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百度:AI工業化的超級推手

每一家云計算巨頭都有自己的大會品牌。

百度智能云的大會是云智峰會,跟阿里云的云棲大會一樣,一年舉辦多場,不同系列不同主題,上一場是4月11日的“2019ABC INSPIRE 百度云智峰會”,主題是ABC+X;8月29日這一場名叫“ABC SUMMIT 2019百度云智峰會”,主題是:“AI工業化,加速產業智能。”

在這場峰會上,百度副總裁、智能云事業群組總經理尹世明提出一個讓人耳目一新的概念:AI工業化時代來了,他認為,“第四次工業革命正在中國發生,這場智能革命正在從基礎建設階段躍升到工業化階段。百度智能云ABC將助推AI工業化時代來臨,加速產業智能化,成就智能中國。”

AI工業化是大會的主題,也是尹世明演講的關鍵詞。那么,究竟應該如何理解尹世明拋出的“AI工業化”?

什么是AI工業化?

我們先看字面意思。

工業化對應的是小作坊,相對于小作坊靠人而言,流水線的出現讓生產效率指數級提高,各個環節分工明確,批量生產,流程管控,效率、質量、成本都有了最優解。接著,在流水線的基礎上,出現了產業,各個環節分工協作,比如制造行業就會出現品牌商、供應鏈、物流商、流通商、設計公司等等。伴隨工業化,生產工具、生產要素、生產關系會不斷變革,這是每一次工業革命的奧義。

電影行業就被經常提及工業化,好萊塢電影強大的地方就在于將電影這一看似與工業八竿子打不著的行業,變得工業化,專業人才在各個節點來完成一部電影,保證電影品質、控制成本、提高收益,規模化產出優秀電影作品。中國電影則一直停留在“作坊階段”,十分依賴導演、編劇和演員的“個人英雄主義”,因此,難出好片。

再結合AI應用的現狀我們就會發現,AI工業化說的道理,跟電影工業化是一樣的。

AI最初被一些公司拿來“炫技”,比如與人類對戰下圍棋,這與人們的工作與生活相去甚遠;后來各行各業、大小公司都在摸索對AI的應用,智能客服、智能風控、人臉識別、智能音箱、智能推薦等等應用如雨后春筍般出現。但是我們會發現,AI產業進展相對遲緩很多,沒有像移動互聯網爆發的前幾年那樣出現小米這樣的現象級公司,或者微信這樣的現象級產品,AI距離滲透到各行各業、各種場景還有很遠的距離。有人認為,這是因為AI應用空間主要在B端,因此落地慢,但實際上這一結論并不成立,計算機最初應用場景是在B端,但發展速度卻跟互聯網一樣快。

問題出在哪里?答案就是:AI落地此前一直在“小作坊”階段,如何應用AI,一方面是掌握AI技術的公司在向產業強推,大家都在苦苦地尋求場景;另一方面,一些行業的領軍企業對AI技術抱著試一試的態度,去做一些探索。AI技術因為門檻高,距離許多行業的許多企業,依然很遠。而AI工業化,就是要讓AI的應用不再停留在“小作坊”階段,進而實現規模化、大批量、可復制的落地。

2019年成AI工業化元年

在百度云智峰會同一天,世界人工智能大會在上海開幕,就在前幾天,第二屆中國國際智能產業博覽會開幕,這些大會的主題,無一不是:AI的落地。在智博會上,李彥宏說:“過去一年,人工智能從大家津津樂道的酷炫效果變成了一個社會的共識,變成了一個國家戰略。人工智能不再講究酷炫,而是講究扎扎實實推進和落實。我們要做的就是扎實地去推進人工智能在各個產業領域的滲透,幫助各個領域、各個行業提升效率,提升人們的感受。”

不只是李彥宏提出這樣的看法,大家應該都能感受到,2019年開始,“落地”成為AI行業的高頻詞匯。一方面,技術只有應用了才具備價值,另一方面,AI技術確實到了規模化應用的節點。

全球最大的IT 咨詢公司高德納(Gartner)有一個“技術成熟度曲線”模型(Gartner Hype Cycle),該模型認為,一門技術的發展要經歷五個階段:啟動期、泡沫期、低谷期、爬升期、高原期。高原期意味著該技術經過不斷發展,慢慢成為主流,技術標準得到了清晰定義,使用起來越發方便好用,市場占有率越來越高,進入穩定應用階段。

