也正是这十年间 ， 大众还未认知到 ， 所用的诸多产业和服务已经有了AI的身影 ， 这离不开百度及一众企业的普化 ， 而更进一步的 ， 如何避免AI数据层面的“信息茧房”、误差与偏见的加剧 ， 如何将“算法关进笼子” ， 都是当下和未来无法避免的命题 ， 也正是百度一直所思考与践行的：算法 ， 应该有价值观 。
这也是百度在经历艰难时刻之后 ， 价值逻辑终于逐渐显现 ， 股价能够重回上升通道 ， 最终走出一个U型的原因所在 。
立足“AI黄金十年”的力量
仔细研究百度的AI布局 ， 会发现百度建立起的AI体系 ， 包含百度大脑、百度飞桨、百度Apollo、百度智能云、百度昆仑芯片等 ， 几乎覆盖了从基础到应用到全AI生态 。 百度正肩负起产业、交通等智能时代转型的底座 ， 扛起更多的“国家命题” 。
先看产业 。
根据埃森哲《中国企业人工智能应用之道》面对全球企业高管的调研显示：高达79%的中国企业高管认为 ， 他们必须借助人工智能来实现业务增长目标——但其中 ， 有52%的中国企业高管人员坦言 ， 人工智能试点容易 ， 但当设法将人工智能推广至全企业时 ， 难度较大 。
AI融入产业远比嘴上说的要困难 ， 以至于行业内有一个流传甚广的玩笑：“所谓人工智能 ， 就是有多少‘人工’就有多少‘智能’ 。 ”
简单来讲 ， AI的介入 ， 需要将过去依靠人决策的生产工作流程打破 ， 找到适合落地场景并构建AI的工作模型 ， 通过大量数据对模型的投喂与不断调试 。 当其准确率达标后 ， 才能将模型正式投入使用 。 而模型的调试与数据的标注 ， 可能需要大量AI专业的人才花费数月之久 ， 普通企业很难一上来就承担起这么大的投入 ， 所谓国家产业转型也就面临重重困难 。
今年 ， 百度发布“文心”产业级系列知识增强大模型 ， 并联合鹏城实验室 ， 共同研发全球首个知识增强千亿大模型——鹏城-百度·文心 ， 该模型参数规模达到2600亿 ， 是目前全球最大中文单体模型 ， 在60多项NLP任务中取得世界领先效果 。
简单来说：基于文心知识增强大模型 ， 在行业领域需要少量标注数据甚至无需标注数据 ， 就能解决新场景的构建任务 。 根据百度测试 ， 鹏城-百度·文心在30余项小样本和零样本任务上均取得了世界领先成绩 ， 能够以更低成本实现各类AI应用场景效果的提升 ， 这就为AI的大规模产业化应用提供了一个非常好的切口 。
在鹏城-百度·文心背后 ， 是鹏城实验室自研的算力系统“鹏城云脑Ⅱ”和百度自研的深度学习平台“飞桨”的良好配合 ， 其中飞桨是百度自主研发的深度学习平台 。 其面向业务场景进行深入优化 ， 经过大量业务场景的反复打磨 ， 其“产业级”“低门槛”的两大特性 ， 在满足正在帮助越来越多的产业完成智能化转型 。
截至目前 ， 飞桨已汇聚了来自于各行各业的406万开发者 ， 创建了47.6万个AI模型 ， 累计服务15.7万企事业单位 ， 中国深度学习平台综合市场份额领先 。
再看交通 。
随着中国城市化率和人口的提升 ， 城市交通问题越来越明显 。 有研究数据表明 ， 与国外的超级城市对比 ， 中国的一二线城市虽然通勤距离更短 ， 反而通勤时间往往更长 。 在这过程中 ， 交通安全、拥堵、碳排放问题 ， 以及背后的形成原因非常复杂 ， 但通过技术手段提升交通系统本身的运行效率势在必行 。
李彦宏在新书《智能交通》中写到：“未来20年最重大的产业变革将在交通领域诞生 。 智能交通运营商模式将改变过去传统智能交通建设的业态 ， 由一次性集成商模式改为持续性运营商模式 。 智能交通运营商模式 ， 将给交通、城市、甚至经济社会带来颠覆性的创新和深远的影响 。 ”
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