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|不容忽视！这一关键领域，中国打出了经济“弯道超车”的王炸( 四 )

铁路工人李桑郁 ， 靠着自学使用飞桨的开发套件 ， 实现了铁路货运车号的自动识别 ， 独立实现了从建设数据集、到模型训练、再到模型部署的整套流程 。
他在襄阳使用了自己开发的应用 ， 以前需要人工核对几个小时的工作 ， 如今只需要3分钟就能完成 ， 为襄阳车辆段节省了20多万元的成本 。
百度飞桨也在业内首次推出了产业实践范例库 ， 并将产业级开源模型库增至400+ 。
什么是产业级？
美国的几大深度学习框架 ， 多是专注于科研和实验室应用 ， 谷歌虽然有整合产学研的雄心 ， 但全球又有哪里比中国的产业应用场景更多元和丰富呢？
过去几年里 ， 百度与全国各个行业、层级的公司合作 ， 范例库就是他们共同凝结的AI实践经验 。
飞桨案例库提供完整的代码实现 ， 覆盖任务解析、算法选择、模型训练及优化、推理部署及结果可视化等产业落地全流程 。
后发企业可以拿来即用 ， 变成自己的智能经验 。

吉林大学的师生团队发现 ， 药厂工人每天需要长时间用肉眼对着白板检测药瓶 ， 工作环境中还散落着玻璃碎片 。
学生依靠飞桨平台的机器视觉技术 ， 打造的360°“瓶中瑕影”视觉检测系统 ， 专门用于玻璃药瓶生产的质检 。 这套系统设计在大学生创业竞赛中获得了金奖 。

百度CTO王海峰认为 ， 目前 ， 人工智能呈现出“融合创新”和“降低门槛”的特点：
一方面 ， AI技术及产业的融合创新越来越多；
另一方面 ， 虽然AI技术越来越复杂 ， 但AI开发与应用的门槛却越来越低 。
只要有丰富的实践经验反哺 ， 飞桨所推动的产学研用的AI生态就能更加繁荣 。
为了更进一步 ， 百度集团副总裁吴甜发布了“大航海”计划2.0 。
作为AI的领军者 ， 百度不但要扎根国内 ， 培育出本土化的中国AI平台和工具 ， 还要协助搭建一个高校研究教育、产业实践培训的人才机制 ， 在实践中诞生更多中国AI事业的领跑者 。

以飞桨平台为基座 ， 社区开发者共创工具、模型、产业案例与实践经验；形成产业创新需求对接平台 ， 共创产学研用正循环；与生态伙伴一起建设人工智能产业赋能中心 ， 共创区域创新生态 。
科技和产业的竞争 ， 归根结底是人才和教育的竞争 。
中国或许在高端人才上还不如美国 ， 但我们如果能更快做到AI普及 ， 就能产生更多的人才 。
让更多的AI应用落地 ， 让中小企业能有路可寻地走入智能化 ， 让大家都能零门槛参与AI大潮 ， 这才是中国势不可挡的独特力量 。

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