去年年中時,百度發(fā)布了一份“百度AI新基建版圖”,從智能交通、智慧城市、智慧金融、智慧能源、智慧醫(yī)療、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和智能制造等多個維度來闡述百度AI如何與新基建融合,從而創(chuàng)造和發(fā)揮價值。

更進一步來說,這要求我們參與AI產(chǎn)業(yè)化建設(shè)時,每一項技術(shù)研發(fā)都要有的放矢,盯住每個產(chǎn)業(yè)和不同的垂直場景對AI的特異性需求,并從產(chǎn)業(yè)中找到適用AI技術(shù)的位置,嚴(yán)格以產(chǎn)業(yè)需求為“錨”,讓技術(shù)從實驗室中來,到產(chǎn)業(yè)中去,最終都有落地的歸宿。

2、全要素推進,基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)扎實有序

AI融合落地在2021年加速發(fā)展,并不是說這項趨勢只存在于2021年,而是以2021年為開始,AI融合落地將長時間的持續(xù)進行,參照著“新基建”,AI融合落地的產(chǎn)業(yè)化進程同樣是一個長期而系統(tǒng)的工作,必須在多個方面進行“配套基礎(chǔ)設(shè)施”的建設(shè),以確保產(chǎn)業(yè)落地是可持續(xù)的。

因而Gartener的報告認(rèn)為云計算向分布式云演進,智能業(yè)務(wù)流程和供應(yīng)商平臺的爆發(fā)等,都是在基礎(chǔ)技術(shù)研發(fā)的基礎(chǔ)上來實現(xiàn)的。

與此同時,谷歌首席AI科學(xué)家Jeff Dean在一份谷歌2020年的總結(jié)報告中也著重提到,谷歌一直關(guān)注的無監(jiān)督學(xué)習(xí)、AutoML(自動機器學(xué)習(xí))、機器感知這三大領(lǐng)域中,一些基礎(chǔ)性算法的都取得了創(chuàng)新和突破。

比如在無監(jiān)督學(xué)習(xí)領(lǐng)域,谷歌開發(fā)了名為SimCLR的自監(jiān)督和半監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù),可以實現(xiàn)同時最大化同一圖像的不同變換視圖之間的一致性和最小化不同圖像的變換視圖之間的一致性。

在AutoML上,谷歌嘗試從AutoML-Zero的學(xué)習(xí)代碼運算中采取一種由原始運算(加減法、變量賦值和矩陣乘法)組成的搜索空間,以期用來從頭開始演繹現(xiàn)代的機器學(xué)習(xí)算法。

在機器感知領(lǐng)域,谷歌也取得了包括CvxNet、3D形狀的深層隱式函數(shù)、神經(jīng)體素渲染和CoReNet等算法模型的突破。

百度對“基礎(chǔ)”的理解來自于對AI三大要素的推進,其中包括在數(shù)據(jù)上培養(yǎng)AI數(shù)據(jù)標(biāo)注師;在算力上對智能云服務(wù)器擴容;在算法上用5年時間培養(yǎng)500萬AI人才,推動算法進步等。

3、全自主可控,特殊背景下的技術(shù)自強

上文提到,AI融合落地加速是一個機遇,同時也是一場中外競賽。

作為產(chǎn)業(yè)變革的方向,AI產(chǎn)業(yè)化在當(dāng)前的時代背景下具有了一個前置條件,即核心技術(shù)的自主可控,畢竟我們在這方面是吃過虧,踩過坑的,與AI融合落地相關(guān)的操作系統(tǒng)、芯片等領(lǐng)域,我國都被“卡”著脖子。

白春禮院士在《世界科技前沿發(fā)展態(tài)勢》的報告中,將“把握機遇搶占先機,加快實現(xiàn)科技自立自強”作為重點進行闡述,直接指出我國在基礎(chǔ)研究方面的影響力不夠,在戰(zhàn)略高技術(shù)方面,還面臨很多關(guān)鍵核心技術(shù)的制約。

目前國內(nèi)的科技企業(yè)們在AI技術(shù)自主可控的突破上,做了大量的努力,像百度在深度學(xué)習(xí)、自然語言處理、智能駕駛等多個AI領(lǐng)域都有掌握行業(yè)話語權(quán)的技術(shù)儲備,飛槳在“操作系統(tǒng)”層面成為中國唯一與Google TensorFlow競爭的國產(chǎn)深度學(xué)習(xí)開放平臺,但這并不是行業(yè)全貌,在現(xiàn)實中,仍有大量空白領(lǐng)域需要我們?nèi)ヌ畛洹?/p>

4、全生態(tài)發(fā)展,哪里有需求哪里就有AI

AI產(chǎn)業(yè)化趨勢已成,并不意味著單憑一己之力就能實現(xiàn)對所有產(chǎn)業(yè)整個社會的技術(shù)輸出,AI產(chǎn)業(yè)化進程始終保持活力的關(guān)鍵在于生態(tài)化的發(fā)展。

