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行業(yè)動(dòng)態(tài)
產(chǎn)業(yè)智能化,下一個(gè)爆發(fā)點(diǎn)
2022-09-14 13:50:31
   

世界正邁入數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代。

數(shù)據(jù)量快速增長(zhǎng),關(guān)鍵數(shù)據(jù)要素需要被用起來、用得好。

企業(yè)和政府等社會(huì)主體的數(shù)字化和智能化轉(zhuǎn)型仍需要進(jìn)一步提速,來滿足社會(huì)發(fā)展的需要。這催生了我們對(duì)AI云服務(wù)這種結(jié)合了數(shù)字化和智能化等多方面優(yōu)勢(shì)“利器”的需求。

AI正逐漸深入到生產(chǎn)生活領(lǐng)域的每一個(gè)核心場(chǎng)景,AI云服務(wù)將助力人工智能與產(chǎn)業(yè)的進(jìn)一步深度融合。產(chǎn)業(yè)智能化,將成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的下一個(gè)爆發(fā)點(diǎn)。

如何通過產(chǎn)業(yè)智能化,將數(shù)據(jù)生產(chǎn)要素用起來、用得好?如何讓更多的社會(huì)主體,想用云、敢用云、能用云?

目錄

1 數(shù)字化轉(zhuǎn)型已逐步成為社會(huì)共識(shí),數(shù)字經(jīng)濟(jì)引領(lǐng)第四次產(chǎn)業(yè)革命

2 數(shù)據(jù)是新時(shí)代的關(guān)鍵生產(chǎn)要素,需要被用起來、用得好

3數(shù)字化從解決實(shí)際場(chǎng)景問題出發(fā),企業(yè)、政府要想用云、敢用云、能用云

3.1要想用云,解決企業(yè)不上云誤區(qū)

3.2要能用云,用AI技術(shù)好、性能突出的云

3.3要敢用云,降低使用成本和技術(shù)門檻是關(guān)鍵

4 數(shù)字時(shí)代的趨勢(shì)展望:賦能產(chǎn)業(yè)、普惠基建、深化智能

正文

1 數(shù)字化轉(zhuǎn)型已逐步成為社會(huì)共識(shí),數(shù)字經(jīng)濟(jì)引領(lǐng)第四次產(chǎn)業(yè)革命

數(shù)字經(jīng)濟(jì)是最重要的國家戰(zhàn)略之一,將重置未來經(jīng)濟(jì)發(fā)展的底層邏輯,成為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)新引擎。隨著健康寶、機(jī)器人等數(shù)字化終端應(yīng)用落地,數(shù)字化的場(chǎng)景應(yīng)用已經(jīng)在各領(lǐng)域逐漸普及,數(shù)字化轉(zhuǎn)型已經(jīng)逐步成為社會(huì)共識(shí)。

復(fù)盤歷次產(chǎn)業(yè)革命,我們發(fā)現(xiàn)每次產(chǎn)業(yè)革命都是由核心技術(shù)引領(lǐng),賦能千行百業(yè)“破圈”發(fā)展,形成新產(chǎn)業(yè)和新的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn),遵循“現(xiàn)有產(chǎn)業(yè)+新技術(shù)=新的產(chǎn)業(yè)、新經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)”的產(chǎn)業(yè)革命范式。在經(jīng)歷了農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)時(shí)代、工業(yè)經(jīng)濟(jì)時(shí)代后,世界將正式邁入數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代。

第一次產(chǎn)業(yè)革命以發(fā)明、改進(jìn)和使用機(jī)器開始的,以蒸汽機(jī)作為動(dòng)力裝置被廣泛使用為標(biāo)志。從生產(chǎn)技術(shù)方面來說,珍妮紡織機(jī)、蒸汽火車、汽船和改良蒸汽機(jī)等新技術(shù)相繼被發(fā)明。工業(yè)革命使工廠制代替了手工工場(chǎng),用機(jī)器代替了手工勞動(dòng),鋼鐵工業(yè)、棉紡織工業(yè)、交通運(yùn)輸業(yè)等新型產(chǎn)業(yè)相繼出現(xiàn),人類進(jìn)入“蒸汽時(shí)代”。

