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编纂 | 于斌
出品 | 潮起网「于见专栏」
人类的提高，永久都是思想的冲破。而这面前，翻新就是最大的能源。在近日百度Create AI开发者大会上，翻新这个词也被重复提及。正如百度开创人、董事长兼首席履行官李彦宏所言，翻新没有一路顺风，只要不停地历经难题再凯旋。
除了思想冲破带来技术、模式翻新外，翻新从何而来？李彦宏的了解是，翻新驱动增长，反馈驱动翻新。而所谓的反馈，指的是“翻新不是凭空捏造。翻新，是你无机会进入市场，不停获取用户和客户的反馈，摸着“反馈”过河能力完成的。”李彦宏在大会上如是说。
实际上，广义的技术翻新，也是如斯。需求将其转化为市场化的产品、办事，能力获取用户与客户的反馈，从而倒逼进一步迭代降级、翻新冲破。而百度在运营开展的过程当中，就有得多“反馈驱动翻新”的理论教训，百度昆仑芯片在AI芯片中机能当先，就是得益于此。
技术为基，翻新理念推进“减速度”效应
世界人均GDP增长曲线的面前，始终有迷信技术的影子。据李彦宏判别，深度学习算法是第四次科技反动的标记。而与深度学习相干的严重翻新，正在改动人们糊口的各个方面。
家喻户晓，与人们糊口非亲非故的衣食住行，正在被人工智能等前沿技术逐步浸透，乃至完全改动。
例如，自动驾驶、水电能畛域的智能调动零碎即是如斯。而深度学习算法在这些畛域的运用，也如过来数十年，汽车、互联网行业的创造发明同样，给全部社会带来推翻式的影响与改动。
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最后带来这类改动的，恰是各种翻新。只是，翻新之后的降级迭代逻辑，却是在技术转化为运用、落地到商用后的反馈，作为面前的隐形驱能源。值得一提的是，这个逻辑并不是客观想象，而是通过百度重复验证后的主观法则。
以百度昆仑芯片为例。多年以来，百度经过搜寻引擎办事，天天响应实在用户的使用需要高达几十亿次，由此也能天天进行万亿次量级的深度语义推理与婚配，从而获取最为实在、精确、及时的反馈，从而为大模型、深度学习框架及芯片的优化提供数据反对，也才得以让昆仑AI芯片疾速迭代降级，并成为外行业中机能当先的芯片产品。
该翻新理念，一样在百度规划智能驾驶畛域起到了穿针引线的作用。李彦宏在大会上指出，萝卜快跑的定单量，以季度为单位对外公布。宏大的定单量，让其在寰球自动驾驶出行办事中，处于当先位置，而因此获取的市场、用户反馈也是范围最为宏大、数据最有压服力的。
而根据上文所述的翻新理念，即时的数据反馈，也推进百度自动驾驶技术不停地降级与翻新，因此也带来了“减速度”效应，也让同一赛道的玩家很难望其项背。
AI技术运用门坎不停升高，机遇史无前例
尖端行业之所以犹如无人之境，皆是由于其入局门坎高，降级迭代过快，让得多从业者可望不可即。所幸的是，跟着百度飞浆等凋谢平台的不停完美，生态效应也日渐凸显，因此也让目前AI技术运用的门坎不停升高，从而让AI技术开发者、发明者遇上了史无前例的开展机遇。
据引见，百度AI技术架构分为四层：芯片层、框架层、模型层和运用层。从高端芯片昆仑，到飞桨深度学习框架，再到文心预训练大模型，各个层面都无关键自研技术。
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而在这样的技术架构之下，百度技术平台与开发者之间的指标，也高度统一，那就是：借助百度技术平台，让根底软件在传统产业中扎根，乃至枝繁叶茂。正如李彦宏所言：“必需要把软件的根扎上来，能力让翻新继续产生，能力让顶层的商业更为繁华。”
值得一提的是，有根底软件为根，下层技术运用能力丰硕多样，而顶层商业能力获取正向反馈。而百度技术架构的劣势在于，能够统筹通用性与专业性，令其越往下越通用，越往上越公用。
与此同时，AI借此得以深化产业，在赋能实体经济方面，价值也进一步晋升。以百度智能交通解决计划为例。作为“智能调度零碎”，该计划关于管制交通流量、晋升交通效力大有裨益，因此也在全国63个城市落地运用，乃至成为交通部“交通强国”的试点单位。
据统计，交通网络智能化当前，通行效力足以晋升15%至30%。由此，百度智能交通计划也无望在将来片面解决城市交通拥挤问题。
AI技术逐渐得以运用，改动人们衣食住行的同时，也给行业从业者带来了严重利好。家喻户晓，过来30年如火如荼的互联网技术，无论是不可偻指算的网站、仍是如雨后春笋个别的APP运用，都是有数开发者借助开发者平台，与其协作共创的后果。
