郭一璞 發自 凹非寺

量子位 報道 | 公眾號 QbitAI

一年前，百度開了中國AI的第一次開發者大會。

百度創始人李彥宏說，AI時代將是開發者的時代。

“有很多技術可以運用，打開了無數的可能性，讓技術創新重新煥發生機，過去的個人英雄主義行不通了，因為大的平臺已經出現，可以站在巨人的肩膀上做事情。”

一年就要過去了，巨人肩膀上究竟可以做些什麼？百度這個AI生態又呈現出何等面貌？

這背後可能有一些時代潮向變化的影子。

地毯式“轟炸”

單從結果來看，百度真可謂發起了一場“圈地運動”。

圍繞開發者，從點，到線，再到面。

從技術“小白”，到工程師群體，再到初創企業，一場隱而未宣的爭奪戰，正在展開。

面向技術“小白”：EasyDL

針對“點”，面向“小白”——即缺乏AI基礎卻又懷抱興趣的群體，百度的“工具包”是EasyDL，這是一個既不用完全懂技術，也無需寫代碼的定製化訓練與服務平臺。

EasyDL可以讓小白用戶根據自己的需要，來訓練深度學習模型的產品。

△EasyDL創建個性化圖像模型四步法

比如你可以通過這個EasyDL，訓練個模型讓它辨別貓咪。

或者狗子。

更或者做些更實用的事情，比如便利店的店員可以用訓練出來的模型自動審核商品陳列是否符合要求，無需對著飲料、薯片、餅乾們一一校對是否排列正確；工廠自動化裝配的商品可以用訓練出來的模型自動審核零部件是否齊全，不需要人工一個個的查驗。

△訓練好的模型可以在不同場景下工作

AI入門及實操，似乎比想象中更簡單。

實際上，EasyDL上線以來，已經有了一些降本增效的例子。

在中國食品藥品檢定研究院，藉助EasyDL，他們打造一款中草藥識別模型，用於輔助研究人員進行藥品鑑定，同時方便藥監局稽查執法人員在監督、抽樣、執法時，快速識別藥品，提高效率。至今，該模型已實現對42種常見中草藥的識別，準確率超過97.4%，訓練耗時小於10分鐘，單圖識別速度小於50毫秒。

在國外，美國零售安防提供商Checkpoint基於EasyDL，通過與普通攝像頭結合，打造了一款智能抓拍機，用於識別超市購物車下層是否有未付款商品，該模型的準確率達到95%以上，遠超此前靠傳感器判斷的準確率。

還有一些“意想不到的應用”，傳統制造企業蝶魚科技的主營業務為組裝鍵盤，該公司將EasyDL與工業攝像頭、工業光源、激光測距儀、PLC控制氣缸等設備組成綜合檢測系統，用於識別鍵盤組裝後的合格性，包括缺件、錯裝、正常三類。使用EasyDL訓練的模型識別準確率超過99%，為每條生產流水線每年節省12萬人工檢測員人力成本。

面向工程師：定義評價體系

當然，開放EasyDL給小白用戶，只是為這個生態培育更多的花花草草，固基沃土，更核心的還是“AI工程師”。

在這個圈層中，百度的打法是：髮指南，畫路線，做培訓，建圈子，輔助更多工程師轉型AI工程師。

比如發佈“深度學習工程師指引路線圖”，開設PaddlePaddle公開課、線上課，派出經驗豐富的優秀工程師實戰教學，開發者可以跟最優秀的工程師學習最先進的技術，還開放了PaddlePaddle中文社區為開發者提供中國範兒的交流學習空間。

百度還設計了一個“深度學習工程師評價標準”。

在這個“評價標準”裡，百度給深度學習工程師們畫了一棵技能樹，包含通用能力、專業知識、專業能力、行業知識、組織管理5大分枝，以及各維度細分的16類能力項參考標準，開發者們可以按照這棵技能數來學習技能、自我提升。

工程師們的提升方向有了，還缺少一些具體的學習方法和機會。

於是百度還祭出了深度學習教育體系、辦PaddlePaddle AI大賽，還和北航一起辦了師資培訓班。

今年4月，百度上線了PaddlePaddle公開課，以提供豐富的深度學習課程資源，在線幫助開發者從零開始掌握PaddlePaddle深度學習框架。這也是業內第一套由深度學習教育聯盟合作伙伴製作完成，包含理論和實戰的PaddlePaddle深度學習中文視頻課程。

