"新基建"持续升温，人（rén）工智能作为（wéi）其中的（de）重要（yào）一（yī）环（huán），正在（zài）高速发展。4月7日，36氪"超（chāo）级沙（shā）龙（lóng）"直播栏目举办"新基建"专场，百度（dù）集团副总（zǒng）裁（cái）、深度学习技术及应用国家（jiā）工程实验（yàn）室副主任吴甜以"智能时（shí）代的（de）AI基础设施（shī）建设与应（yīng）用"为题（tí），结合百度在人工智能领域的技术成果（guǒ）和落地（dì）案例，对（duì）"AI新基建"进行了解读。吴甜还在直播中"剧透"， WAVE Summit深度学习开发（fā）者峰会将在（zài）五月举办，届时会（huì）有一系列（liè）的核心（xīn）能力发布（bù）。

吴甜（tián）在直播中表示，AI新基建是一项全方位工作，AI基础设施则是其中的一个（gè）大型技术系统和工（gōng）程系统（tǒng）。基于AI基（jī）础设施的（de）持续应用和创新（xīn），将反（fǎn）哺AI基（jī）础平（píng）台，促（cù）进整个AI系统进一步进化。目前百度大脑已经成为软硬一体AI大生产平（píng）台，在语音识别、视（shì）觉（jiào）理（lǐ）解、语（yǔ）义理解、深度学习平台等领域取得了重（chóng）大突破进展，并在工（gōng）业（yè）制造（zào）、能（néng）源电（diàn）力等领域落（luò）地应用，疫情（qíng）期间，百度AI测温、智能外呼（hū）、AI算法、CT影像分析模（mó）型（xíng）等（děng）技术和产品（pǐn），也在疫情防控过程中发（fā）挥了巨大的应用（yòng）价（jià）值。 AI产业化需要社（shè）会全方位多方整合（hé）力量创新，共（gòng）生共赢（yíng）的生态（tài）系统应运（yùn）而生，同时还要重视人才培养，加大力度培养既懂应用场（chǎng）景，又懂AI技术（shù）的复合（hé）型新型人才，促成应用更加（jiā）繁荣。

吴（wú）甜直播分享（xiǎng）包含AI基（jī）础设（shè）施、AI应（yīng）用（yòng）价（jià）值、AI生态系统、AI人（rén）才（cái）培（péi）养四个方面，全文（wén）整理内容如下：

大家晚上好！最近这段时间随着加快新基建的（de）要求提出，新基建的建设已经成为非常（cháng）重要的话题（tí），我今天带来的是（shì）关（guān）于人（rén）工智能新型基础设施建的（de）理（lǐ）解，后面我会简称为AI 新基建。新型基础设施（shī）建设简称（chēng）新基（jī）建，是（shì）以5G、人（rén）工智能、工业互联网、物联网为代表的新型基（jī）础设施，本质（zhì）上来说，它是信息（xī）数字化的基础设施。AI新基建是非常新的概（gài）念，今天我分四（sì）个部分来（lái）介绍我对AI新基（jī）建的（de）理解。

一、AI基础设施

首先（xiān）介绍的是（shì）AI新基建中最基础、最重要的硬核部（bù）分——技（jì）术平台。以百（bǎi）度为（wéi）例，我们以AI技术平（píng）台为（wéi）核心构建了一套AI基础设施。

AI技术涵（hán）盖的子领域非常（cháng）广，整（zhěng）个AI技术系统本身开放性很强，它和（hé）应用（yòng）场（chǎng）景也（yě）有非常多的（de）结合（hé），和应用（yòng）紧密相关，而且（qiě）会随着（zhe）应用持续进化（huà），所以它也并（bìng）不是一成（chéng）不变的，而是一个不断演进（jìn）、演化的系统。

