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原创百度:AI工业化的韩国R级限制电影超级推手

作者:admin  时间:2019-09-06 13:31  人气:160 ℃

原标题:百度:AI工业化的超级推手

每一家云计算巨头都有自己的大会品牌。

百度智能云的大会是云智峰会,跟阿里云的云栖大会一样,一年举办多场,不同系列不同主题,上一场是4月11日的“2019ABC INSPIRE 百度云智峰会”,主题是ABC X;8月29日这一场名叫“ABC SUMMIT 2019百度云智峰会”,主题是:“AI工业化,加速产业智能。”

在这场峰会上,百度副总裁、智能云事业群组总经理尹世明提出一个让人耳目一新的概念:AI工业化时代来了,他认为,“第四次工业革命正在中国发生,这场智能革命正在从基础建设阶段跃升到工业化阶段。百度智能云ABC将助推AI工业化时代来临,加速产业智能化,成就智能中国。”

AI工业化是大会的主题,也是尹世明演讲的关键词。那么,究竟应该如何理解尹世明抛出的“AI工业化”?

什么是AI工业化?

我们先看字面意思。

工业化对应的是小作坊,相对于小作坊靠人而言,流水线的出现让生产效率指数级提高,各个环节分工明确,批量生产,流程管控,效率、质量、成本都有了最优解。接着,在流水线的基础上,出现了产业,各个环节分工协作,比如制造行业就会出现品牌商、供应链、物流商、流通商、设计公司等等。伴随工业化,生产工具、生产要素、生产关系会不断变革,这是每一次工业革命的奥义。

电影行业就被经常提及工业化,好莱坞电影强大的地方就在于将电影这一看似与工业八竿子打不着的行业,变得工业化,专业人才在各个节点来完成一部电影,保证电影品质、控制成本、提高收益,规模化产出优秀电影作品。中国电影则一直停留在“作坊阶段”,十分依赖导演、编剧和演员的“个人英雄主义”,因此,难出好片。

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再结合AI应用的现状我们就会发现,AI工业化说的道理,跟电影工业化是一样的。

AI最初被一些公司拿来“炫技”,比如与人类对战下围棋,这与人们的工作与生活相去甚远;后来各行各业、大小公司都在摸索对AI的应用,智能客服、智能风控、人脸识别、智能音箱、智能推荐等等应用如雨后春笋般出现。但是我们会发现韩国R级限制电影,AI产业进展相对迟缓很多韩国R级限制电影,没有像移动互联网爆发的前几年那样出现小米这样的现象级公司韩国R级限制电影,或者微信这样的现象级产品,AI距离渗透到各行各业、各种场景还有很远的距离。有人认为,这是因为AI应用空间主要在B端,因此落地慢,但实际上这一结论并不成立,计算机最初应用场景是在B端,但发展速度却跟互联网一样快。

问题出在哪里?答案就是:AI落地此前一直在“小作坊”阶段,如何应用AI,一方面是掌握AI技术的公司在向产业强推,大家都在苦苦地寻求场景;另一方面,一些行业的领军企业对AI技术抱着试一试的态度,去做一些探索。AI技术因为门槛高,距离许多行业的许多企业,依然很远。而AI工业化,就是要让AI的应用不再停留在“小作坊”阶段,进而实现规模化、大批量、可复制的落地。

2019年成AI工业化元年

在百度云智峰会同一天,世界人工智能大会在上海开幕,就在前几天,第二届中国国际智能产业博览会开幕,这些大会的主题,无一不是:AI的落地。在智博会上,李彦宏说:“过去一年,人工智能从大家津津乐道的酷炫效果变成了一个社会的共识,变成了一个国家战略。人工智能不再讲究酷炫,而是讲究扎扎实实推进和落实。我们要做的就是扎实地去推进人工智能在各个产业领域的渗透,帮助各个领域、各个行业提升效率,提升人们的感受。”

不只是李彦宏提出这样的看法,大家应该都能感受到,2019年开始,“落地”成为AI行业的高频词汇。一方面,技术只有应用了才具备价值,另一方面,AI技术确实到了规模化应用的节点。

全球最大的IT 咨询公司高德纳(Gartner)有一个“技术成熟度曲线”模型(Gartner Hype Cycle),该模型认为,一门技术的发展要经历五个阶段:启动期、泡沫期、低谷期、爬升期、高原期。高原期意味着该技术经过不断发展,慢慢成为主流,技术标准得到了清晰定义,使用起来越发方便好用,市场占有率越来越高,进入稳定应用阶段。

