"新基建（jiàn）"持续升温（wēn），人工（gōng）智能作为其中（zhōng）的重要一环（huán），正在高速（sù）发展。4月7日，36氪（kè）"超级沙（shā）龙（lóng）"直播栏（lán）目举办"新基建"专场，百度集团副（fù）总（zǒng）裁、深度学习技术（shù）及（jí）应用国家工程实验室（shì）副主任（rèn）吴甜以（yǐ）"智能（néng）时（shí）代的AI基础设施建设与（yǔ）应用"为题，结合百度在（zài）人工智能领域的技（jì）术成（chéng）果和落地案例，对"AI新基建"进行了解（jiě）读。吴甜还在直（zhí）播中"剧透（tòu）"， WAVE Summit深度学习开发者（zhě）峰会将在（zài）五月举办，届时会有一系列的核心（xīn）能力发布。

吴（wú）甜（tián）在（zài）直播中表示，AI新（xīn）基建（jiàn）是（shì）一项全（quán）方（fāng）位工（gōng）作，AI基础（chǔ）设施则是其中（zhōng）的一个（gè）大（dà）型技术系统和工程（chéng）系统。基于AI基础设（shè）施的（de）持续应（yīng）用（yòng）和创新，将反哺AI基（jī）础平台，促进整（zhěng）个AI系统进一步进（jìn）化。目前（qián）百度（dù）大（dà）脑已经成为（wéi）软硬一（yī）体AI大生产平台，在语（yǔ）音识（shí）别、视（shì）觉理解（jiě）、语义理解、深度学习平台等领域（yù）取（qǔ）得了重大突破进（jìn）展，并在工业制造、能源电力等（děng）领域落地（dì）应（yīng）用，疫情期间，百度AI测温（wēn）、智（zhì）能（néng）外（wài）呼、AI算法、CT影像分析模型等技（jì）术和产品，也在疫情防（fáng）控过程中发挥了巨大的应用价值。 AI产业化需要社会全方位多（duō）方整合力量创新，共生共赢的生态系统应运（yùn）而生，同（tóng）时还要重视人才培养，加大力度培养既懂应（yīng）用场景，又懂AI技术的复（fù）合型新型人才，促成应用（yòng）更加繁荣（róng）。

吴甜直播（bō）分享包含AI基础设施（shī）、AI应（yīng）用价值、AI生态系统、AI人（rén）才培（péi）养四个方面（miàn），全文（wén）整理内容如下：

大家晚上（shàng）好！最近这段时间随着加快新基建的（de）要（yào）求提出，新基建的建设已经成（chéng）为非常重要的话题（tí），我今天带来的是关（guān）于人工智能新型基础设施建的理解，后面我会简称为（wéi）AI 新基建。新型基础设（shè）施（shī）建（jiàn）设简称新基建，是以5G、人工智能、工业互联网、物联网为代表的（de）新（xīn）型基础设施，本（běn）质上来说（shuō），它（tā）是信息数字化的（de）基础设施。AI新基建是非常新的概（gài）念，今（jīn）天我（wǒ）分四个部分来介绍我对（duì）AI新基建的（de）理解。

一、AI基础（chǔ）设施

首先（xiān）介绍的是AI新基（jī）建中最基础、最（zuì）重要的（de）硬核部分——技（jì）术平台。以百（bǎi）度（dù）为例，我们以AI技术平台为（wéi）核心构建（jiàn）了一套AI基（jī）础设施。

AI技术涵（hán）盖的子领域非常广，整个AI技（jì）术（shù）系统本身开放性很强，它和应（yīng）用场景（jǐng）也有非常多的结合，和应用紧密（mì）相关，而且会随着应用持续进化，所以（yǐ）它也并不是一成不（bú）变的，而是一个不断（duàn）演进、演化的系统。

