霸屏、奪獎、簽約,百度在世界人工智能大會“收割焦點”
百度成為世界人工智能大會的焦點并非偶然,不管是行業領袖們的演講主題,還是圍繞產業趨勢的高端對話,人工智能產業和技術的創新融合都是最主流的基調。
作為國內人工智能領域的“頭雁”企業,百度不出意外的站上了2020世界人工智能大會的話題中心。
其中百度創始人李彥宏的演講再次出圈:“AI 的發展會經歷三個大的歷史階段,第一個階段是技術的智能化,第二個階段是經濟的智能化,第三個階段是社會的智能化,目前我們正處于從經濟智能化的前半段向后半段過渡的時期。”
這樣的觀點在“新基建”的浪潮下不缺少認同,不過最忠實的擁躉還是百度自身。除了李彥宏高瞻遠矚的“布道”,百度還讓外界看到了“知行合一”的一面:百度文心為代表的前沿技術脫穎而出,與浦發銀行的戰略合作也進一步深化。
這場人工智能領域的頂級盛會,在某種程度上成了外界立體化認識百度的楔子。
01領跑的“尖子生”
人工智能領域的尖子生,大概是百度在2020世界人工智能大會上最鮮明的形象。
最直接的例證,就是斬獲2020世界人工智能大會SAIL獎的百度文心(ERNIE)知識增強語義理解技術與平臺。作為國內人工智能領域最高規格的官方獎項,今年的獲獎與參選比例更是高達1:160。
但對于熟悉人工智能的朋友而言,百度文心的獲獎并不意外。出自南朝文學理論家劉勰《文心雕龍·序志》的中文名“文心”,屬于第一次公開亮相,之前的項目名稱一直是ERNIE,幾乎是NLP領域“家喻戶曉”的名詞。
早在2019年12月份,百度文心就刷新了GLUE榜單,首次取得了超過90分的成績,高于人類水平3個百分點;2020年3月出爐的SemEval 2020上,百度文心在這項全球最大規模之一的語義評測中奪得了5項世界冠軍;同時百度文心的創新成果還被人工智能頂級學術會議AAAI 2020和IJCAI 2020收錄,并多次出現在韓國AITimes、日本AI-SCHOLAR、德國光譜雜志、《麻省理工科技評論》等權威科技媒體的報道中……
然而在百度內部,百度“文心”只是AI皇冠上的一顆珍珠,與SAIL獎同級別的榮譽早已屢見不鮮。
比如在2020年的國際計算機視覺和模式識別大會(CVPR)上,百度一舉奪得了視頻動作分析、動作識別、圖像增強、智慧城市等8項挑戰賽的世界冠軍,在冠軍數量和領域范圍上力壓全球其他科技巨頭。
2019年烏鎮互聯網大會上,百度飛槳深度學習平臺入選 “世界互聯網領先科技成果”,被外界稱為人工智能時代的操作系統。
再比如《哈佛商業評論》、沙利文等權威媒體或咨詢機構的調研報告中,將百度與谷歌、蘋果、微軟和亞馬遜列為全球AI五強,AI技術能力和AI落地能力均被作為評估的核心指標,百度也是唯一進入前五的中國企業。
不論是屢屢斬獲SAIL獎的成績,還是第三方機構和權威媒體的認可,以及百度在專利、論文上的強勢表現,無疑都驗證了百度“尖子生”的身份。可是對于百度來說,儼然不會滿足于技術上的領先。正如李彥宏在2020世界人工智能大會開幕式演講中所提到的:百度將在人工智能領域扮演賦能者角色。
02盡職的“賦能者”
關于百度的“賦能者”角色,可以找到兩個最新的動作。
一個是百度宣布5年內為山西提供超過5萬個數據標注師就業崗位。
可能在外界眼中數據標注師的技術門檻低,經過一定的培訓就能上崗,可對于現階段的人工智能卻有著不可或缺的價值。數據標注是機器感知現實世界的起點,也是人工智能產業的基礎。人工智能的應用生態越繁榮,對數據標注的需求越急缺,百度正試圖幫助整個行業解決這一棘手問題。
另一個是百度推出的“5年內培養超過500萬AI人才”的宏大計劃。
不少人對AI人才缺口的論調并不陌生,早在兩年前就出現了搶奪AI人才的現象。按照一些媒體的報道,2025年中國的AI人才缺口將達到1000萬,如果無法在適當的時間點補足缺口,AI人才”一將難求”還將繼續下去。特別是在應用層面,人才缺口將直接左右人工智能的落地進程。
需要指出的是,百度的人才培養計劃絕非是“空喊口號”,業已形成了學習、實踐、比賽、認證、就業的全周期服務體系閉環:
針對人工智能基礎人才的培養,百度聯合高校編撰出版了系列教材,并幫助200多所高校開設了AI課程;在應用和實踐層面,聯合教育機構、高校建立了應用級實訓室和平臺級實訓室;堅持以賽促學的思路,主辦了包括百度之星大賽、中國高校計算機大賽人工智能創意賽等在內的頂級AI賽事;最后在認證與就業方面,百度發布了國內 AI 領域第一個專業技術人才培養標準,并推出了云智學院認證體系……
根據百度官方披露的數據顯示,目前已經培養AI人才超過100萬,500萬AI人才的培養計劃正是下一階段的目標。同時人才培養還只是“賦能”的一部分,諸如百度大腦、飛槳等開源平臺對人才短板的幫助同樣有著不可估量的價值。
問題在于,為何在人工智能的商業前景尚不明朗的時候,百度就在盡職做一個賦能者?或許可以借用凱文·凱利的觀點:“技術的趨勢在很大程度上是能夠被預見的,就像重力一樣,一滴雨點流入山谷的實際路徑是無法預測的,我們并不知道它的具體走向,但大方向是很顯然的:往下流。”
人工智能也是如此,下沉到各個產業是注定的方向。
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