2018，这一年的腾讯优图，我们总结一下！
2018，腾讯年满20，恰逢弱冠；
2018，巨头持续布局AI，可谓“落地生花”的一年。
毋庸置疑，腾讯也“玩”AI，最具代表性的，就是“玩出”了三大实验室，被业界称为优图实验室、腾讯 AI Lab和微信AI团队与港科大组建的人工智能联合实验室。
“实验室小分队”看似“学院味道”十足，但技术产业化的进程却是一点儿都没落下，尤其是优图实验室。
从2012年成立，到2017年7月促成首个AI开源项目NCNN的正式开源，再到2018年9月正式升级为腾讯计算机视觉研发中心，一步步走来，优图实验室紧紧瞄准计算机视觉这一方向，专注在图像处理、模式识别、机器学习、数据挖掘等领域推进技术的产业化落地，所谓技术革新与生态布局两手抓、两手都要硬，恐怕就是这个道理。
据小编了解，目前腾讯优图拥有全球专利数量超过700项，其研究成果多次在MegaFace、LFW, ICDAR, MIREX等AI国际权威比赛中创造了世界纪录，学术成就突出。
不但“课堂成绩”优异，课下输出的行业解决方案，掐指一算也超过了12套，腾讯明星产品业务线接入更是超过70条。
岁末年初，如果细致总结优图实验室在计算机视觉领域下的工夫，一系列技术解决方案会深入到包括零售、安防、金融在内的多个领域。
例如在零售领域，2018年腾讯优图就联合腾讯云推出了腾讯优Mall智慧零售系统，对于商家来说，腾讯优Mall能够通过准确分析用户信息，帮助商场优化店铺位置、甚至是货架陈列等细节，进而提升导购的推荐效率；还可以帮助凭借VIP老客到店来识别实现精准营销，促使线下门店实现数据化和智能化。
对于消费者来说，自然最大程度优化了消费体验，例如借助计算机视觉能力为不同的顾客完成定制化推荐等。目前，优Mall智慧零售系统已经通过百丽进行落地，并与旗下滔博运动建立合作，效果喜人。
此外，腾讯优图携手微信支付共同推出的刷脸支付系统已于今年5月在家乐福上海天山店正式上线使用。谈及该刷脸支付系统，腾讯优图实验室总监、专家研究员吴永坚讲到了“人脸核身”这一重要的优图技术。
所谓“人脸核身”，就是判断线上、线下是否为同一个人，这需要结合精准的OCR 技术以及人脸对比基数整合而来，成功推出会高效提升银行、保险以及证券等行业的核身效率，例如与微众银行合作，就成功实现了微众银行远程开户的功能，可见线上的核身能力非常重要。
“人脸核身，我们需要判断是不是同一个人，甚至要判断出是不是活人。如果拿着纸片或者戴着面具，也同样要被识别出来！”吴永坚进一步补充道。
为了能够高效、准确判别“是否为本人”的核心问题，腾讯优图实验室着力打造了线上到线下的身份验证体系，经过长期的技术迭代，从早期的数字语音到如今的3D结构光活体，交互越发简单，但准确程度提高迅速。
谈及技术上的优化与提升，腾讯优图实验室方面表示，主要在两个方面“煞费苦心”，分别是模型的训练速度以及大规模检索算法的技术提升。具体来说，如果对十亿级别模型进行训练，要做到半个月时间内训练出一个大规模的模型，对技术以及工程方面的挑战难度很大；要对全国范围内如此庞大的模型库进行检索，算法的提升是个十分有难度的事儿。
在安防领域，优图天眼安防平台帮助广东某市公安局高效破案，在春运期间于人流庞大的火车站成功捕获了公安部正在追逃的11名在逃人员；在助力公益的道路上，腾讯优图通过跨年龄的人脸识别技术已经帮助一千多个家庭成功找到了失散的亲人，这就是牵挂你防走失平台。
对此，腾讯优图实验室总监黄飞跃博士表示：“优图成立至今有6年多的时间，专注技术研究的同时更多是将产品应用到老百姓的生活场景中，让科技惠及民生。”
近些年，AI技术的应用场景越发广泛，逐渐向移动设备端转移，这就要求AI 芯片的产业化根基作用在更高性能、更小体积等方面必须套显露无疑，AI 芯片+AI 算法的组合，软硬一体化的趋势被行业内大力追求。
腾讯优图在软件到硬件的方案开拓过程中，选择在今年11月初，首次推出智能硬件产品，首批包括优图人脸识别一体机、优图盒子、腾讯优图AI摄像机，通过软硬件协同来打造一体化的行业解决方案，业内反响强烈。
同在11月，上海世茂酒店管理有限公司与腾讯达成战略合作，其中腾讯优图的智能硬件产品成为一大吸睛之处，用户只需“刷脸”就可便捷完成会员注册与绑定、结账免密支付等一系列操作，为原本十分炫酷的酒店增添了 浓重的“智慧”色彩。
盘点开来，2018年腾讯优图主攻了三大重点方向：核身研究与应用、安防与智慧零售、软硬件一体化研究与探索，势必要将视觉AI技术在垂直应用场景做的更加深入、更加透彻。
走过2018，奔赴2019，腾讯优图以计算机视觉技术为核心，通过腾讯云以及腾讯 AI 开放平台将自身的 AI 技术能力输出给更多的开发者和企业，从最底层的计算平台到中间的算法能力，再到完成向安防、金融、零售、工业、教育等多个行业解决方案的能力输出，成绩显著。
众所周知，如今AI技术最大的局限性还是落地，加速落地就需要企业深厚的积累以及强大的投入，关于此，黄飞跃也有自己的看法。他认为，当前企业都在努力提高自身的AI 技术水平，但其实搞定场景的适配，才能更好地推动行业继续发展。
提及企业都追求技术的差异化，从差异中获得竞争优势的做法，黄飞跃表示，技术差异化不只体现在竞赛榜单上，当下短时间内算法方面的差异似乎并没有本质上的区别，但随着数据规模壮大，算法的实力差距也会集中得到显现，不容忽视的一点，企业的工程交付效率以及解决方案的全栈式程度都是产生差异的诸多关键要素。
此外在本次沟通会上，腾讯研究院方面还重点介绍了智慧零售、AI+反欺诈（风险控制）以及其他AI落地的风口情况。据了解，其中博得诸多关注的智慧零售，要以人脸识别、体感识别和生物支付等计算机视觉技术为核心，尚需解决如何保证顾客优质体验、满足个性化高品质需求、提供更高级的服务功能等问题；在AI+反欺诈领域，机器学习将成为关键性技术，国外AI反欺诈公司并购事件频发，国内亦有同盾科技、猛犸反欺诈等多家反欺诈公司入局，竞争激烈；有关其他AI落地领域，诸如机器翻译、AI+制药研发、AI+知识产权等，其市场前景都十分广阔，未来值得期待。
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