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          看懂百度智能云,也就摸清了產(chǎn)業(yè)AI化路徑

          作者: 時(shí)間:2023-01-06 來(lái)源:21世紀(jì)商業(yè)評(píng)論 收藏

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          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/202301/442428.htm

          自1956 年達(dá)特茅斯會(huì)議始,起起落落是產(chǎn)業(yè)發(fā)展的常態(tài),在每一個(gè)小周期里,又會(huì)涌現(xiàn)出高低不等的潮頭,如何踏上一個(gè)又一個(gè)潮頭,而不是被動(dòng)的隨潮漲潮落,是擺在行業(yè)面前的共同難題。

          站在時(shí)代風(fēng)口,其生命力卻扎根在產(chǎn)業(yè)深處。

          2022年,產(chǎn)業(yè)渡過(guò)了相對(duì)平緩的一年,雖然不乏大模型、繪畫等頻頻刷屏,但產(chǎn)業(yè)更值得關(guān)注的部分,是那些已經(jīng)司空見(jiàn)慣的應(yīng)用。

          諸如人臉人體識(shí)別、圖像視頻處理、智能語(yǔ)音、對(duì)話式、NLP和機(jī)器學(xué)習(xí)等,我們已經(jīng)習(xí)慣了它們的存在,轉(zhuǎn)念一想,它們似乎就是不久前的“ChatGPT”,在炫目的表象背后,落地到產(chǎn)業(yè)實(shí)踐,創(chuàng)造出了更大的價(jià)值。

          人工智能正在用比以往更快的速度落地,這與先行者倡導(dǎo)的新思路、新方法不無(wú)關(guān)系,從0到1是靈光乍現(xiàn)的點(diǎn)子,從1到100是想法落地的工程化實(shí)踐,以百度為代表的行業(yè)廠商,采用了人工智能和云計(jì)算等新技術(shù)相結(jié)合的方式,大幅降低了AI應(yīng)用的門檻。

          而這,也成為人工智能在產(chǎn)業(yè)突圍的新路徑。

          用云承載AI,補(bǔ)全技術(shù)代差

          中國(guó)科學(xué)院院士張鈸近期公開(kāi)表示,與信息產(chǎn)業(yè)相比,人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展速度和發(fā)展過(guò)程更加曲折。

          信息產(chǎn)業(yè)是在信息科學(xué)技術(shù)的理論完全建立完成的基礎(chǔ)上發(fā)展,在產(chǎn)業(yè)發(fā)展之前,基礎(chǔ)理論就已經(jīng)非常完善,只需沿著理論指引的方向發(fā)展產(chǎn)業(yè)。

          因此,信息產(chǎn)業(yè)建立的硬件和軟件都是通用的,跟應(yīng)用領(lǐng)域和應(yīng)用場(chǎng)景沒(méi)有關(guān)系,所以它的市場(chǎng)很大,不存在如何做大做強(qiáng)的問(wèn)題。

          他認(rèn)為,人工智能產(chǎn)業(yè)的曲折發(fā)展主要有兩個(gè)原因,一是目前人工智能的軟硬件與應(yīng)用場(chǎng)景和應(yīng)用領(lǐng)域密切相關(guān),二是人工智能缺乏理論基礎(chǔ),算法、模型都具有很大的缺陷和局限性。

          比如,人工智能的“智能芯片”與計(jì)算機(jī)的芯片完全不同,是為特定的算法和特定的領(lǐng)域服務(wù),所以它不具備計(jì)算機(jī)硬件的通用性,因此會(huì)遇到如何擴(kuò)大市場(chǎng)的問(wèn)題。

          在這種情況下,人工智能面對(duì)的是一個(gè)異常碎片化的體系,在單個(gè)場(chǎng)景起作用的算法模型,平行遷移到其他場(chǎng)景,外部條件稍有變化,效果就可能大打折扣,人工智能需要一套行之有效的打法。

          百度集團(tuán)執(zhí)行副總裁、百度智能云事業(yè)群總裁沈抖認(rèn)為,智能化為行業(yè)創(chuàng)造價(jià)值的浪潮才剛剛開(kāi)始,這就需要云計(jì)算廠商標(biāo)準(zhǔn)化地輸出智能化的底層能力,把芯片、大模型、深度學(xué)習(xí)框架等高門檻的技術(shù),變成像水電能一樣供客戶按需取用。

