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7岁小孩也能开发人工智能程序!百度这套AI组合拳秀爆了

7岁小孩也能开发人工智能程序!百度这套AI组合拳秀爆了

作者 | 心缘

编辑 | 漠影

全球知名投资机构ARK Invest预测,未来15-20年,人工智能(AI)中深度学习将为全球股票市场增加30万亿美元的市值,这比过去20年互联网创造市值的2倍还多。

普惠AI,首先要解决上云的问题,这已经成为业界共识。国内外云服务商无不开始思量将云计算与AI打包,为愈发广泛的AI开发需求提供一张便捷的船票。

但实现“云智一体”并非两相叠加,而需在充分理解企业实际业务需求的同时,提供将AI技术与云深度融合的基础设施。这恰恰是百度十余年积累的技术和生态优势。

在3月27日举办的云智技术论坛上,百度智能云推出将AI原生的云基础设施与全流程AI开发融合一体的关键杀手锏——云智一体的AI开发全栈模式,从自研芯片、集群、框架、算法到应用的一系列AI能力组合,构成了百度智能云独有的底色,不仅能解决算法工程师的专业诉求,还能让完全不懂AI开发的业务人员分分钟上手。

▲百度智能云“云智一体”AI开发全栈产品架构

AI时代的云上开发有什么不同?它对云基础设施供应商们提出了哪些差异化的要求?企业如何选择最适合自己的AI开发路径?云智一体战略,会成为拉动百度第二增长曲线的关键引擎吗?

要解答这些问题,我们从企业AI开发的典型需求之变说起。

一、从企业AI落地之困,看AI开发平台三大特征

移动互联网时代,只需一个不错的点子,个人开发者即可做出能广泛应用的App。

但AI开发完全不同,是一项仅凭个人力量难以成事的系统工程。要将AI技术落于实际应用,涉及海量数据、优质算法、传感器、服务器、网络设计、资源管理等一系列繁复的软硬件工程难题,因此企业是推动AI落地的主力军。

AI需要与场景进行深度结合,没有谁能比企业更加理解自身业务,也没有谁比AI基础技术研发者更懂AI,然而两者协作远不像“1+1=2”那样简单,真正在场景中实现智能化,不仅仅是解决一个模型问题,还要在业务流程中形成闭环。

考虑到碎片化应用场景、中小企业对创新迫切性和对成本的考量,百度集团副总裁、深度学习技术及应用国家工程实验室副主任吴甜提出,能满足多数企业智能化需求的AI开发平台,至少应具备三大特征:场景先行、自主创新、效能为要

(1)场景先行:好模型离不开优质数据,而优质数据从场景中来,从场景去定义和解决问题已是企业AI开发的一种主流趋势,波士顿咨询公司(BCG)调研数据显示,约86%的市场需求是定制开发AI模型。同时,同一垂直场景下企业AI需求存在可复用性,AI开发平台可以不断积累相应高精度效果的算法,供企业在其基础上做优化。

(2)自主创新:AI与场景频繁的交互过程中,会通过应用反馈生成源源不断的活数据,从而能持续优化迭代AI系统。如果AI开发平台能提供丰富的预训练模型和功能,并打造尽可能低门槛、好上手的交互界面,则有助于加速企业针对自身业务进行AI应用的自主研发与创新。

(3)效能为要:企业智能化升级的目的无外乎快速响应需求、降本增效。相较传统软件开发,AI开发过程往往更耗时、耗资源,因此需要AI开发平台既要提供足够高效的整体AI开发流程,又能实现更充分的资源集约管理和调度。

这些是AI开发平台的基础能力,而要将AI开发效能发挥到极致,则离不开进阶能力——高性能、高性价比、高利用率底层AI基础设施的支撑。

二、兼顾多层次开发者、适配多种国产硬件……云智一体AI开发全栈模式解读

对于企业来说,云上构建AI方便之处在于,无需采购和部署昂贵的硬件基础设施,就能获取源源不断的算法、算力和存储资源。

不过,由于传统的云计算架构并未考虑到适配AI应用,因此在解决AI场景下的工程化问题时,很难做到效能最大化。这使得大举布局AI技术的百度嗅到了将云计算与AI融合创新的机会。