百（bǎi）度大脑是百度AI技术的（de）集大成，简单的回溯一（yī）下百度大脑发展（zhǎn）历程（chéng）。

在百（bǎi）度成立之初就（jiù）已（yǐ）经在大量（liàng）使用AI技术了（le），比如在搜索引擎中使用自（zì）然语言处理、知识图（tú）谱等技术。2010年开始（shǐ），百（bǎi）度开始进（jìn）行基（jī）础（chǔ）能力的积累，AI布局也自此（cǐ）开始初具（jù）雏形。2016年，百度大脑完成基础能力积累，AI能力开始逐步开（kāi）放。2017年，百（bǎi）度大（dà）脑构建了完整的技术体系，AI能力进入了全面开放的阶段。2018年，百（bǎi）度大脑的核心技术进入（rù）到"多模态与深度语义理解"阶段，"多模态"就是（shì）综（zōng）合语音、视（shì）觉、文本理解能力，并且是（shì）深度、多层次的（de）语义理（lǐ）解，AI在这（zhè）个时候开始多（duō）维度、多层次的开放。2019年（nián），百度大脑进一（yī）步升级为软硬一体AI大生产平（píng）台，进入到AI能力和应用场景的融合（hé）创新（xīn）阶（jiē）段，广泛的和各行各业场景结合（hé），成为了AI时代的生产平台。

先（xiān）看一（yī）看（kàn）AI大生产平台是一个什么样的平台。这个名字大家可能会觉得（dé）有些黑盒，打（dǎ）开黑盒看，它的组（zǔ）成部分中，最基础的是算（suàn）力和数（shù）据平台。在整个生产平台（tái）上，深度学习平台是底座基（jī）础，开发者可以在这个平台进行自己AI应（yīng）用（yòng）的开发（fā）；这（zhè）里也会有（yǒu）通用的AI能力，像语音、视觉、自然（rán）语言处理、知识图谱一系（xì）列（liè）AI能力的调用（yòng）；再结（jié）合到场景当中，有大量应（yīng）场景需要进（jìn）行定制训练的需求，所以（yǐ）开放了定制训（xùn）练平台（tái）；最终整个平（píng）台上积累的能力需要和业务系统进行部署和集成（chéng），所以也提供了部署与（yǔ）集成的工（gōng）具与平台，在此基（jī）础上形成（chéng）技术解决方（fāng）案。整个大生（shēng）产平（píng）台（tái）有AI安全（quán）保驾（jià）护航，AI应（yīng）用中安全也是重要（yào）的话题（tí）。

从平台底层向上（shàng），我们逐（zhú）层看看各部分的含义（yì）以（yǐ）及现在的进展（zhǎn）。最底层是AI基（jī）础架构（gòu），这（zhè）是整（zhěng）个AI大（dà）生产平台的计算底层。随着AI算法能（néng）力的提升，对（duì）于算（suàn）力的（de）要求（qiú）是越（yuè）来越高的，有这些算力的基础（chǔ）资源，才有可能对大数据进行计算，最后产生AI算法模（mó）型。AI+5G的时代即（jí）将到来，未来计算将会（huì）无（wú）处不在（zài），它会从云扩展到端、边缘，在我们身边就能（néng）够（gòu）时刻进行各种各样（yàng）的计算。在百度大脑上全新的AI计算架构通过芯（xīn）片层、互联层、系统层、调度（dù）层，能够进行协同设计和技术创（chuàng）新，最终可（kě）以提供百（bǎi）万TOPS量（liàng）级强大的计算力（lì）。与此同时芯片、系统、设备都能够进（jìn）行互相连接，将不同场景中的计（jì）算连接（jiē）在一起，产生更大的计算能（néng）力。

百度（dù）在使用（yòng）经典（diǎn）的芯片基础上，也有自（zì）研芯片，一个是（shì）云端通（tōng）用AI处理器"百度昆仑"，针对（duì）语音（yīn）、自然（rán）语言处理还有图像进行专项优化（huà），性能可以更加提（tí）升，同时（shí）百度昆仑和（hé）飞桨（jiǎng）深度学习平台进行（háng）了深（shēn）度适（shì）配，使编程（chéng）灵（líng）活度更高（gāo），能够灵活支持训练和（hé）预测。同（tóng）等性能下使用"百（bǎi）度昆仑"，成本（běn）上可以降低10倍（bèi）。这是云上的处理（lǐ）器，还有一款在端上的"百度（dù）鸿鹄"，是专用于远场（chǎng）语音（yīn）交（jiāo）互的芯片（piàn），这款芯片采用新的设计理念，遵（zūn）循软件（jiàn）定义芯片全（quán）新（xīn）设（shè）计（jì）思路，这里（lǐ）面也有相应的核心参数，能（néng）够在100毫瓦功耗（hào）情况下，支持远场语音交互核（hé）心的阵列信号处理和语音唤醒能力。这些会（huì）用于车载（zǎi）语音交互和智能家居产品场景，带（dài）来低（dī）功耗（hào）、高（gāo）性能的产品，也带来更（gèng）大的想象空间。鸿鹄芯片已经（jīng）实（shí）现了量产，现在已经在百度相应产品当（dāng）中（zhōng）使用了。

