卡徒全文阅读从FAST被建成以来，它就承载着人类探索宇宙起源和演化以及宇宙深处的脉冲星、快速射电暴迹象的任务。

　　2017年10月10日，国家天文台首次对外宣布FAST发现脉冲星，之后几年更是成果不断。

　　”，利用腾讯的AI技术能力来处理“中国天眼”每天产生的海量数据，助力“中国天眼”的探测能力进一步提升。合作成果是立竿见影的。

　　据透露，FAST一周产生的数据量，原本需要人工分析一年才能完成，如今缩短至

　　提供。该团队拥有1000余项AI专利、共有300+篇论文入选过国际顶会。此次帮助FAST探索脉冲星，正是基于他们多年来在AI视觉上的技术积累。

　　问题困扰。在它们高速运转的机械化生产线上，到了质检环节，总是只能依赖人工。

　　此前，富驰不是没想过用先进技术来实现产品质检的机械化，但直接从国外厂商那里买来的深度学习软件，却和自己的生产线不适配。

　　。这是因为该软件虽然可以准确识别图像，但是面对零件质检中所出现的同一缺陷在不同位置迁移时情况却束手无策。

　　显然，零件质检这类工作想要做到正确分辨瑕疵，仅仅可以准确识别还不够，能够基于行业内的要求来判断问题才是关键。

　　针对这一问题，腾讯优图实验室在TNN深度学习框架基础上，为富驰高科研制的AI质检仪

　　了一些功能，比如缺陷迁移、分级标光等。如此一来，许多人眼都难以分辨的瑕疵，机器都能准备判断。

　　同时还将质检员从枯燥的筛查工作中解放出来，整条生产线的工作效率提升为原来的

　　并且他们还将联手打造数据中心、私有云、AI算法平台等基础设施，重点针对新能源质检领域一系列世界级难题进行AI技术攻关。

　　在医学方面，腾讯今年启动了医疗影像国家新一代人工智能开放创新平台，主要针对

　　等顶尖AI实验室支持的腾讯云机器学习平台（TI-ONE），它集成了大量的常用算法，包括CNN、RNN、DBN等深度学习算法，以及GBDT、FFM等传统机器学习算法。用户可以通过平台集成的算法自动训练自己的模型，支持业务，如图像识别、语音识别、精准推荐和实时风控等。

　　这从腾讯公司高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生的观点中，也有迹可循。

　　并且他们还将技术开放给了更为广泛的人群，即便不懂AI，也能用开放的技术实现自己的idea。

　　比如，中山大学生物学博士郑锐强，便借用腾讯优图以及腾讯云提供的AI技术，开发出了一款可以对

　　的科学工具，由此极大提升个体识别的运算速度。此前，郑锐强已经在中华白海豚的保育区拍下了海量照片，但是仅凭人力来处理这些图像，工作量巨大。

　　不止于此，向大众科普、扩大宣传也十分必要。通过郑锐强一人或几十位保育员的力量，对于保护已经濒危的中华白海豚来说，远远不够。

　　去年，在首届腾讯Light·公益创新挑战赛的契机下，郑锐强想到了用AI来解决困扰自己十余年的问题。

　　一方面，通过AI技术识别拍摄下来的海豚照片，可以加快种群数据整理速度；另一方面，将这些数据放在微信小程序等平台上，也能向大众科普白海豚的生存情况，从而进行海洋生物多样性教育。

　　不久前，该项目还入选了《生物多样性公约》缔约方大会第十五次会议“全球生物多样性100+案例”。

　　这便是夺得首届腾讯Light公益创新挑战赛的一等奖“有光小程序和解忧暖心喵App”。

　　该团队原本来自心理公司，他们在长期调研中发现，当代青少年在激烈的升学竞争、鸡娃风气等外部因素的影响下，产生了各种各样的心理问题，却往往没有合适的渠道来宣泄这种负面情绪。

　　于是，他们便想到可以在青少年活跃的微信、QQ平台上，为他们搭建一个专属树洞。

　　有光小程序集合了AI语音实时合成技术，可以实时读出“暖心师”回复的信件内容；匿名社交中也加入了AI智能回复的功能，通过NLP技术，帮助用户更快匹配到符合关键词的回复。

