腾讯云重磅发布七大新品，AI应用走向精细化时代

12月11日，腾讯云在北京举行大数据AI新品发布会。会上，腾讯云带来了在大数据与AI领域的最新研究成果，包括AI换脸甄别技术AntiFakes、腾讯星图以及企业画像平台等七大重磅新品，并对AI、大数据产品进行全线升级，致力于为用户带来更精细化的应用场景、更强大的技术能力以及更低的应用成本，全面降低企业AI技术应用门槛。

随着大数据、人工智能等数字化技术的不断成熟，产业智能化升级已成为必然趋势。企业正渴望更丰富、精细的AI应用场景，为产业发展带来新动能。基于这样的背景，腾讯云正逐步打造相互协同、共同演进的AI大数据产品矩阵，推进大数据与AI在真实场景下的有效落地。

视觉AI领域，得益于腾讯优图、腾讯安平AI安全实验室、腾讯AI Lab、微信开放平台等团队的支持，腾讯云AI视觉此次共发布AntiFakes假脸甄别、微码、信息流智能图像以及智能相册四大新品。其中，AntiFakes假脸甄别技术基于图像算法和视觉AI技术，实现了对图片或视频中的人脸真伪进行高效快速的检测和分析，鉴别图片中的人脸是否为AI换脸算法、APP 所生成的假脸，最终对图像或视频的风险等级进行评估。

通用语音识别能力已拥有很高的识别率，但特定企业场景下存在大量生僻名词，目前行业内通用识别的效果较差。腾讯云这次发布的语言模型自学习工具，通过通过添加企业典型业务对话场景下的字词句，自助提升特定场景下特定名词识别的准确率，从而让语音机器人、电话录音质检等行业的语音识别效果得到大幅提升。

在当前NLP领域的研究及落地应用中，为了达到更好的效果，预训练语言模型的使用已经成为一个很普遍的做法，但效果提升的同时也带来了模型训练成本的不断攀升，以目前行业较大规模的模型训练为例，用200G语料训练一个3亿参数的bert模型，需要1400多张V100的GPU，训练500多分钟才能得到一个可用的模型，训练成本是非常高昂的。腾讯云最新发布的AutoNLP依托腾讯云语料积累和公有云算力，一次训练多次使用，提供数十个腾讯自研的预训练模型，极大地降低训练成本，提升模型创新及应用效率，缩短定制化项目交付的周期。

同时，针对图计算在行业领域的应用难题，腾讯云推出的图计算引擎腾讯星图封装了微信Plato图计算框架，可大幅提升图计算性能，在内存消耗降低7-10倍的情况下，性能提升了近50倍，将知识图谱领域的发展推进一个全新的时代。

另外，大数据场景下，面向智慧城市、金融监管、企业评估等场景的领域，腾讯云新推出企业画像平台综合服务平台，通过构建百亿级企业知识图谱，深度挖掘企业及其产业链间的复杂网络关系，为企业提前洞察金融等未知风险，充分发挥大数据的行业价值。

在新品不断推出之外，腾讯云还对已有的AI和大数据产品进行全栈升级，并在国内AI云服务市场稳居领导地位。

在人脸识别方面，腾讯云神图新增人脸融合、人体识别以及跨年龄识别功能，语音合成正式商用、腾讯云NLP全新升级提供18项智能文本能力。此外，腾讯云OCR文字识别能力也从9项新增至50项，新增PS、翻拍、复印件等防伪能力，文字识别力位居业内第一。

大数据在基础能力方面，云端全面升级Hadoop系列版本，借助最新的大数据技术，数据存储成本降低到之前的50%，部分典型计算场景性能提升30%以上。在运维方面，通过对数百项监控指标、集群巡检、安全集群等功能的丰富及升级，构建了智能化运维体系，大大降低了运维复杂度。

基于在大数据AI领域的不断探索，腾讯云正在引领整个行业的发展。IDC近期发布的《中国机器学习开发平台市场评估》以及《中国AI云服务市场2019年厂商评估》报告中，腾讯云稳居第一梯队，位列领导者象限。同时，在Forrester最新公布的《The Forrester New Wave：Computer Vision Public Cloud Platforms In China,Q4 2019》中，腾讯云被誉为“最具整体实力表现者”。