文章|丽娜智东西网2月6日报道称，今日，谷歌在北京召开“Think with Google”大会。
大会演讲的主题是“谷歌的AI技术禀赋”。
可以用在各行各业”，比如谷歌大中华区总裁史伯蒙提到的AI与中国的快速发展，以及AI+传统行业（如AI+教育、AI+医疗），谷歌艺术文化实验室项目总监Pierre Caessa带来的AI+艺术、谷歌大中华区首席营销官黄杰忠等带来的AI+广告营销（机械臂绘制AI肖像）宴会厅外还设置了几个小摊位，包括语音控制的AI调酒机、画AI肖像的机械臂、“看看你最像哪幅名画”等，展示了谷歌机器学习的一些有趣应用。
会后，志东还受邀联合多家媒体采访了谷歌AI中国中心总裁、谷歌云AI研发总监李嘉博士，当被问及谷歌中国AI中心的具体行业落地领域时，李嘉博士表示。
李佳回答智东西，目前谷歌中国AI中心专注于基础研究和开发。
教育中有很多有趣的研究问题，比如对话、学生和教师如何沟通、对话内容的交换和理解等。
谷歌专注于教育研究，但尚未落地。
至于AutoML的应用行业，非常广泛，比如野生动物保护、零售行业、环境保护、医疗等等，有很多以前没有想到的有趣案例。
1、谷歌云的AI目标：落地行业是重中之重。
谷歌AI中国中心总裁、谷歌云人工智能研发总监李佳分享了今天的主题“AI赋能”——更准确地说，是AI赋能传统行业。
李佳提到，过去几年，人工智能已经成为热门的商业工具。
然而，当前人工智能的发展与许多传统行业的需求存在差距。
Google Cloud的AI目标是缩短AI研究与产业实施之间的差距，让各行业的产品开发与AI研究能够更加紧密地结合起来。
以AI+教育为例。
教育是大家都非常关注的行业，人工智能可以应用到教育的各个方面。
例如，智能传感系统可以帮助孩子在更安全的环境中成长，智能教学系统可以根据学生的特长定制课程，调整教学内容，在不断细化反馈的过程中实现高度个性化的教学体验。
在AI+医疗中，医疗可以学习患者的生活习惯，智能系统可以根据病史提供生活建议，帮助医院高效运营，帮助医生高效诊断。
比如，谷歌的团队最近在做胸部X光辅助诊断。
李佳的团队负责Google Cloud的所有AI产品。
最高级的用户可以使用 TensorFlow 来开发他们需要的机器学习，而 KubeFlow 可以帮助您在不同平台上转换算法。
对于一般开发者或用户来说，API让更多人使用AI算法，包括聊天、翻译、语音机器人等API。
对于需要定制复杂ML解决方案的公司，谷歌于今年1月17日推出了AutoML Vision。
通过在网页上选择您的需求（例如“我想要一个可以识别客厅的AI模型”），然后上传少量素材（例如“客厅的照片”），系统可以自动生成这个 AI 模型。
例如，在气象应用中，您可以使用图像API来识别云和天空，但无法识别各种云类别，但AutoML Vision可以做到这一点。
过去两周，AutoML 已注册超过 10,000 名用户，包括企业、学校、公司等。
迪士尼可以用它创建自定义模型来识别商品图像，伦敦动物学会使用摄像头追踪世界各地的野生动物，现在他们使用 AutoML Vision 来识别野生动物。
Vision 是 AutoML 的第一个产品并非巧合。
李佳说，一年多前，当她和李飞飞刚加入谷歌时，他们进行了一项调查，调查机器学习领域的哪些应用程序最受欢迎。
消除这些问题的调查表明，图像应用已成为答案。
如今，AutoML Vision 自动生成的模型比一些专家生成的模型更好。
李佳表示，图像只是一个开始，未来语音、NLP、翻译等AutoML技能也将尽快上线。
在Cloud AI方面，谷歌不仅了解客户需求，还持续投入研发。
这是一个良性循环。
此外，谷歌还带来了TensorFlow的介绍。
目前，深度学习已经成为机器学习的趋势。
这个规模特别适合利用大规模数据进行迭代学习和训练，可以解决很多以前无法解决的问题。
然而，随着网络规模的扩大，迭代层数越来越多，矩阵变得越来越复杂，这给机器学习开发者带来了困难。
为此，Google 开发了强大的大规模计算框架 TensorFlow，可以在不同平台（移动设备、大型服务集群等）上执行计算。
该项目最早由 Google Brain 团队于 2007 年开发，自出现以来就受到了 Google 内部的广泛欢迎。
它备受追捧，许多科研人员利用它进行开发。
科研人员可以在TensorFlow上进行研发、计算和用户使用，大大缩短了从科研到产品的流程。
TensorFlow现已被全球许多公司使用，并且已经在中国落地。
2、AlphaGo让柯洁成为历史最强。
谷歌大中华区总裁史伯蒙首先分享了他在中国的主要经历，那就是在中国，他看到的日常发展和创新的速度比英国和英国都快。
伦敦（他的家乡）的发展速度比硅谷快得多。
中国的技术变革现在已经领先技术半代。
我们惊讶地看到，在我们所处的时代，中国企业的能力正在不断得到巩固。
我们在很多领域都可以看到这种变化。
企业有远大的志向，事业完成后可以走向世界。
在中国，人工智能无疑是最热门的词，人工智能无处不在。
我希望大家不要被AI吓到，而是希望大家时时刻刻拥抱AI、使用AI。
