这里是视频栏目——Tencent Blue。

陆续有同事来到了我们的照相馆，拍摄对自己有特别意义的照片，分享故事。

Jason刚刚结束对客户的拜访，在产业一线解决了具体的技术问题，回到公司继续研究工作。这是优图实验室的同学们典型的工作日常。

「工业有产出，学术有影响」既是过往成绩的明证，也是未来行动的准则。

“因为总是在「现场」，所以我们对问题的理解可能会更深一些。”

在脑子里带着一个应用问题去做前沿研究，正是优图的制胜基因。

本期Tencent Blue，我们邀请了腾讯优图实验室总监Jason做客。

聊聊优图那些事儿。

神奇跨界在发生

当甲骨文专家们为在浩如烟海的拓片中寻找匹配字形而发愁时，优图团队带着千锤百炼的AI技术前来助力。

甲骨文印在无数古老的龟甲上，在时间长河里备受磨砺。龟甲与文字的裂纹时有交叉，更是增加了甲骨文研究者们的研究难度。

通过与优图的合作，图像识别技术得以应用，辅以甲骨文字检测及相似文字检索、画质增强等技术，帮助提取重要信息，剔除冗余干扰，这大大提高了甲骨文研究的效率和精度。

优图还制作了字形识别的引擎，在效率提升百倍的同时，帮助研究者的思维得以从机械检索中解放，投入到更富创造性的解读中。

让技术穿透行业「墙」

当我们开玩笑似地向Jason提问，搞甲骨文研究，是不是有点“不务正业”？

他耐心地回复道：“我们透过现象去看技术本质的时候，就能看到底层技术的共通性。甲骨文研究中的部分问题经过抽象后，本身就是AI领域在研究的典型技术问题。”

带着“在现场”获得的触感，优图的技术迁移能力在看似迥异的领域不断验证。

比如此前，优图联合高校与荣旗工业科技、宁德时代一同打造的「亚微米级工业视觉智能检测技术及应用」获得了2024年度中国图象图形学学会科技进步一等奖。它能在工业产品检测中，检测出头发丝1/50粗细的亚微米级微裂纹缺陷，也可以融合小样本学习、带噪学习和跨模态、弱监督算法，有效解决检测数据少、干扰噪点等难题。

这个典型案例正是优图底层技术在业界一线的融合与新解。

业务学术双一线

“优图从来没有设置与论文发表相关的KPI，但每年还是有许多顶会文章产出。”Jason说。

这并非压力驱动，而是一种对前沿技术的热情与自我实现追求，它引领着优图的同学去理解技术的本质，提出创新性的技术方案，解决“在现场”发现的真问题。

优图最大的特点，是同一拨人又能去做前沿学术研究，又能到 AI 技术的生产一线，到很多业务场景的一线中去。

“有时候，我们会去到客户公司的一线，了解具体的生产环境，看技术在应用过程中会有什么变化，需要做何调整。这个过程又会反向带来新的学术研究灵感。因此前沿学术研究和实际场景应用落地，在优图是结合得非常紧密的。”

AI浪潮下的技术升级

优图的重点研究方向包括：计算机视觉（覆盖视觉感知理解、生图生视频等全栈视觉能力）、大模型技术（构建大语言模型、多模态理解双轮驱动体系）、AI Infra（聚焦计算加速、模型优化等层的技术创新）。

随着LLM的发展，优图有更多的同学投入研究和落地大模型的算法应用，LLM的能力以多模态的形式往CV去做渗透。

优图既有很多原子能力与产品业态的积累，也支持腾讯内部多款AI产品。最近，由优图技术赋能的腾讯云智能体开发平台也全面升级，对外提供相应智能体开发平台与开放平台服务。

优图实验室还通过腾讯云输出慧眼核身、数智人、工业质检等解决方案；内部支撑微信支付、QQ浏览器、腾讯会议、腾讯元宝等。

“在腾讯，我们拥有广阔的应用场景，对每一个希望在AI时代创造出新鲜事物的同学来说，优图都是一片沃土。在未来，我们希望推进AI的普世化，让AI成为人人可用的东西。”

腾讯优图实验室

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