2021-02-05 分類: 網(wǎng)站建設
剛剛,百度一年AI成績單官宣。
作為中國AI頭雁,百度的成績單不止代表巨頭公司業(yè)績,也代表了技術前沿現(xiàn)狀和產(chǎn)業(yè)基本情況。
而且諸多進展,也是全新起跑線上全球AI發(fā)展的側影,比如最明顯的4大趨勢特點:
所以百度這份2019年度成績單,究竟說了啥?又體現(xiàn)了哪些行業(yè)共同趨勢?
我們提綱挈領、抓取歸納其中要點,從點到面一文看懂。
整份成績單中,技術突破與生態(tài)建設是重中之重,占據(jù)了一半篇幅。
剩下的一半中,應用落地與產(chǎn)業(yè)升級占據(jù)了很大篇幅。
這也體現(xiàn)出了AI當前發(fā)展階段——技術仍舊占據(jù)核心,但落地以及產(chǎn)業(yè)應用正在被放到更加重要的位置。
整體上來看,百度的成績單可以分為三大部分:
首先看基礎研究,一年包攬了23項國內(nèi)外競賽冠軍。
集中于百度大腦,語音、視覺、自然語言處理、知識圖譜等方面都有成果出現(xiàn)。
特別是語音語言,在2019年迎來階段性豐收時刻。
語音識別方面,百度提出了流式多級的截斷注意力模型 SMLTA,這是全球范圍內(nèi)首次實現(xiàn)流式注意力建模,超越整句注意力模型的性能,大幅提升了語音識別準確率和速度(15%-20%),也是國際上首次實現(xiàn)在線語音識別大規(guī)模使用注意力模型。
語音合成方面,針對風格遷移、音色模擬和情感擬人的三大領域內(nèi)挑戰(zhàn),百度推出語音合成技術 Meitron ,僅需20句話就可以制作一個人的專屬聲音。
此外,作為認知智能的“奧林匹克”,自然語言處理技術(NLP)的進展在今年最為奪目,全球亮點頻出。
代表中國“參賽”的百度,交出了可持續(xù)學習的知識增強語義理解框架ERNIE(艾尼),在16 個中英文任務上超越BERT、XLNET,取得SOTA 。
2019年12月,ERNIE在GLUE上登頂?shù)谝唬⒁?個任務平均得分首次突破90大關,刷新榜單歷史,超越微軟、谷歌提出的一眾國際頂級預訓練模型。
基于語音和語言方面的突破,百度還提出了基于深度注意網(wǎng)絡的多輪響應選擇匹配模型——DAM,口語理解能力被大幅提升。
值得一提的是,雖然全球范圍內(nèi)視覺為核心的感知智能已經(jīng)邁步廣泛落地應用期,但在2019年,百度還是秀出了“百尺竿頭更進一步”的基礎研發(fā)實力。
除了形成包括圖像、視頻、AR/VR、重要垂類、軟硬一體化五大方向的特色視覺技術矩陣。
百度還在CVPR 2019豪奪10項冠軍,包括OCR、物體檢測、視頻理解、目標跟蹤等圖像與視頻技術領域。
此次AI復興,除了算法,另一項重要基礎變革在于計算力。
百度也在成績單中詳細分享了突破:
2019年12月,基于百度自主研發(fā)的中國首款云端全功能AI芯片“昆侖”的云服務器正式上線,在150瓦功耗下能帶來260萬億次定數(shù)的AI運算,提供512GB/s的內(nèi)存帶寬。
量產(chǎn)了專為遠場語音交互打造的百度鴻鵠芯片,100mW 左右平均工作功耗,即可支持遠場語音交互核心的陣列信號處理和語音喚醒能力等等。
而且,百度的算力發(fā)展并不僅僅只是單點發(fā)展,也已經(jīng)與算法、飛槳框架連點成線,并交織成了堅實的基礎層,形成了協(xié)同效應。
通過芯片、連接、系統(tǒng)和調(diào)度的協(xié)同設計和技術創(chuàng)新,對AI計算架構進行升級,可以提供百萬TOPS的強大算力。
正在建造的計算集群,基于百度飛槳研發(fā)的AI控制系統(tǒng),設計年均PUE1.15,基礎設施能耗降低70%,每個可用區(qū)每年節(jié)電超過2億度,相當于10萬戶居民一年的用電量。
下一代計算——量子計算方面也有新突破。
研發(fā)出國際、國內(nèi)第一的云上量子脈沖系統(tǒng)“量脈”,可將量子計算軟件指令(邏輯門)轉(zhuǎn)換成控制量子硬件的脈沖序列,算法性能較同類工具實現(xiàn)成倍的提升,是實現(xiàn)量子軟硬件連接的關鍵橋梁。
