目錄
1.人工智能開(kāi)創(chuàng)的新時(shí)代
2.使命開(kāi)啟飛槳一春獨(dú)占
3.技術(shù)突破奠定飛槳品牌一騎絕塵
4.行業(yè)應(yīng)用積淀飛槳品牌一枝獨(dú)秀
5.生態(tài)傳播造就飛槳品牌一眾獨(dú)妍
6.深度學(xué)習(xí)平臺(tái)的現(xiàn)狀和未來(lái)思考

7月28日，2022全球數(shù)字經(jīng)濟(jì)大會(huì)“人工智能驅(qū)動(dòng)未來(lái)產(chǎn)業(yè)論壇”在京召開(kāi)，中國(guó)信息通信研究院聯(lián)合深度學(xué)習(xí)技術(shù)及應(yīng)用國(guó)家工程研究中心發(fā)布了《深度學(xué)習(xí)平臺(tái)發(fā)展報(bào)告（2022）》。百度飛槳超越谷歌TensorFlow和Meta PyTorch，成為躍居中國(guó)市場(chǎng)應(yīng)用規(guī)模第一的深度學(xué)習(xí)框架和賦能平臺(tái)，以肯定其在技術(shù)突破、應(yīng)用創(chuàng)新、生態(tài)構(gòu)建、服務(wù)規(guī)模等方面的領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)。
這標(biāo)志著曾經(jīng)被TensorFlow 和 PyTorch 兩大主流 " 玩家 " 主導(dǎo)的市場(chǎng)格局，外媒“中國(guó)在創(chuàng)新人工智能框架方面尤其薄弱”的評(píng)價(jià)，徹底被打破。以百度飛槳為代表的自主可控全棧人工智能平臺(tái)，在加速底層技術(shù)創(chuàng)新應(yīng)用、標(biāo)準(zhǔn)建立、流量入口等維度，具有了比肩乃至超越全球同行的品牌競(jìng)爭(zhēng)力和和綜合實(shí)力。
人工智能開(kāi)創(chuàng)的新時(shí)代
從上世紀(jì)中期人工智能的概念興起以來(lái)，在全球以波浪式發(fā)展路徑曲折前進(jìn)。高潮低谷交替輪回中，先后出現(xiàn)了幾個(gè)階段性的標(biāo)志。一是圖靈測(cè)試，簡(jiǎn)單理解就是將人和機(jī)器人安排在不同的環(huán)境中，就同一作業(yè)進(jìn)行測(cè)試，根據(jù)測(cè)試結(jié)果分析比對(duì)機(jī)器人與人的差距。二為智能語(yǔ)音交互階段，以2014年亞馬遜的ECHO音箱、阿里巴巴的天貓精靈等人工智能應(yīng)用產(chǎn)品出現(xiàn)為代表。三是2016年谷歌的阿爾法狗驚天逆轉(zhuǎn)韓國(guó)圍棋九段選手李世石，讓全球尤其是國(guó)內(nèi)認(rèn)識(shí)到人工智能的魅力，進(jìn)而紛紛搶灘布局，國(guó)內(nèi)代表性的AI四小龍商湯、曠視、云從、依圖先后成立。
目前，在全球范圍內(nèi)，不管是醫(yī)療、交通、教育等行業(yè)場(chǎng)景，還是企業(yè)內(nèi)部財(cái)務(wù)、人力資源規(guī)劃、供應(yīng)鏈、生產(chǎn)、管理、營(yíng)銷、售后客服等鏈條，越來(lái)越多的行業(yè)及企業(yè)正在部署人工智能落地應(yīng)用以提高效率和降低成本。而從簡(jiǎn)單模仿的機(jī)器學(xué)習(xí)到像人類一樣思考的深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)和自然語(yǔ)言處理等各細(xì)分技術(shù)的突破和升級(jí)迭代，讓許多遙不可及的智能應(yīng)用，變得近在眼前，AI+、+AI、AIoT成為其主要應(yīng)用模式。
在個(gè)人用戶端，語(yǔ)音交互、智能翻譯、智能交互等早已成為用戶最常觸達(dá)AI技術(shù)應(yīng)用。1983 年阿爾文·托夫勒在其著作《第三次浪潮》中提出“產(chǎn)消合一者”（pro-sumer）的概念，指出人們對(duì)產(chǎn)品個(gè)性化的需求越來(lái)越高。用戶既是消費(fèi)者又是其生產(chǎn)者，將有助于生產(chǎn)出更加具有多樣性、更加滿足消費(fèi)需求的內(nèi)容。以內(nèi)容生產(chǎn)為例，主要經(jīng)歷了四個(gè)發(fā)展階段，專業(yè)生成內(nèi)容（PGC）、用戶生成內(nèi)容（UGC）、AI 輔助生產(chǎn)內(nèi)容、AI 生成內(nèi)容（AIGC）。目前，前兩者 PGC、UGC運(yùn)營(yíng)相對(duì)成熟，后兩者仍在探索中前行并取得了階段性成果。