从时间点来看,AI技术曲线已进入高原期,各种基础设施已经具备,AI应用在各行各业都在出现,不论是政府还是企业都有强烈的应用AI技术的主动意愿,AI大规模应用的时间节点已经到了。作为一个消费者,我今年就有一个明显感受是:生活中我能感知到的AI场景越来越多了,仅仅是在机场坐一次飞机,就会遇到刷脸支付、刷脸安检、智能客服机器人等等AI应用,现在我还会发一个朋友圈“炫耀”一下,再过一段时间这些场景对所有人都会成为日常。

百度智能云作为中国云计算第一阵营的巨头,同时也是最具AI属性的云平台,率先提出“AI工业化”不让人意外。中国将AI视作超车的战略技术,因为有着大量的AI场景,再加上对新技术的高度乐观,中国在AI技术应用上一直走在世界前列。

2017年谷歌云人工智能和机器学习团队的首席科学家李飞飞就表示:“中国在人工智能基础研究、创业、产业发展和政府支持上走在了世界的前列。”当时,谷歌在中国设立了AI研发中心,而在今年的中国发展高层论坛上,被媒体称作中国“AI先生”的李彦宏也曾表示,因为AI,中国科技正在改变世界走向。

不用怀疑的是,AI工业化时代,中国将继续领先世界。就像美国因为好莱坞电影工业化而冠绝全球一样,中国抓住AI工业化,也一定会改变世界科技和经济格局,我国当初提出“加快发展新一代人工智能是我们赢得全球科技竞争主动权的重要战略抓手,是推动我国科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升的重要战略资源”极具远见与魄力。

而在AI工业化的进程中,百度则将继续在其中扮演“超级推手”的角色。

在前几天的智博会上,李彦宏对于如何扎实推进人工智能在产业落地,提出了三点建议:第一,关注安全和效率;第二,加快基础设施的建设;第三,充分利用开源和开放平台。百度一直在身体力行,在将AI技术深度应用到公司内部各个业务线后,基于AI基础设施,扎扎实实推进AI在产业落地,不论是百度大脑、百度智能云、百度度秘助手还是百度Apollo,都在推动AI工业化。

百度成AI工业化超级推手

在百度智能云提出“AI工业化”前,AI产业化、产业AI、行业AI,就已在行业被陆续提及,“AI工业化”更像是一个具体实现层面的概念,对行业具有“Know-How”的价值。

尹世明在云智峰会上,发布了AI工业化的智能公式:人工智能工业化=(智能计算*智能应用)^智能生态,即智能计算和智能应用相互交叉促进,通过智能生态实现指数级的发展将实现人工智能的工业化,他认为,智能计算,智能应用,智能生态是AI工业化的三大关键要素。

此前,行业说得最多的是AI的基础要素,比如算力、算法、数据和人才,现在,这些要素依然很重要,但是,AI工业化时代来临,行业的关注点应该转移了:智能计算,智能应用,智能生态,才是决定AI工业化的根本,只有用工业化的理念,围绕产业场景去落地应用才能真正让AI普及,在我看来,AI工业化,本质是一种新的思维。

围绕这三大要素,百度已经做好了准备,可以做好一名“推手”。

首先,在智能计算层面,百度拥有业界领先的优势。

在7月的百度AI开发者大会上,百度CTO王海峰发布了百度大脑5.0,成为软硬件一体的AI大生产平台,核心算法再获重大突破,首次公布端到端AI计算架构,并实现了AI计算、计算架构与应用场景的创新融合,这是百度大脑第一次强调“生产”和“场景”,为今天的AI工业化埋下伏笔。

百度大脑是百度“智能计算”的基座,基于这一底层平台,百度扩展出大量的AI能力,并通过百度智能云开放。在云智峰会上,百度智能云公布了智能计算全景图:一个核心是具有“更全场景覆盖、更高弹性、更高性价比、更安全合规、更易运维”五大特色的智能基础设施,六大工程平台则是围绕大数据、AI、视频云、物联网、区块链、云原生等应用领域的底层AI能力平台,如天工、天算;三大方法论“互联网架构、数据智能、模型工厂”提供知识辅助。

