训练|腾讯云副总裁吴运生：AI落地出现新变化，对细分行业需要深入理解吴运声|吴运生|瑕疵|行业|细分

每经采访人员：郭荣村每经实习采访人员：安宇飞每经编辑：陈俊杰
12月23日，在“创变者”2021年度腾讯Light论坛中，腾讯云副总裁、腾讯优图实验室总经理吴运声接受采访人员采访时表示，这几年AI技术的应用落地出现了一些新的变化：以往更多是解决普适性问题，如今则要解决细分行业所面临的具体问题。
据了解，随着AI行业不断发展，应用场景碎片化的趋势也越来越加明显。光大证券在一份研报中表示，不同的场景对AI算法拥有不同的需求，所以这就要求针对不同场景定制化开发算法。
吴运声认为，应对新的变化，需要AI企业成为“行业专家” 。由于企业的资源有限，不可能在每个行业都投入大量资源，所以对“平台”的构建也是努力的方向之一。
AI落地出现新的命题
“可能过往几年，我们在AI落地的过程中，更多时候会解决一些普适性的问题，比如美颜、美妆等，这些相对来讲是比较普适的，我们不需要有特别深的行业理解。但随着AI不断地发展，我们发现它要去解决行业的问题，这个时候就会带来新的命题，需要对行业进行深入的理解。 ”吴运声表示。
【训练|腾讯云副总裁吴运生：AI落地出现新变化，对细分行业需要深入理解】吴运声说，比如在金融、工业、能源、教育等赛道上，要去解决这个行业的问题，就要成为这个行业的专家，这是近年来AI落地一个很明显的变化。
吴运声认为， AI深入行业之后，会面临一些非常具体的问题。以AI在工业质检中遇到的难题为例，工业零件的瑕疵是很小的，有时候关于某些瑕疵的认定甚至都没有“标准答案” ，哪怕是同一行业，不同的人对于“不良品”的判定可能都不一致。 “在这种情况下，就需要我们AI的人和行业人一起讨论为什么说这个是瑕疵，这个不是，需要去确定它的标准是什么” 。
具体来说， AI深入行业会面临怎样的挑战？在今年11月召开的2021腾讯数字生态大会上，上海富驰高科技股份有限公司（以下简称富驰高科）的自动化总监邓声志就分享过一个案例。
富驰高科是金属注射成型零件(MIM)行业制造商。此前，公司曾面临着质检难题：MIM产品因高反光特性而导致的产品缺陷，很容易与正常反光混淆，即使人眼也难以区分。
“传统的做法是靠人工拿着产品在放大镜下360度旋转，比较复杂的产品需要1分钟的时间。但时间长了以后，人容易出现疲劳，人员流失率高，招工也难。 ”邓声志说。
为解决这一问题，富驰高科和腾讯优图实验室进行了合作。最终，经过三百多天的研发周期和两百多次超过半小时的技术讨论会议，双方成功合作解决了凹凸缺陷成像技术这一行业难题。

训练|腾讯云副总裁吴运生：AI落地出现新变化，对细分行业需要深入理解

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