盡管UGC創(chuàng)作自由度高，但難以避免內(nèi)容創(chuàng)作良莠不齊，導(dǎo)致用戶對(duì)于優(yōu)質(zhì)內(nèi)容的搜尋成本提升。以短視頻為例，由UGC內(nèi)容的流動(dòng)性、隱蔽性，主流的平臺(tái)仍有大量的低俗內(nèi)容，2018年以來(lái)快手、火山小視頻等App多次被央視點(diǎn)名下架。同時(shí)海量的UGC 內(nèi)容也較大程度提升了用戶的搜尋成本，如何將優(yōu)質(zhì)內(nèi)容匹配有相同興趣愛(ài)好的用戶成為 UGC時(shí)代的另一難題。再次，UGC版權(quán)保護(hù)存在難度，與NFT結(jié)合或成解決方式。UGC具有易復(fù)制、易傳播的特點(diǎn)，短視頻領(lǐng)域的版權(quán)問(wèn)題頻現(xiàn)。2019年1月至2021年5月，12426版權(quán)監(jiān)測(cè)中心對(duì)5525件重點(diǎn)影視綜及體育賽事等作品開(kāi)展監(jiān)測(cè)工作，累計(jì)監(jiān)測(cè)到侵權(quán)短視頻 2056萬(wàn)條，單部作品盜版量達(dá)到3721條，大量的二創(chuàng)盜版視頻在行業(yè)中流通。NFT技術(shù)具有唯一性、不可分割性、不可復(fù)制性、可交易性，能夠解決數(shù)字資產(chǎn)防偽、確權(quán)、溯源的難題，未來(lái)相關(guān)領(lǐng)域的合作或成版權(quán)保護(hù)的重要途徑。
AI賦能內(nèi)容分發(fā)與審核，內(nèi)容推薦方面，AI 推薦算法對(duì)用戶的年齡、興趣愛(ài)好綜合分析并提取標(biāo)簽，實(shí)現(xiàn)內(nèi)容與用戶的精準(zhǔn)匹配，同時(shí)首輪推薦后會(huì)根據(jù)用戶的點(diǎn)贊、評(píng)論、轉(zhuǎn)發(fā)等數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，對(duì)于優(yōu)質(zhì)的內(nèi)容進(jìn)行二次曝光，給予更多的流量權(quán)重。內(nèi)容審核方面，知乎的瓦力內(nèi)容檢測(cè)系統(tǒng)能夠快速且準(zhǔn)確地識(shí)別、折疊、刪除不友好的、無(wú)關(guān)的、有偏見(jiàn)的內(nèi)容，以減少對(duì)于其他用戶的干擾；知乎的悟空反作弊系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確識(shí)和處理刷贊等違反社區(qū)規(guī)定的操作，有效地保障社區(qū)的討論與互動(dòng)質(zhì)量。
當(dāng)前以AI輔助生產(chǎn)為主，長(zhǎng)期有望實(shí)現(xiàn)AIGC。將AI技術(shù)的發(fā)展對(duì)應(yīng)于內(nèi)容生產(chǎn)，目前更多為AI輔助生產(chǎn)，創(chuàng)作并沒(méi)有跳出PGC與UGC的創(chuàng)作框架，如虛擬人的創(chuàng)建需要人為為其編碼基因，設(shè)定人設(shè)、背景，再與外部環(huán)境進(jìn)行交互。但長(zhǎng)期來(lái)看，伴隨數(shù)據(jù)、算法、算力等要素持續(xù)發(fā)展，最終有望實(shí)現(xiàn) AIGC，利用AI技術(shù)進(jìn)行“想象”，創(chuàng)造出現(xiàn)實(shí)中不存在的流程與事物。
