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數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，AI、云計(jì)算技術(shù)的應(yīng)用成為各行各業(yè)發(fā)展的共識(shí)，隨著人工智能與產(chǎn)業(yè)結(jié)合的進(jìn)一步深入，AI開(kāi)發(fā)一時(shí)成了時(shí)代顯學(xué)。

近日，百度智能云發(fā)布“云智一體”技術(shù)與應(yīng)用解析系列白皮書(shū)，為未來(lái)企業(yè)AI技術(shù)開(kāi)發(fā)方向，畫(huà)下了一張清晰的“地圖”，

對(duì)于企業(yè)智能化升級(jí)中如何上云、如何利用AI賦能的問(wèn)題，白皮書(shū)給出了“最優(yōu)解”：云智一體的大趨勢(shì)下，構(gòu)建企業(yè)AI開(kāi)發(fā)全棧模式。

未來(lái)企業(yè)AI開(kāi)發(fā)的三個(gè)關(guān)鍵詞：場(chǎng)景先行，自主創(chuàng)新，效能為要

清華大學(xué)的一項(xiàng)產(chǎn)業(yè)研究表明，一項(xiàng)新技術(shù)要想長(zhǎng)久的發(fā)展下去，需要嵌入到已有的生產(chǎn)要素中，并且能夠持續(xù)創(chuàng)造價(jià)值。

企業(yè)開(kāi)發(fā)AI技術(shù)也是如此。一項(xiàng)新技術(shù)能不能持續(xù)發(fā)展下去，商業(yè)上的自洽是前提。從企業(yè)端來(lái)看，這也是開(kāi)發(fā)AI技術(shù)的目的：賦能具體業(yè)務(wù)。

 百度發(fā)布的“云智一體”白皮書(shū)也揭示了這一點(diǎn)。

白皮書(shū)提到：“根據(jù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景對(duì)于需求的定義，是成功進(jìn)行AI算法模型開(kāi)發(fā)的基礎(chǔ)。”百度在服務(wù)企業(yè)的過(guò)程中發(fā)現(xiàn)，有超過(guò)80%的需求都需要根據(jù)實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行定制。

反映在AI技術(shù)的開(kāi)發(fā)上，一個(gè)好的AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)，需要考慮到與應(yīng)用場(chǎng)景相匹配的技術(shù)開(kāi)發(fā)環(huán)境。

我們以百度AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)為例，對(duì)于質(zhì)檢、巡檢、OCR、遙感圖像分析、文本分類處理以及商品檢測(cè)等實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景，百度配套建設(shè)了一系列的算法、工具以及組件，幫助企業(yè)在AI開(kāi)發(fā)的過(guò)程中，建立起以場(chǎng)景以及業(yè)務(wù)為導(dǎo)向的AI開(kāi)發(fā)。

這樣的AI開(kāi)發(fā)，可能會(huì)使AI技術(shù)開(kāi)發(fā)到業(yè)務(wù)端的應(yīng)用路線更短，AI技術(shù)的投入也可能會(huì)更直觀的看到效果。

實(shí)際上，因?yàn)閳?chǎng)景的多樣性和復(fù)雜性，企業(yè)對(duì)于AI技術(shù)開(kāi)發(fā)需求非常分散，因?yàn)槠髽I(yè)需要與具體的業(yè)務(wù)相融合。這也是為什么很多企業(yè)都在嘗試搭建自己的AI開(kāi)發(fā)能力，因?yàn)橹挥屑夹g(shù)開(kāi)發(fā)自主，在業(yè)務(wù)應(yīng)用上才能有足夠的靈活性和適應(yīng)性。

為了滿足這樣的靈活性和適應(yīng)性需求，百度飛槳核心開(kāi)源框架對(duì)于產(chǎn)業(yè)中需要的深度學(xué)習(xí)技術(shù)做了很多優(yōu)化。比如對(duì)于企業(yè)的開(kāi)發(fā)需求，百度智能云推出了飛槳企業(yè)版，通過(guò)零基礎(chǔ)的EasyDL開(kāi)發(fā)平臺(tái)以及全功能的BML開(kāi)發(fā)平臺(tái)，來(lái)滿足企業(yè)多元的AI開(kāi)發(fā)需求。

