7月12日，国家发展改革委官方微信公众号发表了题为《平台企业在支持科技创新、传统产业转型方面形成了一批典型案例》的文章，文中提到了腾讯在技术创新、赋能实体经济等领域的投入：“加强人工智能领域云端算力平台产品和服务等核心业务发展，促进国产高性能AI芯片研发和商业化落地，产品已经应用于云数据中心、超算中心、泛互联网及智慧城市等人工智能应用场景，为行业提供了更多的自主可控的产品和服务选择。”
今天，腾讯正在积极将AI技术与各行各业结合，不断探索AI的应用场景。
历史和星空并无不同
宇宙大爆炸前，时间与空间并不存在，宇宙大爆炸后，时间与空间一同延伸。
人类诞生之始，就开始尝试用各种方式探究时间与空间。在时空的交织中，无论是遥远的宇宙，还是漫长的历史，二者的本质其实并无不同。
这一次，腾讯AI for Science做了两个项目：一个是AI+甲骨文，另一个是AI+天文探星计划。
简单说，就是将自己多年来在图像识别、计算机视觉技术领域的技术积累，与腾讯云的计算能力结合，通过AI算法革新、人工智能技术应用，助力甲骨文考释和Fast探星。
用AI，触碰殷商脉动
在甲骨文考释上，腾讯与安阳师范学院甲骨文信息处理教育部实验室、安阳市文物局、中国文字博物馆、中国社会科学院考古研究所安阳工作站合作，推动“人机协同助力甲骨文释读与活化利用”项目，助力甲骨文考释。
读懂更多甲骨字，就能了解更多历史往事。据了解，目前已出土甲骨约16万片，已考释甲骨字约4500个，还有约3000字尚未释读。甲骨多，甲骨文字专家学者却很少，一个个考释人力所不逮，必须通过人工智能协助提升搜索效率、推荐破译相关线索。
在腾讯助力下，文字检测、摹本生成、自行匹配等AI算法首次被应用于甲骨文研究，在“殷契文渊”甲骨文数据标注和处理基础上，通过定制算法不断完善甲骨文模型库，目前已经建立了覆盖143万字，全球最大的甲骨文单字数据库。
现在，专家可以通过“以字搜图”、“以图搜图”的方式，快速完成字形匹配，提高专家的工作效率。这意味着，有更多的甲骨字可能被考释，我们对殷商的历史也能有更多的认识。
用AI，触摸宇宙脉冲
如果说，殷商离我们“只有”千年之远，那宇宙脉冲离我们则在光年之外。
实际上，脉冲星离我们在几亿、几十亿光年之外。光年，是一种距离单位，连光都要走几亿年，可见有多远。这么远的星星“眨下眼”（快速射电暴），肉眼肯定看不见，这就需要大名鼎鼎的天眼Fast协助。
但有个问题，尽管快速射电暴是宇宙中最明亮的射电爆发现象，但它的持续时间太短了，只有几毫秒，频次也很低，远远不如脉冲星。
捕捉很难，靠人分析更难，2016年到2022年，Fast一共才发现7颗快速射电暴（同期发现超过740颗脉冲星）。2021年，世界人工智能大会腾讯论坛上，腾讯、国家天文台、复旦大学计算机科学技术学院宣布联合启动“探星计划”。对于其中物理机制的详细了解，有助于人类理解宇宙的能量释放过程，继而理解宇宙演化的过程。
为了实现探星的目标，腾讯特别设计了一套全新的，端到端的AI算法，在同等算力的情况下，信号处理效率提速1800倍，助力Fast在一年时间内发现了2颗快速射电暴。这对天文学家研究宇宙大尺度结、星系际介质磁场至关重要。
触碰时空的背后是什么？
探索千年之远的殷商和光年之外的宇宙脉冲，需要基于腾讯云的两大技术底座，这便是本文开篇所提到的，“通过人工智能领域云端算力平台产品和服务”。
甲骨文研究和脉冲探索需要高性能的集群算力支持。腾讯云发布的新一代HCC（High-Performance Computing Cluster）高性能计算集群，可为大模型训练、自动驾驶、科学计算等提供高性能、高带宽和低延迟的集群算力，是国内性能最强的大模型计算集群。
通过7月4日刚刚发布的向量数据库，AI可以把海量甲骨字或脉冲星的数据进行向量化，存储和查询效率比传统方式提升10倍，成本更低。这突破了大模型在时间和空间上的限制，能够更好地加速大模型在更多研究和应用领域落地。
6月19日，腾讯云公布行业大模型解决方案，基于腾讯云TI平台，打造行业大模型精选商店，为客户提供MaaS一站式服务。前面提到的甲骨文考释、Fast探星都是基于MaaS打造。
我们无比期待，MaaS在未来，能够创造更多可能。
关于AI在各行业的应用，你还有什么期待？
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