张潼表示，AI Lab非常看重底层和基础性技术研究，比如算法能力就是靠机器学习。在机器学习之上，再看机器如何去看，即计算机视觉；机器如何去听，即语音识别；机器如何理解，就是自然语言处理，包括文本和交互。

　　做完这些基础研究后，再往上到应用到业务层面，才能直接对公司产生价值了。因此应用也是AI Lab要花很大力气去做的。

　　张潼还表示他们希望提升AI在决策、理解、创造三方面的能力：

　　1. AI决策能力，是靠强化学习方面的研究，围棋AI就是一个例子；

　　2. AI理解力，靠认知科学方面的研究；

　　3. AI创造力，靠生成式模型。

　　后两者对于非常注重内容AI的腾讯，是有直接应用意义的。

　　所以业务上，AI Lab针对腾讯提出了四大应用方向及其技术关键：

　　第一是游戏AI，主要技术有强化学习，他们做了围棋AI“绝艺”，拿了这一届UEC杯计算机围棋大赛的冠军。未来是不是能看到AI参加LOL世界电竞大赛，提升整个游戏可玩性和趣味性呢？

　　第二是社交AI，关注对自然语言的理解、语音识别、智能家居的交互；例如语音识别和机器翻译，从之前基于统计的机器翻译转到了现在所谓基于神经网络的机器翻译。另外还有智能助手、聊天机器人的开发。

　　第三是内容AI，一块是对内容的理解，提供更好的内容推荐或者搜索服务；还有一块是内容生成，就是怎么去帮助生成更好、更优质的内容。例如搜索场景图片。腾讯有很多图像和视频，必然要有视频推荐，怎么去理解它？如何给图像、或视频打标签？如何将内容去和用户兴趣结合等问题，我们都会把研究和应用结合起来。这个展示是图像的搜索，它的理解就是给视频打标签让大家理解。

　　第四是平台工具型AI，基于前三块的技术积累，通过搭建工具，或利用云平台提供开放性的解决方案，如基于图像的人脸识别、语音识别、自然语言处理中的舆情分析处理，及深度学习平台等能力。

　　此外，AI Lab还会做一些非业务相关的、探索性的、有未来感的前沿AI探索。

　　总的来说，所有的基础研究最终还是围绕主要的业务服务去落地。张潼给AI Lab的定位，是研究和产品相结合。他说，很多AI Lab发表的论文中的研究，在腾讯可以很快落实到产品。例如今年腾讯CVPR上的一篇论文已经在手机QQ上得到应用。

　　笔者认为，这个管理方式有点类似Facebook的人工智能实验室 FAIR (FacebookArtificialIntelligence Research) 和应用机器学习研究部门 AML （AppliedMachineLearning）的结合，前者偏研究的，追求理解和开发人类智能，解决 AI的长期问题。后者是偏产品的，寻求的是科学研究和应用的紧密结合。

　　起底腾讯的各个AI部门：是合作，还是竞争？

　　提起腾讯的AI，除了AI Lab，往往还能想到其它的部门，例如成立更早的优图实验室、微信模式识别中心、腾讯数据平台、以及微信和香港科技大学的联合实验室。它们跟成立才满一年的AI Lab 之间是什么关系？

　　张潼表示，腾讯不同事业部旗下都在开展不同领域的AI研究。他们是协同关系。以AI Lab为例，张潼说：“TEG一直以来是腾讯技术的基础设施大本营，技术工程事业群TEG是腾讯内部的技术支撑平台，为公司提供全方位的运营解决方案和服务支持。因此，AI Lab的重点是基础研究和应用探索的结合，为其他事业群提供一些AI底层技术支持，也会有一些的跨部门合作。打造全面AI能力，Make AI Everywhere，让真正的人工智能未来无处不在。”

　　最后

　　BAT 今年来在人工智能上的布局都在不断加深，此前百度凭借AI常常进入世界AI实力榜单，为全球所关注。随着AI Lab的高调出线，BAT人工智能博弈白热化，真正拼硬实力的时候或许不远了。我们非常期待更多的竞争，碰撞出更多创新。