當然,區(qū)別于科研機構,百度作為企業(yè)組織,基礎技術突破自然不會止步于理論本身。
在技術轉(zhuǎn)化成生產(chǎn)力方面,百度展示了一幅AI落地全景圖。
百度旗下的多款應用與業(yè)務中已經(jīng)轉(zhuǎn)換成了AI引擎,而且其也正在開放能力,共享產(chǎn)業(yè)升級紅利。
在
小度助手5.0 援引第三方機構數(shù)據(jù),第二季度小度系列智能音箱出貨量位居全球第二、國內(nèi)第一,同比增長率高達3700%。而且技術突破和落地,也進一步打破產(chǎn)品舊邊界。作為“音箱”被歸類的AI交互硬件,在小度系狂飆突進下,開始真正展現(xiàn)AI時代交互終端的樣子——AI音箱不再是音箱。
百度輸入法方面,剛才提到的重要基礎突破,流式截斷的多級注意力模型(SMLTA)已經(jīng)上線,效果立竿見影,在線語音識別相對準確率,比同領域最優(yōu)玩家還有高15%。
好消息是,離線語音識別準確率已經(jīng)達到在線識別水平,且可以實現(xiàn)高精準中英文混合語音輸入、方言免切換語音輸入,這也是業(yè)內(nèi)首次。
在機器翻譯方面,繼提出了多任務學習、多智能體聯(lián)合訓練等前沿方法,在2019年WMT評測中取得中英翻譯第一,提出了首個具有預測和可控時延的同傳模型,也是首個語義單元驅(qū)動的上下文同傳模型,并研發(fā)了語音到語音的同傳系統(tǒng),無需經(jīng)過語音識別轉(zhuǎn)錄,同樣是業(yè)內(nèi)首次。
而視覺為代表的感知智能落地,最具業(yè)內(nèi)反響的是自動駕駛。
在業(yè)內(nèi)“華山論劍”頂會CVPR 2019,百度Apollo公開了國內(nèi)唯一的純視覺L4級自動駕駛解決方案——Apollo Lite,能夠支持對10路攝像頭、200幀/秒數(shù)據(jù)量的并行處理,單視覺鏈路高丟幀率能夠控制在5‰以下,實現(xiàn)全方位360°實時環(huán)境感知,前向障礙物的穩(wěn)定檢測視距達到240米。
相比旋轉(zhuǎn)式激光雷達感知方案,視覺感知方案價格低廉且便于獲得。并以計算機視覺和AR技術研發(fā)了一種增強現(xiàn)實的自動駕駛仿真系統(tǒng)(AADS),使用激光雷達(LiDAR)和相機掃描街景。
合成虛擬形象也是今年最“性感”的落地應用之一,并且達到了量產(chǎn)的水平。
百度與央視合作打造AI虛擬主持人小靈,亮相央視2019五四晚會;與澎湃新聞合作打造了第一個真人形象的虛擬主播早晚新聞欄目;與浦發(fā)銀行合作打造了業(yè)內(nèi)首個“金融數(shù)字人”。
基于知識圖譜的視頻語義理解,則已經(jīng)在百度視頻搜索、推薦、內(nèi)容生成等多個產(chǎn)品上線。
通過對視頻的視覺、語音、文本的多模態(tài)知識解析,在多元異構知識圖譜上建立關聯(lián),并通過計算推理,建立對視頻的深度語義理解,大幅度提升視頻理解效果。
而且AI落地在今年也不再陽春白雪,更多接地氣、可以被尋常百姓家感知的科普式方案也引起反響。
比如百度AI開發(fā)者大會上,打造了能說會道的機器臂“茶博士”。
利用3D視覺技術,可以對茶杯的位置進行檢測和追蹤。通過機器人運動規(guī)劃和控制,可以對工作空間進行碰撞檢測,避開障礙物。完成實時規(guī)劃運動后,可自動生成倒茶軌跡。語音語義聯(lián)動技術解析,更是讓機器人像“人”一般,聽得懂,說得好,做得準。
最后,有技術、有落地應用之外,百度更宏大的雄心也徐徐展露——基于技術與應用優(yōu)勢,百度希望更進一步:打造平臺,打造生態(tài),成為AI世界的底座。
今年成績單中,開發(fā)生態(tài)方面的數(shù)據(jù)同樣非常醒目。
從百度當前的業(yè)務布局來看,其已形成了4大底座平臺:
并且在2019年都實現(xiàn)了爆發(fā)。
百度大腦開放平臺已經(jīng)在語音、視覺、語言等方面實現(xiàn)全面升級,具備深度學習框架、場景化AI能力、定制化訓練平臺到軟硬一體模組和解決方案等。
