科技自媒體 / 雄墨商業觀察
10月17日,百度主辦的2019年中關村論壇·AI時代的深度學習技術與應用創新論壇在北京舉行。本次會議,百度AI技術平臺體系執行總監、深度學習技術及應用國家工程實驗室副主任吳甜為人工智慧領域展示了重磅升級的「飛槳產業級深度學習開源開放平臺」,及其四大領先技術,並首度發布《百度大腦AI技術成果白皮書》
10月20日,第六屆世界網際網路大會2019年度領先科技成果大獎揭曉,百度飛槳入選網際網路領先科技成果。
一、產業變革時代,AI作業系統成全球競爭焦點
在白皮書中,百度宣布深度學習平臺百度飛槳(Paddle Paddle)已經成為具備標準化、自動化、模塊化特徵,並且集核心框架、工具組建和服務平臺為一體的端到端深度學習平臺。在全球產業技術發展進入到以AI為核心新階段的當下,百度飛槳的高速進化對我國產業升級轉型的未來走向具有極其重要的意義。
作為全球第二大經濟體,中國的製造業、服務業等領域的發展,已經走到了一個臨界點。一方面,龐大的市場需求正在像精細化、個性化的方向發展。為了適應這個趨勢,產業界都在力爭實現AI技術上的「彎道超車」;另一方面,前沿技術在各行業裡的應用,也已經達到相當高水平,客觀上給產業技術帶來了通過AI應用實現升級的可能性。這種發展態勢,對超大規模深度學習模型訓練技術提出了極高要求。而百度飛槳,正是在這個大背景下應運而生的。
事實上,在今年8月29日舉行的2019百度雲智峰會上,百度已經向業界指出,世界產業經濟的發展已經開始進入「人工智慧工業化」的新時代。全球產業界都已經提出,要在實現AI技術應用時,擺脫以往那種「散兵遊勇」狀態,轉而以系統化、標準化形態實現AI技術在產業中的全面落地。
在此大背景下,全球各國都掀起了AI人工智慧領域裡,關於深度學習框架的「暗戰」。要知道,越是規模龐大的經濟體,在實現AI技術應用時,就越需要在國家層面上共享框架開放、生態開放的深度學習框架平臺。這種框架平臺,實際上就是AI時代的作業系統,它與PC時代的Windows、移動網際網路時代的安卓具備同樣關鍵的戰略意義,是AI產業時代的「兵家必爭之地」。
當前,世界範圍內共有四種AI作業系統。它們包括:微軟的Cognitive Services、Facebook旗下的 Pytorch、Google的 TensorFlow,以及百度的飛槳(Paddle Paddle)。其中,前三者均被美國科技巨頭所壟斷,只有百度飛槳為中國科技企業研發和構建,並能為中國產業界提供不受限制的、全面的支撐。顯而易見,從保障國家基礎科技、以及產業安全的角度來看,百度飛槳的重要性無論怎樣強調都不過分。
二、提前布局、百度飛槳為中國深度學習撐起天空
飛槳今天的成就,是百度在AI人工智慧領域裡提前布局、孜孜不倦持續研發投入的成果。眾所周知,在中國百度是最早於AI和無人駕駛領域裡進行布局的科技企業,經過多年的研發,已經在深度學習開源平臺、無人車開放平臺等底層基礎領域裡擁有了強大的核心能力。為了打破谷歌Tensor Flow等國外技術在深度學習領域的壟斷地位,百度為我國產業界構建了共享的深度學習框架----百度飛槳。
時至今日,百度飛槳已經成為國內唯一的完整、全套開源深度學習平臺。該平臺為各行業AI技術開發者提供了多大60個以上的主流模型,以及豐富的配套組件。飛槳不但架構先進,而且在頂層設計上就注重高度開放性。在開發環境方面,百度飛槳具有極強的延展性,能夠滿足不同行業開發者、不同技術條件開發平臺的需求;在靈活性方面,飛槳擁有多端多平臺部署的高性能推理引擎,能夠兼容在其他開源框架下訓練出來的模型,並且允許開發者將模型輕鬆快捷地部署到各種不同架構的平臺系統上。百度飛槳這種兼具先進性和靈活性的優勢,已經吸引了越來越多各行業AI開發者。
