作者: 吴甜 来源: 发布时间:2021-11-18 0:47:16
AI技术深入场景应用的“飞桨观察”

   人工智能(AI)技术在与各行各业应用场景结合的过程中,存在一些问题:新技术与行业场景的结合能否更加低成本和高效率?能否带来更显著的效果和价值?

   我们通过AI开源开放平台,致力于为产业提供基础支撑,助力新技术的引入。

 

为何需要自主创新的AI平台

 

   AI技术与产业应用结合时有几个特点,如通用能力具有可复用性、结合场景的应用需要多技术融合、产业落地需要生态链多角色协同等等。基于此,建设基础共性平台是有必要且可行的。同时,AI应用会涉及数据,拥有可靠的自主创新平台是产业安全的重要保障。

   产业级深度学习开源开放平台“飞桨”就是这样的基础平台。在日益发展的算力、数据能力的支撑下,百度“飞桨”平台下接芯片、上承各种应用,成为AI技术研发的基础底座。因此,建设我国自主创新、技术领先的深度学习平台具有重要的科技战略价值。

 

企业应用AI的三个阶段

 

   在“飞桨”与伙伴的广泛合作中,我们观察总结发现,企业从开始尝试使用AI,到将AI大量应用于业务场景,一般来说可分为三个发展阶段。

   首先,是“AI先行者探路”,即企业中有少数先行人员尝试引入AI进行原型验证。在这一阶段,是否有现成可用、满足应用场景的模型库,对于先行者来说非常重要。

   以智能质检为例,质检场景下,对模型的准确率和漏检率都有极高的要求,对模型的性能和吞吐量也有很高要求,质检瑕疵种类往往也很多,产线上的样本数据获取也尤其困难,因此,必须要有基于产业场景的模型库来支持高效的原型验证。

   通过训练得到的符合要求的模型并不能代表验证完毕,还需要将模型集成到系统中取得应用价值,需要有适配各种软硬件平台的部署工具并且与模型库打通,才能快速集成部署应用起来。

   在最初几次通过验证取得了AI应用的效益后,企业对于AI的学习和应用,会从少数先行者的实践转变成建设团队行为,这便进入第二阶段——“AI工作坊应用”。

   进入这一阶段的企业会建设一定规模的AI团队,进一步将新技术与科技能力引入业务。比如,与我们合作过的某工业制造企业的系统研发部 AI 团队共有12名成员,包括4名机械、化工工程师(非计算机专业人员),7名数据、硬件、软件工程师(非AI的计算机专业人员),以及一名AI专业的研发人员(AI算法工程师、平台架构师)。

   在引入AI能力的过程中,这样的团队会先学习新技术,进而对其加以应用。从深度学习核心模型研发的视角来看,在无代码可视化开发模式下,不用开发代码也能先用起来。

   如果进行一些开发工作,可基于场景套件,通过“复用”的方式快速利用现成技术。如果希望面向场景进行定制以获得更有针对性的效果,那么可以在套件的基础上进行参数配置调整。

   再进一步,还可以对模型进行改写,甚至在框架的基础上自主研发,实现自主创新。在这个过程中,原有的团队人员将从使用者逐渐转变为开发者,其工作效率及创新性也会提升。因此,“飞桨”平台注重提供多层次的产品体系,以满足开发者不同层面的需求。

   第三阶段,当企业开始进行大量的AI应用,几百几千人一起工作、多人多任务协同生产,就进入了“AI工业大生产”阶段,从更长期来看还会实现社会化协同大生产。

   比如,有的企业研发人员数量可达数千人,他们使用庞大的算力,在几百个场景应用了大量AI技术。这时,面向算力,需要高效的管理调度平台;面向研发人员,则需要易用的全流程开发环境。当前,“飞桨”也正是基于以上核心能力,依托于不同的建模方式,以“双平台”模式,分别面向AI应用开发者和算法开发者,提供方便好用的AI开发平台。

 

AI人才培养愈加重要

 

   千行百业拥抱AI,人才建设仍需先行。

   AI人才培养分三个层次。首先需培养基础理论研究型人才,以高校和科研机构为主开展;第二是基础软硬件研发人才,如“飞桨”项目就带动了AI基础软件研发人才的成长;第三是产业应用方面急需培养既懂原有业务逻辑、又能够引入并应用新技术的AI复合型人才。基于“飞桨”平台,我们通过培训、竞赛、社区交流等方式,让更多人才把AI技术学起来、用起来。

   从188bet体育:年起,依托“飞桨”平台,我们依靠自身积累的丰富AI实践经验,联合各方发起了面向全国高校教师的高校师资人工智能培训活动,迄今已培养2900多名高校专业教师,服务近700所高校,并支持200多所高校开设AI学分课。

   面向企业,“飞桨”推出AI快车道、AI私享会、首席AI架构师等培训项目,致力于让前沿技术深入业务场景,目前已覆盖了万余名不同层级开发者、上千家企业,向业界输送了190名AI架构师,遍布工业、能源、金融、交通、农业、互联网等数十个行业,通过与多领域企业合作实现了AI赋能应用落地。

   截至目前,“飞桨”已汇聚360多万开发者,开发了40万个AI模型,累计服务13万企事业单位。它们来自于工业、农业、医疗、城市管理、交通、金融等各行各业,AI应用的多样化和规模化正在加速。

   我相信这只是开始。基础通用的技术和产业结合,产教融合培养未来人才。在这个过程中,开源开放平台会成为产业科技创新的基础支撑。通过平台支撑、人才培养,再加上生态建设,最终会促成产业的繁荣发展。■

(作者系百度集团副总裁、深度学习技术及应用国家工程实验室副主任,记者赵广立整理)

 

《科学新闻》 (科学新闻2021年10月刊 AI)
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