從WAVE SUMMIT，看百度如何助推AI躍遷“工業(yè)大生產(chǎn)”時(shí)代

文|曾響鈴

來(lái)源|科技向令說(shuō)（xiangling0815）

除了“技術(shù)炫”，人工智能的另一大特征是“開(kāi)會(huì)多”，然而，專(zhuān)門(mén)針對(duì)“深度學(xué)習(xí)”的開(kāi)發(fā)者大會(huì)卻少之又少。

究其原因，搞“技術(shù)”的AI企業(yè)，在深度學(xué)習(xí)這件事上反而被“技術(shù)門(mén)檻”所鉗制。不過(guò)，這對(duì)于一直深耕技術(shù)的AI企業(yè)來(lái)說(shuō)，也就成了優(yōu)勢(shì)，例如擁有國(guó)內(nèi)唯一開(kāi)源深度學(xué)習(xí)平臺(tái)PaddlePaddle的百度。

4月23日，百度就與深度學(xué)習(xí)技術(shù)及應(yīng)用國(guó)家工程實(shí)驗(yàn)室在北京聯(lián)合主辦了首屆（2019）WAVE SUMMIT深度學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)者峰會(huì)。

不開(kāi)則已，開(kāi)則“有料”。

百度高級(jí)副總裁、深度學(xué)習(xí)技術(shù)及應(yīng)用國(guó)家工程實(shí)驗(yàn)室主任王海峰面對(duì)大批深度學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)者，拋出“深度學(xué)習(xí)推動(dòng)人工智能進(jìn)入工業(yè)大生產(chǎn)階段，深度學(xué)習(xí)框架是智能時(shí)代的操作系統(tǒng)”的言論。

這句話有兩個(gè)關(guān)鍵詞：AI的發(fā)展要進(jìn)入一個(gè)新的階段—“工業(yè)大生產(chǎn)”，而這個(gè)新的階段深度學(xué)習(xí)框架將起到關(guān)鍵作用—“操作系統(tǒng)”。

深度學(xué)習(xí)在AI體系內(nèi)的關(guān)鍵價(jià)值，使得它已經(jīng)成為AI深入發(fā)展的技術(shù)堡壘，也成為各平臺(tái)轉(zhuǎn)型AI企業(yè)角逐AI時(shí)代的核心內(nèi)容。WAVE SUMMIT 2019百度試圖率先舉起深度學(xué)習(xí)的旗幟，通過(guò)站位“智能時(shí)代的操作系統(tǒng)”擴(kuò)大AI競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的意圖，而王海峰敢這么說(shuō)，百度已有充足的自信。

AI“工業(yè)大生產(chǎn)”臨門(mén)一腳，深度學(xué)習(xí)成為“躍遷”力量

AI深入發(fā)展的表現(xiàn)之一，是提出“為什么AI”的企業(yè)正逐漸減少，而提出“為什么不AI”的企業(yè)群體逐漸龐大。

當(dāng)最傳統(tǒng)的制造業(yè)等產(chǎn)業(yè)也開(kāi)始把“智能+”掛在嘴邊時(shí)，多樣化場(chǎng)景反過(guò)來(lái)需要平臺(tái)型AI企業(yè)在各種層次上進(jìn)行開(kāi)放：

有些開(kāi)發(fā)者只需要借助外部技術(shù)完善自家產(chǎn)品，例如智慧客廳場(chǎng)景中，OTT TV的智能互動(dòng)（語(yǔ)音、圖像等）需求，或互金平臺(tái)、游戲平臺(tái)等的智能客服需求，這些是目前多數(shù)AI企業(yè)在技術(shù)上所能達(dá)到的層次；

有些開(kāi)發(fā)者則因?yàn)闃I(yè)務(wù)的特殊性，需要借助外部更基礎(chǔ)的深度學(xué)習(xí)框架能力，如構(gòu)建農(nóng)業(yè)病蟲(chóng)害治理應(yīng)用，這種AI技術(shù)呈現(xiàn)出“高門(mén)檻”的特征，能夠提供開(kāi)發(fā)者生態(tài)的少之又少。

