腾讯已经变得越来越开放，开源已在路上

导读：去年，知乎上一篇讨论腾讯技术的帖子异常火爆，讨论的主题是当下（2018 年）腾讯的技术建设是否处于落后同体量公司的状态，这篇帖子得到腾讯内部以及其他互联网公司「码农」的“激情”回复。

当然，也有人反驳，包括腾讯被 diss 的开源情况也有人出来“打抱不平”，表示腾讯已经变得越来越开放，开源已在路上，请给它一点时间。

问题是，这些吐槽现在还是真实情况吗？为找到这个问题的答案，本文将从腾讯的技术建设、开源，以及 AI 实力这几个方面进行分析，来一探究竟。

技术建设落后是真实的吗？

总结下来，知乎上关于腾讯技术建设落后的吐槽，其中很重要的一点集中在「重复造轮子」相关的问题上，比如：

1、技术债务重，文档查找和共享难，出了技术问题不知道问谁等问题；

2、技术氛围差，各个团队敝帚自珍，重复造轮子；

3、内部赛马机制导致“没有收益”的事情没人愿意做；

当然，对于这些吐槽，知乎上也有不少用户站出来反驳，比如有腾讯内部人员匿名表示，腾讯技术团队的总体水平其实并不差，很多独立的模块设计和抽象都比较出色，技术含量也不低，只是总体上感觉还有很大优化空间。而且，腾讯在不断发生变化和改进，这从微信和 QQ 产品的体验中可以感受得到。

注：上述为知乎部分用户看法，仅做参考，不一定代表真实情况。

全面拥抱开源

在腾讯被吐槽的众多技术问题中，「重复造轮子」、分享难等状况是广受诟病的问题。针对这些问题，腾讯通过开源将成果在内部分享来改善，并追赶 BAT 中其他两家公司的步伐。那么，它做出了哪些努力呢？

▌发布开源路线图

实际上，2010 年腾讯已经全面拥抱“开放”战略，2012 年发布了第一个对外开源项目。从 2016 年开始，腾讯不断将内部开源项目在 GitHub 上发布。

近日，腾讯在开源上有了一次大动作，首次全面公开了其整体的开源路线图。据了解，基于代码开放和社区运营，腾讯的开源路线是通过“三步走”的开源计划，不断深化腾讯已有的技术能力，推动从封闭孤立向协同开放向社区开放治理的纵深方向发展。

具体来说，第一步是内部开源协同。首先拉通内部项目和组织，通过部门小团队作战或跨部门大团队作战的方式协同推进，以优化资源配置的方式集中优势寻求技术突破。随后，腾讯建立起筛选机制将代码开放出来。

第二步是外部代码开放。优化设计与代码结构，不断拓展落地场景，有效利用外部贡献者资源实现资源整合，构建技术影响力。

第三步是社区开放治理，在这一阶段，注重大规模技术推广与应用、开发者生态体系构建、社区领袖与领导力培养、全社会研发资源的优化配置四个方面。

据腾讯开源联盟主席、腾讯开源管理办公室委员、Apache Member 堵俊平透露，腾讯开源将重点关注 IaaS、容器与云原生、数据库、大数据与 AI、中间件、IoT/边缘计算、小程序生态等。

▌成立腾讯开源管理办公室

此外，为更好地服务开源，腾讯特别对内成立了开源管理办公室，下设项目管理委员会、腾讯开源联盟和开源合规组三大组织，自上而下地传递腾讯开源策略，自下而上地落地开源技术生态。同时，通过开放的开源评审平台，孵化和培育优秀的自主开源项目。

▌内部机制

同时，腾讯内部其实有一套自己的开源机制，经腾讯技术管理委员会授权，由腾讯研发管理职责部门牵头腾讯法务、合规、专利、安全等相关部门，整合为腾讯开源合规小组，在开源流程、安全、风险、建议方面对腾讯业务提供专业服务。合规小组会帮助开源项目整理第三方组件的引用，通过第三方扫描工具（如 blackduck、fossid等）识别和确认第三方代码有效性，同时会进行人工筛查，确保第三方使用腾讯代码时安全可控。

在协议选取上，合规小组会对项目的开源许可证进行合规化的建议，并向业务推荐开放性的许可协议。

在文化方面，由研发管理部 CODE 平台中心负责组织建设腾讯代码文化和内部开源，鼓励腾讯项目首先在腾讯内部流动，并对有价值的项目引导和帮助对外开源。

同时，在腾讯技术管理委员会的授权下牵头设立了“腾讯开源联盟”，由不同业务的技术专家、负责人、技术领袖组成开源联盟组委会和专家团，在开源文化、开源经验、开源活动等方面对开源项目施以指导和帮助。

