03千行百业：百度的大视野
AI技术最终要落到何处？在百度看来，必然是千行百业。
凭借飞桨平台和文心大模型，百度不仅在自身的搜索、信息流等业务中实现了大规模应用，还将眼光放在了更广阔的各行各业上：工业、农业、能源、城市、科学计算等等20多个领域。
应用深度学习技术来降本增效，基本上已经成为各行各业的一个共识，但企业要真正应用AI来解决实际问题，面临的难题其实不少：
首先，每个行业有每个行业的难题，行业虽数得过来，但细分场景的数量是难以统计的，提供算法、模型的AI公司很难洞悉每个行业自身的特殊场景需求。其次，传统行业大都没有自己的AI研发团队，算法生产的成本相对太高，不是所有企业都能承担得起的。此外，没有适用工业场景的部署硬件系统，也成了AI落地的“最后一公里”难题。
为此，百度飞桨给出的解法是，基于行业的特色数据，为企业提供相当于“一整个算法团队”的能力。
举一个制造业的例子。在每架飞机起飞前和降落后，飞机航线维修人员都需要进行全面的检修，但人工检修很难做到100%不出差错。因此，许多飞机维修服务公司希望能开发一款辅助检修的AI应用，但没有专业的算法团队，预算也不够，这件事无从下手。在四川赛福威飞机维修服务有限公司，一位IT项目负责人最终借助百度飞桨EasyDL平台解决了这个难题。毫无AI算法经验的他，基于EasyDL平台开发了一套机务维修安全卫士系统，能够高效检测飞机空速管套、飞行记录本等，已经在长沙黄花机场实现了落地。
机务维修安全卫士系统对飞机空速管和管套检测
飞桨还正在让AI走进田间地头。在北京市大兴区长子营镇，百度飞桨与京东方后稷、裕农联合打造了一个AI智慧植物工厂。基于百度AI技术算法构建的克重识别模型，通过拍摄的图片就识别重量、健康状态，准确率达到95%以上；基于飞桨EasyDL平台的目标检测模型则实现了自动识别常见昆虫，识别精度达到90%。
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目标检测模型进行虫害预警
从前，为了观察蔬菜的生长和虫害情况，厂里唯一一位农业专家需日行两三万步，而现在，在2600平米的空间里，AI 正在24小时看护植物，两位工人只需做一些基础工作，整体工作效率大大提高。像这样的智慧植物工厂，正在落地到全国各地的智能温室中。
国内有着庞大而丰富的产业体系，这为AI技术落地带来了巨大机遇，百度飞桨正在让强大的AI变得人人可用，为每一个行业的问题提供答案。同时，丰富的应用场景也反过来会推动底层技术本身的突破，形成一个良性循环。
04写在最后
大卫·米切尔在他的科幻小说《云图》中说：历史是一副牌，从中随意抽出几张出来，我们的祖辈那代抽到的是3、4、5，而我们这一代人抽到的则是10、J和Q。
一代人有一代人的使命。深度学习的前十年，AI的能力在算法、学术论文、纸上项目中不断打破天花板、刷新人类的认知；而在下一个十年，AI的工业大生产是落在我们肩头的使命。在这个过程中，国内一众大厂必然要担当起引领者的角色。于百度而言，它不曾错失过去十年深度学习的每一个重要节点，今日，百度在业界率先提出“深度学习+”的概念，则又是一次先行者的远见。
在国际人工智能竞争愈发激烈的当下，中国AI的下一个十年要往何处走，百度已经趟出了一条清晰可见的路。以大模型为例，谷歌、微软、Meta、OpenAI、英伟达等国外科技巨头都在这条赛道上竞相追逐，对比之下，在资源投入、技术创新、商业化落地等方面，国内的大模型发展都不容乐观，近日火爆出圈的ChatGPT更是引许多国内研究者发出了“此诚危急存亡之秋”的呼喊。
在AI深入产业的视野下，国产大模型配国产架构，这是百度区别于其他AI玩家的核心竞争优势。在2023年的开始，百度用“深度学习+”初步打造了一个AI工业大生产的宇宙，期待更多住民的到来。