當(dāng)然，圍繞文本的AI創(chuàng)建工具功能已實(shí)現(xiàn)較大突破。AI技術(shù)在文本創(chuàng)作應(yīng)用包括識(shí)別翻譯，寫作詩(shī)歌 、小說(shuō)、新聞等。目前文字識(shí)別已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了較高的精準(zhǔn)度，據(jù)百度官網(wǎng)介紹，百度AI通用文字識(shí)別已經(jīng)能夠識(shí)別包括中、英、日、韓等超20中語(yǔ)言，準(zhǔn)確率高達(dá)99%。在內(nèi)容創(chuàng)作方面同樣取得較大進(jìn)展，生產(chǎn)效率以及互動(dòng)性進(jìn)一步提升，如騰訊打造“夢(mèng)幻寫手”（Dreamwriter）的新聞寫作系統(tǒng)能夠在規(guī)定的22種場(chǎng)景中進(jìn)行寫作，具有0.46秒的平均發(fā)稿速度；在文字冒險(xiǎn)游戲《AI 地下城》（AI Dungeon）中，當(dāng)用戶輸入文字后，系統(tǒng)便會(huì)使用GPT-3（Generative Pre-Training Transformer）自然語(yǔ)言模型來(lái)理解腳本并生成接下去的幾段文字，并且基本能夠?qū)崿F(xiàn)前后世界觀一致。
基于音頻的AI創(chuàng)作互動(dòng)性進(jìn)一步提升，目前AI在樂(lè)曲生成、合成講話、制作歌曲等領(lǐng)域得到應(yīng)用，并且交互性、實(shí)時(shí)性進(jìn)一步增強(qiáng)。據(jù)說(shuō)Siri聯(lián)合創(chuàng)始Tom Gruber目前已經(jīng)打造了能夠?qū)崟r(shí)動(dòng)態(tài)編曲的自適應(yīng)音樂(lè)平臺(tái)LifeScore。用戶向LifeScore輸入一系列的音樂(lè)“原材料”之后，AI大師就會(huì)改變、提高并實(shí)時(shí)混音，帶來(lái)音樂(lè)表演。蓋世汽車2021年6月賓利宣布與LifeScore合作，已研發(fā)出讓引擎轉(zhuǎn)速（RPM）和加速情況等車輛輸入信息實(shí)時(shí)影響車輛的配樂(lè)，因此能夠根據(jù)用戶的駕駛情況不斷調(diào)整音樂(lè)。
相較于文本和音頻，AI 圖像、視頻、3D模型創(chuàng)作難度相對(duì)更高，大廠加碼布局，有效降低創(chuàng)作門檻與成本，目前已取得階段性進(jìn)展。Lip2Wav AI 語(yǔ)音合成技術(shù)實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)視頻的唇型轉(zhuǎn)變。2020年印度海德拉巴大學(xué)和英國(guó)巴斯大學(xué)的團(tuán)隊(duì)推出了Lip2Wav的AI 語(yǔ)音合成程序，創(chuàng)作者只需提供目標(biāo)語(yǔ)音內(nèi)容、人物視頻，該程序可以直接將動(dòng)態(tài)的視頻進(jìn)行唇形轉(zhuǎn)換，輸出與目標(biāo)語(yǔ)音內(nèi)容相匹配的視頻結(jié)果，并且實(shí)現(xiàn)了個(gè)體的極高相似度，而非普遍適用的通用模型。Morpheus引擎基于文字自動(dòng)完成場(chǎng)景構(gòu)造、3D渲染，RCT Studio自主研發(fā)的基于AI的Morpheus引擎，通過(guò)對(duì)大量機(jī)器學(xué)習(xí)，可以將所輸入的文字內(nèi)容拓展成一個(gè)開(kāi)放虛擬空間，從文字中理解情節(jié)、內(nèi)在邏輯和人物關(guān)系，進(jìn)而根據(jù)現(xiàn)實(shí)世界的物體素材渲染出三維的虛擬動(dòng)畫，比如，程序可以將“有人在走路”這幾個(gè)文字變成一個(gè)三維的虛擬人在虛擬環(huán)境中走路的動(dòng)畫。RCT創(chuàng)始人呂騁表示，Morpheus可以將制作周期大幅縮減。還是以走路為例，在傳統(tǒng)PGC模式下，需要先做三維建模、骨骼綁定、動(dòng)態(tài)調(diào)整，而Morpheus極大降低了工作量和創(chuàng)作時(shí)長(zhǎng)。
