腾讯AI大数据实验室里的大数据研究

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2017年7月12日至2017年7月15日，由世界著名it纸质媒体欧莱雅和大数据架构鼻祖cloudera联合主办的地层数据会议在北京国际酒店会议中心成功举行。

在此次会议上，国内外主要数据领先企业的创始人、CTOs和数据业务负责人分别在金融、保险、医疗、交通、电子商务、机器人(300024)等多个行业进行了培训课程和主题演讲。，并介绍了大数据行业的前沿趋势和大数据环境下各行业的发展方向。

大数据和人工智能的热潮

关于人工智能(机器学习)的学术研究始于20世纪80年代和90年代初。近年来，随着工业的发展，它掀起了一股热潮。事实上，基于该理论的算法仍然是一个很早就提出的算法。不同之处在于计算资源和数据比以前丰富得多，计算能力和数据量的提高可以达到更好的训练效果，因此投入实际应用更有效率。具有海量数据优势的“大数据”概念(603138)应运而生。让我们与您分享当今企业如何将大数据融入发展趋势。

腾讯人工智能大数据实验室的大数据研究

2017年5月，腾讯首次在美国西雅图开设人工智能实验室，将用户数据的优势融入更好的国际研究生态。腾讯美国实验室首席数据科学家刘伟向您展示了腾讯当前大数据产品的三大板块:

一、游戏(游戏)

腾讯2016年在游戏行业的收入高达100亿美元。在游戏产品中，它被分为两类:象棋和moba。著名的“qq麻将”用于下棋和打牌，最近流行的“王者的荣耀”用于moba，其中《王者的荣耀》每月活跃用户达到1.6亿。

在这些热门产品中，背后有巨大的大数据资源和算法。腾讯开发的“觉一”围棋的人工智能产品在中国被称为“阿尔法围棋”。此前，“绝艺”是在日本举行的第10届联盟杯电脑围棋赛冠军。这类产品主要依靠大量数据的模仿学习和强化学习模拟器。Moba产品依赖于更复杂的移动同步技术。随着成千上万游戏数据的输入，“机器人”可以在王者的荣耀中立于不败之地，这也可以提升游戏产品对玩家体验的启发。

第二，社会性(social)

微信每月活跃用户达到9.38亿。庞大的聊天用户数据为腾讯开发会话式ai带来了独特的优势，大平台应用产品形成的反馈机制也能为开发提供持续的优化。自然语言处理(NLP)，即人类语言到计算机语言的转换，是聊天机器人开发的核心处理技术，也是人工智能中最困难、最热门的研究领域之一。目前的趋势，如微软的一些相关专家流入腾讯等国内巨头公司，主要是由于国内用户的优势。

第三，内容(content)

由于微信、qq等用户数量众多，腾讯在各种应用中推出的新闻产品《每日快报》(Daily Express)的日活跃用户已达2500万。另一方面，基于搜索和点击量的数据，利用传统机器学习算法的推荐系统，利用用户的点击、搜索、购买等行为。，它为不同的用户推出自动定制的新闻消息和广告产品，从而使双方的利益最大化。

大数据在滴滴出行的应用

滴滴出行目前是中国最大的共享旅游平台，为中国超过4亿用户提供交通服务。滴滴平台每天将产生超过70tb的新轨迹原始数据，处理超过200亿次路径规划请求，并产生超过140亿次定位。滴滴出行研究院院长叶杰平指出，利用上述海量数据优化位置、路线和推荐系统，可以不断提升用户的出行体验。

滴灌供求监测网络:把地图分成无数的六边形。每一次，每一个六边形都被检测到，然后在六边形中计算订单号和空车号，并计算供需是否平衡。

滴滴在内部部署了自己的实时监控网络。细化到地图上的每个六边形区域，可以根据用户的请求(大于请求为正，小于请求为负)监控该区域内能够提供服务的车辆数量，通过时间段(周期变量)、位置(连续变量)及其组合的数据积累，预测相应时间段内某一位置的路况，在路况不平衡前做出最佳决策，调度运力，优化导航，并通过提前调价的方式解决车辆分布不均的问题。

来源：罗马观察报