数字时代，闻“讯”而来 20 年 To C，20 年 To B。 说起 To B 生意，不得不提及产业互联网。腾讯作为互联网巨头，在消费互联网时代与阿里、百度三足鼎立。凭借 QQ、微信、天天酷跑、王者荣耀等多款产品吸引了海量用户，强势分割大片互联网江湖，建立起一个庞大的互联网企业。如今，To C 的生意日渐红海，趋势转向，众多技术公司纷纷将矛头指向 To B 的战场。腾讯便是其中的领导者。 对于互联网公司而言，To C 的生意面向的是众多网民，群体决策时有较强的羊群效应，爆款、现象级产品就是很好的例证。这样的规律导致马太效应明显，结果是 To C 的互联网公司发展节奏很快，常呈现大起大落的态势；To B 的生意则不同，每一个客户都是有组织、有明确目的的团体，决策更加理性，冲动消费行为少且决策周期长，整个生命周期发展较稳定，往往是“苦媳妇熬成婆”。 因此大多数 To B 公司的业务爆发，背后都有长期而深度的积累。 腾讯 2019 年年报披露，腾讯云全年营收超 170 亿人民币，付费用户超突破 100 万，腾讯会议日活账户超 1000 万。 亮眼的产品数据背后，离不开腾讯在技术上的深耕和积累。其实，早从 2010 年做云计算业务开始，10 年时间里，腾讯已经积累了包括云计算、AI、大数据、数据库、区块链、音视频、网络安全等众多领域的关键技术，构建起“连接万物”的数字生态，从一家产品型公司进化为有深厚积累的技术型公司。 今天我们来聊聊腾讯数字生态中极具代表性的大数据、云计算和人工智能三个基础技术领域，一窥腾讯 To B 业务的进阶之路。 腾讯如何占据数据时代的话语权？ “互联网行业什么技术有明显门槛？数据库算一个！” 2020 年 6 月，腾讯云正式发布分布式图数据库产品腾讯云数图 TGDB（Tencent GraphDatabase），为企业提供更高效的复杂关联数据处理工具。 TGDB 以原生方式实现属性图，高效存储关联数据，支持千亿级节点大图的高效查询和关联分析。通过支持 PageRank、社群发现、相似度计算、模糊子图匹配等社群发现算法实现高性能图计算。同时，高可用、高健壮也是腾讯云数图的一大性能优势。意味着国产数据库迈出了新的一步，一方面解决了以往关系型数据库在万亿级数据的复杂关系查询时效率低下的问题，另一方面打破了国外厂商垄断主流图数据库市场的现状。 腾讯作为社交巨头，旗下 QQ、微信两大国民社交平台承载着超过 10 亿的网民，每天需要应对海量数据，这本是一个极具挑战的技术活，但这些国民产品却体验流畅，极少出现卡顿或者宕机，背后都离不开腾讯强大的数据库技术，而其自研数据库的故事，还得从 2007 年说起。 2007 年，腾讯与 MSN 的激战已接近尾声，QQ 的市场份额增至 80.2%，MSN 已经萎缩到 4.1%。随着市场份额急剧攀升，腾讯的 QQ 秀等收费业务也迎来爆发。腾讯开始强化自身技术能力，首当其冲的便是自研数据库。 当时，为了解决公司内部计费等敏感业务高可用、核心数据的零流失、核心交易的零错账等问题，腾讯召集公司核心技术人员，带领团队开发了一款自研数据库 TDB。之后由于腾讯开放合作伙伴不断增多，行业场景愈发丰富，TDB 难以满足需求。2012 年，腾讯为适配内部业务自研的 TDSQL 数据库诞生。 TDSQL 开放后，服务了包括微众银行、张家港行、深圳地铁、广汽集团在内的 600 多家客户，优秀的性能、体验和服务为其赢得了良好的客户口碑。TDSQL 的成功也为后来自研云原生数据库打下了良好的基础。 2017 年，腾讯内部意识到，腾讯需要更多 To B 的能力，要在组织架构上进行从内到外系统性地梳理。当年，腾讯将 AI、大数据、云计算列为年度战略关键词。也是在这一年，腾讯云服务百万客户，且腾讯云数据库迎来了突破。 结合开源数据库适配业务和具体场景，腾讯云自主研发了一款真正的云原生数据库 CynosDB。作为腾讯云在数据库领域的重要布局，CynosDB 单节点读性能可以达到 130 万 QPS，全面超越业内目前最高的 100 万 QPS 水平。它将传统数据库与云计算的优势相结合，利用计算存储分离，日志下沉及异步回放，分布式存储和后台持续日志备份等技术手段，解决了传统数据库上云的难题。 腾讯自研大数据计算框架，成为大数据计算利器 数据作为一种资产，数据库决定着资产的拥有权，而想要用好资产还需要大数据框架的辅助。腾讯自主研发的大数据框架 Angle，可以说是国产大数据的先锋实践。 （图源：腾讯大数据官网） 2009 年，腾讯搭建了第一个 Hadoop 集群，正式开启了“大数据掘金”之旅。12 年来，腾讯大数据技术发展经历了 TDW、智胜广告（离线数据 / 实时查询）、TPR 全实时流程、Oracle 全部下线、JStorm TRC 发布以及高性能计算框架 Angel 等里程碑。 2012 年，腾讯大数据发展进入第二阶段。当时，移动互联网爆发，应对业务数据统计及时性、快速性的需求，腾讯大数据从 Hadoop 转向 Spark 和 Storm 体系，吸收开源技术并结合腾讯自身业务需求重写，探索流式计算、秒级采集系统的建设，构建企业级实时数据分析体系。随着 TPR 和 TDBank 上线，腾讯拥有了万亿级实时数据采集、分析的能力，足以替代 Oracle 满足海量数据的分析需求。 2016 年，腾讯大数据迈入了第三阶段。随着数据挖掘、数据应用的深入，腾讯大数据再次迭代。这一年，自研的大数据框架 Angel 上线发布，标志着腾讯有了自己的高性能计算平台，可以在框架层面做大数据研究、应用与推广，从此在大数据领域有了自己的一席之地。 这些仅是腾讯大数据发展的几个关键里程碑。在今年 5 月份，腾讯也宣布未来五年将投入 5000 亿元布局新基建，重点会花在云计算、区块链、服务器、超算中心、人工智能、5G 网络、网络安全、量子计算、音视频通讯、大型数据中心以及物联网操作系统等方面。 腾讯如何成为各行业数字化转型的助手？ “企业数字化转型的本质需求是敏捷和智能！” 在帮助企业实现敏捷的路上，腾讯探索了 14 年，将腾讯团队协作理念与敏捷研发精髓，沉淀在了 TAPD（腾讯敏捷产品研发平台）产品中。 很多人都是 TAPD 的受益者，也青睐于 TAPD 对整个敏捷管理生命周期的全面支持。 TAPD 的诞生，还得从 2006 年说起。这一年，腾讯联合创始人、时任 CTO 张志东，漂洋过海把美国的敏捷理念带回国，结合业界的思想精髓，创立了腾讯的敏捷研发体系。 而此前的腾讯，多是用传统瀑布流的研发模式。为了在公司内部营造敏捷研发的氛围，腾讯打造了一系列的敏捷培训课程，进行了四百多场的敏捷培训，同时组建敏捷教练团队，指导各团队的敏捷实施，并通过线上线下的敏捷实践交流，帮助团队交流和分享敏捷实施经验，腾讯各团队的敏捷实践也日趋成熟。 那么，如何把敏捷迭代、小步快跑，快速改进、拥抱变化，用户参与等核心理念和敏捷实践落地，真正让敏捷玩起来？2006 年，支撑腾讯敏捷项目管理的工具平台 TAPD 诞生了。 2017 年 5 月，腾讯将 TAPD 敏捷研发平台对外开放，赋能产业数字化转型。在内部服务的十余年时间内，TAPD 支撑了腾讯敏捷发展的思想落地，也沉淀、固化了腾讯最优秀的团队敏捷实践，并总结出稳定发布和迭代、跨部门、跨地域合作和单周快速迭代的方法论和模型。 TAPD 较为有名的实践是用于微信的开发、迭代与发布。 早在微信的创业初期，团队只有 10 人左右，所有的沟通都在 Excel 上完成。当产品小有名气时，扩张到了 30~50 人，为了解决版本发布周期极不稳定、经常遗漏 bug 等问题，便引入了 TAPD，尤其是其中的缺陷、迭代需求模块，很好地帮助团队完成了迭代节奏稳定、缺陷跟进等关键问题。 当微信进入稳定期时，团队规模扩张到了数百人，则对更完善的报表、项目进度、多项目协作以及发布跟进等提出了更高的要求，而 TAPD 也在随之发展、成熟，已能通过灵活的模块和功能配置，给予更好的支持，并且成为微信团队最值得信赖的研发及沟通协作平台。TAPD 支撑了微信敏捷实践，确保其稳定的迭代节奏，并且可追溯可跟踪。用多个特性小组的管理模式，并行迭代，集中交付，使不同特性的小组得以自适应。 TAPD 开放后，标志着腾讯云在敏捷开发的方法论和工具层面日趋成熟。 另一个具有代表性的产品，是腾讯乐享，它凝聚着腾讯12 年的企业管理经验与精华。 2008 年，在腾讯内部，出现了一个叫 KM 的企业知识管理平台，这里自由开放，先后推出了知识库、K 吧、投票、乐问、论坛等交互场景。大家会在 KM 上分享自己的工作和生活，还经常与大老板“偶遇”。可以说，KM 见证了腾讯从几千人到几万人的企业发展史，它承载着整个腾讯的企业文化，对腾讯的企业氛围起了决定性的作用。 而 KM 的这些功能成熟后，被腾讯通过乐享开放了出来，帮助企业更好地实现内部的数字化管理，并持续丰富着企业社区生态。