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人工智能進入工業大生產階段

倩倩 ? 來源:新京報 ? 2020-02-06 14:59 ? 次閱讀
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2019年被認為是多個新技術及技術應用的“元年”,例如5G商用元年、自動駕駛技術落地元年等。新技術帶來的影響尚未體現,但毫無疑問,人們對新技術的重視程度遠超以往任何時候。

在這些新技術的應用中,最受關注的莫過于AI。今年以來,業界、學界、政府機構合力推動AI技術的落地,尤其是與傳統產業的結合,成為眼下新一輪科技革命和產業革命的核心驅動力。

人工智能進入工業大生產階段

人工智能從概念到落地,經歷了六十余年的探索。1956年,達特茅斯會議首次提出“人工智能”的概念,成為AI的起源地。其后,人工智能在上世紀經歷了兩波高潮和低谷。進入21世紀,大數據出現和深度學習崛起后,AI又得到飛躍式的發展。

雖然人工智能較以往有了突飛猛進的發展,但就技術本身而言,人工智能還有很大的進步空間。新一代人工智能技術的核心是深度學習,深度學習本身仍在不斷發展進化,目前深度學習需要大計算、大數據,而且能耗很高。從基礎技術原理角度來看,未來深度學習需要發展基于小數據、低能耗的人工智能算法。此外,人工智能在應用的過程中不再僅僅是核心算法,而是結合硬件以實現一體化。

從更宏觀的層面來看,自18世紀60年代起,人類經歷的三次工業革命,分別以機械技術、電氣技術和信息技術為核心驅動力。驅動工業革命的核心技術表現出很強的通用性,而每一次工業革命到達高潮時,驅動它的核心技術就進入工業大生產階段,呈現出標準化、自動化、模塊化的工業大生產特征。

目前,新一代人工智能技術已經具備很強的通用性,呈現出標準化、自動化和模塊化特征,這意味著其將進入工業大生產階段。因此,如今深度學習框架起到了承上啟下的作用,下接芯片、大型計算機系統,上承各種業務模型、行業應用,將成為“智能時代的操作系統”。

飛槳降低深度學習門檻避免重復造輪子

在國內,百度的深度學習平臺飛槳,正支撐著人工智能進入工業大生產階段,其以百度多年的深度學習技術研究和產業實踐為基礎,是全面開源開放、技術領先、功能完備的產業級深度學習平臺。

當下,各行各業正在應用AI推動產業智能化升級,開源開放的深度學習平臺能夠有效降低深度學習技術應用門檻,讓開發者和企業避免重復“造輪子”。基于飛槳更快速、便捷地開發AI應用,推動產業智能化進程。

在今年的世界互聯網大會上,百度飛槳深度學習平臺入選“世界互聯網領先科技成果”。

目前,百度飛槳正在與芯片、硬件平臺結合,體現了人工智能朝著軟硬件一體化的方向發展。

飛槳是百度人工智能技術多年積累和產業實踐的集大成者——百度大腦的核心組成部分。百度大腦在2019年實現了一次飛躍式的升級,實現了AI算法、計算架構與應用場景的融合創新,成為“軟硬一體AI大生產平臺”。

在數據和算力的基礎上,百度大腦“軟硬一體AI大生產平臺”打通了人工智能產業化應用落地相關的全部流程,包括深度學習平臺、通用AI能力、定制化訓練平臺、部署與集成,以及應用的技術解決方案,同時有完整的AI安全體系保障,實現了AI技術的標準化、自動化、模塊化,推動產業智能化。

目前,百度大腦AI大生產平臺已開放216項核心AI能力,日調用量突破1萬億次,開發者超過150萬,企業用戶發布模型超過16.9萬個。

百度大腦為各行業智能化轉型提供支撐

百度首席技術官王海峰曾表示,AI的發展最終是要服務于人的。在繼續加強AI基礎技術研究的同時,我們要讓頂尖技術走出實驗室,真正落地成產品、解決方案,賦能社會經濟各領域。

人工智能技術在推動產業智能化發展的過程中,一定要跟場景、產業相結合。例如,將人工智能技術應用在工業或者是農業領域,就需要了解這個行業本身的特點和需求,進而對技術的模型進行有針對性的優化,從而獲得良好的應用效果。

以百度大腦為例,百度大腦“軟硬一體AI大生產平臺”,以飛槳深度學習平臺為基礎底座,以百度智能云為載體,結合5G等技術,加快各行各業的智能化升級。目前,百度大腦已為各行各業的智能化轉型升級提供了強力支撐,其核心AI能力已經廣泛應用于互聯網、交通、工業、農業、醫療、零售、金融等諸多領域,深入與實體經濟融合。

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