在Make AI everywhere的口號下，騰訊確立了Robotics X、通用人工智能和AI+醫療三大AI領域核心戰略。

3月15日，騰訊宣布將成立機器人實驗室“Robotics X”，并與施普林格？自然集團（Springer Nature，《自然》出版商）旗下的自然科研（Nature Research，）正式達成戰略合作，共同推動“AI+醫療”領域的跨學科研究。

通用人工智能是AI領域的終極難題，醫療是騰訊人工智能重要的落地場景。

自然科研董事總經理Dean Sanderson接受包括一財科技在內的媒體采訪時稱，在AI領域，中國互聯網公司有不同關注點，騰訊主要是看AI+醫療，百度是對無人駕駛比較有興趣，亞洲服務器租用 歐洲服務器，這些公司可能都會在各自領域得到良好發展，在中國甚至是全球達到領先地位。

騰訊進軍通用人工智能

和AI Lab一樣，機器人實驗室Robotics X隸屬于騰訊技術工程事業群（TEG），兩個實驗室是騰訊AI產業的雙基礎支撐部門。

騰訊副總裁姚星在接受包括一財科技在內的媒體采訪時稱，“機器人”是一個廣義的概念，它的形態可能是音箱，可能是眼鏡，也可能是人形機器人，對它的定義是虛擬世界和現實世界的連接載體。

“人工智能是通過虛擬世界仿真現實世界，如同互聯網時代的個人電腦，移動互聯時代的智能終端，所有人工智能的算法都需要一個載體來回到現實世界。”姚星稱。

這個載體將幫助人類從AI邁向“通用人工智能（AGI）”道路。姚星指出，現實世界不是單一而是很復雜的，如果要用虛擬世界仿真現實世界，未來真正要做的是通用人工智能。

在姚星看來，人工智能從16年開始火爆，但市場給了行業過高的預期，人工智能真正的商用規模還小，和互聯網、移動互聯網無法比擬，域名購買 directadmin購買，遠遠沒達到產業化規模，背后原因是人工智能技術準備不足，面對復雜場景技術處理方式比較單一。

騰訊AI Lab主任張潼指出，“目前人工智能中的圖像識別、語音識別和自然語言處理等都有它的局限性，它更多是建立在特定場景上。尤其是自然語言處理，一句話稍微改變一下就無法識別，它并非那么智能，它更多的是特定模式下的識別 .”

通用人工智能具備處理多種類型的任務和適應未曾預料的情形的能力，將解決這個問題，世界上最好的研究組織Deep Mind等也在向通用人工智能發展，但通用人工智能也堪稱人工智能領域基礎研究上的終極難題。在AI領域，中國公司勝在了數據獲取和場景應用，基礎研究一直是軟肋。

張潼稱，從大環境來看，國內公司注重場景應用居多、基礎研究偏少，騰訊希望引領基礎研究潮流，“首先需要公司支持，國外做基礎研究的公司有很多，國內公司發展到一定程度也會去做，這會助于公司提升競爭力、加大未來話語權；其次對于我們來講，要招人，招到合適的人才能去做；第三是和外界有互動與聯系；第四是會去應用場景，在優勢方向發展一些前沿技術，沿著這些方向去把這些事情做起來。”

如張潼所言，人才是決定人工智能發展的重要因素。美國和中國被認為是人工智能發展最具潛力的國家，但人工智能領域的科技精英主要聚集在硅谷。自然科研董事Dean Sanderson對一財科技表示，中國AI領域研究人員僅為美國的20%.

越來越多的硅谷科技精英正在回國。騰訊宣布成立Robotics X的同一天，有媒體報道稱微軟研究院（MSR）首席研究員、研究經理張正友已從工作20年的微軟離職，張正友將加入騰訊Robotics X工作。

騰訊方面并未對此作正面回應。目前騰訊AI Lab有超過50余位世界知名學院的人工智能科學家（90%為博士）、及200多位經驗豐富的人工智能應用工程師。

AI醫療是重要落地場景

騰訊在人工智能領域有三大核心戰略，除了Robotics X、通用人工智能外，另外一個戰略為“AI+醫療”。

相較于百度和阿里巴巴，騰訊2016年才成立AI Lab，在AI領域起步較晚。姚星稱，到2018年，騰訊在AI學術研究上代表了國內最好的水平，目前AI應用場景比較單一，騰訊希望能在更多方面使得AI落地，2018年騰訊特別強調在AI醫療上有所突破。

醫療是騰訊AI重要的落地場景。2017年，騰訊發布了首款“AI+醫療”產品“騰訊覓影”，騰訊覓影對早期食管癌的檢出率高達90%.目前，該產品從最初的食道癌早期篩查已經拓展到肺結節、糖尿病、眼底病變等多病種篩查，在全國多省市的100多家三甲醫院落地。

騰訊AI Lab與自然科研（Nature Research）達成戰略合作，正是為了推動“AI+醫療”領域的跨學科研究，促進AI產學研一體化。