杜佳豪编辑

智能云如何加速产业智能化?百度CTO王海峰2020全球智博会擘画蓝图

产业智能化的进程不断加速,充分激发了人们对于AI应用创新的想象力。8月14日,2020全球人工智能产品应用博览会在苏州开幕。百度CTO王海峰带来题为《智能云平台加速产业智能升级》的线上演讲,全面展示百度智能云通过全面、完整的布局,助力深入推动产业智能化发展的最新成果。

王海峰表示,我们正处在第四次工业革命的开端。AI具备了标准化、自动化和模块化的工业大生产特征,有很强的通用性,是第四次工业革命的核心驱动力量。当下,各行各业正在经历AI技术驱动的产业智能化转型升级,而百度的智能云平台,融合了百度大脑、云计算、大数据等百度核心技术,为产业智能化升级提供了有力支撑。

人工智能技术是百度的优势,百度智能云以百度AI的集大成百度大脑为底座,包括基础层的算力、算法、数据,感知层的语音、视觉、AR/VR等技术,认知层的语言与知识技术,以及飞桨深度学习平台,和纵贯各层的安全体系;将强大的算力、海量的数据和多种AI能力集成到多层次的平台中,包括通用的基础云平台、AI中台、知识中台,以及面向应用场景的多媒体平台、云原生开发平台等。这些平台和实际应用场景结合,提供行业智能应用和行业解决方案,助力行业规模化创新。

在基础云平台层面,百度已建成了弹性的基础设施,包括数据中心、服务器及网络设备等。在此之上,形成了完备的产品和服务体系,支撑整个上层应用。如今,百度的数据中心已经覆盖全球10余个地区,提供了强大的算力基础。同时,针对建设AI基础设施的需要,百度自研了中国首款云端全功能AI芯片——百度昆仑,性能和性价比业界领先。在存储方面,百度智能云提供全场景的分层存储体系,满足不同场景的应用需求。

在基础的算力之上,百度智能云打造了AI中台和知识中台,助力企业构建自己的AI基础设施,实现智能升级。

AI是百度智能云服务客户的抓手,而企业借助AI实现智能化升级,AI也必须与企业的实际应用场景深度结合,然而大多数企业都缺乏AI的基础能力和支撑AI开发及应用的平台。百度智能云为企业量身打造了AI中台,集约化管理企业AI能力和资源,统筹规划企业智能化升级,将成为企业智能化升级必备的基础设施。

百度智能云的AI中台在基础的数据管理、服务管理、资源管理等之外,包括AI能力引擎和AI开发平台两个核心组成部分。AI能力引擎为企业提供包含语音、视觉、语言与知识等在内的260多项领先的AI能力,AI开发平台以国内首个功能完备、技术领先的开源深度学习平台“飞桨”为基础,面向企业提供定制化全流程开发服务,能够帮助企业做到自主可控。

AI中台已有大量产业实际应用。例如,疫情期间,百度基于AI中台在一周时间内即开发出了针对大人流的体温检测能力;而同样基于AI中台,百度帮助央视网在国庆阅兵期间进行自动的视频识别和剪辑,并打造了两会期间的智能AI主播。

除了支持企业AI开发应用的自主能力外,百度智能云还打造了知识中台,基于各种来源的数据,运用自然语言处理知识图谱、语音、视觉等AI基础技术,为企业提供知识生产、知识加工以及知识应用三大核心功能,以及包括专业知识库、行业图谱平台、推理决策引擎和智能企业搜索等丰富的产品矩阵,进一步满足业务场景智能化的需求。

知识中台也已经有了丰富的应用和实践,比如,应用于司法行业,基于知识中台的智慧司法技术落地近30个地市法院,可大幅提升类案智审能力,让类案推荐准确率超过90%,结案率提高一倍以上。

基于上述AI中台、知识中台,百度还打造了新一代智能办公平台“如流”,目标是构建AI时代的办公流水线。 “如流”集成了典型企业办公过程中的知识流、工作流和通讯流,使企业办公效率得到大幅度提升。