　　而在小程序之外，该团队也在尝试在自有平台上，对信件内容进行智能分析，以为用户匹配到更加合适的“暖心师”。

　　而以上诸多行业案例的落地，其实背后都依赖于优图实验室深厚扎实的技术沉淀。

　　每年腾讯优图实验室都有数十篇论文入选顶会。就以今年为例，优图入选ICCV、CVPR、AAAI等顶会论文共

　　可以实现无监督的3D人脸建模。也就是不依赖于任何几何假设，直接从一张图像中重建人脸。而且还能不过度依赖局部颜色表观，降低噪声所带来的干扰。

　　这一方法能够让无监督3D人脸建模，有赖于更准确的人脸结构信息和更高的分辨率。

　　在公开数据库上的大量实验表明，与当前最优方法相比，LAP可以重建更好的或有竞争力的人脸几何和纹理。

　　更是获得CVPR 2021举办的Image Matching Workshop比赛双赛道冠亚军。Image Matching是指寻找一张图片中拍摄的子区域在另一张图片中的对应位置，广泛应用于包括SFM、SLAM、三维重建、大规模图像检索，缺陷检测与配准等领域。

　　IMW2021是谷歌和英属哥伦比亚大学（UBC）联合举办的Workshop比赛。

　　来提取关键点和对应描述子，然后用自编码器（Autoencoder）进行特征压缩，再用基于GNN的特征匹配算法SuperGlue对关键点匹配，最后通过DEGENSAC进行离群点过滤。与此同时，腾讯优图还优化了SuperGlue的训练过程和损失函数，提升了模型在比赛数据集下的匹配精度。

　　在该方法中，腾讯优图提出了针对描述子的特征融合模块，以提升描述子的表达能力和尺度鲁棒性。

　　同时，他们还对比了特征融合和平均特征融合的效果，其中横坐标为描述子的cos相似度，纵坐标为二者的分布差异，可见该方法在高相似度区域下的占比明显高于平均特征，而在低相似度区域下的占比明显低于平均特征，从而验证了方法的有效性。

　　值得一提的是，视觉图像匹配作为基础CV能力，可以拓展出多种下游任务，如图像检索、三维重建、视频轨迹跟踪等。

　　等方面，优图也同样迈出了自己的脚步。首先来看技术合作。作为产业内领先的研发团队，腾讯优图实验室一直十分重视与高校、科研院所的合作。

　　，就是与厦门大学纪荣嵘团队共同开发的方法。6月，腾讯优图实验室联合厦门大学首次发布《2021十大人工智能趋势》，提出3D视觉技术、数字内容产业、AI深度学习算法、人工智能内核芯片等方向的前沿预测。

　　比如由腾讯优图实验室主导研发的深度学习推理框架TNN，在今年发布了全平台开源版本，可同时支持移动端、桌面端和服务端。

　　显然，腾讯优图一以贯之的不仅仅是用技术惠及产业圈，更在用自身所具备的研发优势来推动学术圈、技术圈的共同进步。

　　但只将先进技术带给产界还远远不够，只有调动更为广泛的社会力量，才能让技术迸发出更为深远的价值。

　　近日，由全国妇联宣传部指导，腾讯公司联合中国儿童中心主办，企鹅伴成长、腾讯华东总部、腾讯SSV创新办学实验室、企鹅爱地球、腾讯优图实验室、腾讯云AI、腾讯云微搭承办的第二届腾讯Light·公益创新挑战赛正式启动。

　　、素养教育、生物多样性保护/教育。根据赛题方向，参赛选手需通过腾讯云微搭低代码、腾讯优图及腾讯云提供的AI技术，以小程序、H5或PC Web网站的形式打造创新应用，来探索解决对应社会问题。

　　（1-2名），奖励为40万元奖金+40万腾讯云微搭奖励（代金券）+40万腾讯云AI奖励（资源包）。

　　（6名），奖励为10万元奖金+10万腾讯云微搭奖励（代金券）+10万腾讯云AI奖励（资源包）。

　　（21名），奖励为3000元腾讯云微搭奖励（代金券）+3000元腾讯云AI奖励（资源包）。

　　、对选手编程能力要求更低，而腾讯优图实验室将继续开放自家技术供选手免费用。也就是说，腾讯不仅希望自己身体力行用技术普惠大众，更愿意将技术开放给所有人用。

　　由此，技术便不只是封存在机器里的冰冷代码，更不是隔阂不同行业之间的巨大鸿沟，反而摇身一变成为众人传递温暖与爱心的“接力棒”。

　　最后的最后，如果你对“儿童安全保护/教育、素养教育、生物多样性保护/教育”三大领域有好的idea，欢迎点击