自2016年以來,百度已開放228項AI能力,開發(fā)者數(shù)量超過150萬,日均調(diào)用量突破1萬億次,語音、人臉、NLP、OCR調(diào)用量中國第一,是業(yè)內(nèi)最全面、最、服務規(guī)模大的AI開放平臺。
援引IDC最新報告,百度飛槳與谷歌、Facebook名列前三,領銜中國深度學習平臺市場,也是市場份額前五中唯一的國貨。
Apollo自動駕駛開放平臺已經(jīng)匯聚了全球156家生態(tài)合作伙伴;在全球,有97個國家超過3.6萬名開發(fā)者使用Apollo開源代碼,開源代碼數(shù)量超過65萬,已成為全球最強大、最開放、最活躍的自動駕駛平臺。
而且開放能力進一步打破邊界,在剛召開的首屆Apollo生態(tài)大會上,百度Apollo拓展裂變成三大平臺:自動駕駛開放平臺、車路協(xié)同開放平臺,智能車聯(lián)開放平臺,成為中國自動駕駛基建國家隊代表。
小度技能開放平臺上,技能開發(fā)者數(shù)量已經(jīng)超過3.7萬人,可提供包括游戲、效率工具、網(wǎng)絡電臺、直播、兒童教育、智能家居等3500多種技能支持。合作伙伴數(shù)量已經(jīng)超過500家,可以控制的IoT智能家居設備已經(jīng)超過了7000萬。
此外,百度還開源了中國首個邊緣計算框架BAETYL、自研底層區(qū)塊鏈技術,并發(fā)布了多個工業(yè)級的領域數(shù)據(jù)集,如大規(guī)模自動駕駛數(shù)據(jù)集、街景圖像數(shù)據(jù)和文字場景數(shù)據(jù)集、視頻精彩片段、場景解析、機器閱讀理解、中文句子及相應的開放域信息提取事實數(shù)據(jù)集等等,來促進算法研究,推動AI發(fā)展。
比如下圖,就是ApolloScape數(shù)據(jù)集示例:上半截為彩色圖像,下半截是其二位語義標簽:
正如百度董事長兼CEO李彥宏所說:“作為一家平臺級企業(yè),成就他人、造福社會,這是百度創(chuàng)始初心與能力之所在,更是百度在行業(yè)發(fā)展關鍵時刻責無旁貸之所在!”
正是基于如此,百度才能夠通過百度智能云的“云+AI”能力,為各行各業(yè)大規(guī)模輸送百度的AI技術成果與平臺能力,成效也非常顯著。
根據(jù)IDC在11月底發(fā)布的中國AI云服務市場報告,百度智能云在AI技術、市場和商業(yè)上處于中國地位,超過了阿里云、AWS等一眾廠商。
百度CTO王海峰感慨,百度在2019年提出“人工智能進入工業(yè)大生產(chǎn)階段”,如今他們已經(jīng)探索了AI進入“工業(yè)大生產(chǎn)”的真實路徑,推動AI邁入自動化、標準化和模塊化的新階段,并與百度業(yè)務以及各行各業(yè)的生產(chǎn)實踐深入結合,加速產(chǎn)業(yè)智能化進程。
在互聯(lián)網(wǎng)、金融、智能城市、工業(yè)制造等行業(yè)已經(jīng)擁有標桿性落地案例。
比如,與中國聯(lián)通打造的智能客服已經(jīng)在中國聯(lián)通三省一基地上線;與央視網(wǎng)共建人工智能研發(fā)中心,打造媒體行業(yè)的AI軟硬件產(chǎn)品;與精研科技打造智能質(zhì)檢車間,提升制造業(yè)質(zhì)檢效率,降低用工成本等等。
但百度的技術,并不僅僅希望體現(xiàn)在商業(yè)價值上,還希望通過社會價值,展現(xiàn)AI福祉。
成績單中披露,2019年“百度 AI 尋人”平臺,用戶發(fā)起照片比對超過了36萬次,9000多個走失者與家庭重新團聚。
百度還發(fā)布了聽障兒童無障礙閱讀計劃,推出了全球首款聽障兒童AI手語翻譯小程序,能將繪本文字翻譯為手語,幫助聽障兒童實現(xiàn)無障礙閱讀。
此外還將AI應用在了臺風路徑查詢、瀕危土家語保護、改造盲人按摩院等方面,進一步發(fā)掘AI價值。
所以百度AI如何回答2019?上述種種業(yè)績就是關鍵要素。
而且巨頭玩家年度交卷,自然也是整個AI產(chǎn)業(yè)的共性、趨勢反映。
正所謂窺一斑見全豹,百度的成績單又反映出怎樣的AI 2019?
或許你會疑惑,百度上述新突破、新進展,為何發(fā)生在2019?
