交易者社区｜鼠大侠官网（百度飞桨降低AI应用门槛）……

鼠大侠官网：中国的数字化进程已经从消费互联网为主导，转向产业互联网。

一个共识是，大数据会成为像水电一样的基础设施，而AI等技术则等同于工业革命的蒸汽机、电力，是推动未来产业革命的核心动力。以AI为代表的新一轮技术变革正在兴起，从2013年百度率先设立深度学习研究院，到2018年华为正式提出AI战略，巨头们纷纷踏上AI之路，但在侧重点上又各不相同。阿里与腾讯注重云与大数据底层能力，从云计算业务切入AI领域；百度聚焦AI能力，云智一体消弭“智能鸿沟”。

政策的扶持与加码也愈发明显。2021年人工智能产业迎来政策红利年，1月工信部印发《工业互联网创新发展行动计划（2021-2023年）》，制定了一系列推动工业互联网新型基础设施建设量质并进的发展目标。

而在工业和信息化部、财政部的指导下，北京市经济和信息化局、北京市财政局、顺义区人民政府联合主办“创客北京2021”创新创业大赛在6月启动，该赛旨在推动中小企业转型升级和成长，支持大中小企业融通创新，助力制造强国和网络强国建设。

这与百度飞桨想要进一步深化中小企业供需对接、赋能企业创新发展、助力行业加速智能化升级的想法不谋而合。深耕 AI 技术多年，百度积累了丰富的 AI 产业落地经验与服务资源，已帮助超过13万家有 AI 业务场景需求的企事业单位，实现了产品、方案产业化落地。并在今年1月，被授予“北京市人工智能产业创新应用平台 （百度飞桨）”的称号。

此次，由百度承办的百度飞桨·人工智能产业创新应用专项赛面向全市中小企业和开发者征集人工智能产业创新应用项目，依托百度飞桨技术与生态基础，寻找“飞桨技术伙伴”，有针对性地为获奖企业提供资源要素、技术培训、业务融合、市场对接等全方位赋能支持，进一步推进人工智能创新应用落地。

百度飞桨·人工智能产业创新应用专项赛

36氪深度调研，人工智能行业会面对怎样的机遇与挑战，百度飞桨如何满足企业智能化需求，未来又将如何深入布局与规划。

——以下为36氪对谈实录——

与业务产生正向关联、降本增效是AI落地关键

36氪：人工智能行业近年来可能面临什么样的机遇和挑战？从业者需要作出什么样的调整？

飞桨：AI技术的成熟度及发展速度相对来说是在稳步提升的，企业对AI的重视程度也在逐年增高，但AI真正落地产业还面临着很多挑战，主要集中在企业决策者不知道自己的业务难题可以用AI来解决、行业智能化升级经验获取难、产业级AI人才招聘难、企业开发者觉得AI技术使用门槛高等方面。飞桨做的就是通过技术和生态赋能产业，帮企业培养复合型AI人才，将AI技术产业应用经验共享给企业，让企业明白AI可以为他们干什么，与业务产生正向关联、实现降本增效，这些都是AI落地的关键点。

36氪：百度飞桨是如何赋能企业的？

飞桨：技术领先水平决定业务智能化创新速度，业务数智化升级速度决定企业在智能化时代的机会窗口与市场先机。对企业来说，抓住技术、业务和人，即掌握了商业世界的三要素。作为可提供从芯片设计到深度学习框架及应用层面全栈式AI 能力的公司，多年来百度不仅持续将技术与产业需求结合提供应用价值，同时联合上下游积极建设共生共赢的AI生态系统，通过生态多方位全面赋能企业。例如，通过技术开源、零门槛开发等不断降低AI技术的应用门槛，让开发者无须从第一行算法代码写起，就能进行技术创新和业务拓展，让工程师可以更专注于应用本身的开发，加速AI创新应用落地。

再比如，飞桨非常重视企业AI人才培养，当前已经建立起成熟完善的产业级复合型AI人才培养体系，包括面向一线算法工程师的“AI快车道”，面向技术负责人的“AI私享会”和面向CTO、架构师层级的“AICA首席AI架构师培养计划”，为产业界输送了大量AI人才。

36氪：百度飞桨目前拥有的核心技术具体是哪些？

飞桨：百度从2012年就开始深度学习研发和应用。飞桨在2016年正式开源，以百度多年的深度学习技术研究和业务应用为基础，集深度学习核心训练和推理框架、基础模型库、端到端开发套件和丰富的工具组件于一体，是中国首个自主研发、功能丰富、开源开放的产业级深度学习平台��覆盖自然语言处理、计算机视觉、推荐和语音等热门领域。经过多次迭代升级，如今的飞桨已经拥有了“开发便捷的深度学习框架”“超大规模深度学习模型训练技术”“多端多平台部署的高性能推理引擎”“产业级开源模型库”四大领先技术。

