“250 多年以來，經(jīng)濟(jì)增長的基本動(dòng)力一直是技術(shù)創(chuàng)新。其中最重要的，正是經(jīng)濟(jì)學(xué)家們提出的所謂通用型技術(shù)，包括蒸汽機(jī)、電力與內(nèi)燃機(jī)等等。而我們這個(gè)時(shí)代下最重要的通用型技術(shù)正是人工智能，特別是機(jī)器學(xué)習(xí)。”
在《第二次機(jī)器革命》一書中作者寫道了以上這段話，這本書出版時(shí)間是2018年，恰好是國內(nèi)人工智能概念興起之時(shí)。當(dāng)時(shí)的投資圈就有一種說法，互聯(lián)網(wǎng)+時(shí)代之后就是AI+，所有行業(yè)都將被AI重新做一遍。當(dāng)時(shí)人們還感覺那至少是十幾年甚至更久以后才能實(shí)現(xiàn)的事。那段時(shí)間，人工智能常常被人笑稱為“人工智障”，甚至連業(yè)界的人也直言，“有多少智能，背后就得有多少人工”，而過去短短幾年間里，AI的發(fā)展一日千里，令人刮目相看。
如今中國人工智能的發(fā)展已進(jìn)入了快速商業(yè)化落地時(shí)期，人工智能已廣泛應(yīng)用于人們?nèi)粘Ｉa(chǎn)、生活的方方面面，從產(chǎn)業(yè)的層面來看，人工智能也成為推進(jìn)中國數(shù)字化轉(zhuǎn)型、推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵變量。
最近的一則消息非常值得關(guān)注。國際權(quán)威數(shù)據(jù)機(jī)構(gòu)IDC近日發(fā)布了《2022年亞太地區(qū)（不包括日本）人工智能生命周期軟件工具和平臺(tái)供應(yīng)商》評(píng)估報(bào)告，報(bào)告顯示，亞太地區(qū)企業(yè)數(shù)智化升級(jí)過程中，超60%的項(xiàng)目都需要每周重新訓(xùn)練模型，這使得企業(yè)對(duì)端到端模型開發(fā)和生命周期管理產(chǎn)品的需求呈現(xiàn)爆發(fā)性增長。
而百度憑借領(lǐng)先的AI中臺(tái)和AI開發(fā)“雙平臺(tái)”，成為報(bào)告中唯一入局的中國科技企業(yè)。針對(duì)數(shù)據(jù)采集與標(biāo)注、模型開發(fā)與訓(xùn)練、模型管理、推理部署以及與業(yè)務(wù)場景匹配的應(yīng)用構(gòu)建等一系列AI全生命周期環(huán)節(jié)，百度智能云提供了多層次、全流程的產(chǎn)品能力支撐，助力企業(yè)更高效、更快速掌握AI能力研發(fā)、應(yīng)用與運(yùn)營能力。
報(bào)告高度認(rèn)可了百度智能云全功能AI開發(fā)平臺(tái)BML和零門檻AI開發(fā)平臺(tái)EasyDL雙平臺(tái)。雙平臺(tái)可用來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型訓(xùn)練、開發(fā)、評(píng)估、部署、MLOps及可信性的端到端集成等工作，能夠滿足專業(yè)算法工程師、業(yè)務(wù)人員和應(yīng)用開發(fā)者等不同群體的開發(fā)需求。
IDC觀點(diǎn)稱，BML和EasyDL廣泛適用于尋求從邊緣到云的變革性創(chuàng)新企業(yè)以及對(duì)模型可信度要求高的企業(yè)。
據(jù)了解，百度智能云AI開發(fā)“雙平臺(tái)”集成了自主研發(fā)的產(chǎn)業(yè)級(jí)深度學(xué)習(xí)框架飛槳和產(chǎn)業(yè)級(jí)知識(shí)增強(qiáng)大模型文心，貫通AI產(chǎn)業(yè)鏈。依托飛槳繁榮開源生態(tài)，BML和EasyDL不斷為開發(fā)者提供高精度模型效果和高效能的產(chǎn)品體驗(yàn)。
最新數(shù)據(jù)顯示，飛槳已經(jīng)凝聚535萬開發(fā)者，創(chuàng)建67萬個(gè)模型，涵蓋超過600個(gè)產(chǎn)業(yè)模型庫。不斷進(jìn)化和擁抱行業(yè)的文心知識(shí)增強(qiáng)大模型，能夠有效提升企業(yè)場景化AI模型開發(fā)的效率和效果。
報(bào)告也顯示，BML和EasyDL已連續(xù)三年保持中國機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)份額第一。當(dāng)前，BML和EasyDL正在為金融、能源、航空、物流等多個(gè)領(lǐng)域輸送AI全生命周期能力。