AI可以帮助广告主提升投放效果，用户可以利用AI进行翻译等。
如今，在谷歌的体系中，AI已经渗透到每一个产品中。
但事实上，不久前，AI还只是谷歌的一个小团队，专注于机器视觉和翻译。
但当他们逐渐取得成功时，火花就蔓延开来，我们今天所拥有的一切都归功于它。
谷歌的开源工具TensorFlow让每个普通人都能在AI中找到自己的能力，这是谷歌之前从未想象过的。
同时，孟世博还提到了去年AlphaGo与柯洁的比赛。
AlphaGo让柯洁变得更强。
“柯狗大赛”第二局，柯洁打出了人类历史最强的一盘。
他学到了一些AlphaGo的技术——这非常鼓舞人心。
一点点。
3、AI+故宫，把艺术带给每个人谷歌艺术与文化实验室项目总监Pierre Caessa表示，“我们是一个非常小的团队，位于巴黎。
该项目于 6 年前启动，目标是让 Google 与世界各地的博物馆合作，将文化带给每个人。
目前这个项目已经有+合作机构、+图书馆藏书等。
这个项目包括一个具有艺术相机技能的APP，可以将照片放大到高清数十亿像素，让人看到很多细节；它还包括博物馆虚拟化技能，例如可以看到大英博物馆的虚拟全景。
在中国，谷歌携手28家中国合作伙伴传播中国艺术和文化。
比如我们和尤伦斯艺术中心、故宫博物院等有合作项目，故宫博物院有文物一万多件。
几个月前我们与故宫博物院合作，希望将脍??炙人口的名作带到虚拟世界。
现在大家都可以在这个Google项目的APP里看到了。
在这款APP中，还有一个“艺术自拍”功能，也就是上图所示的“看看你的自拍照片最像哪幅名画”功能。
这个功能突然在美国流行起来，几天之内就有数万次使用。
一个女孩甚至通过应用程序匹配了自己祖母的油画。
几个月前，应故宫博物院的邀请，谷歌设立了一个快闪实验室，并收到了很多有用的意见。
它还在这方面与中国其他博物馆进行合作。
同样是在几个月前，谷歌与三位中国前卫艺术家合作，利用虚拟现实技术创作了一系列作品，并在香港巴塞尔艺术展上展出。
另一个项目是印度市场的合作。
利用机器学习技术对每尊佛像进行机器学习计算。
它在印度各地的寺庙中寻找最相似的佛像。
找到这么多照片只需要60秒。
4、AI助力精准营销，投资回报倍增。
谷歌大中华区首席营销官黄杰忠可能会说粤语。
一上台，他就幽默地说，今天最重要的任务就是说好普通话。
去年刚加入谷歌时，黄洁中的第一个任务就是AlphaGo。
他曾经是一名传统的营销人员，每天的工作是每九个月制作一个30秒的广告。
精准营销不太合适。
但如今，寻找用户对于营销人员来说越来越重要，而谷歌的人工智能可以帮助品牌做到这一点。
AI助力品牌营销主要包括以下三点： 1、精准营销。
精准营销的首要任务是利用人工智能找出用户是谁、在哪里，并进行精准投放。
通过“Experience with Google Ads”项目，Google 与手机游戏公司 iGG 合作。
在分析用户偏好后，利用人工智能自动寻找用户，并有针对性地推出谷歌人工智能产品“通用应用广告活动UAC”。
投资回报率比之前手动广告优化高出一倍。
2、深度互动。
例如，去年 12 月，谷歌在 Pixel 手机中使用了 AR 技术与《星球大战8：最后的武士》IP 的结合。
拍照和录制视频时，会出现白冰、R2-D2等角色。
这种深度互动很受用户欢迎。
3、更好的品牌体验 品牌体验包括很多方面。
例如，谷歌翻译利用AI技术，通过手机摄像头识别图片——比如在餐厅面对外国菜单时——可以自动识别并翻译屏幕上的文字。
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目前谷歌翻译APP在国内可以正常下载和使用。
5、中国海外品牌50强：联想、华为、阿里巴巴占据前三名。
此外，谷歌还联合WPP联合发布了BrandZ“中国海外品牌50强”榜单。
这是WPP和谷歌第二年联合发布这份榜单，通过MDS消费者态度模型和谷歌搜索数据，基于全球7个国家、12个产品类别和品牌的00位消费者反馈。
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这50个品牌包括小米、国航、海尔、海信、猎豹、大疆、一加、中国银行、中兴通讯、iGG、TCL、九邦、中石化、OPPO、vivo、科沃斯等。
其中，第一、二、三名地方是：联想、华为和阿里巴巴。
每年增长最快的品牌是华为、大疆、OPPO，增幅均接近20%。
结论：人工智能关键词：行业落地通过谷歌的整个think with Google大会，我们可以看到谷歌在中国乃至全球的AI做法越来越追求“脚踏实地”。
无论是谷歌云对AI在教育、医疗等传统行业的积极落地，还是谷歌在AI+艺术、AI+品牌营销方面的试水经验，都预示着谷歌2020年的人工智能关键词将是行业落地。
世界人工智能巨头谷歌的这一态度转变也是整个人工智能行业的一个缩影。
2019年，我们看到了人工智能在学术界（乃至娱乐业）的快速发展。
各种学术会议、人机大战纷纷涌现。
AI初创公司的融资金额也达到历史最高水平。
到2020年，整个人工智能产业将向前迈出一步，从热炒的概念走向实际落地。
这也将对大大小小的人工智能公司带来更大的挑战。