做 PPT，是很多人很头疼的工作。
假如你也有异样的懊恼，不如尝尝「微软小蜜」小法式。有了它，你只需上传几张图片，就可以轻松制造悦目的 PPT。
这款看似简略的小法式的面前，隐蔽着微软在人工智能和深度进修范畴内的年夜量积聚和经历。可以说，「微软小蜜」制造的每份 PPT 面前，都含有微软工程师的研讨结果。
明天，知晓法式约请到微软 Office 365 中国团队资深产物司理张鹏，让他为我们揭秘在「微软小蜜」面前，究竟有甚么凶猛的处所。
为何会选择微信，做一个 PPT 小法式？
张鹏引见，他地点的是微软 Office 365 立异团队，重要面向中国市场停止任务。
他们的目的之一就是将 Office 365 产物在 PC 真个壮大临盆力，集成到挪动端。在中国，简直一切挪动互联网用户都邑应用微信，所以，微信天然就成了这个团队的目的之一。
我们外部的项目开辟代号叫「龙门筹划」，从名字看你就可以明确，这个项目完整是中国发明的。
这个团队对新平台的敏感水平不亚于任何创业团队。在 1 月 9 日微信正式开放小法式平台后不久，「微软小蜜」就成为首批推出的小法式之一。
张鹏告知我们，之所以这么早进入微信小法式范畴，缘由有两个。起首是微信平台得天独厚的用户量优势。稀有据统计解释，用户天天在微信里的时光要占总手机应用时光的 35%，也就是说，均匀一个用户天天有跨越三分之一的时光都在微信外面。
你的接洽人早就从亲人同伙扩大到公司同事和协作同伴，群聊曾经是不单单是家人之前的沟通，许多群曾经是用于办公协作等任务场景。
而小法式生成的优势就是不消下载，可以疾速进入运用，而且可以进入微信群聊便于更快更高效的协作。
伟大的用户量和粘性，和小法式平台的「无需下载」特征，都让 Office 365 进入小法式变得再正常不外。应用 Office 365 临盆力平台，经由过程微信小法式完成一件任务，再直接进入群聊停止需要的沟通和协作，对用户来讲是一件异常天然的方法。这也是我们第一时光试水小法式的初志。
除此以外，张鹏还以为，小法式开辟本钱和获客本钱绝对较低，便于相似人工智能等新技巧的疾速试错和验证。
关于微软外部的立异团队，我们除 Office 365 这个壮大临盆力平台以外，还有对人工智能运用的研讨。从今朝全部行业来看都面对一个难点：技巧走的很靠前，然则很零碎。若何把人工智能技巧推动到产物化这条途径下去，构成一个端到真个产物，须要疾速验证和迭代。
决议做小法式以后，「要做甚么小法式」同样成为了张鹏地点团队须要关怀的工作。那为何会选择做「图片辨认文字转 PPT」这类小法式呢？
张鹏给出的谜底是：我们是想摸索一下将来挪动端文档的生成方法。
在 PC 端年夜家习气于键盘、鼠标和打印机的文档生成方法，但是在手机端这些就都不灵了，在手机上，我们可以应用的是摄像头、语音输出和多点触控屏幕。
另外一方面，张鹏和他的团队以为，年夜部门对用户有价值的资本，都是在手机端被发明的，相似现场 PPT、创意海报、画在黑板上的流程图，或是微信"号文章，等等。
用户将这些信息「缝合」进 Office 文档中，常常是比拟艰苦的，也很耗时辛苦。假如小蜜可以赞助用户疾速完成这个举措，用很短的时光提取有价值内容，这自己对用户就是有价值的，由于帮用户节俭了时光。
「微软小蜜」小法式的概念，很像微软 Office 的另外一款产物：Sway
那为何是「缝合」，而不是「珍藏」呢？
就是由于我们愿望这些内容，不论是在挪动端照样 PC 端，都是可以编纂的。只要随时可编纂的可加工的内容，才是属于你的常识或许不雅点。
今朝看来，全部团队的投入长短常值得的。张鹏告知我们，如今，「微软小蜜」累计拜访量曾经跨越了 500 万，并有累计跨越 100 万张图片处置量和跨越 40 万份 PPT 制造量。
