來源：@首席數(shù)智官（ID：shouxishuzhiguan）

百度AI又取得了新成績。

近日，國際權(quán)威數(shù)據(jù)機(jī)構(gòu)IDC發(fā)布《2022年亞太地區(qū)（不包括日本）人工智能生命周期軟件工具和平臺供應(yīng)商》評估報告。報告顯示，百度憑借領(lǐng)先的AI中臺和AI開發(fā)“雙平臺”，成為報告中唯一入選的中國科技企業(yè)。

這并非百度首次入選IDC報告。事實上，百度在國內(nèi)AI市場一直處于領(lǐng)先位置。

在今年6月22日IDC發(fā)布的《2021H2中國 AI 云服務(wù)市場研究報告》中，百度已連續(xù)6次拿到中國 AI 公有云服務(wù)市場份額第一。而從市場總體來看，2021下半年，中國 AI 公有云服務(wù)市場規(guī)模已達(dá)26.02億元，其中百度智能云作為中國 AI 云服務(wù)廠商在整體 AI 軟件及應(yīng)用市場中位列前四。

回溯百度近幾季度財報，百度在AI智能領(lǐng)域的持續(xù)投入，為百度帶來了穩(wěn)定的營收增長。盡管外部經(jīng)濟(jì)壓力以及疫情沖擊的影響仍未消散，但百度智能云的營收卻保持著相對客觀的增長態(tài)勢。根據(jù)11月22日百度發(fā)布的財報顯示，今年前三季度，百度智能云營收分別為39億元、43億元、45億元，增速同比去年分別增長了45%、31%、24%，增速高于行業(yè)平均水平，并且推動百度核心非廣告收入同比增長25%。

值得一提的是，今年9月，百度智能云發(fā)布了“云智一體，深入產(chǎn)業(yè)”全新戰(zhàn)略。百度集團(tuán)執(zhí)行副總裁、百度智能云事業(yè)群總裁沈抖表示，百度躬身入局，從水電能、制造、政務(wù)、交通、金融這些重點行業(yè)切人，聚焦生產(chǎn)經(jīng)營的核心場景，通過把AI技術(shù)與云技術(shù)深度融合，幫助客戶打造面向未來的競爭優(yōu)勢。

也就是說，在集中發(fā)力智能化的戰(zhàn)略下，百度AI正在越發(fā)從技術(shù)走向產(chǎn)業(yè)，也帶領(lǐng)百度集團(tuán)穩(wěn)步增長。

企業(yè)智能化加速，AI全生命周期能力是關(guān)鍵

當(dāng)前，智能化已經(jīng)深入到各個行業(yè)。但在實際的智能化的過程當(dāng)中，企業(yè)依然面臨來自多方面的問題和挑戰(zhàn)。

一方面，AI開發(fā)是復(fù)合型的系統(tǒng)工程，需要大量精通AI、理解技術(shù)與業(yè)務(wù)的復(fù)合型人才，不斷在業(yè)務(wù)中發(fā)現(xiàn)與技術(shù)結(jié)合的創(chuàng)新點；

另一方面，從組織架構(gòu)層面來看，目前大多數(shù)企業(yè)并沒有形成統(tǒng)一的IT架構(gòu)與系統(tǒng)平臺，非常容易出現(xiàn)重復(fù)建設(shè)，這無疑會攤薄智能化升級所產(chǎn)生的收益，最終導(dǎo)致難以形成增長勢能。

IDC發(fā)布的《2022年亞太地區(qū)（不包括日本）人工智能生命周期軟件工具和平臺供應(yīng)商》報告顯示，在亞太地區(qū)企業(yè)數(shù)智化升級過程中，超過60%的項目都需要每周重新訓(xùn)練模型。

對于企業(yè)數(shù)字化升級而言，全生命周期的AI開發(fā)能力至關(guān)重要，它代表著企業(yè)智能化建設(shè)的能力進(jìn)程。而“AI生命周期軟件工具”則包含支持端到端AI模型開發(fā)所需的包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型構(gòu)建與訓(xùn)練、模型操作評估與部署等各類軟件工具。

從能力和策略兩個維度綜合考量，百度成為IDC報告中唯一入局的中國科技企業(yè)。

面對企業(yè)對端到端模型開發(fā)、全生命周期管理產(chǎn)品需求的爆發(fā)增長，百度智能云提供了多層次、全流程的產(chǎn)品能力支撐。

針對數(shù)據(jù)采集與標(biāo)注、模型開發(fā)與訓(xùn)練、模型管理、推理部署以及與業(yè)務(wù)場景匹配的應(yīng)用構(gòu)建等一系列AI生命周期環(huán)節(jié)提供支持，助力企業(yè)更高效、更快速掌握AI能力研發(fā)、應(yīng)用與運營能力。

報告中高度認(rèn)可的百度智能云全功能AI開發(fā)平臺BML和零門檻AI開發(fā)平臺EasyDL雙平臺，便是用于數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型訓(xùn)練、開發(fā)、評估、部署、MLOps及可信性的端到端集成平臺，能夠滿足專業(yè)算法工程師、業(yè)務(wù)人員和應(yīng)用開發(fā)者等不同群體的開發(fā)需求，讓企業(yè)低門檻地獲得AI全生命周期能力，實現(xiàn)基于業(yè)務(wù)的快速創(chuàng)新。