Gartener的預(yù)測報告提到“UI/UX技術(shù)和以人為本的體驗設(shè)計”仍將是2021年科技行業(yè)的重點領(lǐng)域,而利用虛擬現(xiàn)實和增強現(xiàn)實來增加體驗是新趨勢。

Gartner將數(shù)字體驗定義為:總經(jīng)驗(TX)=多經(jīng)驗(MX)+客戶經(jīng)驗(CX)+員工經(jīng)驗(EX)+用戶經(jīng)驗(UX)。多經(jīng)驗開發(fā)平臺(MXDP) 和低代碼開發(fā)平臺將繼續(xù)興起,這將有助于構(gòu)建用于用戶交互的應(yīng)用程序和產(chǎn)品,作為其跨各種接觸點(例如觸摸,語音和手勢)的數(shù)字旅程的一部分。

很顯然,僅以這一項趨勢就可窺視出AI融合落地的關(guān)鍵在于生態(tài),既包含技術(shù)研發(fā)生態(tài),也包含產(chǎn)品應(yīng)用生態(tài)。

谷歌、亞馬遜和微軟等公司為主導(dǎo)各種開源項目,比如在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的TensorFlow、MXNet、PyTorch等都是AI生態(tài)融合的落地典型。

百度AI很早也參透了這一點,在進行AI布局時就以生態(tài)為重。

以百度大腦為例,里面“濃縮”了百度多年來在語音、語義、圖像、視頻、知識圖譜等多個領(lǐng)域的AI技術(shù)積累,由于開源開放的生態(tài),推動著大量開發(fā)者開發(fā)出大量AI應(yīng)用,再快速的在各個細分再細分的場景里落地。

開放生態(tài)下,各種類型的合作伙伴共同參與產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的開發(fā)與建設(shè),帶來更多樣化的資源支撐,多方合力之下,讓AI無處不在。

跟隨2021年的智能浪潮,百度AI值得關(guān)注

無論如何,AI融合落地的產(chǎn)業(yè)化大時代已經(jīng)來臨,在這場盛宴中,一側(cè)是以百度為代表的,不斷強化并推動產(chǎn)業(yè)落地進程,同時在多個維度保證落地價值的頭部企業(yè),另一側(cè)是趁著風(fēng)起入場的中小玩家。

很顯然,玩家越多,說明產(chǎn)業(yè)價值高,不管是對于AI技術(shù)發(fā)展,還是對于AI產(chǎn)業(yè)化落地都有益處。

站在2021年的風(fēng)口之上,我們有以下幾點必須明確:

第一,雖然產(chǎn)業(yè)化落地是重點,但在基礎(chǔ)技術(shù)的研發(fā)是沒有止境的,這也意味著,即便是后來者,只要抓住技術(shù)迭代的空檔期,仍然會有機會。

第二,隨著產(chǎn)業(yè)化進程的推進,AI落地的廣度和深度也在不斷增加,其中的需求需要大量的建設(shè)者來填充,在這場盛宴中,對于各類玩家而言,無非是巨頭分大蛋糕,中小玩家分小蛋糕。

第三,巨頭間的競爭,特別是中外巨頭的競爭會更加激烈,中外巨頭在基礎(chǔ)能力上差距不大,而決勝的關(guān)鍵則在于企業(yè)戰(zhàn)略的方向,以及與產(chǎn)業(yè)的距離,越是貼近產(chǎn)業(yè)提早布局,其勝算就多加一分。

在這場競爭中,由于百度AI的提前布局,早早站定了第一梯隊的位置,同時隨著AI產(chǎn)業(yè)化進程的深入,百度AI的優(yōu)勢也將繼續(xù)強化。

其中的原因在于,百度AI在這個過程中形成了自增強正向循環(huán),即AI產(chǎn)業(yè)落地后反饋技術(shù)迭代,技術(shù)升級后再推動落地跨越,就像打怪升級一樣,每完成一次循環(huán),百度AI的實力就增強一分,反復(fù)循環(huán)下,百度AI在技術(shù)層面的能力越來越精湛,在落地方面的經(jīng)驗越來越豐富,其在行業(yè)中的競爭壁壘也越來越厚實。

另外一個維度,百度AI抓住了產(chǎn)業(yè)化的機遇和紅利,同時也成為了時代的開創(chuàng)者和建設(shè)者,百度AI以落地的方式實現(xiàn)了技術(shù)的商業(yè)價值,同時也創(chuàng)造出帶有鮮明印記的社會價值。

回首2020,有太多的AI進步和產(chǎn)業(yè)突破值得我們總結(jié),展望2021,AI融合落地的產(chǎn)業(yè)化爆發(fā)一定會帶來更多驚喜,百度AI擎起的產(chǎn)業(yè)化大旗更是值得期待。

*本文圖片均來源于網(wǎng)絡(luò)

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