百度大（dà）脑是百度AI技术的集大成，简（jiǎn）单（dān）的回溯一下百（bǎi）度大脑发展历程。

在百（bǎi）度（dù）成立之初（chū）就（jiù）已（yǐ）经在大量使用AI技（jì）术了，比如在搜索引擎中使（shǐ）用（yòng）自然语言处（chù）理、知识图（tú）谱等技术。2010年开（kāi）始，百（bǎi）度开始进行基础能力的积累，AI布（bù）局也自此开（kāi）始初具雏形（xíng）。2016年（nián），百度（dù）大脑完成基础能力积累，AI能（néng）力（lì）开始逐（zhú）步开放。2017年，百度大脑构建了完整的技术体系，AI能力进入了全面（miàn）开放的阶段。2018年，百度大脑的核心技术进入到"多（duō）模（mó）态与深度（dù）语义理解"阶（jiē）段，"多模态"就是综（zōng）合语音、视觉、文本理解能力，并且是深度、多层次的语义理解，AI在（zài）这个时候开（kāi）始多维（wéi）度、多（duō）层次的开（kāi）放。2019年，百度大脑（nǎo）进（jìn）一步升级为（wéi）软硬一体AI大（dà）生产平台，进入到AI能力和应用场（chǎng）景的融合创新阶段，广泛的和各行各业场景结合，成为了AI时代的生产平台。

先（xiān）看一看AI大生产平台是一个什（shí）么样的平台。这个名字大家可能会（huì）觉得有些黑（hēi）盒，打开黑盒看，它的组成部分中，最基础的是（shì）算力和数据平台。在（zài）整个（gè）生产平台上，深度学习平台是（shì）底座基础，开发者（zhě）可以在（zài）这（zhè）个平台进行（háng）自（zì）己AI应用的开（kāi）发；这里（lǐ）也会有通用的AI能力，像语音、视觉、自（zì）然语言处理、知（zhī）识（shí）图谱（pǔ）一系列AI能（néng）力（lì）的调用；再结合（hé）到场景当中，有大量（liàng）应（yīng）场景（jǐng）需要进（jìn）行（háng）定制训练的需求，所以开放（fàng）了定制（zhì）训（xùn）练平台；最终整个平台上积累的能力需要和业务系统进行部署（shǔ）和集成，所以（yǐ）也提供了部署与集成的（de）工具与平台，在此基础上（shàng）形成技术解（jiě）决方（fāng）案。整个大生产平台有（yǒu）AI安全保驾护航，AI应用中安全也是重要的话题。

从平台底层向上，我们逐层（céng）看看各（gè）部分的（de）含义以（yǐ）及现在（zài）的（de）进展。最底层是AI基础架构，这是整个AI大生产平台的计（jì）算底层（céng）。随（suí）着AI算法能（néng）力（lì）的提升，对于算力的要求是越来越高（gāo）的，有这些算力的基础资源，才（cái）有可能对大（dà）数据进行计算（suàn），最（zuì）后（hòu）产（chǎn）生AI算法（fǎ）模型。AI+5G的（de）时代即将到（dào）来，未来（lái）计（jì）算将（jiāng）会无处不在，它会从（cóng）云扩展（zhǎn）到端、边缘，在我们身（shēn）边就能（néng）够时刻进行各种各样的计算。在百度（dù）大脑上（shàng）全新的AI计算架构通（tōng）过芯片层、互联层、系统层、调（diào）度层，能够进行（háng）协同设计和技术创新（xīn），最终（zhōng）可（kě）以提供（gòng）百万TOPS量级强大的计算力。与（yǔ）此同时芯（xīn）片、系统、设备都（dōu）能够进（jìn）行互相连接，将（jiāng）不（bú）同场景中的计算（suàn）连接在一起，产生更（gèng）大的计算能力。

百度在（zài）使用经典的芯片基（jī）础上，也有（yǒu）自研芯片，一个是云（yún）端通用AI处理器"百度昆仑（lún）"，针对（duì）语音（yīn）、自（zì）然语言处（chù）理还有图像进行专项优化，性能可以（yǐ）更加提升，同时（shí）百度昆（kūn）仑和飞桨（jiǎng）深度（dù）学习平（píng）台进行了深度适配，使编程灵活度更高，能够灵活支持训练和预测。同等性能下使用"百度昆仑"，成本上可以降低10倍。这是云上的处（chù）理器，还有一款在端上的"百度鸿鹄（hú）"，是专用于远场语音交（jiāo）互的芯片，这款芯片采用（yòng）新的设（shè）计理念，遵循软件定义芯片全新设计思路（lù），这里面也有（yǒu）相应的核心（xīn）参数，能够在100毫瓦功耗情况下（xià），支持远场（chǎng）语音交互核心的阵列信（xìn）号（hào）处理和语音唤醒（xǐng）能力。这些（xiē）会用于车载语音交互和智能家居产品场景，带（dài）来低功耗、高性能的产品，也带来更（gèng）大的想象空间（jiān）。鸿（hóng）鹄（hú）芯片已经实现了量产，现在（zài）已经在百度相应产品当中使（shǐ）用了。