英偉達(dá)（NVDA US）推出Omniverse Avatar，加碼數(shù)字人技術(shù)。Omniverse Avatar是基于語(yǔ)音、機(jī)器視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理等技術(shù)形成的交互式AI產(chǎn)品，集成了視頻渲染能力（OmniVerse）、語(yǔ)音識(shí)別與交互（Riva、Maxine）、自然語(yǔ)言處理（NeMo Megatron）、 AI 推薦（Merlin）技術(shù)，可以有效地形成立體肖像并進(jìn)行人機(jī)對(duì)話。可應(yīng)用于人工智能助理等領(lǐng)域，未來(lái)有望廣泛在機(jī)器人、自動(dòng)駕駛、倉(cāng)庫(kù)、工廠等領(lǐng)域應(yīng)用。其中Omniverse是公司創(chuàng)建AI系統(tǒng)的數(shù)字孿生的虛擬世界的基礎(chǔ)平臺(tái)，作為核心底層技術(shù)自去年年底推出以來(lái)已被500家公司的設(shè)計(jì)師下載7000多次。
在企業(yè)用戶端，越來(lái)越多的AI技術(shù)應(yīng)用到各行業(yè)中，市場(chǎng)已呈現(xiàn)多點(diǎn)開(kāi)花的態(tài)勢(shì)。IDC的數(shù)據(jù)顯示，2021年至少有65％的國(guó)內(nèi)頭部企業(yè)將利用自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等AI工具，賦能安全、運(yùn)營(yíng)管理和采購(gòu)等業(yè)務(wù)領(lǐng)域。而根據(jù)CB Insights、德勤等機(jī)構(gòu)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，僅2021年全球人工智能市場(chǎng)規(guī)模達(dá)千億美元級(jí)別，主要應(yīng)用場(chǎng)景為醫(yī)療、金融、城市、教育、制造等。
AI賦能教育，從在線教育到因材施教，致力于教育資源平等分配。相較于金融、醫(yī)療等在IT基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)質(zhì)量等天然占據(jù)AI發(fā)展優(yōu)勢(shì)的行業(yè)，目前教育行業(yè)整體智能化水平較低，AI的商業(yè)滲透力有待提高。隨著“雙減”、疫情政策環(huán)境影響和智能化需求的增加，AI在教育中的力量正逐漸被釋放，校內(nèi)業(yè)務(wù)場(chǎng)景將釋放更多增量，未來(lái)圍繞區(qū)域和校內(nèi)場(chǎng)景的應(yīng)用有望進(jìn)一步擴(kuò)大。通過(guò)語(yǔ)義分析、人機(jī)交互、機(jī)器學(xué)習(xí)等各種技術(shù)手段改變傳統(tǒng)的教學(xué)方式，真正實(shí)現(xiàn)因材施教理念，推動(dòng)教育的個(gè)性化、定制化和科學(xué)化，促進(jìn)學(xué)生各方面素養(yǎng)和能力的提升，減少教師的重復(fù)性工作。改變教育體系的運(yùn)作方式，賦予教師和學(xué)習(xí)者智能化學(xué)習(xí)權(quán)力。并進(jìn)一步促進(jìn)教育變革創(chuàng)新，改變東西、城鄉(xiāng)教育差距，彌補(bǔ)數(shù)字鴻溝。
AI 賦能醫(yī)療，從輔助診斷到藥物研發(fā)，深度改變醫(yī)療行業(yè)底層運(yùn)營(yíng)能力。在疫情影響下，AI+醫(yī)療再次走到風(fēng)口，成為最受關(guān)注行業(yè)之一。與傳統(tǒng)行業(yè)不同，醫(yī)療本身具有數(shù)據(jù)密集型的特點(diǎn)，天然具備與AI強(qiáng)結(jié)合的能力。從醫(yī)療設(shè)施智能化、醫(yī)藥研發(fā)精準(zhǔn)化到醫(yī)療服務(wù)個(gè)性化，智慧醫(yī)療生態(tài)已初具規(guī)模。當(dāng)前，醫(yī)療機(jī)構(gòu)面臨著數(shù)據(jù)難共享、信息安全難保護(hù)、資源分布不均衡且難整合等痛點(diǎn)，醫(yī)藥領(lǐng)域更面臨著研發(fā)周期過(guò)長(zhǎng)、研發(fā)費(fèi)用較高等問(wèn)題，存在研發(fā)效率低、成功率低等問(wèn)題。