11月8日，2017騰訊全球合作伙伴大會在成都召開。會上，騰訊研究院與騰訊開放平臺共同發(fā)布了《2017互聯網科技創(chuàng)新白皮書》，《白皮書》從技術層、場景層、平臺層三個維度，首次系統(tǒng)展示了騰訊AI布局全貌。

作為國內三大巨頭之一，相比于百度和阿里巴巴在AI研發(fā)方面的高調和風風火火，騰訊則顯得低調許多。也因此，騰訊此次全面公開自己AI布局全貌受到了許多人的關注。

不是all in AI，而是AI in all，低調的騰訊已經蓄勢待發(fā)

自谷歌秋季新品發(fā)布會以來，“all IN AI”就成為了許多人工智能專家或是企業(yè)的一個口頭禪。在此次大會的現場，騰訊COO任宇昕也提到了這個詞，不過，他的說辭卻有些不同。

“過去一年當中，我們聽到有不少的公司在談到他們公司未來的時候都會談到一個詞，叫做‘all in AI’，騰訊我們在AI方面的戰(zhàn)略也用一個詞概括叫做‘AI in all’。“任宇昕表示�！蔽覀兿Ｍ�我們研發(fā)的AI技術并不是關起門來服務于我們自己的產品，而是希望我們的AI技術能夠開放出來，能夠分享給全行業(yè)，能夠真正和各行各業(yè)實際應用結合在一起，從而讓AI新技術能夠得到實際價值的發(fā)揮�！�

從近幾年來的動作來看，為了達到這個目標，低調的騰訊也已經早早的開始了布局。

技術上，投資公司、建立專項實驗室都是一貫的“套路”

既然是“AI in all”，那么AI技術的重要性可想而知。在這方面，與阿里巴巴、百度一樣，騰訊的套路也是“實驗室+收購”。

在實驗室方面，通過合作等多種形式，騰訊已經在國內外建立了不少AI相關的實驗室：

2010年

成立微信北京研發(fā)中心，圍繞微信等產品研發(fā)語音識別、圖像分析、自然語言理解、大數據挖掘等技術；

2012年

成立優(yōu)圖實驗室，專注于機器學習、模式識別、認知技術的研究和落地應用，掌握了數十項業(yè)內頂尖技術；

2015年

與香港科技大學聯手成立WHAT Lab，從事自然語言處理、數據挖掘、語音識別和機器人等方面的研究；

成立智能計算與搜索實驗室，專注搜索技術、自然語言處理、數據挖掘和AI等領域；

2016年

成立AI Lab，除了AI的決策、理解、創(chuàng)造等基礎研究和應用探索，同時也為其他產品業(yè)務提供AI技術支持。

至于AI公司和人才的吸納，相較于另外兩大巨頭，騰訊的主要手段不是全資收購，而是進行投資，且多集中在天使輪和A輪等，比如：

Diffbot——2016年由騰訊等領頭，其主要通過人工智能技術，讓“機器”抓取網頁關鍵內容，并輸出軟件可以直接識別的結構化數據；

iCarbonX（碳云智能）——騰訊在2016年參與其A輪融資，iCarbonX定位于生命大數據、互聯網和人工智能創(chuàng)建的數字生命生態(tài)系統(tǒng)的研究；

CloudMedx——騰訊在2015年參與其天使輪融資，這是一家醫(yī)療健康數據收集和分析服務提供商，從眾多醫(yī)院實時收集不同病患的數據，經處理分析后向醫(yī)療機構提供符合HIPAA（健康保險流通與責任法案）的健康預測和分析；

……

有數據統(tǒng)計，在過去的5年里，騰訊已經成為美國人工智能公司最活躍的投資者，共投資了5家，涵蓋了深度學習、視覺學習、臨床人工智能和人工智能即服務。

此外，通過AI加速器項目以及開放平臺，騰訊為創(chuàng)業(yè)者和開發(fā)者提供了一系列服務。而在這其中，從某種意義上來說，他們何嘗不是騰訊的一種“人才儲備”？