向下连接芯片，向（xiàng）上（shàng）连接了应用场景的就是（shì）深（shēn）度学习框架及平台，在AI时代帮助开（kāi）发者（zhě）快速便捷完成深度学习技术（shù）研发，这是深度学习平（píng）台（tái）的使命。深度学习平台是智能时代的操（cāo）作（zuò）系统。

飞桨深度学习开源开（kāi）放平台上已经构（gòu）建起了全（quán）方位、全功能的一套平台，从飞桨的全景（jǐng）图可以看出，飞桨在核心框架层能够支持开发者（zhě）进行（háng）开发、训练（liàn）、预测，整个全流（liú）程的研发（fā）工作。百度在飞桨（jiǎng）上（shàng）还发布（bù）了自己以及百度行（háng）业伙伴一起打磨验证的一系列工业级模（mó）型，建立了覆盖自然语言处理、视觉、推（tuī）荐、语音等（děng）主流AI算法（fǎ）的官方模型库。

真实在场景当中应用的（de）时候，往往还需要端到端配套的开发套件，让（ràng）整（zhěng）个开发过程更加便捷、便利，并（bìng）且能够复用（yòng）以前做好的各种各样的积累。飞（fēi）桨在语义理解、目（mù）标（biāo）检（jiǎn）测、图像分割、点（diǎn）击率预（yù）估四大场景都有配（pèi）套的套件，可以（yǐ）非常便捷的使用。

在（zài）深度（dù）学（xué）习各个方（fāng）向（xiàng）上，飞桨平台（tái）上也提供（gòng）了相应的工具组（zǔ）件（jiàn），从平台层使用的时（shí）候（hòu）提（tí）供了（le）服务平台。这样一（yī）个全方（fāng）位的、全功能的平台，其实是针（zhēn）对在众多应用过程当中（zhōng）不（bú）断发现的应用难题和挑战建设起来的。飞（fēi）桨平台在开发的过程中（zhōng），提供了便捷的框架，在训（xùn）练过程当中提供了超大规模深度学习模型训练技术，在部署上也是针对多端（duān）、多平台全面部署的高（gāo）性能的推理引擎，还有开源模（mó）型库，综（zōng）合（hé）提供出来供产业使用。

介绍了算力、开发框架和（hé）平（píng）台，再看几大AI算法方向上目（mù）前为止最新的（de）进展。

首（shǒu）先（xiān）看一看语音识别方向，语（yǔ）音识别在AI算法当中（zhōng）是发展（zhǎn）历史比较悠久，目（mù）前也是可用性非常高的技术，当（dāng）然它也（yě）还持续有技术上的（de）突破（pò）。百（bǎi）度上线了首个基于（yú）流式注意力的语音（yīn）识别线上服务，这也是在国际上首次实现在线语音识别（bié）中大规模使用注（zhù）意力模型。这个技术使用（yòng）以后，在语音输入法场景下相对准确率有50%的提升，在音箱这类产品准（zhǔn）确率提（tí）升到（dào）20%。随（suí）着端侧智能设备不断广泛使用，离线语音识别在无网、弱（ruò）网状态有（yǒu）越来越多的需求，百度（dù）语音技术团（tuán）队通过系统性优化，解决了（le）语言模型裁减性能（néng）损失问题，使（shǐ）离（lí）线模型有非常（cháng）高（gāo）的识别率。

语音合成（chéng）方面，如果合成出来的声音偏重于机械感，缺（quē）少情感，听者在长（zhǎng）时间（jiān）听的（de）情况下（xià）会产生疲惫（bèi），所以音（yīn）色模拟、情感模拟等（děng），都会是语音合成技术需要突破的挑（tiāo）战。百度推出（chū）的语音合（hé）成技（jì）术，可以用20句话（huà）制作专属（shǔ）的（de）定制语音，将声音当中的音色、风格（gé）、情感（gǎn）等（děng）要素映（yìng）射到不同的子空间，使用的时候不同要素进行任意的（de）组（zǔ）合。在百度地图上已经推出了全球首个地图语（yǔ）音定制功能，只需要录制（zhì）20句（jù）话就可以做成一个个人专（zhuān）属的语音包。