從云智一體白皮書(shū)來(lái)看，目前百度AI開(kāi)放平臺(tái)上有兩類開(kāi)發(fā)者，一類是AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)者，另外一類是AI算法開(kāi)發(fā)者。

AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)者，可能相對(duì)更加熟悉企業(yè)自身的業(yè)務(wù)，而對(duì)AI技術(shù)了解反而不夠深入，因此更需要EasyDL這樣的零門(mén)檻開(kāi)發(fā)平臺(tái)來(lái)滿足開(kāi)發(fā)需求。比如，能夠通過(guò)EasyDL做出一個(gè)能夠簡(jiǎn)單提取業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、自動(dòng)特征提取的AI模型，并且能夠部署在不同的硬件平臺(tái)上，從而滿足企業(yè)端的應(yīng)用需求。

 對(duì)于AI算法開(kāi)發(fā)者而言，相比技術(shù)開(kāi)發(fā)到應(yīng)用的過(guò)程，他們可能更關(guān)注算法的效果，因此，在全功能的BML開(kāi)發(fā)平臺(tái)上，可以通過(guò)預(yù)置模型、可視化建模等方式，滿足對(duì)于開(kāi)發(fā)效率的需求。

實(shí)際上，像百度飛槳這樣的AI技術(shù)開(kāi)發(fā)平臺(tái)，不僅要滿足企業(yè)AI開(kāi)發(fā)的靈活需求，AI開(kāi)發(fā)效能也同樣被企業(yè)看重。因?yàn)锳I技術(shù)的開(kāi)發(fā)與應(yīng)用對(duì)企業(yè)來(lái)說(shuō)不僅是一個(gè)技術(shù)問(wèn)題，有些時(shí)候也是一個(gè)成本的問(wèn)題。這意味著開(kāi)發(fā)平臺(tái)需要從AI開(kāi)發(fā)的底層架構(gòu)上考慮效能的問(wèn)題。

同樣以百度飛槳企業(yè)版為例，在企業(yè)AI開(kāi)發(fā)的數(shù)據(jù)標(biāo)注環(huán)節(jié)，通過(guò)飛槳企業(yè)版智能清洗以及自動(dòng)標(biāo)注能力，可以大幅降低數(shù)據(jù)標(biāo)注成本。再比如，飛槳企業(yè)版基于數(shù)據(jù)閉環(huán)實(shí)現(xiàn)模型的持續(xù)迭代優(yōu)化能力，也能使得企業(yè)AI開(kāi)發(fā)效率進(jìn)一步提升。

企業(yè)開(kāi)發(fā)AI技術(shù)意味著一定的成本投入，因此，提升AI開(kāi)發(fā)的“費(fèi)效比”就顯得很重要。而提升“費(fèi)效比”的關(guān)鍵，其實(shí)就在于選擇一個(gè)優(yōu)質(zhì)的AI技術(shù)開(kāi)發(fā)平臺(tái)。那么，什么樣的開(kāi)發(fā)平臺(tái)才算優(yōu)質(zhì)？

比企業(yè)更懂企業(yè)的實(shí)際技術(shù)開(kāi)發(fā)需求的平臺(tái)。

拿百度來(lái)說(shuō)，AI技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域的落地頗為順暢。比如在能源領(lǐng)域與國(guó)家電網(wǎng)、南方電力都有合作，在通信領(lǐng)域，百度AI也在聯(lián)通、移動(dòng)企業(yè)順利落地。

目前來(lái)看，AI商業(yè)化順暢，說(shuō)明百度對(duì)AI理解夠深。對(duì)技術(shù)的理解越深，也就意味著百度更懂企業(yè)AI技術(shù)開(kāi)發(fā)的痛點(diǎn)。因此，在技術(shù)上以及對(duì)商業(yè)化的理解上，百度可能會(huì)更好的幫助企業(yè)開(kāi)發(fā)、應(yīng)用AI技術(shù)。

云智一體為何是未來(lái)AI技術(shù)開(kāi)發(fā)的大趨勢(shì)