第二次產(chǎn)業(yè)革命,科學(xué)技術(shù)取得巨大進(jìn)步推動(dòng)了工業(yè)生產(chǎn)的高漲,以電力的廣泛使用為標(biāo)志。發(fā)電機(jī)、內(nèi)燃機(jī)、電話、無線電報(bào)等新技術(shù)相繼被發(fā)明,工業(yè)重心由輕紡工業(yè)轉(zhuǎn)為重工業(yè),原有的工業(yè)部門技術(shù)革新,并出現(xiàn)了電氣、化學(xué)、石油等新興工業(yè)部門,世界由“蒸汽時(shí)代”進(jìn)入“電氣時(shí)代”。

第三次產(chǎn)業(yè)革命,原子能、電子計(jì)算機(jī)、微電子技術(shù)、航天技術(shù)、分子生物學(xué)和遺傳工程等領(lǐng)域取得重大技術(shù)突破,信息產(chǎn)業(yè)崛起,產(chǎn)生了一大批新型工業(yè),第三產(chǎn)業(yè)迅速發(fā)展,開辟了世界信息時(shí)代。

目前正值第四次產(chǎn)業(yè)革命時(shí)期,信息技術(shù)、數(shù)字技術(shù)、智能制造、虛擬現(xiàn)實(shí)、基因技術(shù)、清潔能源以及生物技術(shù)等新技術(shù)相繼取得重大突破,信息通信產(chǎn)業(yè)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、智能制造等新型產(chǎn)業(yè)出現(xiàn),數(shù)字產(chǎn)業(yè)化規(guī)模已超5.2萬億元。

在數(shù)字與產(chǎn)業(yè)融合的領(lǐng)域,像百度等一眾具備長(zhǎng)期研發(fā)經(jīng)驗(yàn)的優(yōu)秀企業(yè),已經(jīng)成為人工智能新基建發(fā)展的領(lǐng)軍力量,實(shí)現(xiàn)為智能制造、智能城市、智能教育、智能零售、智能醫(yī)療等多行業(yè)、多產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域持續(xù)賦能。隨著產(chǎn)業(yè)數(shù)字化和智能化程度的不斷加深,數(shù)字經(jīng)濟(jì)將成為第四次產(chǎn)業(yè)革命的主戰(zhàn)場(chǎng)。

歷次產(chǎn)業(yè)革命均大幅地提高了社會(huì)生產(chǎn)力,新產(chǎn)業(yè)逐漸成為推動(dòng)社會(huì)發(fā)展的主導(dǎo)性產(chǎn)業(yè),并代替舊產(chǎn)業(yè)成為新的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)。產(chǎn)業(yè)革命是社會(huì)進(jìn)步和經(jīng)濟(jì)持續(xù)快速增長(zhǎng)的基石,推動(dòng)社會(huì)多層次、全方位的變革,極大地豐富了人們的物質(zhì)生活,使得全球人均GDP得以提高,人均預(yù)期壽命不斷延長(zhǎng)。





2數(shù)據(jù)是新時(shí)代的關(guān)鍵生產(chǎn)要素,需要被用起來、用得好

數(shù)據(jù)是發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)的關(guān)鍵生產(chǎn)要素,我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)飛速發(fā)展離不開海量數(shù)據(jù)支撐。中央《關(guān)于構(gòu)建更加完善的要素市場(chǎng)化配置體制機(jī)制的意見》中明確強(qiáng)調(diào):數(shù)據(jù)是繼土地、資本、勞動(dòng)力、技術(shù)之后的第五大生產(chǎn)要素,對(duì)我國經(jīng)濟(jì)的發(fā)展具備戰(zhàn)略性的地位。互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展給世界帶來了龐大的數(shù)據(jù)。IDC預(yù)計(jì),2025年時(shí)全球數(shù)據(jù)總量將達(dá)到175ZB,我國數(shù)據(jù)總量也將達(dá)到48.6ZB,占全球數(shù)據(jù)總量的28%。2018-2015年我國和全球的數(shù)據(jù)總量年復(fù)合增速分別可達(dá)30%和27%。

隨著數(shù)據(jù)總量的不斷增加,我國的數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)規(guī)模也在持續(xù)擴(kuò)大。現(xiàn)階段我國數(shù)字產(chǎn)業(yè)化已經(jīng)擁有了龐大的規(guī)模,產(chǎn)業(yè)數(shù)字化也已走向縱深。數(shù)字化場(chǎng)景在我國已經(jīng)十分常見,數(shù)字經(jīng)濟(jì)成為我國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的主要推動(dòng)力。根據(jù)中國信息通信研究院數(shù)據(jù),2021年我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模達(dá)45.5萬億元,相較2016年的22.6萬億增長(zhǎng)1倍多,年復(fù)合增速達(dá)15%。


