马化腾介绍说，腾讯作为一家做社交网络的公司，微信里拥有大量的人脸数据，每天微信里的人脸图片高达10亿张，目前腾讯在对这些数据进行基础性研究，包括后台数据分析等，都用到了人工智能的技术，在前端也做出了一些产品。

　　谈及腾讯在人工智能战略上的布局思路，马化腾总结了四个方面：

　　第一个是场景。场景就是你想把这个技术应用在什么场景下，你是不是有高频的跟用户接触，这是一个落地的很重要的地方。所以我们看到很多研究院也好，包括我们内部研发团队。如果没有场景落地，没有平台支持，基本上就是空中楼阁，研究一半很难往下走。

　　第二个是大数据。大数据也是从平台、业务部门有大量实际运转数据才能产生出来。但是这里面很多大数据是垃圾数据，因为没有标签，每人做规划定义，用多好的算法也学不出来，学出来也是走火入魔，没有用的。数据清洗、标签化难度非常高，我们甚至要雇佣很多人用人手的办法，先用人脑清洗干净，再让AI学习。这里面是一个混合结合的过程。

　　第三，计算能力，也就是云资源，几十万核的计算能力，CPU、GPU，我们还是有这个能力的。而且在云里面本身就可以很好的调用，这是我们第三个优势。

　　第四个，一年前我们比较缺乏的就是人才。通过一年我们也招了挺多的人，我们在微软的西雅图研究院旁边也设了一个实验室。因为很多微软的人不愿意离开西雅图，所以我们就在旁边设，没有办法，人才就是这样。几个方面结合起来才有办法真正在某一个领域看到它的成效。

　　关于腾讯社交平台的大量数据开放政策，“这个我们内部还在激烈讨论”。

　　我们现在观察到很多的AI所谓的大拿们，他们更关注怎么落地，能不能把毕生研究成果能够体现出来，所以在我们内部在吸引人才的时候，往往也会说你们微信、手机QQ里面的平台数据能不能给他们用，但是事实上大家都知道，BG、部门里面的平台他们也很希望近水楼台先得月，数据就在我身边流动，我为什么不能招人先研究一把，为什么给你呢。

　　我们现在还处在内部怎么把数据分享出来这个阶段。当然这里面还有一个用户很关注的个人隐私，别把我的数据都卖了，到时候大家都知道，这里面还有一个很复杂的信息安全个人隐私脱敏，你是不知道无法根据数据倒推到哪一个人做了什么事情，我们要把这些处理干净才能往下一步谈。这里面数据清理到什么标签，才能给其他部门、包括外部合作伙伴怎么用。同时有很多数据来自合作伙伴，业界其他公司，他们也遇到这样的问题那者一堆裸数据不怎么用，这样业界还要有一个标准，互惠互利交换，这是一个大方向，还有很长的路要走。

　　李彦宏谈格局：人工智能堪比工业革命

　　在一些关于人工智能产业方向和应用等问题时，李彦宏的观点和看法十分透彻，对于人工智能的发展水平偏向保守。李彦宏认为，人工智能不可能是仿生学，偏向应用导向。人工智能只是像是人脑的工作原理，但我们对人脑只了解3%，所以根本不知道怎么去仿。

　　他认为，人工智能的算法还处于初级阶段，真正挑战人的认知能力还有很长时间，实际上也不可能。人工智能发展会有弱人工智能、强人工智能和超人工智能三个阶段，即使是在超人工智能阶段，还是用电脑的方法模拟人脑，但永远达不到人脑的水平。

　　对于百度很早就投入深度学习的原因，李彦宏表示，百度的基因是做搜索，搜索实际上是机器理解人想要的东西。2012年左右，陆奇还在微软，他说深度学习快要到应用阶段了，我们分析深度学习在图像搜索是偶然还是趋势，发现不仅对图像有用，对计算机的大多数领域都有用。

　　数据越来越多，计算资源越来越便宜，人工智能有60年历史，前50年为什么人们都认为没用，自己读书时就喜欢，但被告诉没用，未来找不到工作。但最近没用的变成了有用，市场环境变了，人工智能代表着未来。

　　2013年1月，百度成立了深度学习研究院。2013年自己以前一直讲百度是商业公司，不该成立研究院和研究机构。但深度学习起来之后是完全不同的，需要理论、算法的布局。算法、芯片、都需要重新审视，来适应深度学习的需求。