在这段时光，我们并没有自动去运营和推行，我们更多是存眷现有效户数据和反应。在用户量面前，我们更存眷产物的焦点用户，他们的需求能否被知足。
让我们觉得愉快的是，我们看到小法式有许多忠诚用户。小蜜天天有跨越 70% 都是老用户，也收到了他们许多好的建议，这对产物早期长短常主要的。
在「微软小蜜」面前，有微软这些技巧支撑
作为一款以 OCR（即相似辨认图片中文字）功效为主的小法式，外面固然有微软自家的技巧存在。
在采访中，张鹏就向我们引见微软在盘算机视觉范畴的研讨结果。
微软在研讨盘算机视觉这个范畴照样异常给力的，在我们前不久的盘算机视觉方面的年夜赛也得了许多一等奖，不论是可以或许辨认出来的物体的品种，照样坐标值、地位等等，准确率都异常高。
光有研讨结果固然不可。若何在现实中，应用好这些技巧结果，也是让科技走进千家万户的主要步调。
将图片、印刷品中的文字，酿成在电脑、手机上可编纂的文本，就须要用到 OCR 功效。
我们的产物绝对来说是属于从技巧上比拟成熟，也比拟实用一些现实的场景，我们会慢慢经由过程产物给年夜家分享。
好比，盘算机图象辨认要对图象外面的根本特点值的抽取。例如，我们方才增长了对图象外面的物体辨认，打标签的功效，今朝可以辨认 2000 多种物体，我们识图接口在你的图片里看到一种物体，就会标注一种物体。
张鹏还引见，今朝微软的光学问别技巧，可以辨认来自全球跨商界、体育界、文娱界等跨越几十万人的名人。
而「微软小蜜」小法式，也是应用了微软盘算机视觉方面的研讨结果，这也是盘算机视觉现实运用的一个例子。
张鹏引见，盘算机视觉可以或许现实被运用，离不开比来热点的「深度进修」。
深度进修是机械进修研讨中的一个新的范畴，其念头在于树立、模仿人脑停止剖析进修的神经收集，它模拟人脑的机制来说明数据，例如图象，声响和文本。深度神经收集是按层排布的，每层都运转着分歧的数学运算（算法）。
举个例子，一个针对图象辨认的深度神经收集，个中有一个层用于搜刮图象中的一组特点（如：图片的边沿，外形等），前面的运算层用于搜刮其他特点，那末这个神经收集的深度越深，他的进修才能越强，对图片的表达越清楚和智能。
深度进修道理图
微软在深度进修范畴的研讨，也有异常好的结果。
今朝典范的神经收集设计普通包括 6~7 层，部门可以到达 20 到 30 层，而微软亚洲研讨院一种被称为「深度残差收集」（deep residual network）的新技巧，可以停止多达 152 层的庞杂数学运算。
这意味着，在不远的未来，微软可使用 GPU 和其他公用芯片的宏大集群，晋升人工智能的林林总总办事才能，个中就包含明天引见的「微软小蜜」小法式。
将来，微软还盘算如许做小法式
在采访中，张鹏也向我们泄漏，他们团队接上去的筹划。重要之事，就是为小蜜增长新功效。
小蜜有一双眼睛，他如今可以看懂图片中的文字和表格，下一步我们会让他看到更多的器械，好比流程图，信息图表，图标等等。
除「看见」，我们还愿望小蜜能「听到」，即用户可以直接经由过程天然说话让小蜜发生内容。最初，我们愿望小蜜可以去设计，用户只需关怀内容输出便可以了，将演示后果交给小蜜来完成。
我们前一段时光为「微软小蜜」小法式增长了表格辨认功效，你用手机摄影一张表格图片，我们可以辨认图片中的表格坐标，在 PPT 中将表格复原出来，你可以很轻松的对表格停止各类操作。从辨认后果上，我以为在市场上照样抢先的。
固然，这个小法式还有许多要改良的处所，如适才提到的，若何更好的将微软在盘算机视觉和深度进修范畴的研讨产物化，我们还有一段路要走。
当被问及能否还有其他小法式推出，张鹏的答复是「固然」，并且偏向也是以临盆力为主。然后对我们卖了个关子，「这里先不泄漏太多，愿望早点儿和用户会晤。」
我们也等待「微软小蜜」和微软 Office 365 团队，可以或许用新技巧，赞助我们更快、更好地完成任务。
