人工智能正在赋能各个产业,推动产业转型升级。作为国内ai领域的头雁,百度飞桨在这方面的一系列成果引发外媒关注。6月23日,全球顶级科技商业杂志、美国麻省理工学院主办的《麻省理工技术评论》发文称,“百度飞桨深度学习平台正在推动工业人工智能崛起。”
麻省理工科技评论提到,疫情已蔓延至超过150个国家,全球经济面临困局急需转型,人工智能在此时为人们提供了抗击疫情新思路。百度将人工智能技术运用至工业创新上,彰显了ai和深度学习平台结合的优势并带来了广泛的影响。
mit报道称,基于百度飞桨深度学习模型开发出的森林无人机,已经帮助东南亚155个林业局将森林检查范围由原来的40%扩张至100%,并且执行效率比人工检查高出200%,有效预防森林火灾的发生。
事实上,助力森林巡检只是百度飞桨诸多落地应用中的一个缩影。据报道,目前基于百度飞桨开发出的一系列产品已经深入制造业、医疗、能源和垃圾管理等行业,助力行业数字化转型升级。
以垃圾分类为例,金漉科技依托于百度飞桨paddle detection中的实例分割模型(mask-rcnn)开发出的垃圾分类机械手臂,可以快速准确识别不同类型的垃圾,相比于传统算法60%-90%的筛选率,百度飞桨的筛选率稳定在93%—99%,大幅提升垃圾分类的效率。
对于人工智能带来的改变,金漉科技ceo张志文深有感触,“在垃圾分类中使用人工智能可以带来更大的潜力,不仅可以节省96%的人力,而且可以优化分类并进一步识别难以分类的废物,更为重要的是,人工智能可以自我学习来优化垃圾分类。”
麻省理工科技评论则认为,百度飞桨通过ai技术能够帮助垃圾收集者规避在收集和分离垃圾过程中面临的风险。“这对于现代垃圾管理至关重要。”
除此之外,百度飞桨在疾病筛查、病变检测等方面也提供了诸多帮助。全国抗疫期间,基于百度飞桨开发出的肺部ct成为前线医生的好帮手,其可以快速准确的读取ct扫描,助力医生更有效地检测和监控感染。
基于此,北京肿瘤学数据平台和医学数据分析公司连心医疗发布了中国第一个由飞桨提供支持的用于肺炎ct图像分析的开源ai模型,其可以快速检测和识别肺炎病变,提供定量评估诊断信息,包括肺炎病变的数量和比例。如今该系统正在湖南湘南大学附属医院使用,其可以在不到一分钟的时间内查明疾病,检测数据集的准确率达到92%。
目前,百度飞桨正通过释放ai技术,赋能各行各业,以此促进产业智能化发展,为疫后经济恢复、发展注入新动能。
百度飞桨在落地应用上多点开花离不开其强大的技术实力。作为国内首个开源开放、技术领先、功能完备的产业级深度学习平台,百度飞桨技术逐渐趋于成熟。
一方面,基于编程逻辑的组网范式,百度飞桨对于普通开发者而言更容易上手,同时其支持声明式和命令式编程,兼具开发的灵活性和高性能。此外神经网络结构可以通过算法自动设计,其性能要比人类专家设计的算法更好。
另一方面,百度飞桨在超大规模深度神经网络训练方面也取得了突破。其实现了世界首个支持千亿特征、万亿参数、数百节点的开源大规模训练平台,攻克了超大规模深度学习模型的在线学习难题,实现了万亿规模参数模型的实时更新。
得益于这些技术,百度飞桨能够大幅度提升行业效率,最为鲜明的一点是,其将oppo推荐系统的训练效率提高了80%。除此之外,百度飞桨开源了200多种预训练模型,以此促进工业应用快速发展。时至今日,百度飞桨平台凝聚了190万开发者,服务了超8.4万家企业,成为了推动行业发展的重要力量。
正如百度cto王海峰所言,在产业智能化浪潮兴起、人工智能基础设施建设快速推进之际,飞桨以更敏捷的脚步,秉承开源开放理念,坚持技术创新,与开发者共同成长和进步,一起发展深度学习和人工智能技术及产业生态,加速产业智能化进程。
通过对深度学习平台的不断迭代更新,百度飞桨将ai技术输送至各行业之中,正在成为推动产业智能化发展的关键力量,对于推动国家智能经济建设乃至经济高质量发展,其同样有着重要的战略地位和推动价值。
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