AI開放套餐首次揭秘，百度這副開放牌究竟打得怎么樣

本文來自：百度知道日報

7月5日，百度AI開發(fā)者大會（英文名稱：Baidu Create 2017）到來, 匯聚了全世界的AI開發(fā)者。這是中國工業(yè)史上第一次大規(guī)模的AI開發(fā)者大會,未來將每年夏季定期召開。

當天上午的主論壇在科技、互聯(lián)網(wǎng)圈乃至汽車圈頻頻刷屏。而當天下午的重頭戲之一——AI技術與開放平臺分論壇，以“開放創(chuàng)新 共襄AI未來”為主題。

如果看過前天的百度開發(fā)者大會，相信你也會和我一樣，認為“開放”可以算作百度整個AI戰(zhàn)略最重要的關鍵詞之一。百度人工智能開放戰(zhàn)略一直是延續(xù)的，從技術、戰(zhàn)略和人才這三個層面看，這個選擇大概率是正確的。這也是谷歌、亞馬遜這樣的國際AI巨頭們正在做的決策。

百度AI“開放套餐”已經(jīng)到了能力溢出階段

作為百度AI技術平臺體系（AIG）總負責人，百度副總裁王海峰在分論壇現(xiàn)場表示：

“百度在人工智能領域深耕多年，從十七年前百度誕生之日起就開始積累，幾乎所有主要人工智能技術都已在百度搜索引擎中得到應用，來自搜索引擎及百度各產(chǎn)品的用戶需求、數(shù)據(jù)和平臺，支撐了百度AI技術的快速發(fā)展，現(xiàn)在百度人工智能在算法、數(shù)據(jù)、技術等方面具有領先優(yōu)勢?！?/p>

百度此次開放了5大類目的14項核心技術。覆蓋語音、視頻、增強現(xiàn)實、機器人視覺、自然語言處理等各個領域，能夠滿足開發(fā)者從API、源碼、數(shù)據(jù)、計算能力等多個層次的需求。

之所以會選擇開放，主要還是因為百度人工智能成熟度足以開放給行業(yè)使用，而且技術領域覆蓋也比較完整，有能力為開發(fā)者提供“套餐”，而且已經(jīng)處于能力溢出的階段。

這幾年來百度在人工智能領域的深入研究，也決定了百度無論是在橫向（人工智能的領域）以及縱向（人工智能各個領域的深度）上都達到了國內頂尖的水準。

用王海峰的話來說，百度的AI能力分為四層。

在基礎層，是AI算法、大數(shù)據(jù)、大計算能力。感知層，包括語音、圖像、視頻、AR/VR等技術。認知層，有自然語言處理、知識圖譜及用戶畫像等。在平臺層，基礎層、感知層、認知層的技術會平臺化，通過百度AI開放平臺開放。而百度AI開放平臺上開放的技術能力總共有60個，是最全面的AI技術開放平臺。

隨著越來越多行業(yè)（汽車、物流、電商、服務業(yè)）的進一步深入，都必須用到AI能力，對于開發(fā)者以及創(chuàng)業(yè)者來說，很多時候對于AI技術的運用往往是組合式的，以智能家居企業(yè)為例，一旦要嘗試使用AI，那么不僅僅需要用到人臉識別，還要語音識別等技術，涉及到的技術點就包括了圖像識別、自然語言處理等。

尤其是像無人車這樣的技術更是如此，這背后是無數(shù)人工智能技術復合的載體——導航時需要用到語音識別、語義識別技術，自動駕駛時需要用到機器視覺技術。

如果沒有這樣的人工智能企業(yè)在背后做支撐，很多企業(yè)的智能化設想幾乎沒辦法推進，效率也無法提高。

考慮到人工智能領域的創(chuàng)業(yè)者越來越多，百度也是選擇把自己的能力開放出來，給創(chuàng)業(yè)者使用。重要的是，百度的AI覆蓋領域也足夠全面。

百度AI開放平臺覆蓋了各行業(yè)的合作伙伴，百度集團總裁及COO陸奇介紹說，百度做了一系列的行業(yè)解決方案和生態(tài)合作方案，從智能客服到智能銷售、智能大腦、出行大腦、醫(yī)療大腦、教育大腦等等。

對于創(chuàng)業(yè)者和開發(fā)者來說，這樣一個平臺，是一個萬能的“工具箱”，有需要就可以從里面掏出最適合自己的工具。

開放將推動人工智能技術、產(chǎn)品、生態(tài)得到完善

“工具箱”當然僅僅只是一個層面的目的。事實上，技術開源是一個大趨勢，人工智能不可能靠一家公司來推動。

李彥宏在這次開發(fā)者大會上說到這樣一句話：

AI時代是屬于開發(fā)者的時代，因為有太多技術需要去提升和應用。把這些技術應用在任何領域，都打開了無數(shù)的可能性。但是互聯(lián)網(wǎng)時代的個人英雄主義行不通了。

開放這也是所有人工智能巨頭的選擇。2015年谷歌曾開源TensorFlow，這是谷歌基于DistBelief進行研發(fā)的第二代人工智能深度學習系統(tǒng)，可以應用到語音識別、自然語言理解、計算機視覺和廣告等領域。亞馬遜在后來也開放了自家深度學習框架MXNet。