向下（xià）连接芯片，向上（shàng）连接了应用场景的就是深度学习框（kuàng）架及（jí）平台，在AI时（shí）代帮（bāng）助开发者快速便捷完成深（shēn）度学（xué）习技术（shù）研发，这（zhè）是深（shēn）度（dù）学习（xí）平台（tái）的使命（mìng）。深度学习平（píng）台是智能（néng）时代的（de）操作系统。

飞桨深度学习开源开放平台上已经构建起了全方位、全功能的一套平台（tái），从飞桨（jiǎng）的全景图可（kě）以看出，飞桨在核心框架层能够支持（chí）开发者（zhě）进行开发、训（xùn）练、预测，整个全流（liú）程的研发工作。百（bǎi）度（dù）在飞桨上还发布了自（zì）己（jǐ）以（yǐ）及百度行业伙伴一起（qǐ）打磨（mó）验（yàn）证的一系列工业（yè）级模型（xíng），建立了（le）覆盖自然语言处理、视觉、推荐、语（yǔ）音（yīn）等主流AI算法的官方模型库。

真实在场景当中应用（yòng）的时（shí）候（hòu），往往还需要端到端（duān）配套的（de）开发套件（jiàn），让整个开发过程更加便捷、便利，并且能（néng）够复用以前做好的各种各样的（de）积累（lèi）。飞桨在（zài）语义理（lǐ）解、目（mù）标检（jiǎn）测、图像（xiàng）分割、点击率（lǜ）预估四大场景都有配套的套件（jiàn），可（kě）以（yǐ）非常便捷（jié）的使用。

在（zài）深度学习各个方（fāng）向上，飞（fēi）桨平台（tái）上也提供了相应的工具组件，从平台层使用的时候提供了（le）服务（wù）平（píng）台。这样一个（gè）全方位的、全功能的平台，其实是针对在众多（duō）应用过（guò）程（chéng）当（dāng）中不断发现的应用难题和挑战建设起来的。飞桨平台（tái）在开（kāi）发的（de）过程中（zhōng），提供了便（biàn）捷的框（kuàng）架，在（zài）训练过程当中提供了超大规模深度学（xué）习模型训练（liàn）技（jì）术，在部署上也是针对多（duō）端、多（duō）平台全面部署的高性能的推理引擎，还有（yǒu）开源（yuán）模型库（kù），综合提供出来供产业（yè）使用。

介绍了算（suàn）力、开（kāi）发框架和平台，再看几大AI算法方向上（shàng）目前为止最新的进展。

首先看一看（kàn）语音识别方向（xiàng），语音（yīn）识（shí）别在（zài）AI算法当中（zhōng）是（shì）发展历史比较悠（yōu）久，目前也是可用性非常（cháng）高的技术，当然它（tā）也还持续（xù）有技术（shù）上的突破。百度（dù）上（shàng）线了首个基于（yú）流（liú）式注意力的语音识别线上（shàng）服务，这也是（shì）在（zài）国际（jì）上首次实现在线语音识别中大规模使用注（zhù）意力模型（xíng）。这个技术使用以后，在（zài）语音（yīn）输入法（fǎ）场（chǎng）景下相对准确率有50%的提升（shēng），在音箱（xiāng）这类产品（pǐn）准确率提（tí）升（shēng）到20%。随着端侧智能设备不断（duàn）广泛使用，离线语音识别在无网、弱网状态有越（yuè）来越多的（de）需求，百度语音技术（shù）团队通（tōng）过系统（tǒng）性优化，解决（jué）了语言（yán）模（mó）型裁减（jiǎn）性（xìng）能损失问题（tí），使离线模型有非常（cháng）高的识别率。

语音合成方面，如果合成（chéng）出来（lái）的声音偏重（chóng）于机械感，缺（quē）少情（qíng）感，听者在长时间听的情况下会产生疲（pí）惫，所以音色（sè）模拟、情感模拟等，都（dōu）会是语音合成技（jì）术需要突破的挑战。百度推出的语音（yīn）合成技（jì）术，可（kě）以用（yòng）20句话制作专属的定制语音，将（jiāng）声（shēng）音当中的音色、风（fēng）格、情感等要素（sù）映射（shè）到不同的子空间，使用的时（shí）候不（bú）同要（yào）素进行任意的（de）组合。在百度地图上已经推出了全球首个地图语音定（dìng）制功（gōng）能，只需要（yào）录制（zhì）20句话就可以做（zuò）成（chéng）一（yī）个个人专属的语音包。