视觉理解方（fāng）面（miàn），这（zhè）些年在OCR物体检测、视频理解、目标跟踪等（děng）业界领先的（de）图像视（shì）频技术，百度多次在国内（nèi）外顶级赛事中取得佳绩，并（bìng）且在（zài）机（jī）械制造、金（jīn）融、医疗、教育等领域得到非常广泛的（de）使用。

虚拟形象合成方（fāng）面（miàn），在对大（dà）量语音、视觉（jiào）以及文本的理解能力达到了（le）非常好的（de）水平之（zhī）后，AI算法也在推（tuī）进做虚拟形象合成，尽可能形成更（gèng）加自然、更像真人、更加具有丰富情感的虚（xū）拟形象（xiàng）。百度虚拟形象合成技术其实结合了多模态（tài）识别和理解，语音识别、视频理解等等，再（zài）加上面部（bù）、肢体、嘴形的生成能力，还有语（yǔ）音合（hé）成TTS的技术，实现了业界首个可以（yǐ）进行量产视频的真人形象的虚（xū）拟主播，在（zài）多个场景（jǐng）当（dāng）中应用，央视（shì）和百（bǎi）度合作打造过AI虚拟主持人小灵，在（zài）央视去（qù）年的五四（sì）晚会亮相；澎湃新闻和百（bǎi）度打造了第（dì）一个虚拟真人形象（xiàng）的主（zhǔ）播，用（yòng）在早晚新闻（wén）栏（lán）目上；浦发银行和百度合作（zuò）打（dǎ）造了业界首（shǒu）个金融（róng）数字人（rén），有情（qíng）感有专业（yè）的（de）银行知识，能够提升银行（háng）的客服体验。

语音、视觉等技术在人工（gōng）智（zhì）能技术中属于感知层技术，类比于人的（de）感（gǎn）知能力。人还（hái）有非常（cháng）强的认（rèn）知能力（lì），对人工智能（néng）而言，认（rèn）知能力主要体现在（zài）自然语言处理、知识图谱等语言和（hé）知识类（lèi）技术（shù）上。百度构建了超（chāo）大（dà）规模多元异构知识图（tú）谱，包括实体图谱、事件图（tú）谱、行业（yè）图谱、关注点（diǎn）图（tú）谱（pǔ）、POI图谱，这些图（tú）谱都（dōu）会根（gēn）据需求场景需（xū）要，不断扩充和延展。

举一个例子，基于知识（shí）图谱视频语义理解，从（cóng）视觉视角上提取特（tè）征（zhēng），通过语（yǔ）音识别对视频当中人物（wù）的对话、言论等等进行（háng）语音的（de）识别和提取（qǔ）特（tè）征，还可（kě）以对视频标题以及（jí）周边文本进行文本理解。这些基础理解之（zhī）后，再结合知识（shí）图谱中（zhōng）的视频（pín）理解（jiě）子图，在知识图谱中进行（háng）计算和推理，对（duì）刚刚产（chǎn）生的理解的标（biāo）签、理解的特征进行补全、关联等（děng）等一（yī）系列操作（zuò），最（zuì）终用在产品上，将会对整个视频（pín）内容有（yǒu）更深度的理解。这是用感知（zhī）技术和认知（zhī）技术进行多模态融合的典型（xíng）例子（zǐ）。

AI技术如果能（néng）够完全、充分理解人的语言，将（jiāng）会是迈向通用人工（gōng）智能技术（shù）非常重要的突破。这（zhè）方（fāng）面百度也持续有新的突破。百度推出的ERNIE是持续（xù）学习的语义理解框架，可（kě）以进行增强的（de）语义理解。比如（rú）我们想（xiǎng）让AI算法理解实（shí）体，我们会（huì）用百科的内容、网页内容进行（háng）实体识（shí）别任务的构造，然后由预训练模（mó）型进（jìn）行学习，再对场景（jǐng）上（shàng）进行针对（duì）性的fine-tuning，这样可以得到实（shí）体学习更强的语义理（lǐ）解（jiě）模型。再（zài）复杂一（yī）点的任务，比如构建因果关系的（de）识（shí）别任务，也是通（tōng）过技（jì）术方（fāng）式，构（gòu）造大（dà）量因果的知识，然后由大的（de）预训（xùn）练模（mó）型进行学习，再进行任务上的调优学习。百度（dù）ERNIE模型已经学习了13亿以上的知识，在NLP任（rèn）务上全面刷（shuā）新了任务效果，目前在共计16个中英文效（xiào）果上超过了BERT、XLNet，取得了SOTA效（xiào）果。这张图展示出来的就是不断加（jiā）以新的（de）知识，让ERNIE在持续学习（xí）过程中，推动自然语言推（tuī）断、自动问答、文本相似度、情感分析任（rèn）务上（shàng）等等（děng）有持续不断的效（xiào）果提升。