然而,沉淀下來大量數(shù)據(jù)如果沒有合適的工具轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力,就會(huì)造成數(shù)據(jù)資源的浪費(fèi),擾亂我國數(shù)字化進(jìn)程和節(jié)奏。我們認(rèn)為,能有效地將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力的工具必須具備兩個(gè)條件:

第一是具備強(qiáng)大的算力基礎(chǔ)。算力是數(shù)據(jù)處理的基礎(chǔ)設(shè)施,也是衡量數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的晴雨表。因此,能有效地將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力的工具必須具備強(qiáng)大的算力基礎(chǔ)。

第二是能科學(xué)地分析數(shù)據(jù),為人類給出決策的參考,讓人類的決策更加科學(xué)化,讓數(shù)據(jù)為人所用。

AI云服務(wù),可將AI開發(fā)能力移植上云,為企業(yè)或個(gè)人用戶提供一個(gè)高效、劃算的AI開發(fā)環(huán)境,將數(shù)據(jù)要素更有效率地轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力。在算力基礎(chǔ)上,AI讓云計(jì)算的算力進(jìn)一步增強(qiáng),以滿足更多智慧計(jì)算的需求。云服務(wù)最基礎(chǔ)的價(jià)值便是提供“計(jì)算”算力,計(jì)算的不斷復(fù)雜化使得社會(huì)對(duì)算力的需求正出現(xiàn)指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。

AI的本質(zhì),是對(duì)數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)、挖掘、訓(xùn)練和推理,智慧計(jì)算對(duì)算力的要求進(jìn)一步提升倒逼我國算力進(jìn)一步增長(zhǎng)。OpenAI測(cè)算,2012年開始,全球AI訓(xùn)練所用的計(jì)算量平均每3.43個(gè)月便會(huì)翻一倍,計(jì)算量擴(kuò)大倍數(shù)遠(yuǎn)超算力增長(zhǎng)速度。根據(jù)《2021-2022全球計(jì)算力指數(shù)評(píng)估報(bào)告》的評(píng)估結(jié)果,在計(jì)算能力方面,中國人工智能計(jì)算發(fā)展領(lǐng)跑全球,AI服務(wù)器支出2022年規(guī)模同比大幅增長(zhǎng)44.5%,首次超過美國位列全球第一。



在數(shù)據(jù)分析和科學(xué)給出決策上,云計(jì)算讓AI更強(qiáng)。

一方面,云計(jì)算可以為人工智能提供算力、數(shù)據(jù)和場(chǎng)景等三要素。在算力要素上,即使目前存在端側(cè)AI技術(shù),但云計(jì)算形成的大規(guī)模集群式的計(jì)算能力才是AI算力的基礎(chǔ);在數(shù)據(jù)要素上,因?yàn)樵朴?jì)算上的很多服務(wù)都是要滿足客戶對(duì)自有數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)、挖掘、訓(xùn)練和推理的需求,所以云計(jì)算可以匯聚大量數(shù)據(jù);在場(chǎng)景要素上,云計(jì)算在滿足各行各業(yè)上云過程中積累了大量的客戶與應(yīng)用場(chǎng)景,且無一例外地都需要AI技術(shù)進(jìn)行輸出。

另一方面,隨著數(shù)據(jù)量的大幅增長(zhǎng),AI只有通過云計(jì)算才能更充分地利用龐大的數(shù)據(jù),對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行更加全面的分析,給出決策的參考,讓人類的決策更加科學(xué)化。

由此,可以說AI云服務(wù)就是讓數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成數(shù)字化生產(chǎn)力最具效率的工具,將成為引領(lǐng)第四次產(chǎn)業(yè)革命的新技術(shù)和新產(chǎn)業(yè)。現(xiàn)如今企業(yè)上云的核心目的將不僅僅是節(jié)省計(jì)算成本,而更是要實(shí)現(xiàn)數(shù)字化和智能化的轉(zhuǎn)型。AI云服務(wù)的價(jià)值更多是提供各種數(shù)字化和智能化能力,給各行各業(yè)提供智能化的AI解決方案,而不只是計(jì)算力。