百度的開放策略與其相比，優(yōu)勢還是在于更容易學習，也更便于開發(fā)者使用。像PaddlePaddle這樣的人工智能開源平臺僅需少量代碼就能訓練深度學習模型，大大降低了用戶使用深度學習技術的成本。

降低學習成本的效果是顯而易見的，這會帶來四個結果：

1、借此構建起一個以自身為核心的生態(tài)系統(tǒng)

有能力的巨頭建立生態(tài)，從AI技術、整體解決方案、云平臺，到硬件和產(chǎn)業(yè)都有完整的布局。在這個生態(tài)系統(tǒng)中，開發(fā)者、創(chuàng)業(yè)者不僅僅用自己的工具，還用自己的標準和語言。不同的人工智能開源方案對感知層面的技術、學習與訓練計算都有差異。人工智能計算能力的調用，將來可能會作為API直接被打包在整體解決方案甚至硬件中。

2、可以獲取到更多數(shù)據(jù)，并且讓算法更加精確

在各個垂直領域的開發(fā)者和平臺對接后，復雜的數(shù)據(jù)結構會被傳輸至人工智能神經(jīng)網(wǎng)中進行分析和處理。之所以要開放自家平臺，核心目的還是要不斷用實踐數(shù)據(jù)不斷去“喂飽”自家的人工智能，讓它的算法更精確，尤其是在各個垂直領域的開發(fā)者和平臺對接后，不僅能夠讓自家業(yè)務有精確數(shù)據(jù)進行指導，反過來也可以繼續(xù)調教平臺的準確性。

3、真正和具體行業(yè)結合在一起，產(chǎn)生更多研究成果

如Android開發(fā)者平臺使APP開發(fā)者有統(tǒng)一標準可以參與開發(fā)一樣，人工智能的開發(fā)工具和相對標準的開源硬件的成熟，若能形成云端智能和終端智能打通的工具平臺，普通開發(fā)者參與開發(fā)難度降低，生態(tài)發(fā)展會大大加速。

在人工智能領域軟件系統(tǒng)開源同樣會是常態(tài)，多家巨頭都將自己的人工智能系統(tǒng)開放出來，也已有巨頭在硬件開源方面進行嘗試，這有利于業(yè)內更多的企業(yè)和工程師參與人工智能領域的研發(fā)，產(chǎn)生更多有價值的研究成果。模型與基礎算法并非核心競爭壁壘，結合行業(yè)數(shù)據(jù)的使用才產(chǎn)生巨大的價值。

AI開放策略還將會吸引、培育更多專業(yè)領域人才

福布斯在6月21日發(fā)表了一篇名為《These 20 Leading TechnologistsAreDriving China's AI Revolution》（這20個人領導了中國的人工智能革命）的文章，20位領導者有7人在百度任職，3人曾在百度任職，也就是說，20人一半來自于百度。

百度之所以會成為中國甚至是世界人工智能的黃埔軍校，核心原因就在于這里匯聚了一批優(yōu)秀的“教官”，這些“教官”有自己的一套“教材”，能夠不斷確定標準，并且基于這套“教材”培育出新的人才。

所謂的“教材”其實就是開源人工智能，把自家語言、標準制定出來，作為標準提供給開發(fā)者使用。

谷歌公開自家系統(tǒng)的重要目的之一，就是要是吸引到更多的人工智能專家，來為軟件的改進和應用出謀劃策，英國布里斯托大學的人工智能教授克里斯蒂亞尼曾分析：

“谷歌此舉并不是昏了頭。深度學習不是即插即用，它需要做很多測試、調整和適配工作。這類系統(tǒng)有數(shù)百萬個參數(shù)需要調整。如果沒有工程師進行這一工作，那么谷歌這次放出的深度學習算法用途就極為有限。”

這樣的分析過程實際上也是在為行業(yè)確定一套通用的語言。當然，這套語言是否簡單、易懂，便于操作也是重要因素之一。

所以百度杰出科學家徐偉曾經(jīng)談到，讓開發(fā)者決定使用哪個平臺進行開發(fā)的決定因素主要包含幾個方面，首先是該平臺能否實現(xiàn)自己想實現(xiàn)的功能，其次是使用某平臺實現(xiàn)起來的難度有多大，最后是效率有多高。

就像對于程序員來說，如果選擇了更為流行的編程語言，就會有更多可使用的庫，也能更輕松的做出好的產(chǎn)品?？v覽程序語言的發(fā)展歷史，最為流行的，總是最容易上手的。就像前文中所說的，百度的優(yōu)勢則在于，它的平臺更容易學習。

谷歌、百度、亞馬遜開放自己的平臺，其實也是希望開發(fā)者盡可能使用自己的語言，尤其是這次百度把覆蓋語音、視頻、增強現(xiàn)實、機器人視覺、自然語言處理5大類的14項核心技術全面開放出來，目的就是在于方便開發(fā)者開發(fā)出優(yōu)秀的產(chǎn)品，甚至讓人才圍繞著自家標準進行開放。

人工智能開源上的競爭，也在重演編程語言的歷史。作為國內人工智能領域最早的開源者，百度實際上也是為國內所有在人工智能領域的開發(fā)者制定了一套標準。百度舉辦這樣的開發(fā)者大會，不僅僅是在為制定“教材”，更是在為中國人工智能行業(yè)培育人才。

作者：深幾度，轉載請保留版權內容。

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