以上是AI技术方向最新的（de）进展（zhǎn）概览，百度（dù）大脑也（yě）打造了完整的AI安全（quán）体系（xì），从基础开（kāi）源技术（shù）矩阵到（dào）开放（fàng）行（háng）业解（jiě）决方（fāng）案（àn），到（dào）与学术界、企业、政府（fǔ）、机构等开放协（xié）作（zuò），整个技（jì）术产品已经覆盖到（dào）了云管端，以及大数据、云计算一（yī）系（xì）列（liè）风险问题，这样（yàng）的安（ān）全体系也是为AI技术产业应用（yòng）有一个保驾护航的作用，可以（yǐ）推动AI时代安全生（shēng）态的建设，让大家在使用AI技术（shù）开展各种各样应（yīng）用创新（xīn）的时候，没有（yǒu）安全的后顾（gù）之（zhī）忧。

刚（gāng）刚以百度工作为例，详细说明了AI新（xīn）基（jī）建（jiàn）当中最基（jī）础的技术平台现在的（de）状态，新基建不仅仅是技术平台，所（suǒ）以接（jiē）下来进入今天（tiān）要分享的第二部（bù）分，AI应用（yòng）价（jià）值的创造。

二、AI应用价值

百度AI技术（shù）应用在互联网产品（pǐn）当中，也已经（jīng）有大量的实践，比如说（shuō）AI赋能的智（zhì）能搜索、信（xìn）息流推荐、新一代人（rén）工（gōng）智能地（dì）图等等，以及AI为核心能力的智能家居小度系（xì）列产品，还有自（zì）动驾驶阿波罗等等，这些百度已有的产品上， AI已经带（dài）来了（le）非（fēi）常多的价值。另一方面，AI技术其实也（yě）已经体现（xiàn）在（zài）面向各行各业的应用价值了，我今天还想重（chóng）点分享（xiǎng）一下AI+云赋能产业变（biàn）革与（yǔ）创新（xīn）。

先看看这（zhè）样一个过程。首先我们需要先面对（duì）大量数据的生产和数据的应用，所以我们在百度智（zhì）能云上有推出数据（jù）工（gōng）厂（chǎng），在数据工（gōng）厂当中通过数据众包（bāo）、加工、标注等一（yī）系列工作进行数据处理，也结合百度提供的数据集，以及整理的第三方行业数据资源，形成（chéng）基本的数据集，在应用当中通过（guò）数据管理、数（shù）据评测（cè）的平台等等，使得整个（gè）数据能够形成一个闭环效（xiào）应。完整的闭环数据会充分帮助算法达到最佳效（xiào）果。数据生产之后会进入到（dào）模型（xíng）工（gōng）厂，在AI技术（shù）平台支撑下（xià），可以融合算力、数据、算法，结合场景（jǐng）产生模型，最终（zhōng）应用到（dào）业务系（xì）统当中。

我分享（xiǎng）一些（xiē）应用场景的案例。

智能（néng）工业（yè）巡检。AI应用于智能工（gōng）业巡检，在针对场景定义的问题（tí）上，主要（yào）是应（yīng）用图像的分类、分割、检测的方（fāng）法，实现快速准确的识别（bié）。比如安全帽（mào）佩戴的检测，尤其（qí）是矿井里的安全帽佩戴检测（cè），烟火的警报，仪器（qì）表（biǎo）的读数识别（bié）等等，这其中应用了（le）AI的算法，相当于（yú）训练除（chú）了（le）有经验的巡（xún）检员（yuán），可（kě）以大幅减少人（rén）工投（tóu）入，也降低了人工学习的成本（běn）。