目前AI云服務(wù)市場(chǎng)正逐漸走向成熟,海內(nèi)外云巨頭紛紛布局AI轉(zhuǎn)型,“云+AI”成為標(biāo)配。云計(jì)算實(shí)現(xiàn)了計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)資源的彈性,AI發(fā)展依賴于云計(jì)算提供的大量數(shù)據(jù)、算法和算力。作為云計(jì)算PaaS和SaaS層的工具,AI與云計(jì)算服務(wù)相輔相成。

經(jīng)過幾十年的發(fā)展,AI公有云服務(wù)已進(jìn)入高速發(fā)展期,海外如亞馬遜、微軟、谷歌和IBM等科技巨頭公司早已布局云AI業(yè)務(wù),國內(nèi)如百度、阿里、騰訊等云巨頭也紛紛開始轉(zhuǎn)型,從公司戰(zhàn)略、組織架構(gòu)和產(chǎn)品矩陣上進(jìn)行調(diào)整,加碼云計(jì)算的AI屬性,深耕AI與產(chǎn)業(yè)結(jié)合方式,促進(jìn)云與AI互融。



3數(shù)字化從解決實(shí)際場(chǎng)景問題出發(fā),企業(yè)、政府要想用云、敢用云、能用云

企業(yè)上云是實(shí)現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的突破口。現(xiàn)階段我國企業(yè)上云率相對(duì)較低,2020年,企業(yè)上云比例僅為40%左右,而同期歐洲上云率為70%以上,美國企業(yè)上云率則高達(dá)80%,因此我國企業(yè)上云率還存在較大的上升空間。國家“十四五”規(guī)劃《綱要》提出“上云、用數(shù)、賦智”行動(dòng),以期解決我國企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中“不會(huì)轉(zhuǎn)”、“沒錢轉(zhuǎn)”、“不敢轉(zhuǎn)”等問題?!吧显啤敝攸c(diǎn)是推行普惠性云服務(wù)支持政策,“用數(shù)”重點(diǎn)是更深層次推進(jìn)大數(shù)據(jù)融合應(yīng)用,“賦智”重點(diǎn)是支持企業(yè)和產(chǎn)業(yè)的智能化改造。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)下半場(chǎng),行動(dòng)的重點(diǎn)將由“上云、用數(shù)”階段過渡到“賦智”階段。因此我們認(rèn)為,通過向產(chǎn)業(yè)賦智將會(huì)進(jìn)一步推動(dòng)我國各社會(huì)主體的數(shù)字化轉(zhuǎn)型,讓企業(yè)和政府更加“能用、敢用和想用云”。

AI云服務(wù)通過云計(jì)算疊加人工智能技術(shù)可實(shí)現(xiàn)對(duì)產(chǎn)業(yè)從“上云”、“用數(shù)”到“賦智”轉(zhuǎn)型。例如百度推出的百度智能云新戰(zhàn)略:云智一體3.0,深入產(chǎn)業(yè),聚焦場(chǎng)景,通過打造行業(yè)標(biāo)桿應(yīng)用,帶動(dòng)和沉淀AI PaaS層和AI IaaS層的能力,打造極致性價(jià)比的異構(gòu)算力和高效的AI開發(fā)運(yùn)行能力,加速產(chǎn)業(yè)智能化,降低企業(yè)上云門檻,讓社會(huì)各方“想用、敢用、能用”,有效提升我國企業(yè)上云率,助力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。


3.1 要想用云,解決企業(yè)不上云誤區(qū)

一方面導(dǎo)致我國企業(yè)上云率低的問題來源于相當(dāng)數(shù)量的企業(yè)和個(gè)人不了解上云的好處。從行業(yè)生態(tài)來說,云計(jì)算面向機(jī)構(gòu)和個(gè)人客戶提供按需付費(fèi)的SaaS、PaaS、IaaS三種解決方案,和公有云、私有云、混合云三種部署形式。

全球云計(jì)算服務(wù)以PaaS和SaaS端為主,我國則以IaaS端為主,PaaS、SaaS市場(chǎng)及相關(guān)企業(yè)仍在萌芽狀態(tài)。Gartner數(shù)據(jù)顯示,2020年全球云計(jì)算市場(chǎng)規(guī)模中,IaaS層服務(wù)市場(chǎng)規(guī)模占比為22.32%,PaaS和SaaS層云計(jì)算服務(wù)市場(chǎng)規(guī)模占比達(dá)77.7%。而中國市場(chǎng)則相反,IaaS占70.1%,PaaS和SaaS合計(jì)只占29.9%。