很明顯，越是高通用性的領(lǐng)域，AI技術(shù)越是只需要到達(dá)“表層”；越是低通用性的領(lǐng)域，AI技術(shù)的介入越需要切入“深層”。

問(wèn)題來(lái)了，語(yǔ)音、人臉可以依靠通用性快速普及，那些需求越來(lái)越旺盛的AI個(gè)案應(yīng)用怎么辦？——AI全面發(fā)展必然要解決“個(gè)性化”與“規(guī)?；钡拿軉?wèn)題。

王海峰提到的深度學(xué)習(xí)的通用性特點(diǎn)，以及深度學(xué)習(xí)框架及平臺(tái)的發(fā)展，正在推動(dòng)人工智能標(biāo)準(zhǔn)化、自動(dòng)化和模塊化，進(jìn)入工業(yè)大生產(chǎn)階段，就是在針對(duì)這個(gè)問(wèn)題。其解決方式本質(zhì)是通過(guò)深度學(xué)習(xí)框架，讓AI在“深層”也實(shí)現(xiàn)“框架能力”的通用性（對(duì)應(yīng)地，AI已經(jīng)在“表層”實(shí)現(xiàn)“應(yīng)用能力”的通用性），如此，專(zhuān)屬領(lǐng)域的AI應(yīng)用也可以被“批量生產(chǎn)”。

由此，也不難理解PaddlePaddle同時(shí)在峰會(huì)上發(fā)布的中文名字“飛槳”——AI發(fā)展到了這個(gè)階段，深度學(xué)習(xí)已經(jīng)急速劃動(dòng)AI潮流、幫助AI躍遷進(jìn)入“工業(yè)大生產(chǎn)”時(shí)代。

這里通過(guò)百度PaddlePaddle平臺(tái)案例來(lái)理解。

在林業(yè)管理中，紅脂大小蠹是非常嚴(yán)重的害蟲(chóng)災(zāi)害，過(guò)去，林業(yè)管理系統(tǒng)需要通過(guò)人力監(jiān)測(cè)來(lái)預(yù)報(bào)和治理蟲(chóng)情，現(xiàn)在，北京林業(yè)大學(xué)在百度PaddlePaddle支撐下研發(fā)的智能蟲(chóng)情監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，30分鐘可完成原本研究院一周的觀察工作量，大大提升了災(zāi)害防治的效率；

此外，百度曾基于PaddlePaddle深度學(xué)習(xí)能力完成了一個(gè)“AI控?zé)煛北O(jiān)測(cè)項(xiàng)目，數(shù)萬(wàn)張吸煙動(dòng)作圖片進(jìn)行了43次深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練，能夠以較高的準(zhǔn)確率完成吸煙人群的識(shí)別。

這些案例與人臉識(shí)別不同，都具備極強(qiáng)的“個(gè)案”色彩，其需求是獨(dú)特而少有的，傳統(tǒng)AI平臺(tái)在應(yīng)用層并不能提供對(duì)應(yīng)的解決方案，開(kāi)發(fā)者必須借助深度學(xué)習(xí)平臺(tái)自主開(kāi)發(fā)、訓(xùn)練和部署應(yīng)用。

反過(guò)來(lái)，這些“個(gè)案”的生產(chǎn)實(shí)際上建立在框架能力的通用性基礎(chǔ)之上，圖像識(shí)別的深度學(xué)習(xí)還能以同樣的姿勢(shì)生產(chǎn)出更多有關(guān)“識(shí)別”的個(gè)性化AI應(yīng)用。

如果類(lèi)比人類(lèi)歷史上的工業(yè)發(fā)展變革，深度學(xué)習(xí)框架實(shí)際上也提供了“標(biāo)準(zhǔn)化、自動(dòng)化、模塊化”的生產(chǎn)平臺(tái)，只不過(guò)生產(chǎn)的東西變成了“AI應(yīng)用”。

