Auto Byte

专注未来出行及智能汽车科技

微信扫一扫获取更多资讯

Science AI

关注人工智能与其他前沿技术、基础学科的交叉研究与融合发展

微信扫一扫获取更多资讯

机器之心编辑部报道

百度智能云AI全生命周期能力凸显 深入产业加速落地

近日,国际权威数据机构 IDC 发布的《2022 年亚太地区(不包括日本)人工智能生命周期软件工具和平台供应商》评估报告中,百度凭借领先的 AI 中台和 AI 开发“双平台”,成为报告中唯一入局的中国科技企业。

报告显示,亚太地区企业数智化升级过程中,超 60% 的项目都需要每周重新训练模型,使得企业对端到端模型开发和生命周期管理产品的需求爆发增长。针对数据采集与标注、模型开发与训练、模型管理、推理部署以及与业务场景匹配的应用构建等一系列 AI 全生命周期环节,百度智能云提供了多层次、全流程的产品能力支撑,助力企业更高效、更快速掌握 AI 能力研发、应用与运营能力。

其中,报告高度认可的百度智能云全功能 AI 开发平台 BML 和零门槛 AI 开发平台 EasyDL 双平台,便是用于数据准备、模型训练、开发、评估、部署、MLOps 及可信性的端到端集成平台,能够满足专业算法工程师、业务人员和应用开发者等不同群体的开发需求。IDC 观点称,BML 和 EasyDL 广泛适用于寻求从边缘到云的变革性创新企业以及对模型可信度要求高的企业。

百度智能云 AI 开发 “双平台” 集成了自主研发的产业级深度学习框架飞桨和产业级知识增强大模型文心,贯通 AI 产业链。依托飞桨繁荣开源生态,BML 和 EasyDL 不断为开发者提供高精度模型效果和高效能的产品体验。最新数据显示,飞桨已经凝聚 535 万开发者,创建 67 万个模型,涵盖超过 600 个产业模型库。不断进化和拥抱行业的文心知识增强大模型,能够有效提升企业场景化 AI 模型开发的效率和效果。当前,BML 和 EasyDL 正在为金融、能源、航空、物流等多个领域输送 AI 全生命周期能力。

金融领域,依托百度智能云 AI 中台解决方案,中国邮储银行构建了国内大型商业银行中首个落地的全行范围统一机器学习平台“邮储大脑”,帮助邮储银行逐步构建起科学高效的 AI 技术运营管理体系。上线应用后,相同模型训练更新周期从月级缩短至小时级,图像模型部署扩容从天级缩短至秒级,极大提升效率,助力邮储银行更快速实现用户端体验升级与服务创新。

能源领域,国网福建通过引入百度智能云 AI 中台,构建了人工智能电力关键业务数据的全链条智能处理能力,实现需求、样本、模型、应用和迭代的全流程业务贯通,支撑国网福建电力更高效、规范地打造 AI 精品应用。国网不仅依托 AI 中台进行了统一的平台搭建,也实现了场景应用突破。比如山东枣庄电网便基于百度智能云打造了时序建模引擎的高精度母线负荷预测系统,现已覆盖枣庄电网 34 条母线,预测准确率超 98%,保障电力安全的同时实现了智能应用的创新。

航空领域,随着机场人脸通行、智慧航显人脸识别、贵宾厅寻人、车辆管理、行李防暴力运输、机务维修质检等智能化应用在航空领域的广泛落地,建立统一的算法管理中心至关重要。百度智能云 AI 中台助力某航空公司,搭建了算法实验平台与算法管理中心,一方面,为算法和业务人员提供丰富的建模工具和快速易用的研发环境;另一方面,实现 AI 资产共享与跨团队复用,并将 AI 能力标准化使用与运维,训练与服务资源也实现统一管控,按需调度。不仅减少了重复建设,也加快了创新智能应用与服务的上线速度,提升旅客的智能化体验。

深入产业的同时,百度智能云也屡受行业认可。IDC 调研报告中,EasyDL 和 BML 已连续三年保持中国机器学习平台份额第一。今年 8 月,BML 通过了中国信通院组织的 “可信 AI” 四项评测。此次,百度智能云凭借 AI 全生命周期能力再次获得权威认可,并成为唯一一家入围的中国科技企业,彰显了卓越级水平。未来,百度智能云还将基于 “云智一体” 技术架构,不断深入产业,助力更多企业实现人工智能“开箱即用”,为产业智能化提速。

产业AI中台百度智能云
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。

机器学习技术

机器学习是人工智能的一个分支,是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。

调度技术

调度在计算机中是分配工作所需资源的方法。资源可以指虚拟的计算资源,如线程、进程或数据流;也可以指硬件资源,如处理器、网络连接或扩展卡。 进行调度工作的程序叫做调度器。调度器通常的实现使得所有计算资源都处于忙碌状态,允许多位用户有效地同时共享系统资源,或达到指定的服务质量。 see planning for more details

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)

人脸识别技术

广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术,包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等;而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。 人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域,它属于生物特征识别技术,是对生物体(一般特指人)本身的生物特征来区分生物体个体。

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

推荐文章
暂无评论
暂无评论~