做产业与学界的桥梁，赋能产业升级

36氪：在具体的运营实践中，百度飞桨如何进行赋能？能否分享相应的案例？

飞桨：本次百度飞桨·人工智能产业创新应用专项赛里，获得第一、二名的两个参赛项目分享如下。

华夏天信（北京）机器人有限公司研发的输煤胶带巡检机器人系统在此次专项赛中勇夺第一。华夏天信实施的巡检机器人智能监控系统，内嵌核心算法创新的采用了基于百度飞桨的计算机视觉识别技术，通过摄像仪将实时视频回传并识别AI分析，若发现有异常就会自主发出警报通知管理人员并保存截图留存。不仅可以显著提高巡检效率和定位准确性，精准发现问题，而且可实现对目标的胶带机设备AI预测性维护。有效解决了之前难以检测或检测速度慢、容易漏报和误报等情况，识别准确率大幅提高，满足上线要求。另外开发部署的学习曲线低，可以方便工程师更快上线业务，开发部署时间缩短70%以上。

另一个是无锡芯享信息技术有限公司的参赛项目“基于飞桨的半导体缺陷自动检测与分类系统”，他们的资深视觉算法工程师告诉我们，该项目有两个难点。一是在项目开始阶段不确定使用深度学习技术能否取得优于传统算法的效果。他们尝试过使用其他开源深度学习框架，但是往往缺乏现成可用的网络模型结构。二是算力。训练深度学习模型需要昂贵的GPU硬件，飞桨平台提供了大量的免费算力，在项目初始阶段，只需要将业务相关的数据整理好，就可以使用飞桨开发的模型来验证他们的想法了。比如，将需要处理的缺陷图片数据分类整理加上标签之后，直接输入到飞桨的模型中进行训练。飞桨有非常好用的模型训练可视化组件VisualDL，通过这个组件，在训练过程中就可以判断模型的效果，不用等到漫长的训练结束。另外，用户还可以通过VisualDL对不同的模型进行对比，快速寻找到最适合该业务的模型。

36氪：在这些融合里，百度飞桨的功能与角色是怎样的？

飞桨：在这个过程中，飞桨提供的是一个开源开放的深度学习框架和平台，并且能紧跟深度学习领域的技术发展，能迅速将学术界的新技术融入框架中，方便产业界利用这些技术解决实际中的问题。

无锡芯享、华夏天信的工程师，一直以来都非常有动力用最新的技术来提升自家的产品竞争力，但是由于缺乏相应的渠道，对于新技术他们更多时候只能停留在了解层面。但通过飞桨，他们可以尝鲜各种新模型新算法，用前沿技术解决具体的业务问题。同时，飞桨也因为企业用户的反馈，实现了产品快速改善迭代，能够更好地赋能产业。

36氪：百度飞桨是如何助力产学研AI创新能力发展的？

飞桨：人工智能的创新发展，最关键的就是技术和人才。在今年5月的WaveSummit深度学习开发者峰会上，飞桨已经宣布总投入15亿元资金和资源，全面开启飞桨“大航海”计划，包括启航、护航、领航三大生态航道。

l飞桨“大航海”护航计划，将在三年内投入10亿元资金，从技术赋能、人才赋能、生态赋能全方位支持10万家企业智能化升级，培养百万AI人才；

l飞桨“大航海”领航计划，以PPDE飞桨开发者技术专家、PPSIG特殊兴趣小组、飞桨领航团等为主要组织形式，与业界优秀的开源社区和开源项目合作，系统化的设立研究和研发方向，联合优秀的开发者、优秀的开源社区一起共建深度学习开源生态，携手探索AI前沿领域；

l去年12月已发布的飞桨“大航海”启航计划，将在三年内投入5亿元，与全国500所高校深度合作，重点培训5000位高校AI师资，联合培养50万学子。

此外，飞桨还将在各地设立“百度飞桨人工智能产业赋能中心”。实体中心聚焦人工智能先进技术在各地重点产业的需求和应用，整合百度飞桨AI技术服务、解决方案及生态资源，通过产学研协同创新，支持各地企业低门槛、高效率应用AI技术、AI资源，实现产业智能化升级。今年7月，全国首个飞桨人工智能产业赋能中心已落地上海张江，未来还会有更多。

36氪：百度飞桨未来的进一步发展规划是什么？会更关注哪些创新方向呢？

飞桨：截至目前，飞桨已凝聚了 360 万开发者，服务 13 万家企事业单位，覆盖农业、工业、林业、民生、通信、电力、公益、城市管理等数十个行业，创建了 40 万个模型。

就像百度首席技术官王海峰指出的那样，人工智能技术具有通用性，呈现标准化、自动化、模块化的特征，进入工业大生产阶段。在新的发展阶段，一方面，人工智能技术越来越复杂，融合创新越来越丰富；另一方面，随着人工智能技术在各行业的渗透，面向不同应用场景，降低门槛非常关键。作为源于产业实践的深度学习开源开放平台，飞桨将继续扎根产业应用场景，加强融合创新，不断降低门槛，满足不同行业、不同阶段、不同类型开发者和企业智能化升级需求。

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