中國的數字化程序已經從消費網際網路為主導，轉向產業網際網路。
一個共識是，大資料會成為像水電一樣的基礎設施，而AI等技術則等同於工業革命的蒸汽機、電力，是推動未來產業革命的核心動力。以AI為代表的新一輪技術變革正在興起，從2013年百度率先設立深度學習研究院，到2018年華為正式提出AI戰略，巨頭們紛紛踏上AI之路，但在側重點上又各不相同。阿里與騰訊注重雲與大資料底層能力，從雲計算業務切入AI領域；百度聚焦AI能力，雲智一體消弭“智慧鴻溝”。
政策的扶持與加碼也愈發明顯。2021年人工智慧產業迎來政策紅利年，1月工信部印發《工業網際網路創新發展行動計劃（2021-2023年）》，制定了一系列推動工業網際網路新型基礎設施建設量質並進的發展目標。
而在工業和資訊化部、財政部的指導下，北京市經濟和資訊化局、北京市財政局、順義區人民政府聯合主辦“創客北京2021”創新創業大賽在6月啟動，該賽旨在推動中小企業轉型升級和成長，支援大中小企業融通創新，助力製造強國和網路強國建設。
這與百度飛槳想要進一步深化中小企業供需對接、賦能企業創新發展、助力行業加速智慧化升級的想法不謀而合。深耕 AI 技術多年，百度積累了豐富的 AI 產業落地經驗與服務資源，已幫助超過13萬家有 AI 業務場景需求的企事業單位，實現了產品、方案產業化落地。並在今年1月，被授予“北京市人工智慧產業創新應用平臺 （百度飛槳）”的稱號。
此次，由百度承辦的百度飛槳·人工智慧產業創新應用專項賽面向全市中小企業和開發者徵集人工智慧產業創新應用專案，依託百度飛槳技術與生態基礎，尋找“飛槳技術夥伴”，有針對性地為獲獎企業提供資源要素、技術培訓、業務融合、市場對接等全方位賦能支援，進一步推進人工智慧創新應用落地。
百度飛槳·人工智慧產業創新應用專項賽
36氪深度調研，人工智慧行業會面對怎樣的機遇與挑戰，百度飛槳如何滿足企業智慧化需求，未來又將如何深入佈局與規劃。
------以下為36氪對談實錄------
與業務產生正向關聯、降本增效是AI落地關鍵
36氪：人工智慧行業近年來可能面臨什麼樣的機遇和挑戰？從業者需要作出什麼樣的調整？
飛槳：AI技術的成熟度及發展速度相對來說是在穩步提升的，企業對AI的重視程度也在逐年增高，但AI真正落地產業還面臨著很多挑戰，主要集中在企業決策者不知道自己的業務難題可以用AI來解決、行業智慧化升級經驗獲取難、產業級AI人才招聘難、企業開發者覺得AI技術使用門檻高等方面。飛槳做的就是透過技術和生態賦能產業，幫企業培養複合型AI人才，將AI技術產業應用經驗共享給企業，讓企業明白AI可以為他們幹什麼，與業務產生正向關聯、實現降本增效，這些都是AI落地的關鍵點。
36氪：百度飛槳是如何賦能企業的？
飛槳：技術領先水平決定業務智慧化創新速度，業務數智化升級速度決定企業在智慧化時代的機會視窗與市場先機。對企業來說，抓住技術、業務和人，即掌握了商業世界的三要素。作為可提供從晶片設計到深度學習框架及應用層面全棧式 AI 能力的公司，多年來百度不僅持續將技術與產業需求結合提供應用價值，同時聯合上下游積極建設共生共贏的AI生態系統，透過生態多方位全面賦能企業。例如，透過技術開源、零門檻開發等不斷降低AI技術的應用門檻，讓開發者無須從第一行演算法程式碼寫起，就能進行技術創新和業務拓展，讓工程師可以更專注於應用本身的開發，加速AI創新應用落地。
再比如，飛槳非常重視企業AI人才培養，當前已經建立起成熟完善的產業級複合型AI人才培養體系，包括面向一線演算法工程師的“AI快車道”，面向技術負責人的“AI私享會”和麵向CTO、架構師層級的“AICA首席AI架構師培養計劃”，為產業界輸送了大量AI人才。
36氪：百度飛槳目前擁有的核心技術具體是哪些？
飛槳：百度從2012年就開始深度學習研發和應用。飛槳在2016年正式開源，以百度多年的深度學習技術研究和業務應用為基礎，集深度學習核心訓練和推理框架、基礎模型庫、端到端開發套件和豐富的工具元件於一體，是中國首個自主研發、功能豐富、開源開放的產業級深度學習平臺，覆蓋自然語言處理、計算機視覺、推薦和語音等熱門領域。經過多次迭代升級，如今的飛槳已經擁有了“開發便捷的深度學習框架”“超大規模深度學習模型訓練技術”“多端多平臺部署的高效能推理引擎”“產業級開源模型庫”四大領先技術。
做產業與學界的橋樑，賦能產業升級
36氪：在具體的運營實踐中，百度飛槳如何進行賦能？能否分享相應的案例？