搶占智能時(shí)代的“操作系統(tǒng)”，百度PaddlePaddle豎起中國(guó)深度學(xué)旗幟

按王海峰的觀點(diǎn)，深度學(xué)習(xí)框架下接芯片、大型計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，上承各種業(yè)務(wù)模型、行業(yè)應(yīng)用，是“智能時(shí)代的操作系統(tǒng)”。

這也可以理解為，AI深度學(xué)習(xí)之戰(zhàn)，就是搶占智能時(shí)代“操作系統(tǒng)”的戰(zhàn)爭(zhēng)，而“操作系統(tǒng)”的價(jià)值不言而喻，這也給了“技術(shù)派”百度更充分的底氣。

至少在現(xiàn)階段，憑借深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的三個(gè)“唯一”，百度PaddlePaddle已樹(shù)立中國(guó)深度學(xué)習(xí)的一面旗幟，打造了一套運(yùn)行良好的“操作系統(tǒng)”。

1、唯一具備深度學(xué)習(xí)所需的前置技術(shù)積淀

解決問(wèn)題（AI應(yīng)用），與教一個(gè)人如何“解決問(wèn)題”（深度學(xué)習(xí)自構(gòu)建AI應(yīng)用）有著維度上的不同。

深度學(xué)習(xí)的平臺(tái)服務(wù)能力，不是找上一批人、搭上一個(gè)班子就能快速上馬的，它需要的長(zhǎng)時(shí)間的深厚積淀，如同飛機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)的研發(fā)只能依靠技術(shù)沉淀而沒(méi)有“捷徑”一樣，“財(cái)大氣粗”短期投入突破的可能性并不大。

百度的深度學(xué)習(xí)歷史可以追溯到2013年設(shè)立全球首個(gè)深度學(xué)習(xí)研究院，這比大多數(shù)AI企業(yè)切入AI領(lǐng)域還要早。

2016年P(guān)addlePaddle正式開(kāi)源，形成了目前國(guó)內(nèi)唯一開(kāi)源開(kāi)放、功能完備的深度學(xué)習(xí)框架，之后的2017年，百度又在國(guó)家發(fā)改委批復(fù)下?tīng)款^籌建了國(guó)內(nèi)唯一的深度學(xué)習(xí)技術(shù)及應(yīng)用國(guó)家工程實(shí)驗(yàn)室。

其結(jié)果，是百度形成了難以被追趕的深度學(xué)習(xí)積累，不論是率先開(kāi)源還是籌建實(shí)驗(yàn)室，在國(guó)內(nèi)不存在對(duì)手。其他提供深度學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)服務(wù)的AI企業(yè)，其發(fā)展階段還遠(yuǎn)未到能夠開(kāi)源或被官方認(rèn)可的程度。

2、唯一具備開(kāi)發(fā)、訓(xùn)練、部署無(wú)死角系統(tǒng)化能力

深度學(xué)習(xí)框架這個(gè)“操作系統(tǒng)”也有自己的構(gòu)成：開(kāi)發(fā)、訓(xùn)練與部署的“三步走”標(biāo)準(zhǔn)姿勢(shì)。

用大白話說(shuō)，先針對(duì)要處理的數(shù)據(jù)構(gòu)建一套合適的模型（可自己設(shè)置也可以利用深度學(xué)習(xí)平臺(tái)提供的現(xiàn)成案例），把這個(gè)模型到平臺(tái)上跑很多次教會(huì)它識(shí)別數(shù)據(jù)，最后將成型的“產(chǎn)品”裝載到硬件或云端，最終一個(gè)AI應(yīng)用被生產(chǎn)出來(lái)。

這三個(gè)環(huán)節(jié)缺一不可，模型建立不佳，大方向失誤；訓(xùn)練能力不足，要么教出“差學(xué)生”，要么教出“壞學(xué)生”；部署時(shí)掉鏈子，好好的成型“產(chǎn)品”被搭載的平臺(tái)拖累甚至難以執(zhí)行。