视（shì）觉（jiào）理解方面，这些年在OCR物（wù）体检测、视频理解、目标跟踪（zōng）等业界领先的图像视频技术，百度（dù）多次在（zài）国内外顶级赛事中取得佳绩，并且在机（jī）械（xiè）制造、金融、医疗（liáo）、教育（yù）等（děng）领域得到非常广（guǎng）泛的（de）使用（yòng）。

虚拟形象合成方面（miàn），在对大量语（yǔ）音、视觉以（yǐ）及文本的理（lǐ）解能力达到了非常好的水平之后，AI算法也在推进做虚（xū）拟（nǐ）形（xíng）象合成，尽可（kě）能（néng）形成更加自然、更像真人、更（gèng）加具有丰富情感的虚（xū）拟形象（xiàng）。百度虚拟形象合（hé）成技术其实结合了（le）多（duō）模（mó）态识（shí）别和理解，语音识别、视频（pín）理解（jiě）等等，再加上（shàng）面部、肢体、嘴形的生成能力，还有语音合（hé）成（chéng）TTS的技术（shù），实现了业界首个可以（yǐ）进行量产视频的真人形象（xiàng）的虚拟主播，在多个场景当中应用，央视和百度合作打造过AI虚拟（nǐ）主持人（rén）小灵，在央视去（qù）年的五（wǔ）四晚（wǎn）会（huì）亮相；澎（péng）湃新闻和百（bǎi）度打造（zào）了第一个虚拟真人形象（xiàng）的主播，用在早晚新（xīn）闻栏目上（shàng）；浦发银行和百（bǎi）度（dù）合作打造了业界首个金融（róng）数字人，有情感有专（zhuān）业的银行（háng）知识，能够提升银行的客服体验。

语音、视觉等技术在（zài）人工智能技术中属于感知层技术，类比于人的感知能力。人（rén）还有非常强的（de）认知能（néng）力，对人工智能（néng）而言，认知（zhī）能（néng）力主要体现在自然语言处理、知识图谱等（děng）语言和知识类（lèi）技术上。百（bǎi）度构建了超大（dà）规模（mó）多元异构知识（shí）图谱，包括实（shí）体（tǐ）图谱（pǔ）、事件图谱、行业图（tú）谱、关注（zhù）点图谱、POI图谱，这些图谱（pǔ）都会根据需求场景需要（yào），不断（duàn）扩充和延（yán）展。

举一个例子，基于知识图（tú）谱视频语义理解，从视觉视（shì）角上提（tí）取（qǔ）特征，通过语音（yīn）识别对视频（pín）当（dāng）中人物的对话、言论等等进行语音的识别和提取特征，还可（kě）以对视频标题以及（jí）周边文本进行文本理（lǐ）解（jiě）。这些基础理（lǐ）解之后（hòu），再结合知识图谱中的视频（pín）理解（jiě）子图，在知识图谱（pǔ）中进（jìn）行计（jì）算和推理，对（duì）刚（gāng）刚（gāng）产生的理解（jiě）的标签、理解的特征进行补全（quán）、关联（lián）等等一系列操作，最终用在产品上，将会对整（zhěng）个视频内容（róng）有更深度的理解。这是用感（gǎn）知技（jì）术和认知技（jì）术进行（háng）多模态（tài）融合的（de）典型例子。

AI技（jì）术如果能（néng）够（gòu）完全、充分（fèn）理解人的（de）语（yǔ）言，将会是迈向（xiàng）通用人工智能技术非（fēi）常（cháng）重要的（de）突破（pò）。这方面（miàn）百度也持（chí）续（xù）有新的（de）突破。百（bǎi）度（dù）推出的ERNIE是持续（xù）学习的语（yǔ）义（yì）理解框架，可以进行增强（qiáng）的语义理解。比如我们想让AI算（suàn）法理解实体，我（wǒ）们会用百科的内容、网（wǎng）页内（nèi）容进（jìn）行实体识别任务的构造，然后由预（yù）训（xùn）练模型（xíng）进（jìn）行学习，再对场景上（shàng）进（jìn）行针对性（xìng）的fine-tuning，这样可（kě）以（yǐ）得到（dào）实（shí）体学习更（gèng）强的语义理（lǐ）解模型。再（zài）复杂一（yī）点的任务，比如构建因果关（guān）系的识别任（rèn）务，也是通过技术方式，构造大量因果的知（zhī）识，然后由大的预训练模型进（jìn）行学习，再进行任务上的调优（yōu）学习。百度ERNIE模型已经学习了13亿以上的知识，在NLP任务上全面刷新了任务效果（guǒ），目前在共（gòng）计16个中英文效果上超过了BERT、XLNet，取得了SOTA效果。这张图展（zhǎn）示出来的就是不断（duàn）加以新的知识，让ERNIE在持续（xù）学习过程中，推（tuī）动自然语言推断（duàn）、自动问答、文本相似度、情（qíng）感分析任务上等等有持续不（bú）断的效果提升。

