從王海峰介紹的百度AI體系化布局,看AI新基建落地強范式
二、百度祭出“四大殺手锏”?其實亦是“產(chǎn)業(yè)化”的多維度強化
自媒體“腦極體”在其行業(yè)評論《用AI牽引新基建,百度悄悄升級了四大殺手锏》中,梳理了百度在搶占AI新基建優(yōu)勢、釋放技術(shù)價值時的“四大殺手锏”,包括自主可控的技術(shù)底座、開源開放的AI生態(tài)、3個“5”組成的基礎(chǔ)設(shè)施升級、工業(yè)級AI的產(chǎn)業(yè)耦合等。
事實上,如果換一個角度看,百度這么多年在AI方面的積累尤其是近段時間以來的布局深入,也在類似的四個方面推進(jìn)其AI“產(chǎn)業(yè)化”的強化,打造業(yè)界“產(chǎn)業(yè)化”的AI新基建。
1、垂直場景的產(chǎn)業(yè)化:盯住產(chǎn)業(yè)耦合實現(xiàn)技術(shù)的價值
百度不久前發(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)和智能制造等闡述百度AI如何與新基建融合從而創(chuàng)造和發(fā)揮價值。

事實上,如果非要橫向?qū)Ρ龋蜁l(fā)現(xiàn)這是百度AI“產(chǎn)業(yè)化”的典型表現(xiàn)——真正適應(yīng)不同垂直場景對AI的特異性需求,從產(chǎn)業(yè)里找到適用AI技術(shù)的位置,嚴(yán)格以產(chǎn)業(yè)需求為“錨”,而不是像個別企業(yè)那樣為了技術(shù)而技術(shù)。
百度大腦、飛槳、智能云、AI芯片、數(shù)據(jù)中心等新型AI技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施固然讓百度在AI技術(shù)上遙遙領(lǐng)先,但只有當(dāng)它們俯下身到產(chǎn)業(yè)里,耦合到價值錨點,才能釋放出新基建的落地價值,成為連接現(xiàn)實場景、推動社會進(jìn)步的、有價值的AI技術(shù),不再“高冷”地掛在天上炫耀自己的美麗。
2、可控的產(chǎn)業(yè)化:新基建特殊背景下,AI產(chǎn)業(yè)化有特殊前提
AI產(chǎn)業(yè)化隱含一個前提條件:技術(shù)必須掌握在自己手上,否則一旦外部有什么風(fēng)吹草動,上游技術(shù)被卡了脖子,所謂產(chǎn)業(yè)化的成就可能就瞬間當(dāng)然無存,我們經(jīng)歷過太多類似的新興技術(shù)領(lǐng)域因為技術(shù)鉗制而直接停止落地腳步的事情了。
尤其在新基建作為國家層面的宏觀戰(zhàn)略,將深度改變社會,AI落地的可控就更為重要。
而中國AI領(lǐng)先全球給了這種可控落地更好的條件:
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)域都有著不會受制于人甚至掌握行業(yè)話語權(quán)的技術(shù)儲備;
飛槳成為與Google TensorFlow爭雄的深度學(xué)習(xí)開放平臺,在“操作系統(tǒng)”上提前占領(lǐng)高地、培育屬于自己的AI模型及AI應(yīng)用生態(tài);
甚至,在“缺芯”的普遍憂慮下,AI芯片“昆侖”、智能語音芯片“鴻鵠”等讓人看到了AI新基建最重要的底層硬件保障。

3、持續(xù)的產(chǎn)業(yè)化:面向長遠(yuǎn),AI新基建落地需要宏觀體系的推動
當(dāng)一個企業(yè)成為一家獨大的領(lǐng)頭羊時,其所做的事就不能僅僅考慮自己,還要幫助整個行業(yè)向前。
AI新基建實現(xiàn)更好的“產(chǎn)業(yè)化”,將是一個長期而系統(tǒng)的工作,必須在多個方面進(jìn)行“配套基礎(chǔ)設(shè)施”的建設(shè),以保證產(chǎn)業(yè)落地是可持續(xù)且是不斷加速的。而領(lǐng)頭羊百度,就不得不承擔(dān)這個職責(zé)。
AI的三大要素,百度都在嘗試推進(jìn)。
數(shù)據(jù)上,百度計劃未來5年在其山西數(shù)據(jù)標(biāo)注基地培養(yǎng)5萬名AI數(shù)據(jù)標(biāo)注師,這勢必帶動整個數(shù)據(jù)標(biāo)注產(chǎn)業(yè)的大發(fā)展,為AI技術(shù)的進(jìn)步和落地源源不斷輸入“糧食”;
算力上,百度預(yù)計到2030年實現(xiàn)百度智能云服務(wù)器臺數(shù)超過500萬臺,為百度的AI新基建注入扎實的算力基礎(chǔ),應(yīng)對算力資源日趨緊張的行業(yè)現(xiàn)實;
算法上,百度提出在未來5年要培養(yǎng)500萬AI人才,這些人才對推動AI算法的進(jìn)步將起到直接的價值,但他們的意義又不僅僅在于算法,例如在落地層面幫助AI適應(yīng)更復(fù)雜的產(chǎn)業(yè)場景需求,也需要經(jīng)過特殊培養(yǎng)的人才隊伍。
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