2012年以后，隨著移動互聯網的普及和應用，帶來了數據量的井噴、計算能力的提升和機器學習算法的突破，但是直到2016年3月AlphaGo橫空出世、橫掃世界各頂尖棋手之后，AI才成為很火的話題，這意味著當前人工智能的幾個主要分支，如計算機視覺、語音識別、自然語義處理、機器學習等基礎技術的原始積累已經達到了一定程度。

近幾年，隨著人工智能在基礎能力上不斷“跑高分”，許多垂直應用場景也開始落地AI技術。在首屆計算機視覺峰會上，騰訊高級執行副總裁湯道生表示，人工智能已經開始進入到一個場景化深度發展時期，借由計算機視覺的發展，機器或將突破認知瓶頸，讓人工智能迎來“寒武紀大爆發”。

基礎研究與場景落地并重

湯道生說：“視覺對于人類有多重要?有一個數據，人腦有90%的信息是通過視覺獲得的。甚至，對于目前已知的智慧生物而言，視覺都是最有效的認知手段。過去，人類通過視覺認知和開發這個世界;未來，人工智能也將通過計算機視覺，認知并協助我們改造世界。”

或許正是看到這樣的應用前景，BAT紛紛開始建立起自己的人工智能實驗室并以“AI Lab”命名。比如百度AI Lab(硅谷人工智能實驗室)、阿里巴巴AI Lab、騰訊AI Lab。其實在騰訊內部，除了這個以AI Lab命名的人工智能實驗室外，還有兩個人工智能實驗室，其中成立最早的是騰訊優圖實驗室，創立于2012年，專注在圖像處理、模式識別、機器學習、數據挖掘等領域開展技術研發和業務落地。此次騰訊與美國科學促進會官方刊物《科學》(Science)在人工智能方面的合作正是由騰訊優圖實驗室牽頭。

騰訊優圖實驗室總經理賈佳亞在演講中明確了優圖實驗室未來發展的核心戰略，即以計算機視覺為核心，圍繞社交娛樂、工業生產、社會進步、前沿探索四大方向，深入到包括醫療、自動駕駛、工業、零售、辦公、文化、社會公益等十大領域的具體應用。

賈佳亞表示，優圖實驗室會把人工智能的技術鋪開到整個在騰訊的技術架構的體系里面，讓人工智能滲透到每項業務。同時，優圖取得的技術成果也會通過騰訊云平臺開放給上下游的合作伙伴。

據湯道生介紹，從今年起，將把優圖實驗室升級為計算機視覺研發中心，加強計算機視覺領域的人才招募、底層技術研發和應用場景探索，進一步聚焦計算機視覺領域，“對基礎技術研究保持足夠耐心，不設KPI。”

“BAT”們的優勢

在AI的布局思路上，可以看出騰訊是基礎技術與應用并重。其實在布局像人工智能這類帶有“基礎設施”性質的領域時，巨頭們的思路大體相似，除了強調基礎技術的投入、研發及突破之外，也都很重視將技術應用到商業場景之中。比如阿里巴巴大力推動人工智能應用于城市大腦、農業、醫療、工業等各種不同的商業場景;百度也在不斷地推動AI在自動駕駛、智慧城市等場景下的應用。

另外，隨著人工智能的興起，除了BAT等巨頭外，市場上也出現一些AI領域的獨角獸企業。比如商湯科技、曠視科技等，“這幾家公司為什么能在人工智能上崛起?很重要的原因是他們能夠打硬仗，能夠利用人工智能技術完成新的項目。”賈佳亞說道。

相較于這些人工智能獨角獸企業，BAT的優勢在于企業足夠大、本身就擁有非常多的應用場景及海量的數據，并且能夠根據應用場景所反饋的數據進行持續的優化，這是獨角獸們所不能比的。在騰訊內部，無論是優圖實驗室還是AI Lab，都是針對騰訊的應用場景做的落地。比如醫療領域，優圖實驗室和騰訊覓影的合作，零售領域中和微信支付的合作，娛樂領域中與微視的合作。不過，騰訊副總裁梁柱反復強調：“這可能是我們的優勢，但是這個僅僅是我們的優勢，也不代表我們比誰強。”

值得注意的是，基于計算能力和大數據能力的快速發展，云已經成為未來AI普惠化的一個關鍵，云服務廠商都在極力地把人工智能的技術整合到云服務中去。比如在軟件層面、算法框架服務、基礎設施服務等多維度提供新的AI開放服務層。隨著中國云計算的發展，云服務已經成為騰訊、阿里等對外輸出人工智能能力的重要通道。