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百度王海峰:驱动工业革命的核心技术具有强通用性

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百度王海峰:驱动工业革命的核心技术具有强通用性

发布时间: 2019-12-18
 

  12月18日下午消息,新浪“2019科技风云榜”年度盛典今日在北京香格里拉酒店开幕。本次科技风云榜以“重构新科技 赋能新生活”为主题,与众多行业领袖、业内大佬共话科技时代。百度首席技术官王海峰在盛典上发表《AI大生产平台推动产业智能化》的主题演讲。

  王海峰提到,驱动工业革命的核心技术具有很强的通用性,是从某一个行业开始发展的,但最终一定是覆盖非常广泛的行业。同时还具备几个很重要技术角度的特征:高度的标准化、自动化和模块化。

  他透露,目前,百度在AI方面,已经布局了自然语言处理、深度学习、机器学习、数据挖掘等产业,形成了一个完整的AI技术布局。而百度大脑便是百度人工智能技术的集大成。

  “我们把这些集成在一起,就形成了百度大脑。很重要的一点是我们全面地把AI算法、AI技术变成了一个软硬一体的AI大生产平台。这些AI能力里面的场景可以进行融合的创新。”

  王海峰介绍了百度AI大生产平台的基本架构。其中,开源开放的产业级深度学习平台里包括核心框架、工具组件、开发套件、服务平台等。

  此外,他指出,所有AI的应用都要依赖于云的能力,而百度大脑就是依托百度智能云加速赋能各行各业。

  以下为王海峰主题演讲《AI大生产平台推动产业智能化》实录:

  各位嘉宾、各位朋友,大家好,非常高兴连续两年站在这个舞台上跟大家分享。去年我讲的也是技术,百度AI技术经过十年左右的发展,已经覆盖了AI的方方面面。去年我们把这项技术整体又推进了一步,进入多模态深度语义理解阶段,语音、视觉、文字等各个方面,都有了更深入的理解,基于这些理解,我们可以进行各种应用。当下,我们认为AI已经进入了大生产阶段,所以今天我讲的题目是《AI大生产平台推动产业智能化》。

  回顾历史,过去每一次工业革命,给人类的生产生活、世界观都带来了很大的变化。人类历史已经经历了三次工业革命,从18世纪开始,每一次工业革命分别给人类带来了机械技术、电力技术和信息技术。新一轮的工业革命,是以人工智能为核心。

  每一次工业革命,真正开始广泛影响人类社会生产、生活的主要特征是进入到工业大生产阶段,进入到人们生产生活的各个环节。能带来工业革命的技术,一定是有很强的通用性,它虽然从某一个行业开始发展,但最终一定是覆盖非常广泛,同时还具备几个很重要的技术角度的特征,即具备高度的标准化、自动化和模块化的特征。

  人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力量,正在影响着我们的生活。当然智能革命还处于开端,未来还有非常大的发展空间和想象空间。

  百度大脑是百度人工智能技术的集大成,百度马上要20周年了,它从建立的那一天起,一开始做搜索引擎的时候,就在用各种AI技术,比如自然语言处理技术。搜索引擎要用自然语言处理技术做对用户输入的理解、对互联网上内容的理解等等。从2010年开始,百度人工智能布局初具雏形,逐渐发展至今,我们已经形成了一个全面覆盖自然语言处理、语音、视觉、以及深度学习、机器学习、大数据等等领域的、完整的AI技术布局。我们把这些集成在一起,就形成了百度大脑。百度大脑不仅应用于百度的业务,2016年开始面向开发者开放。2017年、2018年,百度大脑愈加成熟,2018年,我在百度的AI开发者大会上发布了多模态深度语义理解,同时这些AI能力也开始多维度、多层次地开放。去年我们发布100多项AI的能力开放,这个数字今年又更大了。

  除了技术本身,能力更多了,也更强了以外,很重要的一点是我们全面地把AI算法、AI技术变成了一个软硬一体的AI大生产平台。这样一个AI大生产平台,首先它具备能带来工业革命通用技术的基本特征,它也有高度的标准化、自动化和模块化的特征。下面就是完整的百度AI大生产平台基本的架构:人工智能首先要有算力的支撑,有数据的支撑;我们知道,现在主流的人工智能技术都是基于深度学习的,所以,百度也打造了国内唯一的能力完整的开源开放的深度学习的平台,这个平台里包括核心框架、包括工具组件、开发套件、服务平台等等,这就是百度的产业级深度学习平台;深度学习在通用的学习基础之上,是通用的各种AI能力,比如跟人的感知相关的,跟人的听觉视觉感知能力相关的语音技术、计算机视觉技术,以及跟人的认知相关的自然语言处理技术、知识图谱技术等等;再往上就是平台,定制训练的平台面向垂直场景,根据应用进行技术的定制化;训练之后当然还要通过部署让这些能力真正的去应用,这个时候我们可以在云端进行部署、在端上进行部署、也可以在边上进行部署,进而形成解决方案。

  今年和去年,百度大脑还有一个很重要的变化,有了一个纵贯各层的AI安全模块。前几年我们也有,但是它是隐藏在里面的,我们做每一个算法的时候都要考虑安全,因为安全这件事太重要了。今年,我们把它独立拉出来,不止针对AI安全,也解决各层,比如算力、数据等等的安全问题。我们要用AI技术不断地推动生产力进步的同时,也会更加重视安全的问题。

  这就是刚才提到的第二层,产业级的深度学习平台飞桨。这张图是一个完整的深度学习平台架构。

  基础的还是深度学习框架,很多朋友都听过一些主流的深度学习框架,百度的飞桨是中国自研的一个完整的深度学习框架,包括开发、包括训练、包括预测。熟悉深度学习的朋友可能知道,开发有些时候会用动态图,有些时候会用静态图,飞桨可以完整地支持不管是动态图开发,还是静态图开发,而且更符合程序员的逻辑编程范式。训练,很重要的一点是要支持超大规模的分布式训练,百度飞桨可以率先支持万亿级参数的训练。同时,训练之前也需要数据的处理,我们也有很多基础技术支撑工业级的数据处理,进而进行超大规模的训练、预测。此外还涉及到要部署到什么地方,可能部署到服务器上,部署到端上,同时还涉及到安全加密等等。

  在此基础之上就是各种通用的能力,比如自然语言处理的模型库、计算机视觉的模型库、配件的、语音的等等。

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