当主流云厂商还在竞逐CDN、IaaS市场时,百度已将目光投向深度学习框架和高端AI芯片,将百度十余年积累的云上AI计算和工程化应用能力,沉淀为低门槛、高效能的全流程AI开发体系。如今,百度正式推出其软硬协同AI能力的集大成者——云智一体AI开发全栈模式。

▲百度智能云“云智一体”AI开发全栈产品架构

从上往下看,最贴近应用层的是飞桨企业版AI开发双平台EasyDL和BML

EasyDL主打零门槛,面向AI应用开发者,无需了解算法细节,5分钟即可上手,最快10分钟完成模型训练,支持公有云、私有化、设备端、软硬一体等多种部署方案,迄今已服务超过80万用户。该平台最小的开发者只有7岁,可见多容易上手。

BML主打功能齐全,面向AI算法开发者,既提供全面的建模方式、高性能AI套件、高性价比的算力资源、完善的开发环境,又提供自动数据增强、自动超参搜索等先进的训练机制。此外,用BML做出的模型可以成为EasyDL预置任务,惠及更多AI应用开发者。

▲百度飞桨企业版EasyDL和BML AI开发双平台模式

AI开发全栈模式也使得端云协同更加紧密,将AI端模型的部署时间缩短至1分钟,并使每个端都成为了云的一部分。

双平台基于百度深度学习框架飞桨,同时支持业界7种主流深度学习框架、上百种深度学习网络、15种AI芯片,尤其适配多种主流国产CPU、FPGA/ASIC芯片,使企业开发时向上向下均有足够灵活性。

▲百度AI开发平台适配15种AI芯片和硬件平台

再往下是AI开发全栈架构的基座支撑——AI原生云架构,即做出“最适合跑AI的云”。

云原生基于传统的IT基础设施,难以做到AI场景效能最大化。而AI原生的AI开发基础设施,从AI芯片、AI服务器、AI容器到AI云平台产品进行软硬一体深度优化,能全方位、集中式管理AI资源和优化AI产品。

除了为上层AI开发平台提供技术支撑外,百度智能云构建的AI原生云计算架构也面向AI开发工程领域的客户,提供多种形态的独立服务。

具体而言,AI原生的云基础设施主要包括AI容器、AI存储、AI计算。其中,通过使用百度智能云容器引擎服务CCE,AI容器可提供弹性、高可用的云端容器运行平台;双平台已全面打通百度智能云BOS云存储服务,能提供简单可扩展、高可靠、灵活适应多场景的数据存储能力。

在当下备受关注的芯片层,百度组建了自己的AI芯片公司并完成首轮融资,其根据自身算法定制设计的自研云端AI芯片昆仑1已规模部署,采用7nm先进制程的昆仑2计划今年上半年量产,性能比昆仑1提升3倍

除了提供自研AI芯片及多规格商业GPU/FPGA芯片外,百度还打造了基于X-MAN架构的四路AI超级服务器和基于百度自研硬件虚拟化技术的百度“太行”弹性裸金属。这样从上层开发到底层云基础设施的一体化构建,使企业AI开发效率更高、成本更低。

▲百度智能云AI高性能计算服务

针对企业在智能化升级过程中的生产、运用和管理痛点,百度打造了整合AI能力引擎、AI开发平台、AI管理平台的企业专属AI中台。

AI中台主要解决企业AI资源沉淀、AI人才培养及整个体系持续运转机制的方法论问题。如果技术能力基础偏弱,企业可以先切入AI能力引擎,从百度已对外开放的270多项成熟AI能力中直接选择应用;继而通过包括EasyDL、BML和场景化定制平台UNIT的AI开发平台,以及优化资源管理调配的AI管理平台,逐步构建企业自己的多层次AI能力和方法论。

目前百度智能云已打造了能源、金融、城市、媒体等多个行业AI中台落地解决方案,帮助不同领域的企业构建集约化AI能力管理能力。

▲AI中台如何在企业IT中台中作为智能中枢

三、有1块钱或100亿,都会投进技术里

因为早期AI商业模式变现路径还不清晰,押注AI赛道多年的百度,一路走来曾历经不少质疑,而拨云见日的时刻似乎已经临近了。

在最新财报中,百度将智能云称为“中长期增长第二曲线”,2020年Q4百度智能云同比增长67%,年收入约130亿元,成为营收增长最快的模块。

国际市场研究机构Canalys报告显示,百度智能云在2020年Q4中国云基础设施服务的市场份额增速和营收增速排名第一。另据国际数据公司IDC报告,2020年上半年中国AI云服务市场规模达10.9亿元人民币,同比增幅超100%,其中百度智能云以27.5%的市场份额,连续三次蝉联第一。