然而通常云計(jì)算IaaS是基礎(chǔ)資源,PaaS和SaaS是承載應(yīng)用的服務(wù),代表云的使用深度和成熟度。SaaS是IaaS、PaaS的需求之源,SaaS生態(tài)越繁榮,IaaS和PaaS的需求越大。但由于我國SaaS層企業(yè)普遍誕生于2014年前后,至今仍未有一家營收超過100億元而導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)生態(tài)薄弱,毛利高、場(chǎng)景結(jié)合度更緊密的SaaS層無法持續(xù)擴(kuò)張。


百度智能云是一個(gè)助力行業(yè)轉(zhuǎn)型,賦能SaaS和PaaS層應(yīng)用場(chǎng)景的有力工具。如在AI PaaS層面,百度智能云直接調(diào)用飛槳框架和飛槳開發(fā)平臺(tái)的相關(guān)模塊,結(jié)合文心行業(yè)大模型,精準(zhǔn)匹配交通、制造、能源、金融等多個(gè)行業(yè)需求,大幅降低人工智能技術(shù)應(yīng)用的門檻。新推出創(chuàng)新性的“AI中臺(tái)3.0”和“知識(shí)中臺(tái)3.0”可以充分利用AI算力,降低使用門檻,加速模型迭代。在過去的幾年里,基于“云智一體”,百度智能云集中在PaaS+SaaS層的打法愈發(fā)奏效。根據(jù)IDC數(shù)據(jù),百度智能云在AI公有云服務(wù)市場(chǎng)規(guī)模已經(jīng)連續(xù)六次第一,成為百度內(nèi)部寄予眾望的“第二增長(zhǎng)曲線”。


從功能上來看,百度智能云結(jié)合AI技術(shù)在實(shí)際場(chǎng)景落地,用智能流程解決重復(fù)性工作,讓企業(yè)明白上云好處。利用飛漿深度學(xué)習(xí)平臺(tái)、AI開發(fā)平臺(tái)以及AI中臺(tái)、知識(shí)中臺(tái)等智能化引擎賦能實(shí)際場(chǎng)景,百度智能云助力工業(yè)質(zhì)檢市場(chǎng)持續(xù)性檢驗(yàn)和市政水務(wù)高效化管理等工作。

百度智能云與恒逸化纖聯(lián)合開發(fā)的智能質(zhì)檢設(shè)備使得質(zhì)檢員從原來的質(zhì)檢工人轉(zhuǎn)型成為一名AI數(shù)據(jù)標(biāo)注師,幫助百度智能云質(zhì)檢工程師在產(chǎn)品圖上標(biāo)注出各類缺陷,將質(zhì)檢員的質(zhì)檢經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化成企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn),讓AI學(xué)會(huì)辯別絆絲、毛絲、油污等產(chǎn)品缺陷,大大提升工作質(zhì)量和效率,解決工業(yè)質(zhì)檢持續(xù)性差的領(lǐng)域痛點(diǎn)問題。根據(jù)IDC數(shù)據(jù),2020年全年中國工業(yè)質(zhì)檢軟件和服務(wù)市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到了1.42億美元,同比增長(zhǎng)近32%。

百度智能云與廣州水務(wù)共建智慧水務(wù)系統(tǒng),改變過去管理人員頻繁盯屏、巡河疲于奔命的困境,利用實(shí)時(shí)預(yù)警、排污治理和防汛應(yīng)急等功能實(shí)現(xiàn)AI讓水域治理更加高效。



3.2 要能用云,用AI技術(shù)好、性能突出的云

企業(yè)要上云則需要提高云廠商云服務(wù)的性價(jià)比,更好、更高質(zhì)量、更有實(shí)際問題解決能力的云服務(wù),助力企業(yè)敢于上云。在技術(shù)層面上來說,智能云要有多方位、多層面、跨領(lǐng)域解決實(shí)際問題的能力,需要有學(xué)習(xí)和挖掘數(shù)據(jù)的AI能力,需要極強(qiáng)的技術(shù)積累。目前我國人工智能在基礎(chǔ)層、技術(shù)層、平臺(tái)層和應(yīng)用層均取得了巨大突破。

