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百度的人工智能平台化战略:想赋能行业,没必要重新发明轮子

人工智能时代来临,AI(人工智能)的重要性正在被越来越多的行业所认识到,如何拥抱新技术的浪潮,如何在新时代下做一个AI化的公司却是摆在不少企业面前的问题。

在上周落幕的2018年世界人工智能大会上,BAT(百度、阿里巴巴、腾讯)三大互联网公司的掌门人曾就人工智能技术的未来有过一场激辩。

在马云看来,传统行业如果不拥抱新技术,不融入数据时代,就没有意义。未来30年,智能技术将深入到社会的方方面面,改变传统制造业,改变服务业,改变教育、医疗等。

马化腾认为,人工智能技术是一场跨国、跨学科的科学探索工程,对于任何一个企业、城市和国家来说,不能拒绝人工智能领域的“奥林匹克”,更不能“闭门造车”。

李彦宏则给出了另外一个视角的观点,他认为未来的企业应当尽快AI化,但这不代表所有公司都要从头去研发AI,而是要会利用AI。今天AI领域存在着大量的开源和开放的平台,世界领先的科技公司在这方面的投入都是长期而巨大的,“没必要每个人都重新发明轮子。”

李彦宏进一步指出,AI化的公司应当“三维一体”,即拥有AI的思维、具备AI的能力,以及遵循AI的伦理。

三大开放平台

BAT中最早看到AI风口的非百度莫属,2013年7月百度就成立了中国公司里第一个人工智能研究院,随后又陆续建成了硅谷人工智能实验室、大数据实验室、增强现实实验室和深度学习及应用国家工程实验室五大实验室。这些实验室的研发成果历经4-5年的整合,逐渐形成了百度的AI平台体系。

事实上,李彦宏在人工智能大会上所阐述的观点与百度近年来在人工智能上的战略十分吻合——通过建立人工智能的开放平台,来实现对整个行业的赋能。目前百度已经搭建起三大AI平台,分别是对话式人工智能系统DuerOS,智能驾驶技术平台Apollo,以及由由AI、BigData(大数据)、CloudComputing(云计算)驱动的百度智能云平台。百度以此支撑,试图在AI领域再造安卓和iOS式的操作系统生态。

目前,DuerOS已经成为了智能家居领域最活跃的对话式人工智能操作系统,被应用于智能家居、智能车载和智能手机等场景。截至2018年7月底,搭载DuerOS的智能设备激活数量突破一亿大关,月活跃设备超过2500万。DuerOS的合作伙伴数量已经超过200家,搭载DuerOS落地的主控设备超过110多款。

作为百度自动驾驶开放生态中的最重要的组成部分,百度在Apollo上的野心更大,目标是通过开源开放,将其打造成自动驾驶领域的“安卓”。开发者借助Apollo能力,可以搭建自己的自动驾驶汽车,把一辆传统汽车改造成自动驾驶汽车,从0到1甚至只需要三天。

9月,百度还宣布将在年底正式开源Apollo车路协同方案,向业界开放百度Apollo在车路协同领域的技术和服务,让自动驾驶进入“聪明的车”与“智能的路”相互协同的新阶段,全面构筑“人-车-路”全域数据感知的智能路网。

此外,作为搭载百度大脑和AI能力的百度云,已经率先发布国内首个自主可控一站式AI开发平台“天衍”,帮助企业拥有AI能力。目前,百度云的机器学习平台已为国内60W+开发者提供算法和算力的双重支持,不仅为个人也为企业级的开发者提供驱动业务创新的基础。

赋能行业

事实上,百度在人工智能上的布局,已经开始显现出强大的虹吸效应,不光是智能家居和智能驾驶领域,其他行业产业的合作伙伴也开始吸纳其中。百度的开放平台战略,相当于把AI能力变成了一项可以向各行各业输送的能力,可以实现对传统行业的改造,同时人工智能商业化也迈出了坚实的第一步。

麦飞科技是一家利用人工智能、遥感、大数据和植保服务等赋能精准农业建设,为农业种植者提供精准化服务解决方案的公司,它在今年成为了百度人工智能领域的合作伙伴。

麦飞科技的相关负责人介绍称,他们使用了百度云边缘计算架构实现了麦视监测机上的机上处理算法,提高了监测效率,实现了不经云端处理,直接在监测机飞行业务中实时生成病虫害监测图,极大地提高了“麦视探针”的计算处理能力。此外,通过借助百度云构建的BIE-IoT智能边缘计算物联网链路,还能够实现多监测机的算法同步更新。

不仅是第一产业,AI也渗透进了传统的工业制造业。在宝钢科技与百度的合作案例中,百度提供的物联网、大数据分析、计算机视觉帮助宝钢形成了一套AI质检的系统,解决了传统质检模式依赖于人工经验,难以标准化、人员培训复杂的问题。

在以金融业为代表的第三产业同样也正在AI的助力下实现升级优化。

中国农业银行表示,农业银行基于百度ABC、物联网以及区块链等技术,打造智能营销、智能风控、智能客服、智能投顾等一套完整的能力体系,应对行业挑战,提供智能整体解决方案。

据介绍,在银行的业务前端有大量重复的工作,通过人脸识别、OCR等AI技术,能够简化作业流程,比如身份验证、保单审核等,机器辅助能够很好地提升工作效率。在业务后端,人工智能打造的金融大脑可以对业务数据进行统一管理和分析,通过用户画像等手段提供业务洞察,为产品设计、营销以及运营等提供数据决策支撑。



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