深度學(xué)習(xí)框架是“取整函數(shù)”，任何一個(gè)環(huán)節(jié)缺失或能力不足就讓“操作系統(tǒng)”的價(jià)值大打折扣。

上文百度PaddlePaddle所謂唯一“功能完備”的深度學(xué)習(xí)框架，其意義也在于此——“無(wú)死角”的系統(tǒng)化能力。

例如，在開(kāi)發(fā)環(huán)節(jié)，PaddlePaddle已開(kāi)源60多個(gè)經(jīng)過(guò)真實(shí)業(yè)務(wù)場(chǎng)景驗(yàn)證的官方模型，涵蓋視覺(jué)、NLP、推薦等AI核心技術(shù)領(lǐng)域。其中，新發(fā)布的視頻識(shí)別工具包，能為開(kāi)發(fā)者解決視頻理解、視頻編輯、視頻生成等一系列任務(wù)，可實(shí)現(xiàn)一鍵式的高效配置來(lái)做訓(xùn)練和預(yù)測(cè)；

在訓(xùn)練環(huán)節(jié)，PaddlePaddle對(duì)原有大規(guī)模分布式訓(xùn)練（即多個(gè)芯片一起進(jìn)行計(jì)算）進(jìn)行了升級(jí)，一方面提升協(xié)同訓(xùn)練的效率，另一方面大幅度放松訓(xùn)練所需求的軟件、硬件、帶寬環(huán)境（可理解為各種學(xué)習(xí)條件下都能“好好學(xué)習(xí)”）；

在部署環(huán)節(jié)，PaddlePaddle的軟硬一體能力起到了重要作用，例如有針對(duì)多硬件支持的底層加速庫(kù)和推理引擎Paddle Mobile和新發(fā)布的Paddle Serving。這可以理解為老師除了教會(huì)學(xué)生知識(shí)，還給予他們快速適應(yīng)環(huán)境、實(shí)踐上手的能力。

馬化騰曾經(jīng)當(dāng)面承認(rèn)李彥宏的百度在人工智能方面走的更靠前，而騰訊則要落后不少?；剡^(guò)頭來(lái)看，這樣唯一全套齊備的深度學(xué)習(xí)平臺(tái)出現(xiàn)在百度并不意外。

3、唯一具備技術(shù)理解基礎(chǔ)上的細(xì)節(jié)優(yōu)化能力

通用AI應(yīng)用十分強(qiáng)調(diào)易用性，拿來(lái)就用，接通就能放到實(shí)際業(yè)務(wù)中。

事實(shí)上，包括AI在內(nèi)，所有涉及信息化的技術(shù)越是“深度”，也越要談“易用性”?？勺x性、兼容性、開(kāi)發(fā)效率都是操作層面的注意點(diǎn)，如同Windows操作系統(tǒng)一直在優(yōu)化其體驗(yàn)一樣，開(kāi)發(fā)者也講“體驗(yàn)”。

而在沒(méi)有深度理解之前是無(wú)法談細(xì)節(jié)的，越到細(xì)節(jié)優(yōu)化層面，PaddlePaddle越難以看到對(duì)手。

例如，與“標(biāo)準(zhǔn)化、自動(dòng)化和模塊化”相對(duì)應(yīng)，PaddlePaddle提供了包括遷移學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、自動(dòng)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、訓(xùn)練可視化工具、彈性深度學(xué)習(xí)計(jì)算等在內(nèi)的工具組件。此外，Paddle還提供零基礎(chǔ)定制化訓(xùn)練和服務(wù)平臺(tái)EasyDL和一站式開(kāi)發(fā)平臺(tái)AI Studio。

工具化、平臺(tái)化降低了深度學(xué)習(xí)的門(mén)檻，AI“工業(yè)大生產(chǎn)”將擁有更多參與者。PaddlePaddle深度學(xué)習(xí)框架作為智能時(shí)代的“操作系統(tǒng)”，也能讓“用戶(hù)”快速上手、實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)力目標(biāo)。

