騰訊雲副總裁王龍：數據智能進入泡沫破滅期

“進入數據智能領域的門檻在不斷地變低。”

出品：財經塗鴉（ID：caijingtuya）

去年“930”組織架構調整，騰訊將To B的產品業務都集中到了“雲與智慧產業事業群”。一年過去，騰訊雲服務收入在第三季度已經達到47億元，超過去年全年的一半。

騰訊雲副總裁王龍在近日舉辦的騰訊雲產品生態峰會上表示，可以用“困難、機遇、競爭和希望”四個關鍵字，去總結2019年的雲與數據智能領域。

困難主要體現在資本方面，AI領域的融資筆數從2017年的頂點到2019年下降了70%；而機遇則是有些像騰訊這樣的公司在很多細分領域實現了超過100%的增長；同樣，在這一領域中競爭十分激烈，已經單從算法夠強、速度夠快、成本做低，變成了一個綜合的競爭；但是希望在於，過去幾年，隨著大數據和人工智能快速發展，進入數據智能領域的門檻在不斷地變低。

在這樣的行業大背景下，騰訊雲主要的前進方向有二。一是公有云通過技術配套服務，提供最優模型或者在細分領域把一些特色的模型給到客戶與夥伴；二是提供最優模型的同時，力求提供最高的性價比，讓合作伙伴能夠更簡單、更快速的擁有云代碼接入、各種AI的能力，或者30分鐘完成小程序的App改造。

數據智能進入泡沫破滅期

進入2020年，王龍認為圍繞著數據智能，有大量的技術和平臺都進入泡沫破滅期，他用一張2019年人工智能宣傳熱度週期的圖來說明。

王龍解釋到，右側的下坡意味著有大量技術名詞進入破滅期，同時，左側的上坡意味著有新的技術名詞在產生。比如大家對右側的深度學習、機器學習等技術期望降低的同時，對左邊包括AI PASS、AI雲服務等一些新的名詞的期望值在升高。

他認為，左側的新興技術和右側沒有完全滿足希望的技術結合在一起，是將來數據智能能夠大規模落地，幫助企業做數字化轉型或者智能化升級的一條路徑。

基於這樣的背景，騰訊雲面臨著技術和業務上的挑戰。技術上，隨著數據和算法的不斷演進，騰訊雲的技術也要能夠快速的迭代，以讓數據智能的落地更加便捷；而在業務上，如何針對客戶與合作伙伴基於技術演進的需求的變化，來將AI、大數據的能力，嵌入到服務流程中，是其面臨的挑戰。

王龍認為，機遇在於生態中有很多人都在思考，並參與到大數據和AI的實踐當中，可以找到很多邊界，即目前能做和不能做到的界限，基於這些邊界，大家可以一起或從技術上、從算法、從計算能力上，想辦法去突破邊界，讓數據智能得到更好的應用。

王龍表示，騰訊雲的應對是用戶為本，價值迴歸。用戶為本，也即圍繞騰訊雲的三大用戶——數據科學家、應用開發者和業務管理員——關注的點，來打磨產品和工具。價值迴歸，也即隨著概念的破滅，行業會整體趨於理性，思考在落地和應用層面自身所能帶來的價值。