智能质检。一线质检里面工人要进行很长（zhǎng）时间（jiān）工作进行（háng）零件质检，尤其（qí）是精（jīng）密零件质检（jiǎn），零件非常小，这些质检工作需要在强光下进（jìn）行，长时间在强光下看微小的（de）瑕疵（cī），容易造成工人眼睛的（de）疲劳。案例里的工厂需（xū）要每天对出厂的2000多万（wàn）的产品进（jìn）行（háng）检测工（gōng）作，质检员每天要检测多（duō）达1万多个零件，每（měi）分钟每个工（gōng）人需要检测（cè）19个，还需要对零件从多个（gè）不同的角度的多个缺（quē）陷进行分类。用AI赋能的表面缺陷（xiàn）视觉（jiào）检测（cè）识别（bié）设备，它通（tōng）过（guò）百度（dù）AI技（jì）术和云技术，自动（dòng）对物体（tǐ）表面缺陷进行（háng）大小、位（wèi）置（zhì）、形状的检测，并按照品质分门别类分好（hǎo），它总体上可以帮助节省（shěng）90%的人员成本，整个设备相比起（qǐ）原来的工作桌，占地面积减少80%，漏（lòu）检（jiǎn）率也大幅度降低。

这两个（gè）都是感知层，视觉技术为主的应用案例。感知层技术（shù）加上认知层技术，就可以（yǐ）在智能媒体上（shàng）发挥作用，通过热点发现、智（zhì）能写（xiě）作、智能（néng）勘（kān）误，以及智能发（fā）布整个全（quán）流程，可以助（zhù）力新闻的生产（chǎn）全流程（chéng）。

今（jīn）天（tiān）还带（dài）来（lái）了几个在最近的抗疫过程（chéng）当中，给疫（yì）情的筛查（chá）、管理（lǐ）带来帮助的解决（jué）方案。首（shǒu）先是AI测温，AI测温是（shì）一套可以（yǐ）非接触进行远距离多人测（cè）温的（de）设备，现在也已经在数百个场所（suǒ）部署，帮助全国各（gè）地完成了700万人次的初（chū）筛工作。AI测温的过程分为几个方（fāng）面，首先在行人（rén）路过的时（shí）候（hòu），通过红（hóng）外热像（xiàng）仪能够捕获温度，通过光学相机，摄（shè）像头能够不间断地（dì）对戴口（kǒu）罩的多（duō）人进行远距（jù）离的人脸（liǎn）检测。这套方案也在企业内（nèi）部署（shǔ），形成企业入场方案，测温之（zhī）后还可以进行人脸识别、智能监控，并且（qiě）如果同企业报备系统打通之后，可以自动（dòng）识别员（yuán）工是否符合复（fù）工入厂（chǎng）的要求。这里面（miàn）采用的AI技术就（jiù）是人脸检测、跟踪算法等，可以精准（zhǔn）实现人（rén）脸定（dìng）位，即使戴上口罩，现在也（yě）可以进行（háng）人脸识别。

在过去的两个（gè）月大家已经感受到了，社区工作者在整（zhěng）个抗疫（yì）管（guǎn）理中做了非常多的一线工作，百度推（tuī）出（chū）的（de）基于智能对话（huà）技术的（de）外呼系统帮助进行人员的随访，能够（gòu）进行批（pī）量的外呼，人工智能语音随访通过（guò）自动的外呼系统（tǒng），触达到人（rén）群，并和他（tā）们交（jiāo）流，进行防疫信（xìn）息采集和疫情防控相（xiàng）关（guān）的提醒。这些信息也可（kě）以立即形成结构化数据分析报告，支撑后续（xù）一系列的决策或（huò）者管（guǎn）理（lǐ）。整个外呼系统应用了语（yǔ）音（yīn）、自然语言（yán）处（chù）理（lǐ）、知识图谱（pǔ）等等技术。