飛輪效應(yīng)典型適用，深度學(xué)習(xí)平臺(tái)一步贏步步贏

操作系統(tǒng)的市場(chǎng)開(kāi)拓是“飛輪效應(yīng)”的典型案例——起步慢，一旦超過(guò)臨界點(diǎn)就會(huì)越跑越快，競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)持續(xù)擴(kuò)大，Windows、Android皆是如此。

深度學(xué)習(xí)框架這個(gè)“操作系統(tǒng)”也不例外。

如前文所言，積累和沉淀需要漫長(zhǎng)的過(guò)程，但行業(yè)“旗幟”一旦打起來(lái)，就難以再被追趕，正如PaddlePaddle。

其原因與普通操作系統(tǒng)一樣，達(dá)到一定規(guī)模后，市場(chǎng)與生態(tài)的延展由“主動(dòng)式”變?yōu)椤拔绞健?，持續(xù)做好產(chǎn)品新用戶(hù)就會(huì)源源不斷被“吸附”進(jìn)來(lái)，競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手搶占市場(chǎng)的代價(jià)變得更高昂。

這次峰會(huì)上，百度宣布其一站式開(kāi)發(fā)平臺(tái)AI Studio將為開(kāi)發(fā)者提供總計(jì)1億元的免費(fèi)算力，包括“一人一卡”模式下大量派發(fā)V100訓(xùn)練卡（實(shí)體的訓(xùn)練單元），以及遠(yuǎn)程集群模式下AI Studio云端算力使用。

此外，高校方面，百度提供有深度學(xué)習(xí)師資培訓(xùn)，通過(guò)專(zhuān)項(xiàng)基金以及AI Studio教育版，培育深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的高校人才；企業(yè)方面，百度之前黃埔學(xué)院基礎(chǔ)之上，還發(fā)布“AI快車(chē)道”計(jì)劃以及AI技術(shù)的生態(tài)扶持計(jì)劃，預(yù)計(jì)深度扶植1000家AI企業(yè)；開(kāi)發(fā)者社區(qū)方面，百度則通過(guò)課程和賽事激發(fā)開(kāi)發(fā)者群體的創(chuàng)新精神。

有外部開(kāi)發(fā)者群體不斷被吸附，也有核心平臺(tái)積極為開(kāi)發(fā)者破除AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)的桎梏，百度深度學(xué)習(xí)生態(tài)的發(fā)展已經(jīng)進(jìn)入滾雪球模式。

從整個(gè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局而言，“旗幟效應(yīng)”下的“圈地運(yùn)動(dòng)”將只有一個(gè)玩家——不用“跑馬”圈地，旗幟照耀之處，皆是權(quán)屬土地。

*此內(nèi)容為【科技向令說(shuō)】原創(chuàng)，未經(jīng)授權(quán)，任何人不得以任何方式使用，包括轉(zhuǎn)載、摘編、復(fù)制或建立鏡像。

【完】

曾響鈴

1鈦媒體、品途、人人都是產(chǎn)品經(jīng)理等多家創(chuàng)投、科技網(wǎng)站年度十大作者；

2虎嘯獎(jiǎng)高級(jí)評(píng)委；

3作家：【移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)+ 新常態(tài)下的商業(yè)機(jī)會(huì)】等暢銷(xiāo)書(shū)作者；

4《商界》《商界評(píng)論》《銷(xiāo)售與市場(chǎng)》等近十家雜志撰稿人；

5鈦媒體、界面、虎嗅等近80家專(zhuān)欄作者；

6“腦藝人”（腦力手藝人）概念提出者，現(xiàn)演變?yōu)椤白悦襟w”，成為一個(gè)行業(yè)。

7現(xiàn)為“今日頭條問(wèn)答簽約作者”、多家科技智能公司傳播顧問(wèn)。

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