知乎是对NewULⅰfe怎样评论的？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2022-05-29 21:29 标签： 大家对知乎的评价

谢邀。我是 TensorFlow 中国区负责人梁信屏。

TensorFlow 作为开源学习框架，快速、灵活、直接生产领域的规模化应用是我们设计 TensorFlow 的初衷。不断拓展 AI 应用边界，将AI的福祉带给每一个人，是我们一直努力的目标。

在 Google 大量产品中我们应用了 TensorFlow，比如Google谷歌翻译，我们引入了神经机器翻译，这是一种使用深度神经网络翻译整个句子而不仅仅是短语来提高翻译准确性的技术。 这使得翻译通常更准确，更接近人们说语言的方式。现今它不仅支撑了包括像 Google谷歌翻译，Google Photos，Gmail等 Google 自家的产品，使应用程序、软件、服务更合心意，还与商业和其他机构合作，将 AI 的能力也赋于他们；我们也与科研机构共同努力，致力于在环境保护领域、农业等解决巨大挑战。

TensorFlow在全球有1700万的下载，其中200多万来自于中国。有大量的全球以及中国的企业已经将其应用于实际的生产中。

比如在营销上，可口可乐在客户忠诚度计划中应用 TensorFlow 作为营销手段。 可口可乐在瓶盖背面打印了 14 位代码，并创建了一个能使用 TensorFlow 来轻松识别数字（通常很难看清）顺利创建购买证明的机器学习系统。至今已经促成 16 次推广活动、超过 180,000 个代码被扫描。

在农业上，荷兰公司 Connecterra 运用 TensorFlow 打造了一款人称"奶牛手环"的穿戴装置。透过机器学习，Connecterra 能够在问题发生初期就做出诊断、提供建议，助力农夫维持奶牛健康。这套可以连结到移动应用"Ida"上的传感器，能分析奶牛的动向，提供农夫关键资讯去了解奶牛何时生病、何时需要特别关照、需要何种关照，以便让奶牛在健康的情况下更好的生产。

在电信服务上，中国电信营业厅 APP 搭建神经网络来学会认识电信充值卡。最终达到在逆光、抖动、数字严重遮挡的情况下依然可以轻松识别，模型训练的成功率为 99.3% ，完成一次识别耗时 0.05 秒。如今在农村/年长人群/2线以下城市，仍有35%的人在进行充值卡充值，平均每天更有高达十几万人通过手机 APP 进行充值卡充值。通过拍照识别充值卡的方式，解决了在互联网时代被忽略的需求，真正的使 AI 普惠于民。

Lite做了一个嵌入式的智能手机输入法，使内存的占用减少近50%。响应速度提升一倍，语音理解准确度也得到了升级。新浪移动是另一个例子，他们使用TensorFlow创建了一个系统，让他们的用户仅仅通过拍照的形式，就可以识别很多车的品牌。利用TensorFlow，他们的模型体积缩小到四分之一，运算效率提升了4倍，识别准确率提升了85%。

其他的例子还有很多，很多公司都在利用 TensorFlow 搭建自己的AI、机器学习平台。比如说京东、腾讯、阿里、网易、美团、小米等公司。他们使用TensorFlow解决了各种不同的问题，从计算机视觉、自然语言处理到推荐预测等等。

除了商业应用，人们也开始用AI来解决现实社会当中的一些难题，我们发现基于 TensorFlow 可以实现更多。

在环境保护方面，在亚马逊的热带雨林，工程师科学家建立了一个用移动设备的实时检测和警报系统, 来监控树木的非法砍伐。

在医疗领域，我们在探索如何应用 AI 使病理学家更好的诊断癌症。

在农业领域，IITA基于 TensorFlow 开发了一套帮助农民检测及管理虫害的方案，使5亿非洲人民免于虫灾饥荒。

我们真的非常高兴能够看到 AI 在改变人们的生活，通过TensorFlow，我们希望有更多的公司能够做相关的工作，非常希望能够听到大家的声音。通过TensorFlow公众号（TensorFlow），你们可以在目录栏找到 “案例征集”/或回复“案例”，告诉我们通过 TensorFlow 你想做什么。


2018 Google 开发者大会将于9月20日到21日在上海举办，期待跟与各位开发者共同在知乎站内探讨更多的技术和未来，也欢迎大家在更多问题下邀请谷歌开发者机构号回答。

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