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五大重磅升级,腾讯云AI携手合作伙伴共建产业互联网

5月22日,在腾讯数字生态大会AI专场上,腾讯云正式公布了在大数据人工智能服务的五大重磅更新。凭借多年的技术积累和完善的产品矩阵,腾讯云将持续推动人工智能技术在各产业领域的应用落地,助力产业升级。腾讯云副总裁 王龙腾讯云副总裁王龙表示:“云计算大数据人工智能不仅是数字世界的基石,也是消费互联网和产业互联网的共同引擎,腾讯云基于20年技术实践,在数据、算法、应用场景上积累起业界领先的优势,正加速推动AI在各行各业的落地,并通过在大数据人工智能技术、产品和生态领域持续不断地布局,携手合作伙伴共建产业互联网。”

五大重磅升级,让AI加速落地

腾讯云重磅升级大数据人工智能五大领域:

深度升级Hadoop运维基础设施,负责处理和分析海量数据的ElasticMapReduce得到全新增强,运维成本得到有效降低,实现对异常的秒级告警触达,大幅提升大数据基础平台的稳定性。新增的Kerberos认证,保障了上千家客户的数据资产安全。企业可以分钟级构建云端大数据架构,快速洞悉海量数据价值。

进一步增强数据检索和处理工具ElasticSearch性能,腾讯云ElasticSearch服务上线近半年来,帮助企业运维显著降本增效。近期,腾讯云与Elastic公司就技术、市场等领域达成了重要的战略合作协议,后续,云端开发者将可便捷、低成本地获取ES原厂的企业级搜索和检索分析服务,包括日志分析、安全、机器学习等能力。

为充分挖掘大数据价值,腾讯云新一代数据仓库Sparkling正式发布。基于Hadoop、Spark原厂支持,Sparkling可在五分钟内创建企业级数仓,检索速度提升30%以上,数据科学家100%自服务,支持10种以上主流工具,具有开箱即用、开源可控、性能卓越、全托管和免运维、一站式数据开发等特点。

与此同时,腾讯人工智能应用服务全面升级。在计算机视觉方面,通过持续打磨,人脸核身、人脸检索、文字识别等服务在能力、性能与体验各维度都有了显著提升。在智能语音方面,新增维蒙藏民族语识别,推出客服质检、智慧法庭等行业解决方案。在自然语言理解方面,为进一步降低NLP定制模型训练成本,腾讯云AutoNLP平台内测发布,预置200G海量中文语料预训练语言模型

除此之外,为加速人工智能落地,人工智能服务平台(云智天枢)也发布重大更新。通过在线算法仓库,合作伙伴算法模型可实现分钟级在线接入,快速上架。基于算法模型部署、标注工具、设备接入到AI应用开发部署服务的不断扩展丰富,可以实现10行代码完成一个AI任务的编排与调度,快速构建专属云边端智能应用。

腾讯大数据AI产品矩阵持续更新,将更多先进的产品与技术能力通过云端开放,与生态更好协同。目前腾讯云AI大数据产品矩阵共分为三层:

底层基础服务产品层,基于腾讯云专业的大数据平台、数据仓库和数据湖,用户积累的数据通过机器学习深度学习能力,形成各种AI引擎能力。最上层行业解决方案包括基于AI图像、AI语音、自然语言处理等各方面的行业应用,这一层主要面对具体业务管理者。为了更好的产业落地,中间的应用服务产品层将各项能力解耦,帮助开发者实现积木化搭建,降低AI技术落地成本,让每个人都有机会参与到大数据AI生态环境中。

携手合作伙伴,共建产业互联网

王龙表示:“应用场景、资源与基础设施、算法和模型、智能设备、数据质量和规模构成了AI技术落地的五要素。如何将这五大要素在落地场景中实现协调,是AI技术在产业界落地中另一个关键挑战。要让AI真正在产业应用中大规模铺开, 需要对这五个要素进行解耦,让一个要素相对其它几个要变得更加透明,使各要素可以并行发展。”

腾讯云AI大数据产品矩阵的构建理念,也是基于逐层逐块解耦,使腾讯可以和合作伙伴更高效的构建各种解决方案。腾讯云已经携手30+合作伙伴在数十个行业场景落地。例如,与极视角在地铁安检违禁品识别的场景落地,与明略科技也在多个智慧城市大数据AI治理决策场景有深度合作。

“凭借自身在大数据人工智能领域的不断探索,腾讯云致力于为业界提供最好的技术和平台,让更多的合作伙伴能够以更简单、更方便、更低成本的方式来使用腾讯云的技术和服务。同时,也希望携手更多的合作伙伴,加速AI技术落地,共建产业互联网。” 腾讯云副总裁王龙认为。