          百度集團(tuán)執(zhí)行副總裁、百度智能云事業(yè)群總裁沈抖

          這不禁讓人想起技術(shù)代差遞補(bǔ)性(Technical Generation Complementary)的理論——當(dāng)一項(xiàng)具有代差的全新技術(shù)出現(xiàn)時(shí),由于它自身的不完備性,往往需要現(xiàn)有技術(shù)作為其補(bǔ)充,與之形成在技術(shù)上的“高低搭配”,因此新技術(shù)并不能夠完全取代現(xiàn)有技術(shù)而主宰整個(gè)市場(chǎng)。

          譬如固定電話的出現(xiàn)并沒(méi)有立刻導(dǎo)致電報(bào)的出局,但移動(dòng)電話的出現(xiàn)卻直接將電報(bào)三振出局。

          某種意義上,人工智能作為一項(xiàng)全新技術(shù),在理論和實(shí)踐上都有其本身的不完備性,云計(jì)算是信息產(chǎn)業(yè)的延伸,人工智能和云計(jì)算的高低搭配,也有望取代企業(yè)的舊動(dòng)能,化作數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的新生產(chǎn)力。

          從行業(yè)動(dòng)態(tài)來(lái)看,包括百度智能云在內(nèi),亞馬遜、谷歌和微軟等廠商都在其云服務(wù)中融入了先進(jìn)的人工智能技術(shù),商湯等AI廠商也開(kāi)始推出云平臺(tái),為了向客戶提供更高效、更具性價(jià)比的云和人工智能服務(wù),通過(guò)云來(lái)輸出人工智能,成為越來(lái)越多廠商的共同做法。

          蟬聯(lián)AI公有云服務(wù)第一,百度靠什么

          AI云服務(wù)是臻至成熟的技術(shù)和市場(chǎng)熱點(diǎn),百度智能云是更早布局的廠商,前瞻性的投入和預(yù)判,使其擁有了相對(duì)從容的騰挪空間。

          在IDC最新發(fā)布的《2022 H1中國(guó)AI云服務(wù)市場(chǎng)研究報(bào)告》中,百度智能云連續(xù)四年在AI公有云服務(wù)整體市場(chǎng)排名第一,整體市場(chǎng)份額占比28.1%。

          從AI公有云細(xì)分市場(chǎng)來(lái)看,百度智能云在"人體人臉"、"圖像視頻"兩個(gè)規(guī)模最大的子市場(chǎng)繼續(xù)保持第一。

          此外,從增速來(lái)看,對(duì)話式AI、NLP是AI公有云市場(chǎng)增長(zhǎng)最快的兩大子領(lǐng)域,這也是現(xiàn)在大火的AIGC的底層技術(shù)能力。百度智能云在這兩個(gè)領(lǐng)域表現(xiàn)出強(qiáng)勁的增長(zhǎng)態(tài)勢(shì),繼續(xù)處于領(lǐng)導(dǎo)者地位。

          報(bào)告指出,從年度增速的角度來(lái)看,基于云計(jì)算的AI能力逐漸得到驗(yàn)證,企業(yè)上云率和云原生企業(yè)占比逐漸提高,混合云技術(shù)日益成熟和普及,這些因素驅(qū)動(dòng)AI公有云部署方式快速增長(zhǎng),增速遠(yuǎn)超AI軟件整體市場(chǎng)增速。

          這也說(shuō)明AI云服務(wù)模式通過(guò)了技術(shù)和產(chǎn)業(yè)的雙重考驗(yàn),在推動(dòng)人工智能落地的過(guò)程中,扮演了重要的角色。

          百度在AI公有云服務(wù)市場(chǎng)蟬聯(lián)四年第一,技術(shù)高壓投入是主要原因,百度在人工智能領(lǐng)域10年累計(jì)研發(fā)投入超1000億元,2021年核心研發(fā)占比23%,依托十年來(lái)的壓強(qiáng)式、馬拉松式研發(fā)投入,百度自研領(lǐng)先AI技術(shù)成果頗豐。