一是在基礎(chǔ)層,人工智能參與企業(yè)逐漸完善掌握海量數(shù)據(jù)、構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)核心算法,并向高運(yùn)算力芯片等核心硬件環(huán)節(jié)突破發(fā)展。人工智能時(shí)代,更多不規(guī)則、非線性、復(fù)雜場(chǎng)景大數(shù)據(jù)運(yùn)算對(duì)軟硬件整合提出了新要求,芯片和算法的關(guān)系逐步走向相互定制融合。在此背景下,致力于人工智能的企業(yè)開啟“涉芯”、“造芯”成為未來發(fā)展的必然。

百度自主研發(fā)的第二代AI通用芯片“昆侖2代”已經(jīng)部署在百度內(nèi)部搜索、自動(dòng)駕駛、愛奇藝等內(nèi)部業(yè)務(wù),在金融、工業(yè)等行業(yè)客戶中廣泛應(yīng)用。作為7納米通用型GPU,昆侖芯2代比1代,性能最高提升3倍,性價(jià)比優(yōu)于國外同級(jí)產(chǎn)品。在工業(yè)質(zhì)檢場(chǎng)景,“昆侖2代”已經(jīng)能夠替代非國產(chǎn)芯片,實(shí)現(xiàn)成本降低65%的效果。另外昆侖芯3代已經(jīng)在研發(fā)當(dāng)中,預(yù)計(jì)2024年量產(chǎn),將成為國內(nèi)高端芯片需求的替代產(chǎn)品。百度未來將持續(xù)在芯片商用性、通用性,以及多維生態(tài)建設(shè)方面持續(xù)發(fā)力,面向云計(jì)算、自動(dòng)駕駛等多種人工智能應(yīng)用場(chǎng)景,形成自主芯片生態(tài)圈。


二是在技術(shù)層,計(jì)算機(jī)視覺識(shí)別、語音交互、自然語言處理等技術(shù)不斷取得重大落地應(yīng)用。三是在平臺(tái)層,人工智能參與企業(yè)逐步搭建了中國人自主研發(fā)的基礎(chǔ)開源框架,不斷推進(jìn)產(chǎn)業(yè)級(jí)深度學(xué)習(xí)平臺(tái)、技術(shù)開放平臺(tái)建設(shè)。

為更好應(yīng)對(duì)外部環(huán)境變化,作為國內(nèi)深度學(xué)習(xí)開源框架的先行者,百度研發(fā)搭建了國內(nèi)最大的開源深度“飛槳”學(xué)習(xí)平臺(tái),使得我國擁有更加自主可控的AI底層能力,目前國內(nèi)市場(chǎng)份額已位居第一,逐步實(shí)現(xiàn)了對(duì)TensorFlow和PyTorch等外國平臺(tái)的超越。


因此,算力方面,百度擁有自主研發(fā)的云端通用芯片昆侖2代;算法方面,飛槳是中國自主研發(fā)的第一個(gè)深度學(xué)習(xí)框架,相當(dāng)于AI時(shí)代的操作系統(tǒng)?;凇袄?飛槳”自研軟硬件,百度智能云能實(shí)現(xiàn)核心技術(shù)全棧自主可控。

四是在應(yīng)用端,人工智能參與企業(yè)為多行業(yè)、多產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域持續(xù)賦能,人工智能+家居、工業(yè)制造、機(jī)器人、醫(yī)療、教育、汽車出行、司法等多個(gè)關(guān)鍵核心領(lǐng)域,實(shí)現(xiàn)各場(chǎng)景數(shù)字資產(chǎn)沉淀,深化各行業(yè)全流程體系變革。

在解決實(shí)際問題上,百度智能云擁有獨(dú)特的技術(shù)積累。例如在國網(wǎng)福建電力,百度智能云搭建起知識(shí)中臺(tái),把解決問題的能力沉淀到中臺(tái)上。知識(shí)中臺(tái)能夠采集電網(wǎng)全業(yè)態(tài)數(shù)據(jù),自動(dòng)構(gòu)建知識(shí)體系架構(gòu),并在具體的業(yè)務(wù)場(chǎng)景中為企業(yè)員工提供智能輔助決策。在電力設(shè)備故障診斷場(chǎng)景中,一線操作人員能夠在知識(shí)中臺(tái)提供的智能指導(dǎo)下顯著提升決策準(zhǔn)確性與效率,縮短搶修時(shí)間,改善電力供應(yīng)服務(wù)水平。目前升級(jí)的知識(shí)中臺(tái)3.0能給進(jìn)一步地將標(biāo)注成本減少50%,在搜索場(chǎng)景中,模型落地的開發(fā)周期可以縮短50%。


