2018年百度AI行业现状及发展前景趋势展望分析报告 下载本文

内容发布更新时间 : 2024/6/9 3:46:47星期一 下面是文章的全部内容请认真阅读。

2018年百度AI行业分析报告

类网络组件、3 级对象存储等强大的基础云服务能力。ABC-STACK 的目标,是将百度多年在 AI 技术上的积累,通 过百度云服务于中国的企业,以便其在全球的竞争格局中获得优势。 ? XPU 云计算加速芯片,专注于多样化计算任务

采用百度设计的新一代 AI 处理架构,拥有专用计算单元和数百个处理器,具备 GPU 的通用性和 FPGA 的高效率, 同时针对 PaddlePaddle 深度学习平台进行了优化。XPU 将大大增强 AI、数据分析、云计算和无人驾驶等领域的计 算能力。

? FPGA/GPU 云服务器,加速 AI 应用发展

百度云正式推出 FPGA/GPU 云服务器,将百度积累的技术能力开放出来,满足企业和开发者在 AI 时代的异构计算 需求,助力人工智能和大数据的应用发展。

2、ABC 差异化战略实现跨越式发展,广泛落地各行各业

百度云 ABC 以人工智能为中枢,以大数据为依托,以云计算为基础,能够全面输出百度的技术能力和资源。三位 一体的 ABC 战略将与产业结合,全方位满足客户需求,同时为大数据与人工智能提供更好的应用场景。百度云 ABC 差异化战略已获得行业客户的认可,并实现跨越式发展,2017 年百度云客户数、流量、收入分别是 2016 年的 11 倍、8 倍和 4 倍。

百度云已推出四大智能平台,为社会各个行业提供最安全、高性能、智能的计算和数据处理服务。四大智能平台包 括智能大数据平台——天算、智能多媒体云平台——天像,以及智能物联网平台——天工、人工智能平台——天智。

? 百度智能多媒体云平台——天像 百度天像智能多媒体云平台依托百度海量资源,提供了包括从文档到视频的多媒体处理服务;同时基于百度人工智

能技术,开放百度在图像、语音处理的智能服务。天像平台为国家教育部、全民 TV、熊猫 TV 和罗辑思维等教育、 直播、媒体类企业提供了优质的智能多媒体服务。 图表 26 百度天像—智能多媒体

资料来源:湖南互联网联盟、

? 百度智能物联网平台——天工

百度天工平台提供从设备端的 SDK 到接入、协议解析、设备管理、存储、数据等全栈产品,让企业和合作伙伴可以 快速搭建一个满足行业诉求的物联网应用。百度天工的物接入服务是国内首个支持原生 MQTT 协议的公有云物联网

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服务,物解析服务是国内第一个支持工业 Modbus 协议的云服务,抹平行业技术鸿沟,降低传统企业上云门槛。同 时得益于百度天算平台的大数据和人工智能技术,在设备维保领域,天工平台帮助用户实时、存储设备数据,通过 机器学习和深度学习等方式,可以大大提高设备故障预测的准确率。天工平台为太原铁路局、中船重工、康力电梯 等企业提供了高效的物联网解决方案。

图表 27 百度天工——端到端的全栈物联网平台

资料来源:湖南互联网联盟、

? 百度智能大数据平台——天算

天算平台整合百度大数据服务和人工智能技术,提供从数据收集、存储、处理分析到应用场景的一站式服务,广泛 适用于诸多行业场景,在生命科学、数字营销、日志分析、金融征信、智能客服等领域变现尤为突出。天算平台为 传奇影业、诺禾致源和 e 袋洗等企业提供了优质的大数据分析服务,证明了其在影视娱乐、生命科学等领域的良好 应用。

图表 28 百度天算——智能大数据

资料来源:湖南互联网联盟、

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? 百度天智——人工智能平台

天智平台由三个部分组成,分别是感知平台、机器学习平台与深度学习平台。感知平台主要包括图像技术(文字识别 和人脸识别)、语音技术(语音识别、语音合成和声纹识别)和自然语言处理(NLP Cloud),可以应用于智能客服、身份 验证、内容审核等场景,应用开发者可针对特定场景的应用直接调用 API。机器学习平台是百度云端托管的机器学 习服务,可以打通机器学习全流程,并开放 Spark MLlib;同时支持百度用户画像数据,并提供多种应用场景模版。 深度学习平台支持多种神经网络结构和优化算法以及自定义网络配置,对于计算、存储、架构、通信等多方面进行 优化,支持多核、多 GPU、多机环境,其 Paddle 内部技术已经使用成熟,并实现对全球开发者的开放。 图表 29 百度天智——人工智能平台

资料来源:湖南互联网联盟、

此外,百度发布 ABC Inspire 技术标识,赋能工业、媒体和金融等各行各业。2017 年百度云智峰会发布百度云 ABC 技术标识——ABC Inspire,代表 ABC 赋能行业、推动变革。ABC Inspire 首先赋能支持百度内部的产品和平台,包 括 DuerOS、Apollo 平台,都是基于百度云。百度云 ABC 实现对 DuerOS 三层系统结构的赋能,打造目前最优秀的 中文对话式人工智能系统;ABC 赋能 Apollo 的整体设计框架,助力 Apollo 1.5 升级发布。同时百度云凭借 ABC 技 术优势以及成熟的解决方案,正在营销、金融、媒体、工业、交通、物流等各个行业推动创新与变革。多家行业领 军企业客户在峰会上展示了众多令人惊艳的 ABC 应用案例。