在百度飛槳面世之前,中國的AI技術開發依賴以谷歌Tensor Flow為代表的國外AI作業系統。來自不同產業的AI技術項目,普遍都高度依賴海外平臺進行深度學習模型的訓練,這種狀況讓產業界、科技界產生了危機感,一旦這些國外AI作業系統採取「卡脖子」手段,停止面向國內開發者提供開源,我國從消費到產業領域都將面臨AI技術「斷供」之憂。
正因為此,立足於中國的百度飛槳,一推出就讓國內產業界普遍感到振奮。飛槳不但為國內產業提供了非常好的通用架構,而且它的自主性讓各行業都能夠放心。同樣重要的是,飛槳為國內AI技術界提供了全中文的友好開發環境,具有更好的適應性。如今,大批國內AI應用開發者都已經習慣於使用百度飛槳來進行深度學習模型的訓練了。這個轉變對於我國產業智能升級的意義是重大的。其重要性,完全可以與從2013年開始的IT硬體「去IOE化」相提並論,它使得我國各行業終於實現了軟硬體兩方面對國外技術的高度依賴。
展望未來,已經躋身世界四大AI作業系統行列的百度飛槳,不但在中國大本營牢牢站住了腳,甚至有可能進一步走向海外市場,與谷歌Tenser Flow、微軟Cognitive Services、Facebook旗下的 Pytorch等爭一日之短長。
三、百度飛槳的人工智慧工業化野心
事實上,與谷歌、微軟、Facebook等巨頭爭奪全球AI深度學習框架的話語權,這正是界對百度飛槳的「野心」所在。目前飛槳突破了超大規模深度學習模型訓練技術,是世界首個支持千億特徵、萬億參數、數百節點,攻克了超大規模深度學習模型在線學習難題,且實現了萬億規模參數模型實時更新的開源大規模訓練平臺。在此基礎上,百度飛槳正在各行各業大規模實現AI應用的落地實施。
例如,在當前全球範圍內都引發高度關注的環保領域,百度飛槳通過與北京林業大學的合作,研發出了智能害蟲檢測系統。該系統利用搭載AI晶片的攝像頭模組進行蟲子的檢測與識別,分析病蟲害當中蟲子的種類,以及害蟲集中在哪個層面,然後向相關部門提出進行針對性的防治方案;在智能交通領域,百度地圖通過飛槳讓用戶出行時間預估的準確率從81%提升至86%;在工業領域,百度飛槳的圖像檢測及圖像分割技術,已經幫助廣東電網實現了變電站設備智慧巡檢,極大提升識別準確度並節約寶貴的人力資源。
這些只是百度飛槳助力AI應用在產業落地實施的幾個例子,事實上,飛槳迄今已累計服務150多萬開發者、幫助6.5萬企業用戶,在定製化訓練平臺上發布了16.9萬個模型。在百度飛槳的助力下,中國各行各業都在以空前的速度和積極性,將人工智慧深度學習技術投入到了實際應用當中。
通過在各行各業推進AI應用的實施,百度飛槳正在幫助中國產業界實現AI技術的「躍遷」。目前的飛槳平臺,提供開發、訓練和預測一整套的技術能力,並支持包括自然語言處理、視覺、推薦和語音等在內的豐富的工業級模型庫,以及支持語義理解、目標監測、圖像分割等任務的端到端開發套件。該平臺還為開發者提供包括自動化深度學習、遷移學習、強化學習、多任務學習等工具組件在內的工具,以幫助開發者降低技術門檻。
在百度飛槳的幫助下,中國各產業領域都得以大幅度降低了實現AI技術應用的成本、提升了開發和部署的效率。飛槳架構下的百度EasyDL定製化訓練和服務平臺,目前已經能夠提供可視化頁面,並允許開發者通過創建模型、上傳並標註數據、訓練模型、發布模型,從而獲得公有雲API、端計算離線SDK、軟硬一體方案,並快速實現對各種業務場景的集成。包括工業、安防、零售、物流、教育 、 醫療等在內的各行業,都已經把百度飛槳平臺視作進行深度學習訓練模型的首選。無疑,在百度飛槳的強大支撐下,中國產業界在AI技術應用方面將很快實現升級。
正如百度方面於本次中關村論壇上強調的那樣,在人工智慧已成為新一輪科技革命和產業變革核心驅動力、整個社會走入智能時代的當下,百度飛槳作為我國自主的深度學習平臺,將助力我國產業AI應用,加速實現產業智能化。