這也意味著，百度智能云已經(jīng)成為中國重要的AI基礎(chǔ)設(shè)施提供者，“深入產(chǎn)業(yè)”已經(jīng)不再僅僅是一句口號(hào)或概念，而是實(shí)實(shí)在在地正在被“干”出來了。
那么，百度智能云是如何為各行各業(yè)提供AI能力的？
以最為傳統(tǒng)的工業(yè)領(lǐng)域?yàn)槔?strong>工業(yè)企業(yè)要實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展，就要首先實(shí)現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型，這就需要工業(yè)企業(yè)要打造自身的AI能力。如果工業(yè)企業(yè)從0到1去構(gòu)建自身的AI能力，前期投入成本巨大且時(shí)間漫長，從成本和效率雙重考慮，直接找像百度智能云這樣成熟的AI基礎(chǔ)設(shè)施提供商來合作方為上策。
依托百度智能云提的供智能中臺(tái)解決方案，工業(yè)企業(yè)可以快速構(gòu)建統(tǒng)一的AI基礎(chǔ)設(shè)施，在整個(gè)集團(tuán)內(nèi)部實(shí)現(xiàn)AI資產(chǎn)的共建共享、敏捷的智能應(yīng)用開發(fā)，加速企業(yè)智能化升級(jí)。
目前，在工業(yè)領(lǐng)域百度智能云AI中臺(tái)解決方案重點(diǎn)圍繞設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)、生產(chǎn)流程改進(jìn)以及工業(yè)視覺巡檢等強(qiáng)需求而展開。
以視覺巡檢為例來試做說明。工業(yè)領(lǐng)域安全生產(chǎn)至關(guān)重要，以往某電網(wǎng)公司變電站搬電閘這一操作存在死亡風(fēng)險(xiǎn)。使用了百度智能云AI中臺(tái)，該公司這一操作死亡率一年之內(nèi)降低為零。
規(guī)范的操作應(yīng)該是兩個(gè)人同時(shí)執(zhí)行，一個(gè)人負(fù)責(zé)操作，另外一個(gè)負(fù)責(zé)監(jiān)視，監(jiān)視操作的人是否出現(xiàn)違規(guī)動(dòng)作或危險(xiǎn)動(dòng)作。但是現(xiàn)實(shí)中，有可能操作的時(shí)候，負(fù)責(zé)監(jiān)視的人不在，或者在打瞌睡，加之操作者本身馬虎大意就可能出現(xiàn)生命危險(xiǎn)。
該公司使用了百度智能云AI中臺(tái)之后，監(jiān)視的動(dòng)作就讓渡給AI系統(tǒng)負(fù)責(zé)，AI不會(huì)睡覺，自然也不會(huì)打瞌睡，看到操作不合規(guī)的時(shí)候會(huì)直接提示或報(bào)警，這樣就避免了生命損失。
視覺巡檢屬于機(jī)器視覺范疇，由于政府在積極推動(dòng)安全生產(chǎn)，目前視覺巡檢在工業(yè)領(lǐng)域的落地應(yīng)用也越來越廣泛。比如道路巡檢，禁煙控火等廠區(qū)巡檢，無人機(jī)視覺電力線檢查等等。用AI來替代人完成這些工作，在安全性、效率和成本方面都有顯著優(yōu)勢(shì)。
當(dāng)然，百度在幫助工業(yè)企業(yè)打造AI能力的時(shí)候也遇到比較大的挑戰(zhàn)。比如工業(yè)企業(yè)普遍存在的模型訓(xùn)練挑戰(zhàn)較高，AI預(yù)算投入有限，以及企業(yè)AI人才短缺等等問題。
先來說模型訓(xùn)練問題。工業(yè)企業(yè)普遍比較缺乏高質(zhì)量的標(biāo)注數(shù)據(jù)，或者說就是缺數(shù)據(jù)。雖然工業(yè)設(shè)備上的一些數(shù)據(jù)采集比較專業(yè)，但是到了某些固定場景下，也會(huì)面臨很多細(xì)分問題。比如安監(jiān)攝像頭拍攝畫面狹小、畫面模糊，或者畫面角度不合適都可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)難以使用。比如安全生產(chǎn)監(jiān)測(cè)工人抽煙情況，由于攝像頭安裝位置太高，導(dǎo)致畫面捕捉不到工人抽煙的煙點(diǎn)，因而導(dǎo)致監(jiān)測(cè)失效。
再來說AI預(yù)算投入有限這個(gè)問題。由于工業(yè)制造企業(yè)毛利率相對(duì)低一些，所以工業(yè)制造企業(yè)科技研發(fā)投入預(yù)算普遍比較緊張，他們會(huì)比其他類型企業(yè)更加重視投入產(chǎn)出比。對(duì)AI應(yīng)用，包括模型訓(xùn)練成本，AI平臺(tái)采購成本，生產(chǎn)流程的改進(jìn)成本控制也比較嚴(yán)格。