而在AI技术运用门坎不停升高的同时，AI技术开发者也将迎来黄金10年。所幸的是，只管人工智能技术的开展，也还会阅历崎岖。然而如今技术层面的难关曾经逐步霸占、运用层面的春季未然降临。因此，过来居高临下的AI技术，曾经变得随处可见、触手可及。
AI技术更有用武之地，显然离不开开发者的发明才能，然而更离不开百度技术平台借助资本、资源的面前推进。可喜的是，目前百度曾经在技术、运用层面率先取得冲破，并具有一定的钻研效果。并且，外行业风向产生奥妙的变动时，也表示出了其灵敏性、顺应性。
例如，技术层面，AI从了解内容，走向了自动生成内容，包罗AIGC用于作画、用于图文、视频等多类型的内容创作。而在商业运用层面，最具代表性的自动驾驶也与AI技术的运用亲密相干。早年，得多业内人士关于自动驾驶广泛决心缺乏，归根结柢与行业的法律法规、乃至社会伦理品德有相悖的地方。
因此，李彦宏以为，将来可以明晰界定变乱责任的自动驾驶汽车，或将率先进入商用阶段。而以目前的自动驾驶技术来看，L4级别的自动驾驶更有商业前景，乃至远超L3级别技术的运用价值。由此能够预见，环抱L4级别自动驾驶的AI根底软件开发，也将大有可为。
“深度学习+”成翻新开展新引擎
百度将本届Create大会称为首届“人机共创大会”，由于在百度技术平台的后期铺垫下，以后范围化的AI大出产未然造成。而人机共创也行将成为AI开发的大势所趋。
正如百度首席技术官王海峰所表现，深度学习从技术、生态、产业等多个维度逐步成熟，人工智能的技术翻新和产业开展，进入“深度学习+”阶段。因此，在此根底上的翻新发明也将大有可为。
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而经过人类提高过程当中三次工业反动来看，一切的翻新技术，都能落地运用到各行各业，带有一定的普适性、通用性。王海峰以为，人工智能技术一样具备这样的特点。而深度学习作为人工智能的症结中心技术，也与前三次工业反动的内核有着不约而同的地方、异曲同工之妙。
王海峰还以为，人工智能曾经呈现出了多元化融会的趋向，“深度学习+”的时期也曾经降临。而关于“深度学习+”的实际价值，也能够从技术、生态、产业三个角度，来窥测一二。
首先，在技术方面，人工智能与深度学习结合，是大势所趋，也是人工智能技术进一步开展的根基所在。百度研制的文心产业级常识加强大模型，即是为此而来，目前也逐渐在搜寻、信息流、智能音箱等互联网产品上得以运用。
与此同时，经过飞桨深度学习平台，传统制作、动力、金融、通讯、媒体等各行各业也得以赋能转型。
其次，在生态方面，深度学习可以衔接上上游生态火伴，让百度技术平台的生态效应更强，资源更广，商业价值更大。据理解，目前深度学习曾经普遍运用在百度芯片、深度学习框架、模型及运用等残缺生态中，并承载着传递运用需要的使命，同时能够减速AI技术翻新和产业开展。
并且，在衔接行业人材方面，百度深度学习的生态效应也体当初，不只能够与生态中的产学研用各方造成互补协作，还能携手造就人工智强人才，为行业提高带来源源不停的能源。值得一提的是，目前百度曾经联结社会各界，造就超过300万AI人材，因此得以让平台发扬共创价值。
再次，从产业角度，深度学习曾经成为百度技术深化千行百业的首要“抓手”。家喻户晓，在以后这个百舸争流，传统企业争相进行数字化、科技化转型的症结时代，这种企业关于人工智能技术的迫切需要，曾经肉眼可见。
而深度学习驱动的翻新，有丰硕的运用场景，有助于造成良性循环，增进底层技术冲破，放慢降级古代化产业体系。百度在智能交通畛域的垂直深耕，曾经印证了其价值之巨，而一旦复制到其它行业、深化到其它产业，更将发扬难以估计的商业价值。
因而可知，王海峰所言的“深度学习+”成翻新开展新引擎，货真价实，将来势必大有可为。
结语
「于见专栏」以为，百度Create AI开发者大会除了向外界展现其技术平台的最新效果外，还释放出了两个强烈信号：
其一是AI行业最艰巨的时辰曾经过来，各大架构层面的技术困难，曾经被百度技术平台霸占，而AI开发者依靠平台，也将能够低门坎进入，并遇上最好机会。其二是告诉行业从业者，AI技术在产业进行商业化运用的春季曾经降临，因此也为行业从业者注入了极大的决心。
而深度学习+这个翻新开展的新引擎，也将率领这个行业的开发者、发明者一展身手，将深度学习算法成为第四次科技反动的无力武器，乃至让第四次科技反动，真正产生。 |
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