未來(lái)隨著政策的調(diào)整，AI將與其他技術(shù)結(jié)合，進(jìn)一步賦能醫(yī)療領(lǐng)域的各個(gè)主要角色，實(shí)現(xiàn)各場(chǎng)景商業(yè)模式的創(chuàng)新。例如，通用電氣醫(yī)療使用谷歌TensorFlow 2D-3D模型實(shí)現(xiàn)患者核磁共振成像（MRI）的高精度切片定位，MRI智能識(shí)別分割模型的樣本平均距離誤差小于1mm，角度誤差小于3°，達(dá)到放射臨床使用的標(biāo)準(zhǔn)。DeepMind開(kāi)發(fā)深度學(xué)習(xí)平臺(tái)DM21，利用化學(xué)數(shù)據(jù)和分?jǐn)?shù)電荷約束來(lái)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建更為精確的電子密度和相互作用圖，更好地描述廣泛的化學(xué)反應(yīng)類別。
AI賦能金融，從智能支付到智能風(fēng)控，提升行業(yè)效率和安全性。“無(wú)科技不金融”已成全球共識(shí)，人工智能、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和區(qū)塊鏈正在合力激活和改變金融生態(tài)、重塑金融格局。在人工智能方向，計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)通過(guò)運(yùn)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在身份驗(yàn)證和移動(dòng)支付環(huán)節(jié)廣泛應(yīng)用。知識(shí)圖譜利用知識(shí)抽取、知識(shí)表示、知識(shí)融合以及知識(shí)推理技術(shù)構(gòu)建實(shí)現(xiàn)智能化應(yīng)用的基礎(chǔ)知識(shí)資源。以機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、知識(shí)圖譜為代表的常用型技術(shù)，以自監(jiān)督學(xué)習(xí)和自動(dòng)因子、小數(shù)據(jù)和隱私計(jì)算為代表的創(chuàng)新型技術(shù)，正加快金融信息和金融數(shù)據(jù)的流動(dòng)速率，促進(jìn)金融行業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型升級(jí)。現(xiàn)階段，AI賦能智慧金融的主要應(yīng)用方向?yàn)?#xff1a;智能風(fēng)控、智能投顧、智能客服、智能投研、智能營(yíng)銷、智能理賠、智能支付等，其效果集中體現(xiàn)在提升金融主體的內(nèi)外部效率、提升用戶的全流程體驗(yàn)、提升金融服務(wù)的數(shù)智化程度。未來(lái)五年，AI將朝著復(fù)合型AI、智能型AI和安全型AI方向發(fā)展，引領(lǐng)金融業(yè)后端金融系統(tǒng)性業(yè)務(wù)數(shù)字化和自動(dòng)化、前端金融產(chǎn)品在線個(gè)性化、金融全流程服務(wù)智能化和彈性化變革創(chuàng)新趨勢(shì)越來(lái)越明顯。
AI賦能城市，從城市安全到智能決策，構(gòu)建智能、柔性的智能綜合體。在智慧城市搭建中，需要部署語(yǔ)音、圖像、自然語(yǔ)言處理等AI能力體系，并將AI技術(shù)和具體應(yīng)用場(chǎng)景結(jié)合，延展了城市各模塊資源的融合利用廣度，構(gòu)建城市數(shù)據(jù)資源體系，為城市新型基礎(chǔ)設(shè)施提供了更加智能化的感知力。并通過(guò)智能終端對(duì)各類數(shù)據(jù)進(jìn)行高效處理，助力城市實(shí)現(xiàn)從感知智能化、數(shù)據(jù)資產(chǎn)化到數(shù)據(jù)知識(shí)化、決策智慧化的變遷，為居民生活提供更加貼心化的智慧服務(wù)體驗(yàn)，更高效地推進(jìn)城市超級(jí)大腦建設(shè)以及城市數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