乐享提供的解决方案中包括适合政府部门、企业、零售、学校、医药等诸多行业，协助企事业单位完成知识管理、学习培训、内部沟通、文化建设等工作。自乐享对外开放以来，已经有超过 30000 家的企业在使用。 然而，腾讯的探索并没有止步，2019 年，在国内中台趋势持续火热的背景下，腾讯又推出了数字化中台的基础设施 -- 腾讯里约。 腾讯里约的本质是一套中间件产品和与之配套的建设规范，它可以帮助企业搭建数字化中台，并提供应用支撑、服务支撑和身份支撑等核心能力。里约平台汇聚了腾讯提炼出的十多年的信息化经验，可以解决企业的各种共性及难点问题。这种智能、统一化的管理需求也是包括政府、金融机构、制造业等大型集团在内的客户根本诉求。 基于腾讯里约，腾讯云可满足敏捷、智能两大企业数字化转型的本质需求，提供了一套面向政府和大型企业的较完善的数字化转型方法论与工具。 将”泛在智能“的世界变成现实 “未来，人工智能将被万物依赖，而腾讯正将技术融于万物。” 2020 年 7 月，在 2020 世界人工智能大会腾讯论坛上，腾讯发布了《腾讯人工智能白皮书：泛在智能》，提出人工智能进入“泛在智能”新阶段。腾讯发布的 AI 白皮书在业内引起了较大反响，业内人士纷纷开始讨论腾讯 AI 的过去与未来。 事实上，腾讯 AI 的探索和实践由来已久，最早对外公布的 AI 部门还得从优图实验室说起。 2011 年，人工智能博士毕业的黄飞跃在腾讯研究院工作，注意到公司海量图片的存储和传输成本很高，其研究了“图片二次压缩技术”后发现，若使用该技术压缩公司图片，可提高 20%～30% 的压缩比。于是开始在公司内部推销该技术，落地后为公司节省了大额资金以及存储空间。其团队也借此更名为“优图”，腾讯优图就此诞生。 后来优图在不断发展的过程中屡立战功。2012 年下半年，腾讯优图将研究重心转移到人脸测试别，2013 上半年，优图开始将人脸检测技术输出至 QQ 空间，2014 年，QQ 空间“面孔墙”全量上线，作为业界最早在大规模社交网络平台中人脸识别技术的应用，优图团队又一次证明了自己的能力，而此时黄飞跃所带领的优图团队规模只有 20 人不到。 2014 年上半年开始，黄飞跃带领优图团队开始探寻大量人脸识别应用场景，和腾讯征信负责人挖掘人脸识别的一个创新应用，即通过自拍照和身份证照片比对，来确认是否为用户本人（人脸核身）。同一年，微众银行需要做人脸远程开户，由于微众银行是互联网银行，不存在线下营业网点，因此线上开户过程中的人脸核身能力就显得尤为重要。优图借此机会打赢了 To B 业务赋能的第一战，为微众银行高效解决了人脸核验问题。 然而，腾讯在 AI 方向上的布局还远不止优图实验室，2016 年，腾讯 AI Lab 诞生，主要研究方向为机器学习，定位于腾讯内部的 AI 软件算法技术研究。2018 年 Robotics X Lab 诞生，其背后积累的技术主要有深度学习、视觉 AI、机器人设计开发等，配合 AI Lab，定位于“更好地连接物理世界与虚拟世界”，成为腾讯 AI 的双支柱。 作为腾讯 AI 能力对外的出口，腾讯云已经成为国内最大的人工智能服务提供商，服务全球超过 12 亿用户。今年，借着“新基建”的政策东风，腾讯云计划从多个层面完成 AI 新基建的整体布局，并且首次正式公布 AI 新基建的全景布局——“一云三平台”架构。除了由腾讯云提供强大的底层算力资源外，还通过算法平台、服务平台以及开放平台，降低应用门槛、将 AI 能力真正落地到实际业务场景中，推动 AI 技术和应用不断发展，赋能百业。 十年再出发，腾讯 To B 业务发展全面呈现 20 年 To C，腾讯已是互联网行业的巨头。20 年 To B，腾讯以云计算为代表的 B 端技术成果丰硕。十年再出发的腾讯 To B 业务发展全景，将在今年的腾讯全球数字生态大会上得到全面呈现。 2020 腾讯全球数字生态大会将定档 9 月 9-11 日，本次大会首次以云端纯线上方式对外呈现，参会者可以在线上与 400 多名国际知名经济学家、行业领军人物、技术大咖将齐聚。大会以“未来经济，数字优先”为主题，围绕新时期数字经济发展新趋势、各行各业数字化转型实践、与社会治理与产业升级“数字优先”的优选路径等内容展开，为各领域参会者提供参考。届时，腾讯产业互联网各业务板块负责人也将联袂出席，对外发布和解读腾讯产业互联网年度战略。 目前大会官网已经正式上线，并对外开启预约报名，扫描下方海报二维码或点击阅读原文进行预约报名。 ??点击【阅读原文】了解更多 阅读原文