從時間點來看,AI技術曲線已進入高原期,各種基礎設施已經具備,AI應用在各行各業都在出現,不論是政府還是企業都有強烈的應用AI技術的主動意愿,AI大規模應用的時間節點已經到了。作為一個消費者,我今年就有一個明顯感受是:生活中我能感知到的AI場景越來越多了,僅僅是在機場坐一次飛機,就會遇到刷臉支付、刷臉安檢、智能客服機器人等等AI應用,現在我還會發一個朋友圈“炫耀”一下,再過一段時間這些場景對所有人都會成為日常。

百度智能云作為中國云計算第一陣營的巨頭,同時也是最具AI屬性的云平臺,率先提出“AI工業化”不讓人意外。中國將AI視作超車的戰略技術,因為有著大量的AI場景,再加上對新技術的高度樂觀,中國在AI技術應用上一直走在世界前列。

2017年谷歌云人工智能和機器學習團隊的首席科學家李飛飛就表示:“中國在人工智能基礎研究、創業、產業發展和政府支持上走在了世界的前列。”當時,谷歌在中國設立了AI研發中心,而在今年的中國發展高層論壇上,被媒體稱作中國“AI先生”的李彥宏也曾表示,因為AI,中國科技正在改變世界走向。

不用懷疑的是,AI工業化時代,中國將繼續領先世界。就像美國因為好萊塢電影工業化而冠絕全球一樣,中國抓住AI工業化,也一定會改變世界科技和經濟格局,我國當初提出“加快發展新一代人工智能是我們贏得全球科技競爭主動權的重要戰略抓手,是推動我國科技跨越發展、產業優化升級、生產力整體躍升的重要戰略資源”極具遠見與魄力。

而在AI工業化的進程中,百度則將繼續在其中扮演“超級推手”的角色。

在前幾天的智博會上,李彥宏對于如何扎實推進人工智能在產業落地,提出了三點建議:第一,關注安全和效率;第二,加快基礎設施的建設;第三,充分利用開源和開放平臺。百度一直在身體力行,在將AI技術深度應用到公司內部各個業務線后,基于AI基礎設施,扎扎實實推進AI在產業落地,不論是百度大腦、百度智能云、百度度秘助手還是百度Apollo,都在推動AI工業化。

百度成AI工業化超級推手

在百度智能云提出“AI工業化”前,AI產業化、產業AI、行業AI,就已在行業被陸續提及,“AI工業化”更像是一個具體實現層面的概念,對行業具有“Know-How”的價值。

尹世明在云智峰會上,發布了AI工業化的智能公式:人工智能工業化=(智能計算*智能應用)^智能生態,即智能計算和智能應用相互交叉促進,通過智能生態實現指數級的發展將實現人工智能的工業化,他認為,智能計算,智能應用,智能生態是AI工業化的三大關鍵要素。

此前,行業說得最多的是AI的基礎要素,比如算力、算法、數據和人才,現在,這些要素依然很重要,但是,AI工業化時代來臨,行業的關注點應該轉移了:智能計算,智能應用,智能生態,才是決定AI工業化的根本,只有用工業化的理念,圍繞產業場景去落地應用才能真正讓AI普及,在我看來,AI工業化,本質是一種新的思維。

圍繞這三大要素,百度已經做好了準備,可以做好一名“推手”。

首先,在智能計算層面,百度擁有業界領先的優勢。

在7月的百度AI開發者大會上,百度CTO王海峰發布了百度大腦5.0,成為軟硬件一體的AI大生產平臺,核心算法再獲重大突破,首次公布端到端AI計算架構,并實現了AI計算、計算架構與應用場景的創新融合,這是百度大腦第一次強調“生產”和“場景”,為今天的AI工業化埋下伏筆。

百度大腦是百度“智能計算”的基座,基于這一底層平臺,百度擴展出大量的AI能力,并通過百度智能云開放。在云智峰會上,百度智能云公布了智能計算全景圖:一個核心是具有“更全場景覆蓋、更高彈性、更高性價比、更安全合規、更易運維”五大特色的智能基礎設施,六大工程平臺則是圍繞大數據、AI、視頻云、物聯網、區塊鏈、云原生等應用領域的底層AI能力平臺,如天工、天算;三大方法論“互聯網架構、數據智能、模型工廠”提供知識輔助。