企業(yè)AI技術(shù)的開(kāi)發(fā)，離不開(kāi)AI技術(shù)演化的大趨勢(shì)。

當(dāng)下AI技術(shù)的發(fā)展和演變有三個(gè)主要的特征，第一個(gè)是在低成本高效率的企業(yè)需求導(dǎo)向下，AI能力從單點(diǎn)模塊化發(fā)展，到多業(yè)務(wù)場(chǎng)景的技術(shù)開(kāi)發(fā)和應(yīng)用。

在AI技術(shù)發(fā)展的第一階段，企業(yè)AI技術(shù)的開(kāi)發(fā)多處在應(yīng)用探索階段，在找到業(yè)務(wù)場(chǎng)景后AI技術(shù)開(kāi)發(fā)進(jìn)一步深化。這是因?yàn)槠髽I(yè)端的AI開(kāi)發(fā)既需要低成本高效率的解決方案，也需要為未來(lái)AI技術(shù)的全面應(yīng)用打下技術(shù)開(kāi)發(fā)基礎(chǔ)。

這就要求AI技術(shù)開(kāi)發(fā)平臺(tái)不僅能夠滿足企業(yè)模塊化AI開(kāi)發(fā)需求，也需要滿足未來(lái)全面智能化升級(jí)的需要。

比如說(shuō)，在AI技術(shù)從單點(diǎn)應(yīng)用向多個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景升級(jí)的過(guò)程中，企業(yè)難免會(huì)遇到的AI能力的開(kāi)發(fā)、應(yīng)用以及運(yùn)維等管理問(wèn)題，比如不同業(yè)務(wù)之間的AI數(shù)據(jù)的共享，在企業(yè)內(nèi)部形成搞數(shù)據(jù)孤獨(dú)島等問(wèn)題。

對(duì)此，百度的解決方案是，為企業(yè)構(gòu)建起一套AI能力生產(chǎn)和集中化管理平臺(tái)，構(gòu)建起企業(yè)智能化升級(jí)的基礎(chǔ)設(shè)施。這樣的好處在于，企業(yè)能夠形成了從AI開(kāi)發(fā)到運(yùn)維管理的一個(gè)能力中臺(tái)。

而百度智能云，則是這套基礎(chǔ)設(shè)施的基座。這其實(shí)也引出了未來(lái)AI技術(shù)發(fā)展的第二個(gè)特征：云作為大廠對(duì)外輸出AI能力的平臺(tái)，AI與云之間具有耦合性。

舉個(gè)例子，某個(gè)行業(yè)需要AI視覺(jué)能力以及AI知識(shí)圖譜，通過(guò)云智一體就可以滿足企業(yè)對(duì)AI能力的需求，這里面體現(xiàn)的其實(shí)就是AI與云的耦合性。

以具體的案例來(lái)看，國(guó)家電網(wǎng)與百度智能云合作中，在云智一體的基礎(chǔ)上，基于知識(shí)圖譜，百度智能云為國(guó)網(wǎng)電力構(gòu)建起一套電網(wǎng)故障處理系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了電網(wǎng)故障處理的自動(dòng)推理判斷以及知識(shí)檢索等能力，使得電網(wǎng)故障判斷以及處置效率提升20%以上。

云智一體AI開(kāi)發(fā)過(guò)程中，百度大腦集成軟硬一體的AI大生產(chǎn)平臺(tái)，云則是百度AI能力輸出的平臺(tái)，這樣的AI技術(shù)能力下，AI成為了企業(yè)的智能中樞，打通企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)、知識(shí)以及業(yè)務(wù)，并能夠推動(dòng)更多的智能化業(yè)務(wù)創(chuàng)新。

之所以擁有這樣的AI技術(shù)開(kāi)發(fā)、應(yīng)用的能力，是因?yàn)榘俣扔兄珬I技術(shù)以及完整的開(kāi)發(fā)生態(tài)做基礎(chǔ)支撐。

耦合性之外，當(dāng)下AI技術(shù)發(fā)展的第三個(gè)特征，就是技術(shù)開(kāi)發(fā)的全棧化。

百度智能云為什么能夠在云智一體的體系下，為企業(yè)AI技術(shù)開(kāi)發(fā)提供這么多的支持？核心原因在于百度有全?；腁I技術(shù)和能力。