以上是AI技术方向（xiàng）最新的进展概览，百（bǎi）度大脑也打造（zào）了（le）完整（zhěng）的AI安全体系，从基础开（kāi）源技术矩阵到开放行业解决方案，到与学（xué）术界、企业、政（zhèng）府、机构等开放协作，整个（gè）技术产（chǎn）品（pǐn）已经（jīng）覆（fù）盖到（dào）了云管端（duān），以及大（dà）数据、云计算一系列风（fēng）险问题，这样的（de）安全（quán）体系也是为AI技（jì）术产（chǎn）业应（yīng）用有一个保驾护航的作用，可以（yǐ）推（tuī）动AI时代安全生（shēng）态的建设，让大家在使（shǐ）用AI技术（shù）开展各种各样应用创新（xīn）的时候，没有（yǒu）安全（quán）的（de）后顾（gù）之忧。

刚刚以百度（dù）工作为（wéi）例，详（xiáng）细（xì）说明了AI新基建当中最基础的技术平台现（xiàn）在的状态（tài），新（xīn）基建不仅仅是技术平台（tái），所以接下来进（jìn）入今天要（yào）分享的第二部分（fèn），AI应用价值的（de）创造。

二、AI应用（yòng）价（jià）值（zhí）

百度AI技术（shù）应用在互（hù）联网产品当中，也已（yǐ）经有大量的实践，比（bǐ）如说AI赋能的智能搜索、信息（xī）流（liú）推荐（jiàn）、新一代人工智能地图（tú）等等，以及AI为核心能力（lì）的智能家（jiā）居小度系列产品，还有自动（dòng）驾驶阿波罗等等，这些百度已有的（de）产（chǎn）品上， AI已经带来了非常（cháng）多（duō）的价值。另一方面，AI技术其实也已经（jīng）体现在面向各行各（gè）业的应用（yòng）价值（zhí）了（le），我今天（tiān）还想重点分享一（yī）下AI+云赋能产业变（biàn）革与创新。

先看看这样（yàng）一个过程。首先（xiān）我（wǒ）们需要先面（miàn）对大量数（shù）据的（de）生产和数据的应用，所以我们在百度智能云上有推（tuī）出数据（jù）工厂，在数据（jù）工厂当中通过数据众包、加（jiā）工、标注等一系列工作进行数据处（chù）理（lǐ），也结合百度提供的数据集（jí），以及整理（lǐ）的第三方行（háng）业数据资源，形成（chéng）基本（běn）的数（shù）据集，在应用当（dāng）中（zhōng）通过（guò）数据管（guǎn）理、数据（jù）评测的（de）平（píng）台（tái）等（děng）等（děng），使得（dé）整个数据能够（gòu）形成（chéng）一个闭环效应。完整的闭环（huán）数据会充分帮助算法达（dá）到最（zuì）佳效果（guǒ）。数据生产之后（hòu）会进入到模型工厂，在AI技术平台支撑下，可以融（róng）合算力、数据、算法，结合场景产生模型，最终（zhōng）应用到业务系统当中。

我（wǒ）分享一些应用场景的案（àn）例。

智能工业（yè）巡检。AI应用于智能工业巡检，在针对场景定义的问（wèn）题上，主要是应用图像的分类、分割、检测（cè）的（de）方法，实现快速准确的识别（bié）。比如安全帽佩戴的检测，尤其是矿井里（lǐ）的安全帽佩戴检测，烟（yān）火的警报，仪器表的读（dú）数识（shí）别（bié）等等，这其中应用了AI的算法，相当于训练除了有经验的（de）巡检员，可以（yǐ）大幅（fú）减（jiǎn）少人工投入（rù），也降（jiàng）低了人工学习的成本。