三、开放 Apollo 和 DuerOS 两大应用平台,从云至端构建完整 AI 开放生态

百度 AI 开放布局从云延伸至端,已建立起一套完整的生态体系。云端,百度开放百度大脑和智能云,为每一位开发 者提供其所需的能力,帮助他们搭建自己的知识体系和行业解决方案。端上,百度开放 DuerOS、Apollo 两大应用 平台,Apollo 和 DuerOS 核心能力都源自百度大脑。

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图表 30 百度 AI 开放生态战略

资料来源:百度 AI 开发者大会、

(一)Apollo 平台:打造汽车界的安卓系统

Apollo 开放平台标志着全球范围内自动驾驶技术首次系统级开放,将帮助汽车行业及自动驾驶领域的合作伙伴快速 搭建一套属于自己的完整的自动驾驶系统。开发者借助 Apollo 能力,可以搭建自己的自动驾驶汽车,让自动驾驶从 0 到 1 只需要三天。Apollo 生态设计基于 Apollo 宣言的四个战略目标: 1)开放能力。汽车工业正在走向自动驾驶的未来,最大痛点是技术壁垒太高,任何一家企业都需要多年技术,人才 和数据的累积。百度起步较早,有将近 4 年的相关积累,并且有强大的持续研发能力。百度将把这些能力开放给合 作者,帮助他们迅速进入自动驾驶研发。

2)共享资源。任何一个 Apollo 的合作伙伴都可以使用 Apollo 技术,同时他们都有机会对 Apollo 生态做贡献,尤其 是贡献有价值的数据资源。Apollo 计划的共享原则是:贡献的越多则获得的更多,因此 Apollo 受益,合作伙伴更受 益。

3)加速创新。创新是 Apollo 的核心所在,因为 AI 的技术核心是数据+能力。数据的累积、能力的迭代、技术更新 的速度是整个工业的关键。Apollo 生态会将越来越多的数据资源汇总在一起,这样 Apollo 每天测试的场景越来越多, 而且这个迭代、创新的速度将会不断的加快。未来 Apollo 的创新速度和创新能力将超过任何一个封闭体系,Apollo 自动驾驶能力将会领先整个工业。

4)持续共赢。百度的商业模式将基于百度的算法、数据、大规模计算等核心能力,聚焦提供一系列高价值的商业化 核心服务。百度所提供的能力,将是目前汽车工业所没有、可互补的。每个合作伙伴都可以聚焦在自己的核心能力 上,用 Apollo 来加速创新,获取更多的商业价值。

Apollo 具备整个工业最完整、最强大的自动驾驶布局,在每一个关键部位都有强大的能力和布局。1)大脑是 Apollo 平台;2)血液是云服务,除百度云外,百度还有 Microsoft 等公司在国外提供核心云服务;3)四肢和骨骼是国际 一流的供应商。传感器方面,百度有很多非常出色的有强大创新能力的合作伙伴。整车制造商,百度在全球有 15 家合作伙伴;4)心脏是计算硬件,百度与英伟达、英特尔均建立了良好的合作关系。4)在落地能力上,百度有很 多出行服务提供者和国内城市合作伙伴。

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图表 31 Apollo 拥有自动驾驶工业最完整的布局

资料来源:百度 AI 开发者大会、

Apollo 的核心技术框架由软件平台、服务平台、参考硬件平台和参考车辆平台四层组成。把所有的模块加在一起, Apollo 能让每一个开发者从 0 到 1,快速组装一辆属于自己的自动驾驶车。 1)中间是软件平台。Apollo 开放了一系列重要模块,重点是以下四大模块。1)自定位模块:使用百度业内领先的 高精地图,加上多种传感器融合,让每一辆车都可以低成本、全天候地精准定位。2)感知模块:感知是当前自动驾 驶工业创新的重点,运用顶尖的人工智能技术能“看清”和“看懂”路况。3)车辆规划控制:Apollo 模型运用 AI 和大数据,采取最安全的驾驶策略做到精确的车辆控制,也能适应不同国家的交通路况。4)运行框架:核心是安全、 可靠、实时控制,并能同时支持 Intel 和 NVIDIA 的芯片。

2)最上层是服务平台。Apollo 重要的开放能力汇聚于此,重点包括:1)高精地图服务;2)仿真引擎;3)安全服 务;4)DuerOS 服务将为每一辆车提供智能化的车内用户体验。

3)参考硬件平台和参考车辆平台。Apollo 硬件平台支持从 CPU 到 GPU 到 FPGA 各种计算硬件,也支持从 GPS、 IMU、摄像头,到激光雷达等各种传感器。同时,Apollo 提供的黑盒子能够记录和保存所有的数据信号,使得合作 伙伴可以更安全、有效地预防和处理车辆事故。

图表 32 Apollo 技术框架

资料来源:百度 AI 开发者大会、