百度智能云云智一體,深入產(chǎn)業(yè),聚焦場(chǎng)景,形成了智慧金融、智慧城市、智慧交通、智慧能源、智慧水務(wù)、智能文娛傳媒和智慧電信等多種解決方案,全方位解決工業(yè)和產(chǎn)業(yè)的領(lǐng)域痛點(diǎn)問題,具有極高性價(jià)比,助力企業(yè)能用云。

3.3要敢用云,降低使用成本和技術(shù)門檻是關(guān)鍵

中小企業(yè)不敢用是因?yàn)榇嬖谥显瞥杀靖?、缺乏專業(yè)指導(dǎo)、缺少適合的上云方案等難題,直接導(dǎo)致了數(shù)字化和智能化轉(zhuǎn)型程度低,成為行業(yè)的痛點(diǎn)和難點(diǎn)問題。據(jù)中國電子技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化研究院調(diào)查發(fā)現(xiàn),在調(diào)查的2608家中小型制造企業(yè)中,89%的中小企業(yè)處于數(shù)字化轉(zhuǎn)型探索階段,而僅有3%的中小企業(yè)處于數(shù)字化轉(zhuǎn)型深度應(yīng)用階段。

AI云服務(wù)中,算力和AI的融合降低了企業(yè)成本,預(yù)計(jì)中小企業(yè)將會(huì)迎來數(shù)字化新機(jī)遇。例如百度智能云開物工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)2.0全新升級(jí),進(jìn)一步降低了企業(yè)使用AI技術(shù)的門檻,中小企業(yè)因此縮短了數(shù)字化過程,并得以通過智能化牽引企業(yè)需求的發(fā)展。

例如在“中國羊毛衫第一鎮(zhèn)”桐鄉(xiāng)濮院,百度智能云構(gòu)建了服裝產(chǎn)業(yè)大腦,通過產(chǎn)能共享平臺(tái),整合產(chǎn)能、訂單,加強(qiáng)產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同,幫助當(dāng)?shù)刂行∑髽I(yè)降低成本、提升效率。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)聚焦產(chǎn)業(yè)鏈核心企業(yè),通過鏈主企業(yè)帶動(dòng)整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈智能化升級(jí),并帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈的上下游協(xié)同發(fā)展。比如,蘇州的百度智能云工業(yè)規(guī)劃平臺(tái),通過打通供應(yīng)鏈上下游企業(yè)數(shù)字化壁壘,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享、產(chǎn)能共享;在貴州的百度智能云,利用知識(shí)圖譜技術(shù),對(duì)企業(yè)供應(yīng)鏈深度挖掘,并幫助企業(yè)找到新供應(yīng)商,降低成本。


百度智能云降低中小企業(yè)上云的技術(shù)門檻,開放的平臺(tái)讓企業(yè)用起來更簡(jiǎn)便,AI與業(yè)務(wù)場(chǎng)景結(jié)合更能實(shí)現(xiàn)降本增效。究其原因,百度智能云深入產(chǎn)業(yè),聚焦場(chǎng)景,切中了中小企業(yè)的核心轉(zhuǎn)型訴求,讓更多的企業(yè)“敢上云”。

一是百度智能云推出的智算中心1.0方案擁有大規(guī)模訓(xùn)練場(chǎng)景,能夠做到低能耗、高性能運(yùn)行,滿足地方城市大腦、生命科學(xué)、自動(dòng)駕駛等先進(jìn)科創(chuàng)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。二是開物工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)2.0累積超過200個(gè)工業(yè)解決方案,沉淀了3.8萬個(gè)工業(yè)模型,在多個(gè)城市落地,將人工智能變成中小企業(yè)觸手可及的生產(chǎn)工具。三是AI中臺(tái)3.0可以自動(dòng)適配超過1萬6千種網(wǎng)絡(luò)和芯片組合,覆蓋市場(chǎng)上大部分的AI硬件;知識(shí)中臺(tái)3.0將模型迅速落地,解決產(chǎn)業(yè)問題。

