All到底在哪？

自腾讯在2017年11月提出“AI in All”的战略目标之后，很多人评论者都提出了这个问题。可谓短时间就引发了多方讨论。

有人认为这只是一句战略口号，也有人觉得其中隐含着腾讯在AI时代的颠覆式发展思路，一时间有众多说法。

而在半年之后，腾讯云发布了一系列关于AI的落地计划，以及场景案例、免费计划，和令人瞩目的超级大脑。

事至于此，或许我们已经可以从这180天中腾讯的AI布局里解读“AI in All”的真实方式。力争做生态，做工具，做连接的腾讯，在争取的不是让整个腾讯业态充斥AI，而是让任何产业实体，都可以在发现需求的情况下调用腾讯的AI实力。

所谓的AI in All，应该理解为在腾讯的三张网铺设触达某个奇点之后，各行各业都能获得一张通行证，从此可以随时、随地、极低成本的打开AI的大门。这样AI才是无所不在，无场景不在的。而不是让各行业的新需求，在渴望AI时会撞上一面墙，或者需要攀爬一座高山。

这个通行证显然并不容易，因为这要汇集各种技术能力；云计算与大数据、互联网产业基础；以及传统行业、金融业、医疗业等繁多业态的引入与实践。

整个腾讯通往AI in All的产业图谱，在今天可以看做一个三层的魔方，每一层各有几个关键步骤。只有当整个魔方被拼接完毕，AI in All才能变为真实存在的产业实体。

总体来看，腾讯AI在谋划的产业方向可以归纳为三点：算法层做强，平台层做顺，应用层做细。

魔方的底层：算法与开发者

整个AI in All的图谱，地基层包含两个方面：AI基础技术的研发动力与基础、算法的不断演进。建立了完善研究体系、应用体系，并在国内首先押注AI开发者与人才培养的腾讯，正在这个层面呼唤更强的AI原动力。这个层次目前腾讯的机遇与挑战，可以分为三个层面：

1、技术体系完整度。与阿里巴巴AI lab偏重硬件不同，展现在大众视野中的腾讯AI lab在最开始就更加偏重于底层技术的研发。建立完善的AI研究体系与世界化科研协同机制之后，腾讯AI lab已经建立起机器学习、机器视觉、语音交互、NLP四大基础部类的研究与应用系统，这可以看做是腾讯在技术层的基石。

2、激活人才生态：今天的AI战，归根结底是人才与开发者的比拼。由于AI的创新极有赖于开发者的灵关一闪，完善而充沛的开发者扶持计划，是腾讯在这个层面上的重要筹注。除了对开发者的赋能，腾讯也在积极引导AI人才生态的完整化。比如腾讯众创空间推动“Go Global，To China”计划，腾讯AI Lab设立了美国西雅图AI实验室，并且建立了多种产学研一体化的AI人才激励与引入计划。

3、建立AI问题意识：AI在今天是一个过关斩将的进程，过去一年中我们可以在各种顶会、测试上看到腾讯的身影，同时还可以看到腾讯AI不断结合多个部门合作解决这个问题，都可以归为腾讯AI体系对问题意识与解决能力的重视。成立AI lab以来，腾讯已经发表AI相关论文数十篇，并在内容、社交、医疗等层面取得了瞩目的学术成果。

这三项基础之上，腾讯的AI引擎开始向整个机体输送能量。

魔方的枢纽：工具化与云平台

想要让AI通入各行各业，让数字经济与实体经济融合发展，平台与工具化集成就成为了产业中枢。以腾讯云牵动的腾讯AI输出，目前正处在腾讯AI魔方的枢纽中心。这个层面上，我们可以看到腾讯在AI基础设施上进行着三个层面的深化：

1、夯实核心算力：对于异构计算与新一代计算能力的输出，正在成为腾讯AI契合接踵而至的大规模运算需求的前提条件。算力是各行各业进行AI转化的基础条件，也是AI平台决胜下一个大时代的赛点。腾讯云在异构计算等领域的投入，是腾讯外放AI能力的前提。

2、数据运用与服务模式疏通：AI是一个学习数据、制造数据、循环数据的过程，那么腾讯以自身海量数据为先导，积累的处理能力、服务能力、安全能力，就将成为AI进一步发展的辅翼。基于腾讯的生态优势，数据处理和针对性服务正在抽象化和外放，这或许可以看做腾讯式AI的核心差异化能力。

3、云、边、端全链路产品：AI对计算与数据处理要求的实时性、多元性、主动性，都要求云边端一体化的处理模式，并且有更好的处理分析能力。超级大脑以及边缘计算的推出，可以看做腾讯补完了全链路的产业生态，AI进入应用有了完整入口。

基于云计算产业的基础设施完善，AI能力有了化为产业动力的可能。那么接下来我们将看到的，就是产业应用AI的万花筒效应。

魔方的价值：场景应用与行业万花筒

应用场景做细，是因为各行各业、各传统经济企业对于AI的需求是千变万化的，心态和理解能力、人才积累、市场认知也是各自不同的。这种情况下，必须有碎片化、模块化的AI能力接入方式，以及完整现实的产业结合方式，才能让AI真正接入各行各业，成为整个经济体的发展能源。把AI能力细节化、精准化，是腾讯超级大脑产品的初衷，应该也是接下来腾讯AI在搭建最顶层魔方时坚持的特色。我们可以看到在腾讯AI面前，产业端有这样三个任务。

1、产业去门槛运动：免费、降低人才成本，提高企业AI应用信心，让企业可以无成本，有清晰动能的方式进入AI世界，是摆在平台面前的第一道任务。不久前腾讯宣布将AI能力进行免费，可以看做是产业去门槛的核心。之后或许我们将看到更多门槛剔除的AI动作。

2、围绕场景的碎片化能力供给：腾讯超级大脑目前已经连通城市、工业、零售、金融、医疗五大场景，输送四大种类AI能力，这中集成化的背后是腾讯愿意将产品击碎，围绕用户提供最合适的解决方案。

3、有效的产业组织与疏导：传统行业与重点经济体，进入AI这一新事物时，必然是在有引导、有案例、有数据的前提下，谁都不敢第一个吃螃蟹。那么这就需要平台的产业组织和疏导，在超级大脑发布后的腾讯AI板块中，以核心案例带动重点行业AI结合应该会是接下来的重点。种种迹象现实，金融与医疗很可能是腾讯最强势引导的产业部类。

基于自身AI能力与产业优势，积极与传统行业结合，是腾讯AI在达到无处不在目标时的基本逻辑。从目前情况来看，超级大脑或许将是输出流程中十分重要的一个产业概念。而与传统行业的深入结合与组织引导，或许是下一步腾讯云AI业务的重点。

结束语

强大的底层算法、技术研究与开发者生态，是AI图谱的动力和燃料；而布局合理，产业业态丰富，具备技术优势的云计算平台，是AI由一点向泛华空间的入口；细节化、案例化、服务化的产业应用空间，是AI真正落地的“最后一公里”。

这三个层面，九个板块，或许可以帮助我们勾勒出AI in ALL这句听起来有点抽象的战略口号，所处的真实产业需求与产业关系。只有这九个板块拼接的魔方建立起了联系，形成了整体，任何行业、任何行业，甚至任何人都能进入AI的通行证。

Electric in All，不是要把地球变成电球，而是每个家庭都可以使用电能，每个企业都可以使用电力。在我们提出AI in A流量的今天，同样的道理正孕育在又一次的技术革命当中。

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