WUR）主辦第一屆溫室種植大賽，獲 “AI策略” 單項第一、總分第二的成績。騰訊在今年相繼與中糧、廣東粵旺農業集團、仲愷農業工程學院簽訂戰略合作，布局智慧農業。

明天還將宣布兩大重磅消息：

一、宣布跟歐洲頂級農業大學WUR合辦“第二屆智慧溫室種植大賽”，吸引國際人才優化種植算法；

二、跟農科院信息所成立智慧農業聯合實驗室，探索農業與AI、IoT、大數據、云計算與機器人等結合的跨學科前沿研究，打造中國智慧方案。

智慧醫療上，騰訊作為新一代人工智能創業創新平臺，我們的醫療產品幫助國家100多家三甲醫院累計讀片一億，進行早期的癌癥篩查，我們也從中篩查出接近一百萬的疑似患者，我們首推出了AI+AR技術的智能顯微鏡，搶先布局病理診斷領域，特別在消化道系統方面，提供的免疫蛋白阻化等技術極大的為病理科大夫進行量化診斷提供了幫助。

文旅方面，騰訊協助云南省政府打造的“一部手機游云南”APP，里面也埋藏了諸多的AI技術，包括刷臉入園、識花草、辨識場景，極大地便利了游客的體驗，希望實現“游客體驗自由自在、政府服務無處不在”。

攻克核心大問題

除了技術快速落地應用，騰訊還投入并重視基礎研究，立志要攻克一些價值與挑戰并存的“核心大問題”。

以人工智能研究為例，騰訊持續聚焦兩大問題：一是多模態研究，二是通用人工智能。

過往大家都是沿著感知、認知到決策不同方向發展。感知，比如人臉和語音識別處理類似技術；認知，比如實時翻譯、智能對話、閱讀理解等；決策，就像圍棋AI、農業AI，需要處理大數據并得出結論與建議。

第一是多模態研究，這是在探索面向未來的人機交互方式。如果類比人類智慧，感知、認知和決策其實不可分割，是一個協同、平衡和制約的問題。當我們不再只是對三個方向單一優化，而是進行跨學科、跨模態的交叉研究時，多模態研究就能讓機器用感知判斷人類情緒，用認知判斷意圖，并進行更復雜的分析與決策，從而不斷向真正的人類智慧靠近。

畫面中出現的藍色短發少女（代號T.E.G）就是騰訊多模態研究的代表，它集合了計算機視覺、語音、自然語言理解到智能決策協作等多種AI技術于一身，目標是不斷逼近人類智慧。她穿梭于演唱會、體育或電競比賽、教育課堂等不同場景，在虛擬助手、解說、老師到歌舞姬形態上具有無窮潛力。

第二是通用人工智能。現在大家所說的人工智能，就是算法、算力到大數據構成的。但從某種意義上，數據和算力將是有限的。舉個例子，如果把宇宙近140億年歷史濃縮成一年，一小時是150萬年，一秒鐘相當于500年，整個人類文明不過10秒。想用10秒鐘的人類社會數據來復刻整個宇宙的復雜度，基本上是不可能的。當數據和算力遭遇瓶頸，我們就期待有一種終極、通用、普適的算法，不斷提升其水平，能夠仿真復雜的世界、甚至是極度復雜的整個宇宙，這個答案可能就是通用人工智能。

圍棋AI的誕生讓我們看到了一絲希望，它超越頂級棋手的背后依靠的就是算法，在幾小時的學習里，模擬對弈創造出上幾千萬局高質量的棋局，這個數字超越了人類社會所產生的所有棋局數量，從而幫助機器找到或接近了圍棋終極解法，從而擊敗了頂級人類選手。

找到通用人工智能，打造一種通用、普適、終極的算法，最大釋放技術原力。這就是我們所說的希望攻克的核心大問題。

科技向善，Make AI Everywhere

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