AI賦能工業(yè)，從智能制造到智慧電力，提升工業(yè)效能，落實(shí)雙碳要求。以數(shù)字經(jīng)濟(jì)為引領(lǐng)，工業(yè)正在與人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等新一代信息技術(shù)結(jié)合，深度構(gòu)建行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品設(shè)計(jì)、制造執(zhí)行、供應(yīng)鏈和產(chǎn)品全生命周期管理等全產(chǎn)業(yè)鏈智能化管理應(yīng)用，深度賦能制造、電力、礦山、鋼鐵、燃?xì)狻⒒さ榷鄠€(gè)領(lǐng)域，加速推進(jìn)工業(yè)智能化轉(zhuǎn)型發(fā)展。廣州某物流公司采用曠視河圖智慧物流平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)單據(jù)紙箱信息的智能識(shí)別與運(yùn)輸路徑仿真規(guī)劃，將倉(cāng)庫(kù)存儲(chǔ)密度提升15％、整體效率提升25％，作業(yè)完成時(shí)間提前2小時(shí)。
AI賦能企業(yè)，從生產(chǎn)管理到經(jīng)營(yíng)，助力企業(yè)管理數(shù)字化、智能化。AI結(jié)合RPA、數(shù)據(jù)可視化技術(shù)等融合應(yīng)用，為企業(yè)管理鏈條中的各項(xiàng)職能，如生產(chǎn)制造、經(jīng)營(yíng)管理、營(yíng)銷服務(wù)等企業(yè)全周期提供數(shù)字化、智能化的解決方案。在經(jīng)營(yíng)管理方面，AI可在人力招聘、培訓(xùn)、財(cái)務(wù)、合同管理、供應(yīng)鏈、審計(jì)等場(chǎng)景賦能，助力企業(yè)內(nèi)部實(shí)現(xiàn)管理數(shù)字化，從而減少員工的“簡(jiǎn)單重復(fù)性”勞動(dòng)，提升業(yè)務(wù)處理效率。在生產(chǎn)方面，面向特定的生產(chǎn)制造場(chǎng)景，進(jìn)行生產(chǎn)過(guò)程監(jiān)督及產(chǎn)品檢查，降低生產(chǎn)成本，提升產(chǎn)品質(zhì)量。在營(yíng)銷服務(wù)方面，依托產(chǎn)品多模態(tài)交互、AI虛擬形象、智能化分析等技術(shù)，應(yīng)用于精準(zhǔn)營(yíng)銷、話術(shù)訓(xùn)練等圍繞營(yíng)銷場(chǎng)景的智能化應(yīng)用，提升企業(yè)營(yíng)銷效果。例如亞馬遜廣告部門為實(shí)現(xiàn)用戶與圖像、視頻、音頻等廣告的精準(zhǔn)匹配，采用PyTorch的torchvision庫(kù)來(lái)為圖像和視頻進(jìn)行分類、目標(biāo)檢測(cè)、實(shí)例分割和姿勢(shì)估計(jì)，并通過(guò)部署管理平臺(tái)TorchServe完成模型部署服務(wù)、模型版本控制、集成支持和自動(dòng)批量處理，將產(chǎn)品推薦成本降低71％并推動(dòng)橫向拓展。國(guó)內(nèi)某電商平臺(tái)為解決預(yù)測(cè)周期長(zhǎng)、銷售渠道多、促銷波動(dòng)大、數(shù)據(jù)不連續(xù)、需求類型多等問(wèn)題，采用TensorFlow完成從數(shù)據(jù)清洗、特征工程、商品分類、模型訓(xùn)練、評(píng)估校驗(yàn)到模型輸出的全流程優(yōu)化管理，并借助平臺(tái)概率網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)銷售量、區(qū)間分布在不同事件和季節(jié)等因素影響下進(jìn)行預(yù)測(cè)，準(zhǔn)確率達(dá)到國(guó)內(nèi)領(lǐng)先水平。
