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人工智能

百度沈抖:智能化为行业创造价值的浪潮才刚刚开始

12月27日,由百度智能云、中国电子技术标准化研究院主办的2022云智峰会 | 智算峰会上,百度智能云发布国内首个全栈自研的AI基础设施“AI大底座”。百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖表示,智能化为产业创造价值的浪潮才刚开始,未来空间无限。百度智能云的“云智一体”能力已经在交通、工业、金融、政务等众多产业实践中得到了验证,目前已经可以标准化输出AI的底层能力,帮助企业实现“智能的随用随取”,真正降本增效。

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(百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖)

百度发布国内首个全栈自研的AI基础设施“AI大底座”

随着大模型、AIGC为代表的AI应用不断成为行业热议话题,AI原生时代正在加速到来,这对云计算的基础设施提出了新要求:全栈融合(需要提供芯片、框架、模型、应用在内的全栈方案)、端到端优化、提供极致的资源效能和模型效能,成为未来智能计算发展的三大主流方向。

但企业在构建云计算基础设施时,面临两大痛点:企业在用云时,需要把大量时间精力花在构建基础设施上,且这样的基础设施大多是拼凑组合的,没有发挥出最佳的性能和效率 ;基础设施中的核心部分,比如芯片、深度学习框架、大模型,需要大规模投入才能做好,一般企业无力支付巨额的研发成本。

针对行业痛点问题,百度智能云今日发布国内首个全栈自研的AI基础设施“百度AI大底座”, 面向企业AI开发和应用提供端到端自主可控、自我进化的解决方案,让企业可以快捷、低成本地实现“AI能力的随用随取”。

百度方面表示,“百度AI大底座”由AI IaaS层(百舸AI异构计算平台)、AI PaaS层(AI中台)两大部分组成。在AI IaaS层,整合百度自研的AI芯片“昆仑芯”,在AI计算、存储、加速、容器方面进行系统优化,提供高性价比的算力,承载海量数据的处理、超大模型的训练和推理。在AI PaaS层,整合百度两大核心自研产品(飞桨深度学习框架、百度文心大模型),打通百度的样本中心、模型中心、AI开发平台、AI服务运行平台,实现从数据存储到模型训练、生产、部署、测试的全链路、批量化生产,面向企业模型开发的全生命周期提供完整解决方案。

简单来说,“百度AI大底座”是百度各项底层AI技术的集大成者, 通过AI底层技术的通用化、模块化,实现AI服务的规模化,其目的本质上是帮助企业降本增效。

“AI大底座就是要帮助客户从上云,进入到用数、赋智的快车道,极大降低AI产业应用的门槛,提升效率,企业只需要把精力聚焦在场景业务上。”沈抖说。

未来几年企业增长的动力将源于技术创新

当前企业最关心的是增长。沈抖表示,当下增长的动力来源于技术创新,尤其是与深度学习算法相关的重大技术创新,像是自动驾驶、水电能的智能调度系统,能够提升产业效率,给产业带来超乎想象的变化。

但沈抖强调,技术创新不是凭空而来的,是通过产业反馈得到的。过去几年,百度智能云从能源、制造、交通、金融等行业的核心经营场景切入,已经形成一套低成本、可复制的产业智能化转型方法论。

今年9月,百度智能云提出“ 云智一体,深入产业”的全新战略及“云智一体3.0”架构。新架构主要分为四层。第一层是深耕行业、聚焦场景。选择切入几个重点行业里的核心场景,例如制造业中的质量监控、安全生产和工厂节能等,发挥AI的关键作用。第二层是AI通用产品。把不同行业的通用需求,沉淀到通用的AI产品中,打造成标准化产品,然后再应用到更多行业,例如智能客服、数字人等。第三层由AI IaaS和AI PaaS组成的“AI大底座”,整合百度自研的AI芯片“昆仑芯”、飞桨深度学习框架、文心大模型,面向企业AI开发和应用提供完整解决方案。第四层是通用cloud,满足海量的计算需求。

整体来讲,百度智能云这种云智一体、螺旋上升的业务模式,不仅可以实现同一行业、不同客户之间的复制,还可以实现不同行业、相似场景之间的复制和规模化,真正做到通过智能化解决方案降本增效。

沈抖表示,百度这些技术和方案,已经在百度内部进行了充分的验证和打磨。比如,在百度智能云的支持下,Apollo自动驾驶实现了日行百万公里的驾驶仿真,推动了Apollo自动驾驶测试里程突破4000万公里。智能云支持的弹性智能计算,支撑起百度每天数十亿次的用户搜索请求。

同时,百度智能云的“云智一体”能力也在工业、交通、金融等领域不断落地。国家电网基于百度AI中台,建设了“两库一平台”智能基础设施,可以快速打造AI精品应用。比如,通过高精度母线负荷预测系统,对110千伏母线整体预测准确率达到98.2%。通过无人机输电本体巡检,使人工图像复查工作量降低了60%。制造业龙头企业恒逸石化,依托云智一体能力,通过对模型算法设计、深度学习框架、芯片适配等环节,进行端到端的优化,使得质量检测能力提高了数十倍。

沈抖表示,智能化为行业创造价值的浪潮才刚刚开始,这就需要云计算厂商标准化地输出智能化的底层能力,把芯片、大模型、深度学习框架等高门槛的技术,变成像水电能一样供客户按需取用。

责任编辑:徐恒


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