          不過(guò),“燒錢”是人工智能的特性,動(dòng)輒幾百億是AI廠商的入場(chǎng)券,此前人工智能沒(méi)能兌現(xiàn)預(yù)期,并不只是因?yàn)榧夹g(shù)不足,不夠接地氣也是重要原因,高高在上的人工智能,總是無(wú)法規(guī)模落地到樸素的應(yīng)用場(chǎng)景。

          無(wú)法落地就沒(méi)有市場(chǎng)空間,百度在實(shí)現(xiàn)技術(shù)領(lǐng)先的基礎(chǔ)上,也將落地為先貫徹到其市場(chǎng)策略中,并不斷將行業(yè)需求凝練為簡(jiǎn)單易用的AI產(chǎn)品。

          IDC中國(guó)高級(jí)分析師楊雯表示,未來(lái)如何將“單點(diǎn)方案”推向“通用方案”,快速精準(zhǔn)的解決客戶痛點(diǎn),是市場(chǎng)需要持續(xù)探索的方向。

          AI從產(chǎn)品化走向工程化,需要充分考慮如何將AI數(shù)據(jù)、算法、模型與實(shí)際場(chǎng)景相結(jié)合,從而更高效運(yùn)用數(shù)據(jù)、推動(dòng)AI規(guī)模化應(yīng)用。

          這就意味著云廠商要不斷將行業(yè)需求沉淀到標(biāo)準(zhǔn)化AI產(chǎn)品中,打造成標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品,然后再應(yīng)用到更多行業(yè)。

          百度智能云目前正致力于降低技術(shù)門檻-大模型與深度學(xué)習(xí)平臺(tái)融合,推動(dòng)AI普惠,賦能千行百業(yè)、走進(jìn)千家萬(wàn)戶,并深耕跨模態(tài)AI,打造軟硬一體的融合創(chuàng)新,重點(diǎn)投入預(yù)訓(xùn)練大模型,重點(diǎn)行業(yè)為金融、工業(yè)制造、能源、政府。

          比如,在金融領(lǐng)域,百度智能云幫助中國(guó)郵儲(chǔ)銀行構(gòu)建了國(guó)內(nèi)大型商業(yè)銀行中首個(gè)落地的全行范圍統(tǒng)一機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)“郵儲(chǔ)大腦”,建成全行機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái) 。

          上線應(yīng)用后,對(duì)信用卡億級(jí)別樣本的數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)分析時(shí)間從月級(jí)別、周級(jí)別壓縮至小時(shí)級(jí)別,大大提升了最繁重的數(shù)據(jù)處理工作效率。

          在智能風(fēng)控領(lǐng)域,已支持了300多個(gè)信用評(píng)級(jí)、用戶風(fēng)險(xiǎn)畫像等相關(guān)模型的構(gòu)建,實(shí)現(xiàn)了以天為周期的模型迭代,并通過(guò)自動(dòng)化將審批時(shí)間縮短到秒級(jí)。

          正如沈抖所言,過(guò)去幾年,百度智能云就是從水電能、制造、交通、金融,這些重點(diǎn)行業(yè)切入,聚焦在生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的核心場(chǎng)景,把AI技術(shù)與云技術(shù)深度融合,去解決產(chǎn)業(yè)里的實(shí)際問(wèn)題,幫助客戶在非常有挑戰(zhàn)的環(huán)境中,實(shí)現(xiàn)可持續(xù)的增長(zhǎng)。

          AI大底座的“縱橫捭闔”

          IEEE(電氣電子工程師學(xué)會(huì))在其《IEEE全球調(diào)研:科技在2023年及未來(lái)的影響》報(bào)告中指出,人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)將成為云服務(wù)的一部分,因?yàn)楹苌儆衅髽I(yè)有資源來(lái)構(gòu)建自己的人工智能基礎(chǔ)設(shè)施——收集數(shù)據(jù)和訓(xùn)練算法需要大量計(jì)算能力和存儲(chǔ)空間。

          AI云服務(wù)的結(jié)合程度比我們所看到的要更廣、更深,很多廠商都看到了這個(gè)機(jī)會(huì),百度將其具化為“云智一體,深入產(chǎn)業(yè)”戰(zhàn)略。