在这套机制下，截至 2019 年 6 月，腾讯已在 Github 上发布 75 个开源项目，包含微信、腾讯云、腾讯游戏、腾讯 AI、腾讯安全等相关领域，累计在 Github 获得了 22W+ Star 数。

目前，腾讯自主开源的项目包括：

Tinker：微信前端团队 Android 热补丁方案

Angel：灵活而强大的参数服务器型分布式机器学习平台

WeUI：轻量而优雅的微信 UI 样式库

Wepy：小程序组件化开发框架

Tars：整套微服务治理和开发运营一体化解决方案

官网及项目详情地址：

https://opensource.tencent.com/

官方 GitHub 详情地址：

https://github.com/Tencent/

关注腾讯的人应该了解，腾讯还参与贡献了 Openstack、 KVM、docker、NVDIMM、ceph、HBase、Hadoop、linux、Spark、kubernetes、torrent、dht、goprocinfo、flannel、netlink 等开源社区和项目，主导发布了 Hadoop 2.8.4、2.8.5 和 Spark 2.3.2，并将开源项目 Tars、TSeer 和 Angel 分别捐赠 Linux基金会和Linux 深度学习基金会，并将长期于基金会运作。同时，腾讯还是 Linux 基金会、Apache 基金会、Openstack 基金会、MariaDB 基金会及 LF 深度学习基金会的白金会员。

堵俊平表示，腾讯之所以重视开源，原因在于：从外部环境来看，随着主流的开发平台Linux、Android 等逐渐开源化，IT 产业想要取得更大的市场份额，拥抱开源是当务之急；从腾F讯内部的技术积累来看，腾讯内部已经累积了超过 8000 个经过用户验证的开源项目，可以向开源社区输出优质开源项目；从生态机遇来看，开源能够很好地服务于腾讯重点战略方向，例如作为腾讯云的 Paas、Saas 服务封装，推动机器学习和人工智能的广泛应用。

AI 实力哪家强？

如今，AI 已经成为一家公司综合实力不可忽略的一部分，尤其是对于 BAT 来说，AI 在战略层面的定位很大程度上决定了公司的发展方向。

在 AI 方面，数据显示，腾讯与百度与阿里相比似乎并不占优势，但仍在有重点地奋力追赶，在一些领域已占有优势。

2018年，CB Insights 的报告挖掘了 BAT 在AI 方面的相关专利记录、投资和收益等，全方位描绘了 BAT 的 AI 策略。报告显示，百度在 AI 领域处于领先地位。BAT 分别着重自动驾驶、智慧城市和医疗 AI，在政府的大力支持下，BAT 正在向全世界扩张。

首先，在战略上，百度就早于阿里和腾讯意识到 AI 的重要性，在 2010 年就已经在电话会议上讨论 AI，时间甚至早于谷歌，而阿里和腾讯都是在近年才提出 AI 战略。

百度财报显示，自 2011 年以来，百度就大规模投入人工智能技术的研发，最近几年研发投入占总收入保持在 15% 左右。

相比之下，腾讯财报显示，腾讯 2019 年第一季度营收 854.7 亿元，同比增长 16%，但收入构成中未包含 AI 带来收入的信息，主要收入来源是增值服务和金融科技及企业服务，占比分别为 57% 和 25%，网络广告占比 16 %，其他收入占比 2%。

但在学术研究上，腾讯正在成长为一支“生力军”，在国际顶级会议上的表现可圈可点，如在今年的 CVPR 会议上，今年腾讯公司共有 58 篇论文入选，其中腾讯 AI Lab 33 篇（含 8 篇oral），腾讯优图实验室 25 篇，腾讯 AI Lab 入选论文涉及视频理解、人脸识别、对抗攻击、视觉-语言描述、模型压缩和多任务学习等几大重点研究方向。2018 年，腾讯 AI Lab 在 NIPS（现已更名NeurIPS） 上共有 20 篇论文入选，其中 2 篇被选为亮点论文（Spotlight），其他成绩还包括计算机视觉领域顶会 CVPR （21篇）和 ECCV（19篇）、机器学习领域顶会 ICML（16篇）、NLP 领域顶会 EMNLP（16篇），以及语音领域顶会 Interspeech（8篇）等。可见，腾讯的 AI 学术研究能力并不落后。

在应用层面，腾讯的成果也很瞩目，如发布了基于多模态研究的首个“电竞虚拟人”，策略协作型 AI“绝悟”首次亮相KPL决赛，与人类战队（超过99%玩家）进行 5V5 水平测试并取得胜利。