产业腾讯云
相关数据
极视角机构

公司成立于2015年,是国内领先的人工智能视觉算法平台与云服务提供商,以计算机视觉算法技术为核心,致力于开拓人工智能在不同行业及领域的开发与应用,为企业提供最丰富的人工智能算法及解决方案。

http://www.extremevision.com.cn/?lang=zh_CN
相关技术
深度学习技术

深度学习(deep learning)是机器学习的分支,是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法,至今已有数种深度学习框架,如卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。

机器学习技术

机器学习是人工智能的一个分支,是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。

调度技术

调度在计算机中是分配工作所需资源的方法。资源可以指虚拟的计算资源,如线程、进程或数据流;也可以指硬件资源,如处理器、网络连接或扩展卡。 进行调度工作的程序叫做调度器。调度器通常的实现使得所有计算资源都处于忙碌状态,允许多位用户有效地同时共享系统资源,或达到指定的服务质量。 see planning for more details

自然语言理解技术

自然语言理解是人工智能的核心课题之一,也被广泛认为是最困难和最具标志性的任务。最经典的两个人工智能思想实验——图灵测试和中文房间,都是围绕自然语言理解来构建的。自然语言理解在人工智能技术体系中的重要性不言而喻,它一方面承载着机器和人的交流,另一方面直达知识和逻辑。自然语言理解也是人工智能学者孜孜以求的圣杯,机器学习的巨擘 Michael I. Jordan 就曾经在 Reddit 上的 AMA(Ask Me Anything)栏目中畅想用十亿美元建立一个专门用于自然语言理解的实验室。

人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

数据科学技术

数据科学,又称资料科学,是一门利用数据学习知识的学科,其目标是通过从数据中提取出有价值的部分来生产数据产品。它结合了诸多领域中的理论和技术,包括应用数学、统计、模式识别、机器学习、数据可视化、数据仓库以及高性能计算。数据科学通过运用各种相关的数据来帮助非专业人士理解问题。

计算机视觉技术

计算机视觉(CV)是指机器感知环境的能力。这一技术类别中的经典任务有图像形成、图像处理、图像提取和图像的三维推理。目标识别和面部识别也是很重要的研究领域。

MapReduce技术

MapReduce,一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。概念"Map(映射)"和"Reduce(归约)",是其主要思想,皆从函数式编程语言借用。它还借用了矢量编程语言的特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下,将自己的程序运行在分布式系统上。 当前的软件实现是指定一个Map(映射)函数,用来把一组键值对映射成一组新的键值对,指定并发的Reduce(归约)函数,用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。

云计算技术

云计算(英语:cloud computing),是一种基于互联网的计算方式,通过这种方式,共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机各种终端和其他设备。

大数据技术技术

大数据,又称为巨量资料,指的是传统数据处理应用软件不足以处理它们的大或复杂的数据集的术语。

数据仓库技术

自然语言处理技术

自然语言处理(英语:natural language processing,缩写作 NLP)是人工智能和语言学领域的分支学科。此领域探讨如何处理及运用自然语言;自然语言认知则是指让电脑“懂”人类的语言。自然语言生成系统把计算机数据转化为自然语言。自然语言理解系统把自然语言转化为计算机程序更易于处理的形式。

语言模型技术

语言模型经常使用在许多自然语言处理方面的应用,如语音识别,机器翻译,词性标注,句法分析和资讯检索。由于字词与句子都是任意组合的长度,因此在训练过的语言模型中会出现未曾出现的字串(资料稀疏的问题),也使得在语料库中估算字串的机率变得很困难,这也是要使用近似的平滑n元语法(N-gram)模型之原因。

腾讯机构

腾讯,1998年11月诞生于中国深圳,是一家以互联网为基础的科技与文化公司。我们的使命是“通过互联网服务提升人类生活品质”。腾讯秉承着 “一切以用户价值为依归”的经营理念,为亿万网民提供优质的互联网综合服务。 腾讯的战略目标是“连接一切”,我们长期致力于社交平台与数字内容两大核心业务:一方面通过微信与QQ等社交平台,实现人与人、服务及设备的智慧连接;另一方面为数以亿计的用户提供优质的新闻、视频、游戏、音乐、文学、动漫、影业等数字内容产品及相关服务。我们还积极推动金融科技的发展,通过普及移动支付等技术能力,为智慧交通、智慧零售、智慧城市等领域提供有力支持。

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