          第一層是深耕行業(yè)、聚焦場(chǎng)景,第二層是AI通用產(chǎn)品,第三層是百度最具差異化優(yōu)勢(shì)的部分,是由AI IaaS和AI PaaS緊密組合而成,即百度智能云新近推出的AI大底座,第四層是通用的Cloud。

          “云智一體,深入產(chǎn)業(yè)”也回答了人工智能的產(chǎn)業(yè)突圍難題。云和人工智能的互相趨近,提供了一個(gè)絕佳的機(jī)會(huì)窗口。

          然而在實(shí)際應(yīng)用中,AI與云服務(wù)的結(jié)合并非順理成章,相反地,AI原生對(duì)云計(jì)算的基礎(chǔ)設(shè)施提出了新要求:

          全棧融合(需要提供芯片、框架、模型、應(yīng)用在內(nèi)的全棧方案)、端到端優(yōu)化、提供極致的資源效能和模型效能,成為未來(lái)智能計(jì)算發(fā)展的三大主流方向。

          企業(yè)在用云時(shí),需要把大量時(shí)間精力花在構(gòu)建基礎(chǔ)設(shè)施上,且這樣的基礎(chǔ)設(shè)施大多是拼湊組合的,沒(méi)有發(fā)揮出最佳的性能和效率,同時(shí),基礎(chǔ)設(shè)施中的核心部分。

          比如芯片、深度學(xué)習(xí)框架、大模型,需要大規(guī)模投入才能做好,一般企業(yè)無(wú)力支付巨額的研發(fā)成本。

          百度智能云通過(guò)AI大底座來(lái)解決如上問(wèn)題。

          2022年9月,百度智能云發(fā)布“云智一體3.0”技術(shù)架構(gòu),匯聚百度在AI各個(gè)層面的關(guān)鍵自研技術(shù)。

          12月,百度智能云更進(jìn)一步,發(fā)布國(guó)內(nèi)首個(gè)全棧自研的AI基礎(chǔ)設(shè)施“AI大底座”,讓企業(yè)可以快捷、低成本地實(shí)現(xiàn)“AI能力的隨用隨取”。

          AI大底座是百度智能云核心能力的體現(xiàn),橫向拓寬了人工智能的應(yīng)用場(chǎng)景,縱向深入到細(xì)分場(chǎng)景的核心地帶,讓百度智能云在數(shù)字技術(shù)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合過(guò)程中,發(fā)揮出更強(qiáng)的AI溢出效應(yīng)。

          作為國(guó)內(nèi)首個(gè)全棧自研的AI基礎(chǔ)設(shè)施,AI大底座面向企業(yè)AI開(kāi)發(fā)和應(yīng)用提供端到端自主可控、自我進(jìn)化的解決方案,讓企業(yè)可以快捷、低成本地實(shí)現(xiàn)“AI能力的隨用隨取”。

          具體來(lái)看,百度AI大底座由AI IaaS層、AI PaaS層兩大部分組成:

          AI IaaS層(百舸異構(gòu)計(jì)算平臺(tái)):整合百度自研的AI芯片“昆侖芯”,在AI計(jì)算、存儲(chǔ)、加速、容器方面進(jìn)行系統(tǒng)優(yōu)化,提供高性價(jià)比的算力,承載海量數(shù)據(jù)的處理、超大模型的訓(xùn)練和推理。

          AI PaaS層(AI中臺(tái)):整合百度兩大核心自研產(chǎn)品(飛槳深度學(xué)習(xí)框架、百度文心大模型),打通百度的樣本中心、模型中心、AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)、AI服務(wù)運(yùn)行平臺(tái),實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到模型訓(xùn)練、生產(chǎn)、部署、測(cè)試的全鏈路、批量化生產(chǎn),面向企業(yè)模型開(kāi)發(fā)的全生命周期提供完整解決方案。

          借由AI大底座,百度智能云把具體場(chǎng)景升級(jí)為一套通用算法模型,降低AI工程化門檻,在自動(dòng)駕駛、生命科學(xué)、智能制造等領(lǐng)域迅速落地。

          人工智能未來(lái)仍會(huì)經(jīng)歷潮起與潮落,百度沉淀下來(lái)的思考,或許是技術(shù)之外更值得推崇的財(cái)富。



          關(guān)鍵詞: AI 人工智能

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