在近日召開的2018世界人工智能大會上，騰訊董事會主席兼首席執行官馬化騰提出，人工智能技術是一場跨國、跨學科的科學探索工程，對于任何一個企業、城市和國家來說，都不能拒絕人工智能領域的“奧林匹克”，更不能“閉門造車”。

與當初的“互聯網+”一樣，“AI+”正成為各行各業的標配。今年，騰訊提出的最新定位是，做各行各業的數字化助手。而在馬化騰看來，人工智能是騰訊扮演的“數字工具箱”中的制勝法寶，并將與大數據、云計算共同構成新型基礎設施。

9月18日，騰訊公司副總裁姚星向外界明確闡述了騰訊在人工智能領域的戰略布局，即圍繞“基礎研究——場景共建——AI開放”三層架構持續深入。

姚星向21世紀經濟報道記者表示，現階段，在一些限定條件下，AI的感知和分析能力已經相對成熟，比如語音識別、大數據運算、機器翻譯等方面。但是，人工智能仍處于發展早期，尚不具備解決“更難、更復雜”問題的能力，包括情感識別、智能交互、思考和創造等，而這也將是人工智能接下來發展的著力點。

打通虛擬和現實

在人工智能技術儲備方面，姚星表示，騰訊AILab和新成立的機器人實驗室RoboticsX將成為“AI+機器人”雙基礎部門，連接虛擬和真實世界，并合力攻堅“通用人工智能”這一終極目標。

對騰訊的AIlab，外界相對熟悉，它與騰訊優圖、WeChatAI并列為騰訊三大人工智能實驗室，主攻機器學習、計算機視覺、語音識別、自然語言處理（NLP）等四大方向。

而騰訊的機器人實驗室RoboticsX卻鮮有人知。據悉，RoboticsX于今年3月正式成立，它與AILab同隸屬于騰訊技術工程事業群（TEG）。目前，擔任RoboticsX實驗室主任的是機器人及多媒體技術專家張正友。

張正友向21世紀經濟報道記者表示，機器人正從自動化向自主化發展，而自主化最主要的特征是，可以實現自主學習和處理問題，并在環境變化時，可自動調整和規劃系統。

其認為，機器人本體研究存在六大趨勢，分別為仿生化、靈巧操控、精準觸覺、多機器人協同、人機交互和醫療輔助等。基于此，RoboticsX的主要任務可以概括為兩個方面，一是攻克“ABC”基礎能力，即人工智能（AI）、機器人本體（Body）與自動控制（Control）；二是探索“DEFG”機器智能，包括進化學習（DevelopmentalLearning）、情感理解與擬人（EQ）、靈活彈性（Flexibility）等能力，最終實現成為人類守護天使（GuardianAngel）的終極目標。

姚星此前曾向21世紀經濟報道記者表示，騰訊之所以成立RoboticsX，是因為人工智能最終都要回歸到現實世界，而這中間需要一個載體進行連接，在人工智能時代，這個載體可能就是機器人。

實際上，在攻堅“通用人工智能”的道路上，騰訊還有一個重要布局，即“AI+游戲”。據姚星介紹，在游戲AI的研究上，騰訊AILab已從圍棋AI“絕藝”等單個AI的完全信息類游戲，轉移到規則不明確、任務多樣化、情況復雜的游戲類型，如《星際爭霸》和《Dota2》等復雜的即時戰略類RTS游戲或多人在線競技類MOBA游戲。

姚星告訴21世紀經濟報道記者，騰訊在AI游戲方面的路徑，是從單一問題到復雜問題，最終打通虛擬與現實。如最初的“絕藝”，它是單個AI且需要相對完整的觀察信息，而《星際爭霸》則是多個AI并且是非完整觀察信息。

從AI的難度上來看，圍棋空間的復雜度大概是10的172次方，而《星際爭霸》要遠超于此。也正因如此，通過《星際爭霸》的AI研究，可以積累層次動作空間的訓練經驗，從而探索更復雜空間下的AI能力邊際。

姚星表示，游戲是整個通用人工智能最重要的發展路徑和方向。世界上最主要的研究機構都在AI游戲上面有眾多的探索，這是因為游戲本身就是虛擬世界對真實世界的仿真，如果利用AI可以解決虛擬世界的問題，就能達到真正意義上的通用人工智能。

而基于AI+游戲的研究，騰訊在通用人工智能研究方面有了初步的進展。據姚星透露，騰訊目前已經通過測試機械臂，進一步打通了虛擬與現實。“我們可以利用虛擬訓練數據提升現實世界實驗結果，這也意味著科學家開始將虛擬世界的訓練結果，遷移賦能現實世界，這為開發通用AI核心算法打下了基礎。”

深耕AI+醫療

除了基礎技術研究，騰訊在AI應用場景上，將主要聚焦內容、社交、游戲和醫療。其中，醫療是騰訊人工智能技術應用的最重要場景。

騰訊AILabAI+醫療專家姚建華博士表示，醫療AI的本質實際上就是對醫療數據的分析和處理，目前主要的技術方法有三種。首先是基于模型的方法，對人體的解剖結構和生理過程建立數學模型、生物動力模型、形狀概率模型；其次是特征工程的方法，從影像數據中提取與疾病、治療相關的信息和特征，把這些特征和信息與疾病、治療方案相關聯，從而得到一些新的治療方案和預測的結果。

最后則是機器學習的方法，利用醫療大數據模擬醫生的診斷過程。這種方法可以描述非常復雜的一個過程，但是它需要大量的數據和算力，而機器學習方法往往具有不可解釋性，結果不容易被醫生所接受。

去年8月，騰訊推出首個AI+醫療產品“騰訊覓影”，它在醫療領域的兩項核心能力分別是AI醫學影像分析和AI輔診。

據悉，“騰訊覓影”利用AI醫學影像分析可以輔助醫生篩查食管癌、肺結節、糖尿病視網膜病變、結直腸腫瘤、乳腺癌、宮頸癌等疾病；同時，利用AI輔診引擎可以輔助醫生對700多種疾病風險進行識別和預測，輔助臨床醫生提升診斷準確率和效率。

姚建華說，接下來，騰訊的目標是打造覆蓋“篩查、診斷、治療、康復”全流程的診療AI產品，“實際上就是把上述三種方法結合在一起使用，綜合利用數學建模、醫療特征工程和機器學習等技術方法助力醫療行業，讓AI在整個診療流程都發揮作用。”

不過對于人工智能，馬化騰也強調，需要充分考慮未來人工智能發展可能帶來的社會后果。他認為，未來的人工智能技術，很可能變成一把“萬能鑰匙”，它能夠釋放過去所有人類技術和工具的潛能，也將帶給我們前所未有的挑戰。

因此，馬化騰對人工智能產業的發展提出了四個問題，可以概括為“可知”、“可控”、“可用”、“可靠”。“可知”，人工智能的算法是否能夠變得清晰透明、可以解釋？“可控”，如何避免人工智能危害人類個人或整體的利益？“可用”，人工智能是否能讓盡可能多的人使用？“可靠”，人工智能是否能夠足夠快地修復自身漏洞，真正實現安全、穩定與可靠？

這是騰訊需要回答的問題，同時也是所有AI從業者需要回答的問題。