IDC表示，BML和EasyDL廣泛適用于尋求從邊緣到云的變革性創(chuàng)新企業(yè)以及對模型可信度要求高的企業(yè)。

百度智能云AI開發(fā)“雙平臺”集成了自主研發(fā)的產(chǎn)業(yè)級深度學(xué)習(xí)框架飛槳和產(chǎn)業(yè)級知識增強(qiáng)大模型文心，貫通AI產(chǎn)業(yè)鏈。依托飛槳繁榮開源生態(tài)，BML和EasyDL不斷為開發(fā)者提供高精度模型效果和高效能的產(chǎn)品體驗。

最新數(shù)據(jù)顯示，飛槳已經(jīng)凝聚535萬開發(fā)者，創(chuàng)建67萬個模型，涵蓋超過600個產(chǎn)業(yè)模型庫。同時，不斷進(jìn)化和擁抱行業(yè)的文心知識增強(qiáng)大模型，也能夠有效提升企業(yè)場景化AI模型開發(fā)的效率和效果，提升企業(yè)應(yīng)用AI的效率和效益。

突破難點，百度智能云加速產(chǎn)業(yè)智能化落地

盡管AI早已被認(rèn)為是企業(yè)提升效率效益的有效手段，不過，在AI落地的過程中，也存在著一定的挑戰(zhàn)。百度AI中臺產(chǎn)品架構(gòu)師靳偉日前在接受媒體采訪時表示，對于智能化企業(yè)而言，最大的困難來自于企業(yè)內(nèi)部可供智能化計算的數(shù)據(jù)積累不足。

“巧婦難為無米之炊。有的企業(yè)沒有任何數(shù)據(jù)積累，有的企業(yè)數(shù)據(jù)受限于安全要求無法進(jìn)行提取計算。這是目前AI落地企業(yè)比較大的難點。”靳偉表示。

另一大難點在于企業(yè)對ROI的評估。

企業(yè)投入資源進(jìn)行智能化建設(shè)，自然期待其能夠為企業(yè)業(yè)務(wù)帶來可期的收益。但實際上如何評估AI帶來的效果，是目前AI商業(yè)化普遍存在的難題。

事實上，在實際業(yè)務(wù)開展的過程中，除了AI計算模型之外，包括與客戶直接觸達(dá)的前端網(wǎng)站、各類營銷內(nèi)容、甚至渠道客服等等一系列環(huán)節(jié)，都有可能對最終的業(yè)務(wù)指標(biāo)產(chǎn)生影響。

“A/B測試確實可以解決一部分問題，但業(yè)務(wù)全流程的A/B測試對于很多企業(yè)來說都并不現(xiàn)實，所以如何更好衡量AI所帶來的效果，恐怕也是現(xiàn)階段影響企業(yè)智能化進(jìn)程的原因，需要假以時日也許能夠更好解決?！?/p>

即便企業(yè)智能化尚存一些難點與挑戰(zhàn)，但依然有不少產(chǎn)業(yè)正在嘗試通過AI來進(jìn)行產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級。

依托百度十余年AI技術(shù)與能力的積累，百度智能云正在為金融、能源、制造、互聯(lián)網(wǎng)、航空、物流等多個領(lǐng)域輸送AI全生命周期能力。

以此前獲得IDC FIIA 2022“亞洲最佳風(fēng)險管理”大獎的“郵儲大腦暨風(fēng)險模型實驗室”項目為例，依托百度智能云AI中臺解決方案，中國郵儲銀行構(gòu)建了國內(nèi)大型商業(yè)銀行中首個落地的全行范圍統(tǒng)一機(jī)器學(xué)習(xí)平臺，使得相同模型訓(xùn)練更新周期從月級縮短至小時級，圖像模型部署擴(kuò)容從天級縮短至秒級，極大提升了AI技術(shù)應(yīng)用的效率。

而在能源領(lǐng)域，國網(wǎng)福建通過引入百度智能云AI中臺后，構(gòu)建了人工智能電力關(guān)鍵業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的全鏈條智能處理能力；山東棗莊電網(wǎng)基于百度智能云打造了時序建模引擎的高精度母線負(fù)荷預(yù)測系統(tǒng)，已經(jīng)覆蓋棗莊電網(wǎng)34條母線，預(yù)測準(zhǔn)確率超98%，保障電力安全的同時提高了工作運行效率。

航空領(lǐng)域，隨著機(jī)場人臉通行、智慧航顯人臉識別、貴賓廳尋人、車輛管理、行李防暴力運輸、機(jī)務(wù)維修質(zhì)檢等智能化應(yīng)用在航空領(lǐng)域的廣泛落地，建立統(tǒng)一的算法管理中心至關(guān)重要。

百度智能云AI中臺助力某航空公司，搭建了算法實驗平臺與算法管理中心，一方面，為算法和業(yè)務(wù)人員提供豐富的建模工具和快速易用的研發(fā)環(huán)境；另一方面，實現(xiàn)AI資產(chǎn)共享與跨團(tuán)隊復(fù)用，并將AI能力標(biāo)準(zhǔn)化使用與運維，訓(xùn)練與服務(wù)資源也實現(xiàn)統(tǒng)一管控，按需調(diào)度，不僅減少了重復(fù)建設(shè)，也加快了創(chuàng)新智能應(yīng)用與服務(wù)的上線速度，提升旅客的智能化體驗。

by@首席數(shù)智官（ID：shouxishuzhiguan）