全棧的技術(shù)能力反映在AI開(kāi)發(fā)基礎(chǔ)設(shè)施搭建上，帶來(lái)的上性價(jià)比更高的AI技術(shù)開(kāi)發(fā)方案。

作為基礎(chǔ)設(shè)施，云智一體能夠滿足企業(yè)端未來(lái)對(duì)AI第二層設(shè)施的高性能、高性價(jià)比以及高利用率的需求。其次是要提供全流程的優(yōu)化和開(kāi)發(fā)效率調(diào)優(yōu)，另外針對(duì)企業(yè)定制需求，提供解決方案。

比如，百度智能云通過(guò)AI計(jì)算、存儲(chǔ)、容器三層基礎(chǔ)設(shè)施，軟硬一體的AI開(kāi)發(fā)架構(gòu)下，AI與云不是簡(jiǎn)單的加法，而是底層上的融合，因此計(jì)算層的性能更高，數(shù)據(jù)處理速度更快，儲(chǔ)存層數(shù)據(jù)處理更快，容器層的資源管理更為高效。

我們以國(guó)家電網(wǎng)的人工智能平臺(tái)為例，基于全棧AI能力，國(guó)家電網(wǎng)打造了包括圖像識(shí)別、人臉識(shí)別、語(yǔ)音文本識(shí)別以及知識(shí)圖譜等相關(guān)通用的AI能力。

在開(kāi)發(fā)端，國(guó)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)了全流程協(xié)同的開(kāi)發(fā)模式，使得模型開(kāi)發(fā)人員、應(yīng)用開(kāi)發(fā)人員、業(yè)務(wù)應(yīng)用人員通過(guò)百度開(kāi)發(fā)生態(tài)提供的開(kāi)發(fā)工具以及各種接口服務(wù)具備了電力智能化的服務(wù)能力。

從企業(yè)端來(lái)看，企業(yè)需要的是按需定制AI開(kāi)發(fā)解決方案，因此要求AI廠商有足夠的技術(shù)能力做支撐，也需要有部署上的靈活性。企業(yè)的AI能力需求不是一成不變的，而是隨著業(yè)務(wù)的變化不斷調(diào)整的。

舉個(gè)例子，一個(gè)產(chǎn)品用戶200萬(wàn)與2億，不僅意味AI的算力需求增加了，AI算法的側(cè)重可能是不一樣的。因此AI云是一個(gè)更加“彈性”的解決方案，更能滿足于企業(yè)需求。我們假設(shè)，這家企業(yè)用戶到2億之后，需要對(duì)用戶進(jìn)行身份識(shí)別，那么就不僅需要到AI的數(shù)據(jù)處理，也可能需要AI圖像處理的能力。

這就意味著AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)也需要有全棧的AI能力作為底層支撐，從而滿足企業(yè)未來(lái)的發(fā)展對(duì)于不同AI能力的需求。

目前，在全棧AI開(kāi)發(fā)上，百度以及有了很多成功的案例，這些案例背后的經(jīng)驗(yàn)，不僅對(duì)于未來(lái)企業(yè)AI開(kāi)發(fā)是一筆財(cái)富，對(duì)于未來(lái)企業(yè)全棧AI能力的開(kāi)發(fā)，也許會(huì)有更大的幫助。

寫(xiě)在最后：

巨頭的科技企業(yè)搶的是大賽道，比如百度、微軟等企業(yè)，旨在構(gòu)建智能經(jīng)濟(jì)時(shí)代的基礎(chǔ)設(shè)施，成為“水、電、煤”。傳統(tǒng)企業(yè)的姿勢(shì)是“背靠大樹(shù)好乘涼”，用別人的技術(shù)為自己高效賦能。

因此，企業(yè)在智能化升級(jí)，選擇AI“大樹(shù)”的時(shí)候，不僅僅要關(guān)注當(dāng)下，更要考慮未來(lái)。白皮書(shū)揭示了未來(lái)AI發(fā)展的大趨勢(shì)，未來(lái)AI技術(shù)將進(jìn)一步融合產(chǎn)業(yè)，為各個(gè)領(lǐng)域帶來(lái)技術(shù)紅利。