在医护人员最忙碌的时候，护理信息数据采集、登记、录入等等也是他们每（měi）天非常重要的工作（zuò），百度和相关的伙伴一（yī）起打造了语音临床护理数据采集系统（tǒng），让（ràng）护理人员通过这样的设备进行语音录入。医护（hù）人员不用摘掉手套、口罩，不用脱下防护服（fú），可以（yǐ）非（fēi）常轻松的手（shǒu）持设备进行语音录入，很（hěn）快就可以输入大量护理信息，并将信息自动上传至（zhì）医院的电子病历（lì）系统。新冠肺炎相对应的临床数据中，有非常多的（de）医疗专用（yòng）词汇（huì）、专（zhuān）业（yè）医疗符号等，我们（men）语音系统也快速进行了定制训练，在（zài）医护语音录入（rù）场景中语音（yīn）录入准确率可以达到92%以上，这套系（xì）统（tǒng）已经在（zài）烟（yān）台市传染病（bìng）医院多个科室（shì）部署使（shǐ）用。

病毒分析和疫苗研（yán）发也（yě）是（shì）抗（kàng）疫（yì）工（gōng）作当中（zhōng）非常重要的一个工作（zuò），在2019年百度曾提出了（le）Linearfold算法（fǎ），这个算法可以将病毒（dú）全基因组RNA二级结构分析的时间从55分钟（zhōng）缩短（duǎn）到27秒，大幅度提（tí）升（shēng）RNA二级结（jié）构分（fèn）析的速（sù）度。我们知（zhī）道RNA结构分（fèn）析在病毒分析（xī）和疫苗研发当中是非常重（chóng）要（yào）的，这（zhè）项工作发表了之后，受到（dào）了诸多业内专家高度（dù）的评价（jià），目前也（yě）是在和很多机构（gòu）进行合作，希望AI算法能够助力（lì）医学科技。

最后我（wǒ）还想分享的（de）一个是飞桨和连心医疗开源肺炎CT影像分析模型，能够提升在肺炎CT影像（xiàng）筛查当中医护人员的工作效率，这个模型本（běn）身（shēn）病灶检测精度可以（yǐ）达到（dào）92%，召回率97%，湘南学院附属医（yī）院（yuàn）在（zài）应用当（dāng）中了。

这些（xiē）都是AI技（jì）术和场景结合之后所带来一系列的价值，这也（yě）是我今天分（fèn）享的第二部（bù）分（fèn），就是技术不断的在产生（shēng）应用价值，而这些应用（yòng）价值（zhí）恰恰是作为新基（jī）建非（fēi）常重要的（de）。

三、AI生态系统

在我们与（yǔ）广大的行业伙伴进（jìn）行合作过程当中，我们也（yě）看（kàn）到（dào），对于（yú）大量企（qǐ）业（yè）来（lái）说，业（yè）务创（chuàng）新和（hé）应用落地过程中（zhōng）存在着一系列的（de）挑战。比如说研发方面，AI技术的应用门槛挺高的，开（kāi）发周期往往（wǎng）不太（tài）可控，有经验的技术人（rén）员可以开发（fā）周期比较短，但是经验比较缺乏的研（yán）发（fā）团队可能（néng）经过（guò）较长（zhǎng）的时间（jiān）才能验证、得到最佳的（de）效果。很（hěn）多（duō）企业在进行了AI加持（chí）的产品和解决方（fāng）案（àn）研（yán）发之后，也需要有市场（chǎng）营销以及相应的整个过程（chéng）需要大（dà）量的资金投入。我们希（xī）望AI技术能（néng）够（gòu）更便利的、方便的被广大企业所使用。

所以百（bǎi）度大脑开（kāi）放平台构建了多层次开放（fàng）能（néng）力的结构（gòu），最（zuì）基础的有飞桨深度学习平台（tái），面向场景还有（yǒu）定制开发平（píng）台以及（jí）开放的（de）能力，以及最（zuì）后的部署（shǔ）集成的一套过（guò）程。现在在百度大（dà）脑开（kāi）放平台上已经（jīng）开放了248项（xiàng）能力，整个（gè）百度（dù）大脑的日调（diào）用量超过万亿（yì），在百度大脑开放平（píng）台和（hé）飞（fēi）桨平台上进（jìn）行开发的（de）开发（fā）者（zhě）超（chāo）过（guò）180万，发布模型10多万以上，这些模型都在大量（liàng）场景中使（shǐ）用。AI产业化（huà）落地（dì）整个链条比较长、比较复杂、角色很多，整个生（shēng）态系统中从硬（yìng）件供应商到技术平台、到软件供（gòng）应、到（dào）应用开发、到最后（hòu）的终端场景，也是多层、完整的生态系统，这（zhè）样一（yī）套AI生态系统也已经（jīng）形成了（le），并在基础设施上不断（duàn）发挥作用（yòng）。