而且對於國內開發者來說，PaddlePaddle作為國內唯一一款開源深度學習框架，在性能和技術特色上具有優勢，也被視為“最適合中國國情的深度學習框架”。

一方面，PaddlePaddle集成了CNN、RNN等多種神經網絡及深度學習算法，同時支持CPU、GPU、FPGA等多款硬件。

另一方面，作為一款並行分佈式深度學習平臺，PaddlePaddle支持多機多卡並行、數據並行、模型並行等，也支持私有化的部署。

此外，在調用方式上，PaddlePaddle的訓練部分支持瀏覽器、客戶端等多種方式調用。

更重要的是，PaddlePaddle可以為開發者提供全面的一手的中文文檔，大幅降低了開發者入門門檻。

所以在2016年全面開源後，PaddlePaddle率先在國內傳統產業升級方面做文章，展現出強工業級應用能力目前已開放近20種工業級模型，包括點擊率預估、語音識別、文本分類、圖像分類、機器翻譯、物體識別等，並廣泛應用於百度內外部產品中。

面向企業：燎原和加速

“燎原計劃”也是百度面向中小企業的最核心方案。以“燎原計劃”，百度希望向AI領域相關公司輸出技術、客戶、營銷、企業運作和投資支持等多層面資源。

甚至不惜通過免費、低折扣的開放接口，降低接入門檻。

從去年起，百度相繼宣佈人臉識別接口、語音全系列接口免費政策，最近還公佈了語義技術全線永久免費。至此，百度已經免費開放從感知到認知的最常用AI技術，為開發者與合作伙伴提供全棧式免費AI能力支持。

而自然語言處理基礎技術系列接口方面，用戶每個接口默認擁有5個QPS，若需更高的QPS資源，開發者可按需申請，審核通過即可繼續免費調用，最高可達每接口100個QPS。

理解與交互技術UNIT方面，用戶可免費享用3個Bot(賬號)、每個Bot 40個QPS永久免費的配額，如有特殊需求，用戶可在百度AI開放平臺官網申請，專業客服將提供1對1的支持服務。這也是目前業界免費開放規模最大的語義技術能力。

百度AI技術生態部總經理喻友平近日展示了一組數據。他提到，百度AI基本以QPS的方式計費，QPS代表每秒的請求次數或每秒的請求併發量，1QPS相當於每天86400次調用。以人臉接口為例，百度向認證企業提供每個接口10QPS免費調用量，相當於企業每天可免費調用超過86萬次。

同時，不容忽略的是，這也是百度之前前所未見的開發者扶持政策。

這家中國巨頭希望通過一系列開放戰略手段，打造一個開放、平等、貼心的AI技術生態。

而且還有了一些小目標：“燎原計劃”預計在2018年實現500+生態合作伙伴，培養5000+深度學習高端人才，並邀請60+創業公司進入加速器，投資10+AI創業公司。

其中，加速器的成果已經顯現。

去年10月，首期百度AI加速器在AI開發者實戰營首站推出，然後經過兩個多月的報名及評估，從上千個項目中經過多輪資料篩選和麵試溝通，最終選出優質企業正式進入首期AI加速器。

首期百度AI加速器中，成員企業覆蓋了17個大的行業，包括智能家居、智慧農業、智慧醫療、智慧司法、智能客服、AI芯片、汽車服務等多個領域，90%以上的企業成功接入百度AI技術，服務超過30萬家企業客戶，讓數億個人用戶享受到AI服務。

就在加入百度AI加速器期間，視通科技、人人智能、CELLA等7傢伙伴，發佈了9項應用百度AI技術的全新產品；天正聚合、智能一點、我買網等15傢伙伴，藉助百度AI技術，對產品和服務進行了重大升級。

目前，第二期已經開營。入選的企業涉及服務機器人、芯片、計算機視覺、語音、新零售、人機交互、雲平臺、VR/AR、幼兒教育、動畫、智慧旅遊、圖像處理、在線數據應用平臺、人力資源、酒店智能化等多個領域。

技術輸出以建生態

以往，以搜索起家，穩坐流量入口的百度，擁有的是聯盟、分發的是流量。

然而AI大幕開啟，百度打出的組合拳變成了技術、投資和生態。

如何通過技術輸出，構建其生態壁壘？

一期加速器成員“汽車大師”之轉變，或能說明潮向變化。

汽車大師的自我定義是“車主的用車顧問”，希望打造一個靠譜、技術的用車問題諮詢平臺，這在之前可能需要大量的成熟客服系統。

但借用AI技術，車主通過語音、文字或者圖片就能發佈汽車問題，而AI系統在語音識別、圖像識別和語義理解的基礎上，生產效率就會變得不同。

背後技術支持方，正來自百度。汽車大師通過百度AI加速器接入了百度理解與交互技術UNIT（人機對話定製化平臺），結合自身積累的汽車領域豐富的問答知識庫，在UNIT平臺利用問答對和多輪對話兩個技能，成功打造出汽車領域智能問答系統。不僅響應速度提高了三倍，而且回答問題的準確度也達到95%，極大提升了用戶體驗。

除此之外，這樣的項目還在接入PaddlePaddle深度學習技術後，實現了匹配精準度的提升。

利用技術開放，更多的企業擁抱AI，正在通過“百度一下”實現。

時代不同得如此明顯，天變了，道亦在變。

— 完 —

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