本文摘要：多种算法的机器学习和深度自学框架2种。

多种算法的机器学习和深度自学框架2种。所有的开发者都可以用于API来用于腾讯的AI服务，而资深的用户可以用于获取的AI框架和AI基础设施的部署和运维自服务。老实说道，这些服务都没远超过外界对AI的一般期望。

腾讯只是申明了不少公司都明确提出过的一个主题：人工智能很最重要，未来不会无处不在。无论是视觉、语音还是自然语言处置，都有大小公司投放其中。但另一方面，从以往讲人工智能无以讲计算力、算法（或人才）与数据三要素，到现在又重新加入场景这一环，可以显现出只要能寻找必要的应用环境，再行再加好的体验，即使没独有的技术或产品也能更进一步发展。

无法说道腾讯云没发售什么新的东西，而应当说道这就是AI目前所能带给的，更加最重要的是在部分领域它早已渐渐不具备了大规模应用于行业的前景。人工智能领域的世界级泰斗迈克尔·欧文·乔丹（Michael I.Jordan）在腾讯云峰会上也做到了主题演说，作为开山祖师级的人物，他给AI划出了一个界线，区分什么是它现在能做到的，什么是无法做到的。“我坚信在未来，短期内会经常出现过于多的像人这样的灵活性和可变化性。

或许机器可以理解一些事实，看起来十分有科学知识，但是它们不了确实获得人这样一种高级智能，甚至是像小孩一样的高级智能。”但他指出，大出厂的处置数据，通过数据理解未来一些事件的南北，同时确保我们的数据结果大大地提升，找到一些人类找到没法的事情，这些是AI能做的。邱跃鹏例举了不少AI的应用于场景，比如视觉方面的通过人脸识别寻找误入人口，以及租车单的手写字体辨识；自然语言处置方面的，通过智能客服节约企业的成本，让服务标准化和更加高效。

这些都归属于能做的范畴。他指出，“随着大数据技术和计算能力的发展，AI技术早已发展到了规模化、工业化的阶段，AI早已沦为了一种高级的生产力。

”AI技术发展到工业化阶段，也可以从它的讲解方式也与基础设施的讲解渐渐呈现出相似之处看出来。比如，腾讯云这次提及了AI服务中，图像处理超过日调用量多达2亿，OCR名片辨识准确率超过91.4%；某公司97.9%的咨询信息被智能客服所处置，标示的语音数据多达数十万小时等等。这种风格与腾讯云基础设施的讲解一样，如CPU与GPU计算出来性能提高，中用FPGA服务器；数据存储早已多达了1000PB；数据中心网络转入25G时代，性能提高100%，同时还创建了100G高性能的网络。

没新意反而代表AI技术渐渐成熟期了。这种情况下，更加应当忧虑的反而是AI初创公司。的一篇文章曾认为，Google今年的I/O开发者大会虽然是老调重谈的让人工智能主题，但却让外界看见，它显然通过Assistant将服务扩展到了更好领域，通过Photos带给了更佳的用户体验，通过Lens把自己的能力扩展到了物理世界当中。

Google I/O有一种“无趣”之美，腾讯云这次的公布也一样。还有一个问题是，AI知道以及为什么不会这么慢成熟期呢，这个结果是不是下得太快了？若就是指AlphaGo起算，这趟AI运动从转入公众视野到普及不过才两年。

优图实验室的卓越科技学家贾佳亚教授在会上做到了一个很好的比喻，他将AI的发展比作隐形斗逢。“AI这个词从转入大家的视野，到显得巷闻皆知要用了两年时间，类似于忽然被找到的东西。

我会用哈利波特的隐形斗篷来比喻它，当你穿着上它的时候，你不会找到空无一人，但当把隐形斗篷所取下来时，你不会找到里面躲藏了一个庞然大物。”他指出，只不过AI技术就是这样一个过程，它的发展从最开始到现在经历了几十年，这个规模意味著不是一朝一夕需要构成的。原创文章，予以许可禁令刊登。下文闻刊登须知。

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