刚（gāng）才（cái）我介绍的应用（yòng）场景（jǐng）落（luò）地的方案（àn），很多都是在百度大脑（nǎo）生（shēng）态（tài）系统中研发落地的。

四、AI人（rén）才培养

有了技术平台、终端（duān）场景以及生态角色，其实贯（guàn）穿始终的还有非（fēi）常重（chóng）要的（de）人（rén）工（gōng）智能（néng）产业智能化相应所需要的（de）人才。AI人才中需要基（jī）础的理论人才（cái）、算（suàn）法人才，在应用落（luò）地当中既（jì）懂应（yīng）用场景，又懂AI技术（shù）的复合型人才（cái），这类（lèi）人才更加重（chóng）要。大的技术平（píng）台（tái）型公司中（zhōng）有这类人（rén）才（cái），但是想让AI技术和（hé）产业（yè）广泛结合时（shí），我们会发现（xiàn）这（zhè）类复合型人（rén）才更需要各个终端场（chǎng）景以及我们生态中的各个生态企业不断培养和积（jī）累（lèi）。技术边界和业（yè）务理解本身是存在鸿沟的，怎（zěn）么弥（mí）补鸿沟（gōu）？就需（xū）要复合型人（rén）才（cái）来做。

所以百度推出了一系列（liè）对（duì）AI人才、应用型人才的培养（yǎng）计（jì）划，我今天（tiān）介绍其中一个项目（mù），"首席AI架构师培养计划"。怎（zěn）么（me）定（dìng）义首席AI架（jià）构师（shī）？我们认为在企业当中，懂自己的业（yè）务场景、懂应用当中（zhōng）的挑（tiāo）战（zhàn）与（yǔ）难题（tí），又懂（dǒng）AI技（jì）术和算法（fǎ），又同时能够落地实施的综合（hé）性人才，是企业当中的首（shǒu）席AI架构师（shī）。对希望应用AI技术进行智能化转型的企（qǐ）业，这类架（jià）构师非（fēi）常重要。所（suǒ）以我们（men）推（tuī）出了"黄埔（pǔ）学院"项目，在这个项目当中有（yǒu）深度学习技术专家进行（háng）面（miàn）对面深（shēn）度交流，会有深（shēn）度学（xué）习技术（shù）落地的关键认知（zhī）传承，会和学员们一起剖析场景（jǐng）需求（qiú）和AI技术学习的典型案例，最后总结AI思维、学（xué）习、工作方案解决实际（jì）场景（jǐng）问题，在（zài）实际（jì）场景当中产生应用价值。

今天分享（xiǎng）的主（zhǔ）要是四个部分内容，最后用一页进行一个小结（jié）。

1. AI基础设施是构（gòu）建（jiàn）于云（yún）平台基础（chǔ）上（shàng），以算力平台和数（shù）据平台支（zhī）撑形成的AI技术开发平台（tái）、能力平台、场景技术方案综合的（de）、具（jù）备（bèi）AI安（ān）全保（bǎo）障能（néng）力的大型技术系统和工程系统（tǒng）。

2.在基础设施之（zhī）上，要不断在（zài）应（yīng）用场（chǎng）景当（dāng）中发挥应（yīng）用价值，以此形成正向的循环，能够（gòu）促进基础平台进（jìn）一步发展，促进整个AI系统进一（yī）步进化。

3. 在（zài）AI产业化过程当中，因为其过程链条长（zhǎng）、决策复杂，需要（yào）社会全方（fāng）位多方整（zhěng）合力量进行积（jī）木式创新，因此共生（shēng）共赢（yíng）的生态系统就（jiù）应运而（ér）生了。

4.还要重（chóng）视人才培（péi）养，加大力度培养既懂应用场景，又懂AI技术的复合（hé）型新（xīn）型人才，通过构建相应的教育、培训体系以及职（zhí）业体系保障（zhàng），多方位培养AI技术及应用人才。

综合四方面，是基于AI新型基础设施加速产业智能化需（xū）发（fā）展（zhǎn）的几（jǐ）个重要方向。