■腾讯财报ToB表现亮眼，产业互联网跑出加速度？( 二 )
疫情期间 ， 腾讯翻译君的日常服务日均翻译请求达到6亿次 ， 稳定性99.99% 。
除了日常为联合国文件署、CCTV总台、外交部领事司、微信、企业微信、QQ、滴滴、美团等机构和软件提供接口 ， 疫情期间暴增的多语种会议、大型峰会需求也朝腾讯同传蜂拥而至 。
通过云端音频间的交流 ， 相比线下会议 ， 对拾音、识别要求更高 ， 还要克服网络传输延迟、线上语音环境嘈杂等种种困难 ， 这也让腾讯翻译君开启了疯狂迭代之路 ， 为线上会议打造了一套定制化的服务 ， 实现远程接入 ， 提供了实时AI翻译服务 。
通过自研的神经网络翻译引擎和语音识别技术 ， 加入NLP、去口语化等技术处理 ， 腾讯同传以低延时和高准确率的效果 ， 成为跨语言交流的便捷助手 。
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对于新冠疫情的识别 ， 腾讯做到了最快2秒 。
2月21日 ， 腾讯人工智能CT设备驰援湖北 ， 并在湖北最大方舱医院成功部署 。
通过应急CT ， 最快2秒就能完成AI判定 ， 不足一分钟即可为医生提供辅助诊断参考 。 这不仅可以缓解前线CT稀缺的问题 ， 还可以极大减轻一线医生工作量 。
2秒背后 ， AI在发力 。
疫情爆发 ， “腾讯觅影”第一时间启动“基于CT影像的新冠肺炎AI辅助诊断”专项 ， 在AI辅助诊断肺炎分型的基础上 ， 利用腾讯天衍实验室的深度学习技术以及自监督学习方法 ， 在低训练数据依赖下快速开发出新冠肺炎影像识别模型 。
如何能极速构建“新冠肺炎AI模型” ， 并且实现秒级识别 ， 需要依靠AI领域的强大技术与经验储备 。
例如 ， 短时间从0到1构建“新冠肺炎AI模型” ， 几乎不可能 ， 而“腾讯觅影”和“腾讯天衍实验室”利用曾经已经构建好的“艾滋病肺炎AI模型” ， 在其基础上做优化 ， 仅用一周 ， 就迅速建立“新冠肺炎AI模型” 。
腾讯觅影背后 ， 有腾讯AI Lab、优图实验室等多个腾讯顶尖人工智能团队的能力输入 ， 最快2秒识别的背后 ， 是腾讯在AI领域的多年能力沉淀 。
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开课第一天 ， 81%的武汉中小学生选择了腾讯课堂 ， 高达73万人 。
选择背后 ， 除了有腾讯20年来融入身体发肤的产品基因 ， 更有藏于产品底层的技术力 。
一方面 ， 直播宕机这一问题是众多学校选择线上开课最头痛的事 ， 高稳定也成为很多在线教育应用难以买过的坎 。 而腾讯对于应对高并发已是老手：早在2017年春节 ， 包括微信、QQ两个平台在内的腾讯移动支付峰值就超过20万笔/秒 ， 经历过春节的战斗 ， 开学第一天的“维稳” ， 显得更有把握 。
同时 ， 腾讯课堂具备支持百万人同时在线上课的超强耐力 ， 也拥有秒级扩容服务海量用户的强大战力 。
另一方面 ， 腾讯在音视频领域的强大技术力在疫情期间再次释放：腾讯视频云将直播延迟缩短到毫秒级 ， 延迟率低至百毫秒级 ， 且保证1080P直播高清视频 ， 最大限度的保障上课顺畅无阻 。
这些技术力本身 ， 历经了浩大的实战历练 。 因此 ， 腾讯教育可以快速适应疫期在线教育的井喷 ， 保障千万师生的正常上课与授课 。
疫情期间 ， 腾讯产出了很多“数字” ， 且仍在不断刷新 。
通过腾讯乘车登记码 ， 可以在1分钟内确认患者所乘公共交通工具信息 ， 5分钟内溯源密切接触乘客；腾讯课堂可以实现老师10S开课 ， 学生1S上课；
腾讯健康覆盖超3亿微信用户 ， 腾讯医典访问量超过6亿；健康码被超过300个县市的9亿用户使用 ， 累计访问量达80亿次 。 在腾讯医典、腾讯健康小程序上 ， 平均每个医生每天的在线诊量超过80单 ， 累积服务1200万人次……
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