▲2020年上半年中国AI公有云服务市场分布(来源:IDC中国)

IDC评价称在平台公司中,百度提供了市面上最丰富的AI能力;市场调研机构Forrester认为,百度智能云对于同时寻求具备大型开发社区和全栈AI功能的公司与开发者来说,是理想的选择。

百度是怎么做到的?这些成绩背后,关乎百度的基因,也关乎百度十余年坚定地投资与布局。

“有1块钱的时候,我们会投进技术里;有1个亿,我们会投进技术里;有100个亿,我们还是会投进技术里。”

在3月23日百度回港上市的敲钟现场,百度董事长兼CEO李彦宏强调百度愿意为长期投资、保持对技术创新的不断投入,并将百度定义为“拥有强大互联网用户基础的AI生态型公司”。

作为建立于云上的互联网公司,百度天然具备成熟的云计算技术根基,凭借搜索引擎这张王牌,百度手握中文互联网最多的数据资源,加上十年来不断积累AI算法开发能力,孵化出覆盖视觉、语音、OCR、结构化数据等方向的各类AI应用。

过去十年研发支出超1000亿元、AI专利申请量连续三年国内第一……持续重金投入研发,换来了百度在AI基础技术领域的深厚根基:

自研开源深度学习框架飞桨排名国内第一,凝聚了265万开发者、服务超10万家企业,向世界证明中国核心AI技术的研发创新能力,同时百度拥有国内最大AI开发者社区,百度智能云是拥有最多AI产品的国内云厂商……

▲中国市场AI公有云服务产品数量(截至2020年4月,来源:IDC、广发证券发展研究中心)

除了支撑自身AI技术及业务的迭代,百度沉淀的AI能力和资源还在迅速外延。集百度通用AI能力之大成的百度大脑日调用量突破1万亿次,过去4年百度AI开放平台上定制模型数量翻6倍,在多行业落地赋能。

毕竟AI技术开发和AI应用落地不同,越往底层,技术越通用,越往场景层,应用越个性化。

要真正解决实际应用中的问题,百度聚焦在两件事:一是裤脚挽起来踩到泥里,深入产业场景中和客户并肩作战,直接在场景中做AI能力的集成;二是自底向上完全用开源开放的方式,持续积累市场需求和反馈,根据反馈不断优化从底层框架到上层应用、中台的核心能力建设。

独木难成林,企业技术优势的放大,离不开与产业的广泛开放、结合。通过开源开放策略,百度通过将各种技术能力和应用经验共享于统一的平台,协同大量拥有丰富经验的上下游生态合作伙伴,推动以AI为主的创新商业化工作在更高的起点上开展。

央视网媒体AI中台、国家电网AI中台、海淀城市大脑、汉中市脱贫攻坚云计算平台……云智一体AI全栈能力正加速百度智能云在更多专业场景中的落地。

按照百度团队的说法,如果不能实现上层开发平台、下层基础设施一体化,则不可能让企业AI开发速度最快、精准度最高、最适配、又最节约。

以此来看,从底层云基础设施到上层AI应用的全栈能力,再到对AI生态的开放与包容,已经构筑了百度在云计算和AI双赛道的独特竞争力。

结语:用云智一体打出差异化优势

今年百度21岁了,这一年,它用云智一体的故事敲开了港交所的大门,正面朝着产业智能化浪潮中蓬勃生长的云市场新机遇。

对于多数决心走向智能化升级的企业来说,如今万事俱备,只欠AI。公有云市场仍处于早期阶段,伴随着数字化建设,云上AI服务在传统行业的渗透率必然快速提升,市场边界正快速扩张,丰富的AI服务成为国内外云厂商押宝的对象,而AI技术赋能或能成为百度突围云计算赛道的核心竞争优势。

目前百度在国内AI公有云赛道占位相对领先,面对汹涌的企业智能化升级诉求,信奉长期主义的百度,如果能证明云智一体模式的优越性,也许将收获一定头部的成长红利。

路遥知马力,云智一体的故事才刚刚开始。

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