最后說說工業(yè)企業(yè)AI人才短缺問題。工業(yè)制造屬于傳統(tǒng)行業(yè)，員工薪資結(jié)構(gòu)與算法工程師的薪資水平不太匹配，這也導(dǎo)致了工業(yè)企業(yè)的AI人才相對(duì)匱乏。通常一線互聯(lián)網(wǎng)大廠算法工程師年薪一般都是大幾十萬起，而工業(yè)企業(yè)很難維護(hù)這樣一個(gè)人力成本比較高的技術(shù)團(tuán)隊(duì)。
目前百度智能云通常都是為企業(yè)提供保姆式服務(wù)，推動(dòng)AI項(xiàng)目落地。通俗點(diǎn)說就是把企業(yè)“扶上馬，送一程”。但是長遠(yuǎn)起見，項(xiàng)目的持續(xù)運(yùn)營、模型的持續(xù)優(yōu)化還是需要企業(yè)擁有自己的AI算法團(tuán)隊(duì)。為此百度也提供了治標(biāo)和治本兩種方案，一種是提供零門檻使用平臺(tái)，一種是為產(chǎn)業(yè)培養(yǎng)算法工程師人才隊(duì)伍。
目前，百度智能云在金融、能源、互聯(lián)網(wǎng)、教育、運(yùn)營商、制造、政府等行業(yè)都已經(jīng)有比較成熟的智能化AI中臺(tái)解決方案落地。
在金融領(lǐng)域，依托百度智能云AI中臺(tái)解決方案，中國郵儲(chǔ)銀行構(gòu)建了國內(nèi)大型商業(yè)銀行中首個(gè)落地的全行范圍統(tǒng)一機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)“郵儲(chǔ)大腦”，該平臺(tái)幫助郵儲(chǔ)銀行逐步構(gòu)建起科學(xué)高效的AI技術(shù)運(yùn)營管理體系?！班]儲(chǔ)大腦”上線應(yīng)用后，相同模型訓(xùn)練更新周期從月級(jí)縮短至小時(shí)級(jí)，圖像模型部署擴(kuò)容從天級(jí)縮短至秒級(jí)，極大地提升了效率，也更快速地實(shí)現(xiàn)了用戶端體驗(yàn)升級(jí)與服務(wù)創(chuàng)新。
在能源領(lǐng)域，國網(wǎng)福建通過引入百度智能云AI中臺(tái)，構(gòu)建了人工智能電力關(guān)鍵業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的全鏈條智能處理能力，實(shí)現(xiàn)需求、樣本、模型、應(yīng)用和迭代的全流程業(yè)務(wù)貫通。國網(wǎng)不僅依托AI中臺(tái)進(jìn)行了統(tǒng)一的平臺(tái)搭建，也實(shí)現(xiàn)了場景應(yīng)用突破。比如山東棗莊電網(wǎng)便基于百度智能云打造了時(shí)序建模引擎的高精度母線負(fù)荷預(yù)測(cè)系統(tǒng)，現(xiàn)已覆蓋棗莊電網(wǎng)34條母線，預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率超98%，保障電力安全的同時(shí)實(shí)現(xiàn)了智能應(yīng)用的創(chuàng)新。
在航空領(lǐng)域，隨著機(jī)場人臉通行、智慧航顯人臉識(shí)別、貴賓廳尋人、車輛管理、行李防暴力運(yùn)輸、機(jī)務(wù)維修質(zhì)檢等智能化應(yīng)用在航空領(lǐng)域的廣泛落地，建立統(tǒng)一的算法管理中心至關(guān)重要。百度智能云AI中臺(tái)助力某航空公司，搭建了算法實(shí)驗(yàn)平臺(tái)與算法管理中心，一方面，為算法和業(yè)務(wù)人員提供豐富的建模工具和快速易用的研發(fā)環(huán)境；另一方面，實(shí)現(xiàn)AI資產(chǎn)共享與跨團(tuán)隊(duì)復(fù)用，并將AI能力標(biāo)準(zhǔn)化使用與運(yùn)維，訓(xùn)練與服務(wù)資源也實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一管控，按需調(diào)度。不僅減少了重復(fù)建設(shè)，也加快了創(chuàng)新智能應(yīng)用與服務(wù)的上線速度，提升旅客的智能化體驗(yàn)。
不難看出，百度云目前啃的都是“硬骨頭”。與這些巨型企業(yè)合作，一方面可以快速的積累百度AI的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)；一方面能在產(chǎn)業(yè)界起到很好引領(lǐng)示范效果。相信在百度云這樣的頭部廠商和行業(yè)用戶“先行者”的共同推動(dòng)下，人工智能“開箱即用”指日可待。而百度智能云也將基于“云智一體”技術(shù)架構(gòu)，不斷深入更多產(chǎn)業(yè)，為產(chǎn)業(yè)智能化發(fā)展提質(zhì)增速。