AI賦能交通出行，從自動(dòng)駕駛到交通大腦，重新定義汽車產(chǎn)品形態(tài)和出行方式、交通管理方式。在智慧交通方向，AI賦能的場(chǎng)景主要?jiǎng)澐譃閮蓚€(gè)維度，一是以自動(dòng)駕駛為標(biāo)志，通過(guò)人工智能、視覺(jué)計(jì)算、雷達(dá)、監(jiān)控裝置和全球定位系統(tǒng)等多技術(shù)的融合協(xié)同，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)安全地操作機(jī)動(dòng)車輛的功能。二是通過(guò)交通大腦實(shí)現(xiàn)交通系統(tǒng)的智能化管理和實(shí)時(shí)性預(yù)測(cè)等功能，讓城市交通環(huán)境及交通工具具備感知、互聯(lián)、分析、預(yù)測(cè)、控制等能力。
AI從少數(shù)科學(xué)家走向開(kāi)發(fā)者和工程師，從理論研究走向商業(yè)化實(shí)踐，結(jié)合行業(yè)用戶和個(gè)人用戶實(shí)際需求，賦能社會(huì)化生產(chǎn)和生活方式等千行百業(yè)升級(jí)躍進(jìn)。符合科技品牌發(fā)展從小眾到大眾，從理論到產(chǎn)品，進(jìn)而到應(yīng)用的路徑和規(guī)律。技術(shù)創(chuàng)新是科技品牌存在的理由和支撐底座，場(chǎng)景應(yīng)用是科技品牌發(fā)展壯大的環(huán)境土壤。兩者結(jié)合，才能構(gòu)筑科技品牌的基業(yè)長(zhǎng)青。
數(shù)據(jù)的非標(biāo)化和傳輸協(xié)議的貫通，數(shù)據(jù)的非法采集、隱私泄露、黑客病毒攻擊等，多模態(tài)、大模型等技術(shù)手段能否解決從專用到通用，滿足碎片化的場(chǎng)景應(yīng)用等。技術(shù)路線、倫理法律、大規(guī)模場(chǎng)景應(yīng)用等爭(zhēng)議，半個(gè)多世紀(jì)以來(lái)，一直與人工智能的發(fā)展共存，也成為其發(fā)展的推動(dòng)力。實(shí)際上，在數(shù)據(jù)安全和網(wǎng)絡(luò)安全已經(jīng)上升為國(guó)家戰(zhàn)略的大背景下，對(duì)于科技品牌而言，安全合規(guī)是品牌健康運(yùn)營(yíng)的底線和紅線。同時(shí)，科技品牌運(yùn)營(yíng)過(guò)程中，正面的信息固然好，是品牌健康發(fā)展的體現(xiàn)。負(fù)面的信息未必不好，正與負(fù)、危與機(jī)也是擴(kuò)大傳播范圍的時(shí)機(jī)，考驗(yàn)著企業(yè)品牌操盤手的智慧和運(yùn)營(yíng)能力。抑揚(yáng)之間，引導(dǎo)話題的節(jié)奏和走向，如馬斯克收購(gòu)?fù)铺氐姆磸?fù)，明日回國(guó)的賈躍亭之流等。一般而言，企業(yè)內(nèi)部加強(qiáng)品牌管理，防患未然是預(yù)防危機(jī)的根本。另一方面，變危為機(jī)，變負(fù)面為正面，也是常規(guī)操作。不過(guò)也要格外注意把握好時(shí)機(jī)和節(jié)奏，遵循適度原則，以免引起受眾或者用戶反感而得不償失。
目前，人工智能已成為最為活躍的創(chuàng)新領(lǐng)域，對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會(huì)生活發(fā)展影響深遠(yuǎn)。在技術(shù)進(jìn)步與市場(chǎng)需求雙重驅(qū)動(dòng)下，人工智能應(yīng)用開(kāi)始全面覆蓋日常生活、科學(xué)研究、社會(huì)治理、商業(yè)創(chuàng)新和國(guó)家安全等經(jīng)濟(jì)社會(huì)的關(guān)鍵領(lǐng)域，以空前的廣度和深度推動(dòng)社會(huì)發(fā)展，為助力行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、促進(jìn)后疫情時(shí)代經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)提供新動(dòng)能。