一组用AI改变世界的全球开发者图鉴 | Baidu Create 2018

你对人工智能的印象,是不是只有超大型公司才有能力喂养的产业?

如果只有有限的几个公司开发 AI,那实现未来生活的时间简直不可预见。

而百度的开源开放、平等赋能,让越来越多的年轻人和中小企业,可以实现梦想、创造更多!

Everyone can AI 

让未来现在就来

7月4日,百度 AI 开发者大会(Baidu Create 2018)终于如期而至。

百度创始人、董事长兼 CEO 李彦宏


如今,开发者、企业、个人,都在接受着百度 AI 开放平台的赋能。“用 AI 改变着世界”也从一句口号,逐渐变为一种可能。

“平等赋能每一位开发者,人人都能享有百度带来的顶尖 AI 技术和能力。”今天,跟你分享几个关于开发者与百度 AI 的小故事。

 周余清的另一双“眼睛” 

周余清是圣象地板的产品质量检测工人,此前她只能依靠肉眼去识别和分拣有瑕疵的地板,每天要看上万片,不仅效率低下,对眼睛和身体损伤也很大。

如今在 AI 的辅助下,周余清多了一双“眼睛”,解决了招聘难问题的同时,检测及分拣速度大大提升,AI 加快了仓储流转速度,解放了更多像周余清这样的工人。

这就是人工智能的意义,它让人的工作更轻松、更有效率,把人从重复、低效、繁重的工作中解放出来。

 看不见的检测员 

AI 技术是无国界的,即使隔着一个太平洋,百度 AI 也能发挥它的价值——在美国纽约、新泽西、宾夕法尼亚等七个州的160个超市为了监测购物车里是否有未付款商品,部署了总计约1600个智能摄像头。

这些摄像头被 Checkpoint 通过百度 EasyDL 定制化训练,能准确对购物车下层物品进行判断,一旦识别出未结算商品时,收银员就会实时收到提醒。大大提升了结账效率,也帮助超市降低了运营成本和商品损耗。

就像李彦宏开场所说,通过百度 AI,“中国技术”正在凭实力去影响世界。

 无论你在哪里 

 都能平等便捷获取 AI 能力 

提起 AI,人们总会觉得充满科技感,其实,AI 可以很接地气。中国幅员辽阔,但无论是在惊涛拍岸的海滨,还是地处高原的边疆,你都可以平等地获得 AI 能力。藏地牧区是寄生虫病高发地区,但地广人稀且检验人员缺乏,牧民常常要奔波数百公里去医院检查。

李彦宏对话援藏医生陈静飞

援藏医生陈静飞运用百度的定制化训练与服务平台 EasyDL 进行显微镜下寄生虫虫卵识别,辅助检验人员进行相关诊断,有效改善人工识别的诸多不足。模型已经在临床进行小范围试点,辅助检验人员进行相关诊断,经临床试点测试准确率达97%。

将来,边远地区的患者看病不用再跋山涉水,只需将镜检照片上传,便可以得出结果,对症下药。为天地立心,为生民立命,陈静飞用 AI 实现了医者仁心,为更多同胞送去健康。

 AI 让更多公司实现价值 

当然,AI 能做的还有更多,比如自动驾驶汽车解决方案供应商 AutonomouStuff 曾用 Apollo 3天之内改装出一辆自动驾驶汽车。随着 Apollo 的持续赋能,AutonomouStuff 自动驾驶能力不断升级,行业竞争力不断提升。近日,他们被瑞典上市公司 Hexagon AB 收购,实现了自己的价值。

赋能创业公司,让更多人投入到自动驾驶研发的大潮中,实现无人车的早日落地,是百度 Apollo 的宗旨之一。全自动化的智能驾驶,离我们不再遥远。

 AI 可以打破年龄的限制 

又或者它能让12岁的袁翊闳自学编程,这个 DuerOS 开发平台年龄最小的开发者,在 DuerOS 开放平台开发出3个无屏及有屏技能(看图猜成语等),并在自己搭建的小蓝机器人(智能家居控制系统)上接入了 DuerOS 语音能力,将自己家中的电器实现了智能化串联和控制。

改变世界,从来与年龄无关。

 AI 也能为开发者创造价值 

AI 也能够让更优质的资源获得更合适的收益。

凯叔讲故事通过 DuerOS 提供的一整套完善的付费技能协议,为用户提供丰富而优质的对话式技能及内容,用户可以通过扫码支付等付费流程,完成支付购买优质资源。通过这套协议和流程,DuerOS 用户用到了好资源,DuerOS 开发者和内容方也赚到了钱。

 AI 还在悄然改变更多传统领域 

青岛托尔泰克机器人公司利用百度 Apollo 自动驾驶开放平台的技术,研发出了整套农业场景机器人解决方案,可以完成果园里割草、喷药、采摘等一系列工作,实现果园生产的“无人值守”。


人工智能可以赋能的领域往往超乎我们想象之外,带来的社会效益更是不可估量,帮助我们建设更美好、更光明的中国。

百度AI
百度AI

产业Baidu Create 2018
相关数据
自动驾驶技术技术

从 20 世纪 80 年代首次成功演示以来(Dickmanns & Mysliwetz (1992); Dickmanns & Graefe (1988); Thorpe et al. (1988)),自动驾驶汽车领域已经取得了巨大进展。尽管有了这些进展,但在任意复杂环境中实现完全自动驾驶导航仍被认为还需要数十年的发展。原因有两个:首先,在复杂的动态环境中运行的自动驾驶系统需要人工智能归纳不可预测的情境,从而进行实时推论。第二,信息性决策需要准确的感知,目前大部分已有的计算机视觉系统有一定的错误率,这是自动驾驶导航所无法接受的。

机器人技术技术

机器人学(Robotics)研究的是「机器人的设计、制造、运作和应用,以及控制它们的计算机系统、传感反馈和信息处理」 [25] 。 机器人可以分成两大类:固定机器人和移动机器人。固定机器人通常被用于工业生产(比如用于装配线)。常见的移动机器人应用有货运机器人、空中机器人和自动载具。机器人需要不同部件和系统的协作才能实现最优的作业。其中在硬件上包含传感器、反应器和控制器;另外还有能够实现感知能力的软件,比如定位、地图测绘和目标识别。之前章节中提及的技术都可以在机器人上得到应用和集成,这也是人工智能领域最早的终极目标之一。

准确率技术

分类模型的正确预测所占的比例。在多类别分类中,准确率的定义为:正确的预测数/样本总数。 在二元分类中,准确率的定义为:(真正例数+真负例数)/样本总数

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