眼下,AI已经在广泛的应用场景中深入铺开,百度智能云也在包括智慧城市、智慧金融、智慧医疗等各个领域,提供完备的AI中台和知识中台服务。

例如,在智慧城市领域,通过包括城市感知中台、AI中台、数据和知识中台、智能交互中台在内的平台打造的城市智能中台,百度正在帮助城市更安全、更从容、更通畅、更宜居。

在智慧医疗领域,百度打造的医疗AI中台和医疗知识中台,涵盖“筛查、诊疗、管理”三大环节,全方位提升医疗能力,循证AI赋能智慧医疗。

而基于工业云和物联网等基础设施,百度为制造业提供了相应的AI中台和数据与知识中台,以及智能质检、工艺优化、排产排程等AI应用,打造创新、提质、降本、增效的智能制造。

AI技术蓬勃发展,AI对于人们生产、生活方式的改变也已经愈加广泛和深刻。王海峰表示,百度智能云希望与所有合作伙伴一起,服务千行万业,加速产业智能化升级。

产业王海峰百度
相关数据
深度学习技术

深度学习(deep learning)是机器学习的分支,是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法,至今已有数种深度学习框架,如卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。

感知技术

知觉或感知是外界刺激作用于感官时,脑对外界的整体的看法和理解,为我们对外界的感官信息进行组织和解释。在认知科学中,也可看作一组程序,包括获取信息、理解信息、筛选信息、组织信息。与感觉不同,知觉反映的是由对象的各样属性及关系构成的整体。

人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

知识库技术

知识库是用于知识管理的一种特殊的数据库,以便于有关领域知识的采集、整理以及提取。知识库中的知识源于领域专家,它是求解问题所需领域知识的集合,包括基本事实、规则和其它有关信息。

数据管理技术

数据管理是利用计算机硬件和软件技术对数据进行有效的收集、存储、处理和应用的过程,其目的在于充分有效地发挥数据的作用。

知识图谱技术

知识图谱本质上是语义网络,是一种基于图的数据结构,由节点(Point)和边(Edge)组成。在知识图谱里,每个节点表示现实世界中存在的“实体”,每条边为实体与实体之间的“关系”。知识图谱是关系的最有效的表示方式。通俗地讲,知识图谱就是把所有不同种类的信息(Heterogeneous Information)连接在一起而得到的一个关系网络。知识图谱提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。 知识图谱这个概念最早由Google提出,主要是用来优化现有的搜索引擎。不同于基于关键词搜索的传统搜索引擎,知识图谱可用来更好地查询复杂的关联信息,从语义层面理解用户意图,改进搜索质量。比如在Google的搜索框里输入Bill Gates的时候,搜索结果页面的右侧还会出现Bill Gates相关的信息比如出生年月,家庭情况等等。

云计算技术

云计算(英语:cloud computing),是一种基于互联网的计算方式,通过这种方式,共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机各种终端和其他设备。

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

感知层技术

IoT (物联网) 三层结构中的一层,用于识别物体,采集信息等感知类的任务;另外两层是应用层(Application layer)和网络层(Network layer)。

自然语言处理技术

自然语言处理(英语:natural language processing,缩写作 NLP)是人工智能和语言学领域的分支学科。此领域探讨如何处理及运用自然语言;自然语言认知则是指让电脑“懂”人类的语言。自然语言生成系统把计算机数据转化为自然语言。自然语言理解系统把自然语言转化为计算机程序更易于处理的形式。

百度机构

百度是全球最大的中文搜索引擎,是一家互联网综合信息服务公司,更是全球领先的人工智能平台型公司。2000年1月1日创立于中关村,公司创始人李彦宏拥有“超链分析”技术专利,也使中国成为美国、俄罗斯、和韩国之外,全球仅有的4个拥有搜索引擎核心技术的国家之一。

https://www.baidu.com/
推荐文章
暂无评论
暂无评论~