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波士顿咨询全球AI平台模式报告:谷歌全面广泛 百度开放易用

2019/12/16 13:33:00

波士顿咨询在最新发布的《产业智能化——中国特色AI平台模式》报告中提到,人工智能技术将结合5G、物联网、终端传感器等技术,助推中国迎接产业智能化大潮。报告同时指出,全球AI平台模式各有不同,以领先的谷歌和百度为例,谷歌平台所涉及功能更加全面广泛,百度则主打开放易用。技术与产业赋能并重是中国开放平台的特色,以百度为典型代表的中国AI开放平台更能满足中国企业的发展需求。

谷歌平台起步早应用广 百度深挖平台“易用”性

提到人工智能开放平台,中国的百度和美国的谷歌是非常重要的两个样本。同为搜索引擎巨头,两者先后推出人工智能深度学习开放平台,在人工智能布局与战略转型上均处领先地位,且同时受到人工智能学界和业界的肯定,因而经常被行业、媒体拿来比较讨论。

智能时代,深度学习框架起到了承上启下的作用,下接芯片,上承各种业务模型、行业应用。2011年谷歌建立Google Brain,布局人工智能领域,形成了从Waymo、Google Assistant到TensorFlow、Cloud AI再到Cloud TPU、Edge TPU——从应用到技术再到硬件的平台矩阵。百度在2013年建立深度学习研究院,也形成了从Apollo、小度助手到飞桨、百度大脑再到百度鸿鹄、昆仑的平台矩阵。

谷歌为TensorFlow提供全开发流程的技术支持。技术开发的初始阶段,谷歌通过研究论文和计算资源等形式,为技术开发者提供丰富的算法选择和配套资源。技术部署阶段,谷歌通过自研的Cloud TPU,为开发者提供了更为高效的测试和部署方式。随着人工智能技术部署方式逐渐向边缘端演进,谷歌还发布了Edge TPU,为开发者的技术部署流程提供更为强大的支持。目前,国内有不少互联网企业、人工智能创业企业,都在使用TensorFlow。

飞桨则以百度深度学习技术和业务应用为基础,包含深度学习框架、基础模型库、端到端开发套件、工具组件和服务平台。“易学易用”是百度飞桨自推出以来重要的标签之一。在百度飞桨刚开放之初,曾参与谷歌Tensorflow研发的贾扬清评价称,PaddlePaddle有高质量的GPU代码、非常好的RNN(回归神经网络)设计,并且设计很干净,没有太多的抽象表达,这一点比Tensorflow好很多。

今年11月初,飞桨围绕“易用”又发布和升级了21个产品方向,主要包括面向产业的端到端开发套件、预训练结合迁移学习的飞桨Master模式、端侧推理引擎Paddle Lite 2.0、EasyDL专业版等,进一步提升易用性,降低开发门槛,同时面向产业应用提供更多支撑能力。

产业智能化需要AI开放平台

今年3月,中央深改组通过的《关于促进人工智能和实体经济深度融合的指导意见》指出,促进人工智能和实体经济深度融合,构建数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济形态。

国家释放出的信号是要将人工智能作为重要技术手段,积极推动产业智能化。在这轮产业智能化浪潮中,企业需要找准自己的定位,找到“智能+”的落地方法。然而对于一般企业而言,智能化并不是一件易事,技术门槛、人才门槛无法回避。

人工智能开放平台可以有效的解决这个问题,开源开放的深度学习平台能够有效降低深度学习技术应用门槛,让开发者和企业避免重复“造轮子”。

开放平台的独特优势能够帮助企业克服技术、资金、商业化等挑战。开放平台可以将最新的AI理论、算法以及相关源代码等开放给合作伙伴,使用云/边缘计算的产品和服务带来的算力资源整合。生态伙伴则能够在平台上共享多维数据,并且在人才培养和商业落地上协力合作。

2017年7月,百度Apollo自动驾驶平台正式开放,2018年3月,Apollo自动驾驶开放平台正式加入加州大学伯克利DeepDrive深度学习自动驾驶产业联盟,正式开放ApolloScape大规模自动驾驶数据集,这一举措将学术与企业紧密相连,对无人车行业而言更是如虎添翼。

自2016年正式开源以来,百度积累了丰富的技术经验以及落地应用案例,在中国大规模产业智能化中起到了重要作用。可见,要在人工智能领域持续发挥技术优势,除了依靠人工智能平台的生态化力量,建立自己的优势模式同样至关重要。未来,随着人工智能和实体经济的深度融合,百度的AI开放平台将为我国产业智能化贡献更多力量。


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