隨著大數(shù)據(jù)、人工智能等數(shù)字化技術(shù)的不斷成熟，產(chǎn)業(yè)智能化升級已成為必然趨勢。企業(yè)正渴望更豐富、精細的AI應(yīng)用場景，為產(chǎn)業(yè)發(fā)展帶來新動能?；谶@樣的背景，騰訊云正逐步打造相互協(xié)同、共同演進的AI大數(shù)據(jù)產(chǎn)品矩陣，推進大數(shù)據(jù)與AI在真實場景下的有效落地。

視覺AI領(lǐng)域，得益于騰訊優(yōu)圖、騰訊安平AI安全實驗室、騰訊AI Lab、微信開放平臺等團隊的支持，騰訊云AI視覺此次共發(fā)布AntiFakes假臉甄別、微碼、信息流智能圖像以及智能相冊四大新品。其中，AntiFakes假臉甄別技術(shù)基于圖像算法和視覺AI技術(shù)，實現(xiàn)了對圖片或視頻中的人臉真?zhèn)芜M行高效快速的檢測和分析，鑒別圖片中的人臉是否為AI換臉算法、APP 所生成的假臉，最終對圖像或視頻的風險等級進行評估。

通用語音識別能力已擁有很高的識別率，但特定企業(yè)場景下存在大量生僻名詞，目前行業(yè)內(nèi)通用識別的效果較差。騰訊云這次發(fā)布的語言模型自學習工具，通過通過添加企業(yè)典型業(yè)務(wù)對話場景下的字詞句，自助提升特定場景下特定名詞識別的準確率，從而讓語音機器人、電話錄音質(zhì)檢等行業(yè)的語音識別效果得到大幅提升。

在當前NLP領(lǐng)域的研究及落地應(yīng)用中，為了達到更好的效果，預(yù)訓練語言模型的使用已經(jīng)成為一個很普遍的做法，但效果提升的同時也帶來了模型訓練成本的不斷攀升，以目前行業(yè)較大規(guī)模的模型訓練為例，用200G語料訓練一個3億參數(shù)的bert模型，需要1400多張V100的GPU，訓練500多分鐘才能得到一個可用的模型，訓練成本是非常高昂的。騰訊云最新發(fā)布的AutoNLP依托騰訊云語料積累和公有云算力，一次訓練多次使用，提供數(shù)十個騰訊自研的預(yù)訓練模型，極大地降低訓練成本，提升模型創(chuàng)新及應(yīng)用效率，縮短定制化項目交付的周期。

同時，針對圖計算在行業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用難題，騰訊云推出的圖計算引擎騰訊星圖封裝了微信Plato圖計算框架，可大幅提升圖計算性能，在內(nèi)存消耗降低7-10倍的情況下，性能提升了近50倍，將知識圖譜領(lǐng)域的發(fā)展推進一個全新的時代。

另外，大數(shù)據(jù)場景下，面向智慧城市、金融監(jiān)管、企業(yè)評估等場景的領(lǐng)域，騰訊云新推出企業(yè)畫像平臺綜合服務(wù)平臺，通過構(gòu)建百億級企業(yè)知識圖譜，深度挖掘企業(yè)及其產(chǎn)業(yè)鏈間的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)關(guān)系，為企業(yè)提前洞察金融等未知風險，充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)的行業(yè)價值。

在新品不斷推出之外，騰訊云還對已有的AI和大數(shù)據(jù)產(chǎn)品進行全棧升級，并在國內(nèi)AI云服務(wù)市場穩(wěn)居領(lǐng)導地位。

在人臉識別方面，騰訊云神圖新增人臉融合、人體識別以及跨年齡識別功能，語音合成正式商用、騰訊云NLP全新升級提供18項智能文本能力。此外，騰訊云OCR文字識別能力也從9項新增至50項，新增PS、翻拍、復(fù)印件等防偽能力，文字識別力位居業(yè)內(nèi)第一。

大數(shù)據(jù)在基礎(chǔ)能力方面，云端全面升級Hadoop系列版本，借助最新的大數(shù)據(jù)技術(shù)，數(shù)據(jù)存儲成本降低到之前的50%，部分典型計算場景性能提升30%以上。在運維方面，通過對數(shù)百項監(jiān)控指標、集群巡檢、安全集群等功能的豐富及升級，構(gòu)建了智能化運維體系，大大降低了運維復(fù)雜度。

基于在大數(shù)據(jù)AI領(lǐng)域的不斷探索，騰訊云正在引領(lǐng)整個行業(yè)的發(fā)展。IDC近期發(fā)布的《中國機器學習開發(fā)平臺市場評估》以及《中國AI云服務(wù)市場2019年廠商評估》報告中，騰訊云穩(wěn)居第一梯隊，位列領(lǐng)導者象限。同時，在Forrester最新公布的《The Forrester New Wave：Computer Vision Public Cloud Platforms In China,Q4 2019》中，騰訊云被譽為“最具整體實力表現(xiàn)者”。