全景图不只是一张图,而是海量的AI工业化能力。在ABC X战略下,百度智能云做好了AI工业化相关的技术储备,这一次发布了18大产品,如基于中国第一款云端全功能AI芯片“昆仑”打造的“百度昆仑云服务器”,其他基础产品覆盖存储、安全、运维、咨询等领域,其外还有“4K视频处理方案”、“天链平台”等垂直领域产品,18大产品相当于AI工业化的“底层工具包”。

简单说,企业要拥抱AI,计算层面的事情百度都可满足——当年云计算对客户也是这样说的,但云计算只解决计算需求,立足于成本优势,满足企业信息化、在线化和数据化的需求。AI需要独特的计算能力,比如视频大数据、块数据、物联网、机器学习等等,智能计算,百度智能云优势明显。

其次,在智能应用层面,百度有大量的场景解决方案。

AI应用场景海量存在,百度智能云的策略是“以领域抓场景”,基于视觉智能、对话智能、数据智能三大AI领域的关键领域,再向各行各业的场景深耕。

比如在对话智能领域,百度智能云打造的ABC Robot平台已成为合作伙伴的首选方案,超过40家合作伙伴使用该方案打造各类机器人产品,应用在政务、教育、医疗、银行、零售和交通六大场景中。

再比如在数据智能领域,在现场演讲的重庆气象局则表示,通过与百度智能云联合打造“智慧气象”系统,基于飞桨深度学习平台,用云 AI直接改变了传统经典预报预测,两小时内的预测准确率提升了40%,2019年夏天灾害天气预警信息发送时间从原来的两小时提升到9分钟,帮助重庆市民更早躲避灾害。基于各行各业的实践,百度智能云全新升级了五大场景的智能应用方案,包括媒体视频、城市“智”理、工业视觉、ABC Robot机器人、智能客服等。

百度智能云的应用只是百度“智能应用”的一部分,百度之所以能做AI工业化的推手,之所以可以让行业知道AI工业化的Know How,很重要的一点是百度不是从0到1的。

一方面,百度在内部业务上一直都在摸索,有多年的沉淀,比如视觉智能有自动驾驶、人脸识别应用;比如对话智能有智能音箱、智能助理、语音搜索等业务;再比如数据智能则有搜索、信息流等等,都是非常成熟的AI应用。

另一方面,百度在外部应用场景上已有多年深耕,有大量的实践,在百度智能云上亮相的头部客户只是冰山一角,百度智能云过去一年高速成长,用户数、收入翻倍增长,流量和服务器三倍增长,成为中国增速第一云厂商。百度智能云外,百度度秘助手、百度Apollo、PaddlePaddle飞桨、百度大脑等垂直开放平台同样有大量的应用场景。

最后,在智能生态领域,百度有客户有伙伴有联盟。

百度不只是有智能计算和智能应用能力,也已具备业界领先的AI生态,与合作伙伴一起来推动AI工业化进程。在云智峰会上,百度智能云成立了百度产业智能联盟,截至目前,百度智能云的产业智能化生态中已经拥有数千个合作伙伴。此前百度已经建立大大小小多个智能相关的联盟,截至今年5月,百度大脑的AI市场就有超过400家服务商入驻,发布了超过500个AI上下游商品;5月的云智峰会上,百度智能云则与中移动、英伟达、夏普、研华等十二家公司成立智能互联网生态联盟;Apollo、度秘则在智能汽车、智能家居等垂直产业构建自己的智能联盟。

百度智能云提出AI工业化,是AI向各行各业落地的一个全新思维。基于百度智能云AI工业化全景图、百度在智能计算、智能应用和智能生态上的积累,百度将与行业一起证明:人工智能工业化=(智能计算*智能应用)^智能生态这一公式。

尹世明认为,经历AI工业化后,2025年我们将全面进入人工智能时代,推动中国到2025年基本实现工业化,迈入制造强国行列,也是国家“中国制造2025”计划的目标,我想这不是巧合,AI工业化将在中国智造中添上浓墨重彩的一笔。

2018年底,《哈佛商业评论》在一篇文章中认为:

“6年来,百度AI一路走过了技术布局、产品落地到商业化布局不同阶段。李彦宏作为百度操盘手,在战略上保持了百度在人工智能领域的连贯性和整体感,李彦宏是中国唯一有全套AI技术与产能的CEO。”

正是基于前瞻的AI布局,百度可以成为AI工业化的超级推手,进而继续扮演AI关键先生的角色。

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