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03 為產業智能化全面護航

每一次工業革命都不是純粹的技術革命,正在進行的第四次工業革命自然也不例外,產業智能化的過程中仍存在諸多隱形制約,諸如專業人才的匱乏、產業氛圍的缺失、市場鏈條的不完善等等。

百度儼然意識到了這些問題,WAVE SUMMIT 2021深度學習開發者峰會除了主論壇外,百度還設置了5個平行論壇,除了前面提到的飛槳框架的創新升級、智能硬件生態,將不小的篇幅留給了開源項目分享、產業實踐案例和融合人才培養,正在從多個維度強化飛槳的合作生態。

首先是開源生態的建設。

繁榮的開源社區離不開優秀的開源項目,飛槳深諳其中的道理,不僅在平行論壇中邀請到知名開源項目的技術負責人各抒己見,還順勢推出了面向核心開發者的領航計劃,以PPDE、PPSIG特殊興趣小組、飛槳領航團等組織形式,進行開源社區和開源項目合作。

然后是產業氛圍的培養。

針對產業應用落地中遇到的種種挑戰,飛槳選擇和企業負責人、開發者一同探索產業智能化的有效路徑,并在全新升級的《飛槳企業案例精選》中囊括了9大行業、34個企業智能化案例的技術思路。同時飛槳還在3月份啟動技術伙伴計劃,基于百度已有的AI產業落地經驗深度賦能行業智能化企業,實現行業AI技術方案的輸出、研討和共創,短短兩個月的時間里就有130多家企業報名。

最后是產教融合的探索。

AI人才的不足已然成了社會的常態問題,在AICA首席架構師培養計劃,AI快車道,以賽促學等人才培養機制外,飛槳還將目光瞄向了產教融合。比如飛槳和清華大學、吉林大學、鄭州大學進行了創新創業實驗室的合作簽約,一同打造產業智能化的預備軍;此外百度已經累計培訓570所高校的2000多名教師,其中226所高校已經基于飛槳開設學分課程,以實際行動點燃了中國AI人才培養的星星之火。

除此之外,飛槳還將陸續投入15億元資金和資源,全面開啟飛槳“大航海”計劃,涵蓋啟航、護航、領航三大生態航道。其中“大航海”護航計劃,將在未來三年投入10億元資金,支持10萬家企業智能化升級,與產業界一起培育百萬AI人才。

做一個總結的話,飛槳已經在一定范圍內驗證了人工智能的落地價值,下一階段的目標正是形成以社會化協作為特征的AI大生產。所以飛槳并未固守深度學習框架的角色,而是在正確的方向上篤定與堅持,深入到產業的細枝末節,從多個維度為產業智能化護航,為中國的新一輪工業革命護航。

04 寫在最后

百度集團副總裁吳甜在演講中講述了百度對于人工智能進入工業大生產階段的路徑分析:

第一階段是企業中有少數先行人員嘗試引入AI進行原型驗證,稱之為AI先行者探路階段;當進行了驗證產生效益后,會從個人實踐轉變成建設團隊來學習和應用AI,稱之為AI工作坊應用階段;當企業進行大量的AI應用,幾百、幾千人一起工作,多人多任務協同生產,就進入了AI工業大生產階段,更長期看,還會實現社會化協同大生產。

“AI先行者探路”階段,需要有適配場景的模型、調優工具以及部署支持,實現AI算法的快速驗證落地,解決實際問題。飛槳提供了在工業場景中實踐打磨過的豐富模型庫,多端多平臺的推理部署工具鏈,全面靈活的硬件適配架構和生態基礎,保障AI先行者探路成功。

從個人實踐到帶領團隊的“AI工作坊應用”階段,面臨的是團隊里專業AI研發人數少,不同專業背景的成員要一起快速學習AI模型研發的問題。飛槳豐富且多層次的產品結構,涵蓋可視化界面、場景類套件、算法類套件、模型庫、核心框架,非常適用于這個階段的團隊應用AI創新,同時這個過程中團隊成員也會持續成長,實現AI能力研發的進階。

到了“AI工業大生產”階段,多人多任務協同生產,算力機器和開發人員的效能提升是關鍵。飛槳企業級AI開發平臺提供高效的算力管理與調度、全流程的集成開發環境,平臺化賦能AI大生產。再進一步發展,從企業內部的多人多任務分工協同,還會走向全社會的AI大生產協同。

從飛槳平臺的數據可以看到,隨著人工智能和產業的融合,飛槳已經聚集了320萬開發者,服務了12萬企業,創建了36萬模型,覆蓋到了工業、能源、金融、醫療、農業、城市管理、交通、信息技術等各種各樣的行業和場景。而且,這組數據還在持續增長。相信未來繁榮的社會化AI大生產協同一定能實現。

這大抵就是飛槳持續進化的內部節奏,折射到整個產業層面上,飛槳正在攜手各行各業生態伙伴和開發者,促進產業鏈與創新鏈的深度融合,加速人工智能進入到規模化應用的工業大生產時代。