背后有百度的技術積累開花結果,但也是AI發(fā)展進程使然。
這也是為什么百度的2019更值得被復盤解讀,其中展示全球AI領域發(fā)展的六大趨勢。
趨勢一:CV之后,NLP領域成為下一個突破頻出的領域
在百度交出的AI成績單中,更多的AI突破與生產(chǎn)力轉(zhuǎn)換都集中在語音語言理解方面。
比如語音識別、語音合成、虛擬主播、機器翻譯、人機對話、知識圖譜等等,并落地到了小度助手、百度地圖、百度視頻等等產(chǎn)品與應用之中。
這也體現(xiàn)出了整個人工智能當前的技術突破集中點:自然語言處理方向。
計算機視覺是人工智能產(chǎn)業(yè)中最為成熟的方向,人臉識別已經(jīng)進入了尋常百姓家,整個方向徹底進入落地期。
早年圍繞這一技術發(fā)展起來的第一波AI獨角獸,也已經(jīng)在想辦法向更多的方向拓展。曠視發(fā)力IoT供應鏈,依圖做起了芯片,而商湯在教育、AR、自動駕駛方向頻頻發(fā)力等等。
與此形成對應的是,NLP方向突破頻頻。谷歌的BERT直接催生出了更多的變體,機器在自然語言處理與語義理解上更為突出,GPT-2的問世也進一步彰顯出了整個方向的創(chuàng)造力與活力。
眾所周知,AI可以被劃分為“感知智能”和“認知智能”兩大版塊。
但2012年ImageNet石破天驚開始,感知智能的進展要好于認知領域,直觀類比來說,感知就像一個人類能考到95分的試卷,而認知領域,夠到及格還挑戰(zhàn)連連。
于是2019年,全新氣象和里程碑進展頻頻,以語言語音為代表的認知,進入突破期。
趨勢二:落地為王,價值重估,AI發(fā)展回歸理性
2019年,整個人工智能產(chǎn)業(yè)變得更加務實。
絢麗的Demo少了,關于將AI應用到產(chǎn)品、落地到場景中呼聲更多了。
這是對前些年人工智能領域“大躍進”的最直接回應,AI發(fā)展理性回歸,從資本方到企業(yè),整個行業(yè)的參與者都在要求AI展示“降本增效”,來轉(zhuǎn)化成真實的生產(chǎn)力。
2019年的百度,在落地與AI生產(chǎn)力轉(zhuǎn)換方面再明顯不過。
最典型如自動駕駛領域有L4級視覺感知解決方案Apollo Lite和增強現(xiàn)實的自動駕駛仿真系統(tǒng),對于自動駕駛落地,全球都在要求進入“平民”時代,依靠堆高精尖傳感器的“貴族”玩法,市場空間越來越小。
這也是全球自動駕駛經(jīng)受重估的一年。
國際上,Waymo模式遭遇質(zhì)疑和重估,摩根大通將其估值調(diào)低40%,而在貨運領域自動駕駛落地則熱火朝天,兩種不同形態(tài)一對比,才知道“看不見的手”想要的不再是遙遠的迷人圖景,它想要的是——少廢話,證明價值吧。
趨勢三:人工智能進入工業(yè)大生產(chǎn)階段,需要標準化、自動化和模塊化
在談到人工智能的時候,很多人都會將其提為“新一輪的科技革命”,并將其比作蒸汽、電力等等。
但現(xiàn)實給出的種種反饋都頗為直接地展現(xiàn)出,在給出這一結論的時候,要用將來時態(tài)。從現(xiàn)在到將來缺了什么?
王海峰在2019年提出觀點稱,前三次工業(yè)革命的核心技術都具有很強的通用性,呈現(xiàn)出標準化、自動化和模塊化的工業(yè)大生產(chǎn)特征。
而人工智能想要如此,自然也需要具備這些特征。這也是人工智能產(chǎn)業(yè)向前發(fā)展的根本所在。
前些年的人工智能落地,都體現(xiàn)在一個case接一個case的模式,現(xiàn)在進入工業(yè)大生產(chǎn)階段,則要求人工智能體現(xiàn)出更加通用特征,一個產(chǎn)品能夠處理多個case,人工智能的能力要標準化、自動化和模塊化。
百度的成績單中,百度大腦、飛槳、小度助手、Apollo等平臺,都是百度對這一趨勢給出的回應。
飛槳、Apollo等開放平臺被國際知名第三方機構波士頓咨詢,作為中國AI發(fā)展的代表,并在全球范圍內(nèi)與谷歌相提并論,認為開放平臺正是巨頭優(yōu)勢和推動智能化變革的關鍵。
由此第四大趨勢
分享標題:百度交出年度AI成績單:斬獲23項冠軍,國產(chǎn)自研成大趨勢
文章起源:http://jinyejixie.com/news1/99201.html
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