飛槳：本次百度飛槳·人工智慧產業創新應用專項賽裡，獲得第一、二名的兩個參賽專案分享如下。
華夏天信（北京）機器人有限公司研發的輸煤膠帶巡檢機器人系統在此次專項賽中勇奪第一。華夏天信實施的巡檢機器人智慧監控系統，內嵌核心演算法創新的採用了基於百度飛槳的計算機視覺識別技術，透過攝像儀將實時影片回傳並識別AI分析，若發現有異常就會自主發出警報通知管理人員並儲存截圖留存。不僅可以顯著提高巡檢效率和定位準確性，精準發現問題，而且可實現對目標的膠帶機裝置AI預測性維護。有效解決了之前難以檢測或檢測速度慢、容易漏報和誤報等情況，識別準確率大幅提高，滿足上線要求。另外開發部署的學習曲線低，可以方便工程師更快上線業務，開發部署時間縮短70%以上。
另一個是無錫芯享資訊科技有限公司的參賽專案“基於飛槳的半導體缺陷自動檢測與分類系統”，他們的資深視覺演算法工程師告訴我們，該專案有兩個難點。一是在專案開始階段不確定使用深度學習技術能否取得優於傳統演算法的效果。他們嘗試過使用其他開源深度學習框架，但是往往缺乏現成可用的網路模型結構。二是算力。訓練深度學習模型需要昂貴的GPU硬體，飛槳平臺提供了大量的免費算力，在專案初始階段，只需要將業務相關的資料整理好，就可以使用飛槳開發的模型來驗證他們的想法了。比如，將需要處理的缺陷圖片資料分類整理加上標籤之後，直接輸入到飛槳的模型中進行訓練。飛槳有非常好用的模型訓練視覺化元件VisualDL，透過這個元件，在訓練過程中就可以判斷模型的效果，不用等到漫長的訓練結束。另外，使用者還可以透過VisualDL對不同的模型進行對比，快速尋找到最適合該業務的模型。
36氪：在這些融合裡，百度飛槳的功能與角色是怎樣的？
飛槳：在這個過程中，飛槳提供的是一個開源開放的深度學習框架和平臺，並且能緊跟深度學習領域的技術發展，能迅速將學術界的新技術融入框架中，方便產業界利用這些技術解決實際中的問題。
無錫芯享、華夏天信的工程師，一直以來都非常有動力用最新的技術來提升自家的產品競爭力，但是由於缺乏相應的渠道，對於新技術他們更多時候只能停留在瞭解層面。但透過飛槳，他們可以嚐鮮各種新模型新演算法，用前沿技術解決具體的業務問題。同時，飛槳也因為企業使用者的反饋，實現了產品快速改善迭代，能夠更好地賦能產業。
36氪：百度飛槳是如何助力產學研AI創新能力發展的？
飛槳：人工智慧的創新發展，最關鍵的就是技術和人才。在今年5月的Wave Summit深度學習開發者峰會上，飛槳已經宣佈總投入15億元資金和資源，全面開啟飛槳“大航海”計劃，包括啟航、護航、領航三大生態航道。
l 飛槳“大航海”護航計劃，將在三年內投入10億元資金，從技術賦能、人才賦能、生態賦能全方位支援10萬家企業智慧化升級，培養百萬AI人才；
l 飛槳“大航海”領航計劃，以PPDE飛槳開發者技術專家、PPSIG特殊興趣小組、飛槳領航團等為主要組織形式，與業界優秀的開源社群和開源專案合作，系統化的設立研究和研發方向，聯合優秀的開發者、優秀的開源社群一起共建深度學習開源生態，攜手探索AI前沿領域；
l 去年12月已釋出的飛槳“大航海”啟航計劃，將在三年內投入5億元，與全國500所高校深度合作，重點培訓5000位高校AI師資，聯合培養50萬學子。
此外，飛槳還將在各地設立“百度飛槳人工智慧產業賦能中心”。實體中心聚焦人工智慧先進技術在各地重點產業的需求和應用，整合百度飛槳AI技術服務、解決方案及生態資源，透過產學研協同創新，支援各地企業低門檻、高效率應用AI技術、AI資源，實現產業智慧化升級。今年7月，全國首個飛槳人工智慧產業賦能中心已落地上海張江，未來還會有更多。
36氪：百度飛槳未來的進一步發展規劃是什麼？會更關注哪些創新方向呢？
飛槳：截至目前，飛槳已凝聚了 360 萬開發者，服務 13 萬家企事業單位，覆蓋農業、工業、林業、民生、通訊、電力、公益、城市管理等數十個行業，建立了 40 萬個模型。
就像百度首席技術官王海峰指出的那樣，人工智慧技術具有通用性，呈現標準化、自動化、模組化的特徵，進入工業大生產階段。在新的發展階段，一方面，人工智慧技術越來越複雜，融合創新越來越豐富；另一方面，隨著人工智慧技術在各行業的滲透，面向不同應用場景，降低門檻非常關鍵。作為源於產業實踐的深度學習開源開放平臺，飛槳將繼續紮根產業應用場景，加強融合創新，不斷降低門檻，滿足不同行業、不同階段、不同型別開發者和企業智慧化升級需求。