根據(jù)信通院測(cè)算，人工智能可顯著提高整體經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)力，即使考慮到轉(zhuǎn)型成本和競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)，到2030年也可能使全球總產(chǎn)量增長(zhǎng)約13萬(wàn)億美元，并推動(dòng)全球GDP每年增長(zhǎng)約1.2％，其作用堪比19世紀(jì)蒸汽動(dòng)力、20世紀(jì)工業(yè)制造和21世紀(jì)初信息技術(shù)對(duì)世界經(jīng)濟(jì)的影響，人工智能將成為數(shù)字智能時(shí)代的全新生產(chǎn)要素，加速助力全行業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。
業(yè)界共識(shí)，算力、算法、數(shù)據(jù)是人工智能運(yùn)作的邏輯起點(diǎn)和起作用的“三駕馬車“，三者缺一不可。以”巧婦難為無(wú)米之炊“這句中國(guó)古老的諺語(yǔ)來(lái)簡(jiǎn)單類比分析如下，”巧婦“類似算法，”米“類似數(shù)據(jù)，”鍋碗瓢盆、煤氣柴火“類似算力。如果缺少鍋碗瓢盆、煤氣柴火等類似算力的基礎(chǔ)設(shè)施設(shè)備，烹飪手法、技術(shù)(算法)再高超的巧婦也難將米（數(shù)據(jù)）轉(zhuǎn)化為美食。在實(shí)際的技術(shù)和業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，算力主要以芯片為載體的硬件設(shè)備來(lái)承載，而算法主要呈現(xiàn)形式為應(yīng)用場(chǎng)景。場(chǎng)景的呈現(xiàn)和應(yīng)用，要在以芯片為主要載體的硬件算力基礎(chǔ)設(shè)備上，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法形成軟件程序來(lái)實(shí)現(xiàn)。
根據(jù)清華大學(xué)研究，中國(guó)已完成ICT、互聯(lián)網(wǎng)驅(qū)動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型階段，自2017年開(kāi)始進(jìn)入大數(shù)據(jù)、人工智能驅(qū)動(dòng)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型階段。學(xué)界也普遍認(rèn)為，人工智能從誕生至今，經(jīng)歷了知識(shí)驅(qū)動(dòng)的1.0時(shí)代，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的2.0時(shí)代，即將迎來(lái)兩者相結(jié)合，利用知識(shí)、數(shù)據(jù)、算法和算力四大要素的AI 3.0時(shí)代。AI 3.0時(shí)代使得企業(yè)全面利用知識(shí)、數(shù)據(jù)、算法和算力四大要素，擁有自主知識(shí)學(xué)習(xí)、發(fā)現(xiàn)、演進(jìn)及融合升華的能力，能夠做出更復(fù)雜、自主化的智能分析決策。
那么問(wèn)題由之而來(lái)，數(shù)據(jù)的采集處理應(yīng)用、算力基礎(chǔ)設(shè)備設(shè)施的搭建、算法依據(jù)場(chǎng)景應(yīng)用不同的調(diào)整，三者相互協(xié)調(diào)互動(dòng)。是否能夠搭建一個(gè)通用平臺(tái)，類似于搭積木似的自由拖拉組合，或者類似于時(shí)下火爆的預(yù)制菜，材料和調(diào)味料都已備好，只需簡(jiǎn)單翻炒即可。以此來(lái)降低學(xué)習(xí)門檻和成本，更方便快捷的滿足開(kāi)發(fā)愛(ài)好者，進(jìn)而擴(kuò)大應(yīng)用場(chǎng)景，通過(guò)量身定制的解決方案賦能千行百業(yè)，以實(shí)現(xiàn)人工智能的普惠價(jià)值？

總結(jié)

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