在 AI 投资上，BAT 三家都向全球扩扩张，约 44% 的资金流向美国的初创公司，其中腾讯在美国的投资交易最多，参与了 12 项交易。

（来源：CB Insights ）

CB Insights 数据显示，在 AI 专利上，百度和阿里在语音领域领先，而腾讯专利则更多与计算机视觉研究相关。9月6日，腾讯宣布优图实验室升级为腾讯计算机视觉研发中心，将加大研发投入，且不设 KPI，可见其对 CV 开发的重视程度。几日后，腾讯 AI Lab 开源了“Tencent ML-Images”数据集，作为腾讯开源第58个项目（https://github.com/Tencent），这是腾讯在计算机视觉领域所累积的基础能力的一次释放。

当然，三家公司在 AI 应用方面的重心不一，百度在自动驾驶领域领先，如在最近的百度 AI 开发者大会上公布了开放平台 Apollo 迭代到 5.0 最新版本，并宣布与吉利在智能网联、智能驾驶、智能家居、电子商务等领域达成战略合作，以及多项落地项目，如在百度大厦和百度科技园试运营的自主泊车，与红旗携手打造的中国首条 L4 乘用车前装产线在长春投产下线，无人驾驶出租车（Robotaxi）项目“Apollo Go”亮相等。这些都是实实在在的进步。

而阿里巴巴的一大优势在于其人工智能云平台“ET 城市大脑”。据官网介绍，“ET 城市大脑”背后的团队为阿里达摩院城市大脑实验室，华先胜为负责人，张磊为高级研究员，研究方向包括多模态数据感知、城市交通预测与干预、城市大规模并行异构计算、城市复杂环境感知与理解、城市视觉搜索引擎和城市市政规划和公共资源分析。阿里使用城市大脑来处理来自相机、传感器、社交媒体和政府数据等方面的数据，并使用人工智能算法来预测医疗保健、城市规划、交通管理等方面的结果，科研实力不容小觑。

相比之下，腾讯则将重点放在 AI 医疗保健领域。除了大力投资 AI 医疗企业，腾讯还重点研发医疗智能平台，2017 年 8 月，腾讯发布了其首个 AI+医疗影像产品：“腾讯觅影”，可辅助医生对肺结节、乳腺癌、糖尿病视网膜病变、早期食管癌等疾病进行筛查。截至 2018 年 7 月，腾讯觅影已累计辅助医生阅读医学影像超 1 亿张，服务超百万患者，提示高风险病变 15 万例。同年 11 月，“腾讯觅影”进入了首批国家新一代人工智能开放创新平台名单，负责建设医疗影像国家新一代人工智能开放创新平台。随后，腾讯又相继发布了首款医疗AI引擎“腾讯瑞智”和“腾讯超级大脑”，后者将人工智能技术融入到医药研发、基因组数据分析、导诊、疾病筛查、辅助诊疗、医疗管理等环节。

另一方面，在 AI 开源上，腾讯也在加紧步伐：

（红框部分为腾讯 AI 相关开源项目，不完全统计）

围棋 AI 技术PhoenixGo，这是腾讯微信翻译团队开发的人工智能围棋程序，曾在 2018 年以 BensonDarr（昵称“金毛”）的名义在腾讯野狐围棋平台上和全球顶尖职业棋手、围棋爱好者及各路围棋AI 对弈，在 4 月底取得了 200 多连胜，并在福州 2018 人工智能围棋大赛上夺冠，引起了行业内广泛关注。

Tencent ML-Images：2018 年 9 月 底腾讯 AI Lab 开源，由多标签图像数据集 ML-Images，以及业内目前同类深度学习模型中精度最高的深度残差网络 ResNet-101 构成。

Angel：基于参数服务器理念开发的高性能分布式机器学习平台。

behaviac：游戏 AI 的开发框架组建，也是游戏源性的快速设计工具。

FeatherCNN：高性能神经网络前向计算库等。

NeuralClassifier：NeuralNLP的一个子项目，是一款基于PyTorch开发的深度学习文本分类工具。

看到这里，我们会发现仅从上述资料中无法找出文章开始提出问题的答案，但还是可以从中得出一些较为客观的结果：

市面上存在着对腾讯技术建设的质疑，但从用户体验来讲，腾讯的主流产品和技术研发并没有让用户失望；

腾讯的开源状况不如 BAT 其他两家，因为腾讯在开源上起步晚，但这家公司已经在保持开放的态度，且在奋力追赶之下已经有不少项目对业界产生不小的影响；

腾讯的AI 实力究竟如何也需要从多角度考量，虽然整体上百度的 AI 实力最强，但腾讯在 AI 研发上是认真的，比如在医疗影像 AI 领域，腾讯的技术积累已经助力不少优质项目落地，且背靠充足资金的支持，这是其他 AI 创业公司无法企及的优势。