4 數(shù)字時(shí)代的趨勢(shì)展望:賦能產(chǎn)業(yè)、普惠基建、深化智能

一是未來20年,產(chǎn)業(yè)與AI的結(jié)合提高產(chǎn)業(yè)數(shù)字化結(jié)合深度,產(chǎn)業(yè)智能化將成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的下一個(gè)爆發(fā)點(diǎn)。目前AI正逐步深入到生產(chǎn)領(lǐng)域的每一個(gè)核心場(chǎng)景,幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)智能化決策,為企業(yè)帶來效益。人工智能已從最初智能客服的場(chǎng)景,逐步深入到工藝參數(shù)優(yōu)化、安全預(yù)警管理等核心領(lǐng)域。

例如,在火力發(fā)電空冷島項(xiàng)目中,百度智能云通過深度學(xué)習(xí),實(shí)時(shí)調(diào)試風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速,使得每度點(diǎn)的能耗降低1.55克標(biāo)煤。該能耗降低折算到全國便意味著可實(shí)現(xiàn)600萬噸的碳減排,而這又是傳統(tǒng)技術(shù)工藝難以做到。

因此從長(zhǎng)遠(yuǎn)來說,一方面人工智能與各產(chǎn)業(yè)行業(yè)相融合的核心技術(shù)先發(fā)行者必將取得獨(dú)到的優(yōu)勢(shì);另一方面,解決AI在產(chǎn)業(yè)行業(yè)上的重大應(yīng)用問題具有高度的挑戰(zhàn)性,也會(huì)反過來促進(jìn)人工智能的深入發(fā)展。未來AI與產(chǎn)業(yè)深度融合,將能進(jìn)一步利用好數(shù)據(jù)這個(gè)生產(chǎn)要素,不斷提升我國企業(yè)數(shù)字化和智能化轉(zhuǎn)型的比例,推動(dòng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化進(jìn)程,將成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的下一個(gè)增長(zhǎng)點(diǎn)。

二是我國數(shù)字化和智能化進(jìn)程的加速需要社會(huì)各方的努力,實(shí)現(xiàn)算力的普惠。如同農(nóng)業(yè)時(shí)代的水利和工業(yè)時(shí)代的電力,算力是現(xiàn)在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的核心生產(chǎn)力。而現(xiàn)在AI算力的建設(shè)成本和使用成本較為高昂。過高的建設(shè)價(jià)格也將影響之后的應(yīng)用和落地,很難做到真正便民利民,有悖AI為產(chǎn)業(yè)和社會(huì)發(fā)展提供智能便捷服務(wù)的初衷。

解決AI算力成本高昂的問題需要多方面的努力。從建設(shè)端來看,一是算力建設(shè),降低算力成本需要更多國家引領(lǐng)IDC領(lǐng)域重大基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)布局。政府方需要增加更多的政策資金入局,一方面需要進(jìn)一步推動(dòng)新型算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。另一方面可進(jìn)行老基建的智能化改造,把傳統(tǒng)的舊基建升級(jí)為智慧基建,通過傳感器、接入算法,將電力、水庫、河道、城市下水管道等傳統(tǒng)基建數(shù)字化,解決更多智能基建問題。二是算法建設(shè),需要百度這樣的智能云引領(lǐng)者,大模型、優(yōu)算法、搭平臺(tái),推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步,賦能行業(yè)發(fā)展。從需求端來看,挖掘更多的需求,探索更多的使用場(chǎng)景,從而吸引更多的客戶使用,增加企業(yè)和政府等社會(huì)主體的上云率,邊際拉低算力使用成本。

三是需要建設(shè)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn),解決人工智能行業(yè)發(fā)展痛點(diǎn)問題。AI算力中心的價(jià)格亂象已非一兩天,例如2020年城市A的智能計(jì)算中心,每100P Flops FP16的算力建設(shè)成本為7500萬元,而2021年城市B同等精度下的100P Flops算力建設(shè)成本卻高達(dá)4.6億元,定位相同、功能相近的智算中心,建設(shè)投入相差卻達(dá)到6.2倍之多。


在數(shù)字化和智能化大潮的機(jī)遇期,行業(yè)急需切實(shí)以問題導(dǎo)向和需求導(dǎo)向,開展人工智能算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。政策層面上需要制定行業(yè)規(guī)則,開發(fā)執(zhí)照式運(yùn)行標(biāo)準(zhǔn),以公開透明的方案匡正價(jià)格亂象,助力人工智能產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展。




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