全景圖不只是一張圖,而是海量的AI工業化能力。在ABC+X戰略下,百度智能云做好了AI工業化相關的技術儲備,這一次發布了18大產品,如基于中國第一款云端全功能AI芯片“昆侖”打造的“百度昆侖云服務器”,其他基礎產品覆蓋存儲、安全、運維、咨詢等領域,其外還有“4K視頻處理方案”、“天鏈平臺”等垂直領域產品,18大產品相當于AI工業化的“底層工具包”。

簡單說,企業要擁抱AI,計算層面的事情百度都可滿足——當年云計算對客戶也是這樣說的,但云計算只解決計算需求,立足于成本優勢,滿足企業信息化、在線化和數據化的需求。AI需要獨特的計算能力,比如視頻大數據、塊數據、物聯網、機器學習等等,智能計算,百度智能云優勢明顯。

其次,在智能應用層面,百度有大量的場景解決方案。

AI應用場景海量存在,百度智能云的策略是“以領域抓場景”,基于視覺智能、對話智能、數據智能三大AI領域的關鍵領域,再向各行各業的場景深耕。

比如在對話智能領域,百度智能云打造的ABC Robot平臺已成為合作伙伴的首選方案,超過40家合作伙伴使用該方案打造各類機器人產品,應用在政務、教育、醫療、銀行、零售和交通六大場景中。

再比如在數據智能領域,在現場演講的重慶氣象局則表示,通過與百度智能云聯合打造“智慧氣象”系統,基于飛槳深度學習平臺,用云+AI直接改變了傳統經典預報預測,兩小時內的預測準確率提升了40%,2019年夏天災害天氣預警信息發送時間從原來的兩小時提升到9分鐘,幫助重慶市民更早躲避災害。基于各行各業的實踐,百度智能云全新升級了五大場景的智能應用方案,包括媒體視頻、城市“智”理、工業視覺、ABC Robot機器人、智能客服等。

百度智能云的應用只是百度“智能應用”的一部分,百度之所以能做AI工業化的推手,之所以可以讓行業知道AI工業化的Know How,很重要的一點是百度不是從0到1的。

一方面,百度在內部業務上一直都在摸索,有多年的沉淀,比如視覺智能有自動駕駛、人臉識別應用;比如對話智能有智能音箱、智能助理、語音搜索等業務;再比如數據智能則有搜索、信息流等等,都是非常成熟的AI應用。

另一方面,百度在外部應用場景上已有多年深耕,有大量的實踐,在百度智能云上亮相的頭部客戶只是冰山一角,百度智能云過去一年高速成長,用戶數、收入翻倍增長,流量和服務器三倍增長,成為中國增速第一云廠商。百度智能云外,百度度秘助手、百度Apollo、PaddlePaddle飛槳、百度大腦等垂直開放平臺同樣有大量的應用場景。

最后,在智能生態領域,百度有客戶有伙伴有聯盟。

百度不只是有智能計算和智能應用能力,也已具備業界領先的AI生態,與合作伙伴一起來推動AI工業化進程。在云智峰會上,百度智能云成立了百度產業智能聯盟,截至目前,百度智能云的產業智能化生態中已經擁有數千個合作伙伴。此前百度已經建立大大小小多個智能相關的聯盟,截至今年5月,百度大腦的AI市場就有超過400家服務商入駐,發布了超過500個AI上下游商品;5月的云智峰會上,百度智能云則與中移動、英偉達、夏普、研華等十二家公司成立智能互聯網生態聯盟;Apollo、度秘則在智能汽車、智能家居等垂直產業構建自己的智能聯盟。

百度智能云提出AI工業化,是AI向各行各業落地的一個全新思維。基于百度智能云AI工業化全景圖、百度在智能計算、智能應用和智能生態上的積累,百度將與行業一起證明:人工智能工業化=(智能計算*智能應用)^智能生態這一公式。

尹世明認為,經歷AI工業化后,2025年我們將全面進入人工智能時代,推動中國到2025年基本實現工業化,邁入制造強國行列,也是國家“中國制造2025”計劃的目標,我想這不是巧合,AI工業化將在中國智造中添上濃墨重彩的一筆。

2018年底,《哈佛商業評論》在一篇文章中認為:

“6年來,百度AI一路走過了技術布局、產品落地到商業化布局不同階段。李彥宏作為百度操盤手,在戰略上保持了百度在人工智能領域的連貫性和整體感,李彥宏是中國唯一有全套AI技術與產能的CEO。”

正是基于前瞻的AI布局,百度可以成為AI工業化的超級推手,進而繼續扮演AI關鍵先生的角色。

責任編輯:

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