智能质检。一线质检里面（miàn）工人（rén）要进行（háng）很长（zhǎng）时间工作进行零件（jiàn）质（zhì）检，尤（yóu）其是精密零件质检，零件非常小，这些质检工作需要在强光下进行，长（zhǎng）时间在强光下（xià）看微小的瑕疵（cī），容易造成工人眼睛的（de）疲劳（láo）。案例（lì）里的工厂需要每（měi）天对出厂的2000多万的产品进行检测（cè）工作，质检员每天要检测多达1万多个零（líng）件，每分（fèn）钟每个工人需要（yào）检（jiǎn）测19个，还需要对零件从多个不（bú）同（tóng）的角度（dù）的多个缺陷进行分类。用AI赋能（néng）的表面缺陷视觉检测识别设备（bèi），它（tā）通过百度AI技术和（hé）云技（jì）术，自动对物体表面缺陷进行大小、位（wèi）置、形状的检测（cè），并按照品质分门别类分好，它总体上可以帮（bāng）助节省90%的人员成本，整个设备相（xiàng）比起原来的工作桌（zhuō），占地面积减少80%，漏检率（lǜ）也大（dà）幅度降（jiàng）低。

这两个都是感知层，视觉技（jì）术为主的（de）应用案例。感（gǎn）知层技术加上认知层技术，就可以在智（zhì）能媒体上发挥作用，通过热点（diǎn）发现、智（zhì）能写（xiě）作、智能勘误，以及（jí）智能发布整个全流（liú）程，可（kě）以助力新闻的生（shēng）产全流程。

今天还带来（lái）了几个在最近（jìn）的（de）抗（kàng）疫过程（chéng）当（dāng）中，给（gěi）疫情（qíng）的筛（shāi）查、管（guǎn）理带来帮助的（de）解（jiě）决方案。首先（xiān）是AI测温，AI测温是一（yī）套可以非接触进行远距离多人测温的设备，现在也已（yǐ）经在数百个场所部署，帮助全（quán）国各地完成了700万人次的（de）初（chū）筛工（gōng）作。AI测（cè）温的过程分为几个方面（miàn），首先在行人路（lù）过的（de）时候（hòu），通过红外热像仪（yí）能够捕获（huò）温度（dù），通过（guò）光学相机（jī），摄（shè）像（xiàng）头能（néng）够不间断地对戴口罩的多人（rén）进行远距离的人脸检测（cè）。这套方案也在企业内部署，形成（chéng）企（qǐ）业入场方（fāng）案，测温之后还可（kě）以进行（háng）人脸识别、智能监控，并（bìng）且如果同（tóng）企（qǐ）业（yè）报（bào）备（bèi）系统打通之后，可以自动识别员工是否符合复工入厂的要求。这里面采用的AI技术就是（shì）人脸检测、跟踪算法等，可以精准实现（xiàn）人脸定位，即使戴（dài）上口罩，现在也（yě）可以（yǐ）进（jìn）行人（rén）脸识别（bié）。

在过去的两个月大家已经感受到了，社区工作者（zhě）在整个抗疫管（guǎn）理中做了（le）非常多的一（yī）线工作，百度（dù）推出的基于智（zhì）能对话技术（shù）的外呼系统（tǒng）帮助（zhù）进行人员（yuán）的（de）随访，能够进（jìn）行批量（liàng）的外（wài）呼（hū），人工智能语音随访通过自动的外（wài）呼系统（tǒng），触达到人群，并和（hé）他（tā）们交流（liú），进行防疫信息采（cǎi）集和（hé）疫情防控相（xiàng）关（guān）的提醒（xǐng）。这些信息也可以立即形成结构（gòu）化数据分析报告，支撑后续一系列的决（jué）策或（huò）者管理。整（zhěng）个外呼系统应用了语音（yīn）、自然语言处理（lǐ）、知识图（tú）谱等等技术。

在医护（hù）人员最忙碌（lù）的时候，护理信息（xī）数据采集、登记、录入（rù）等等也是他们每天非常重要的（de）工作，百度和相关的伙伴一（yī）起（qǐ）打造了语音临床护理数（shù）据采集系统，让护理人员通过这样的设备进（jìn）行语（yǔ）音（yīn）录入。医护人员不用摘掉手套、口罩，不用（yòng）脱下（xià）防护服，可以非常轻松的手持设备进行语音录入，很快（kuài）就可以输入大（dà）量护（hù）理（lǐ）信息，并将信（xìn）息自（zì）动上传（chuán）至医院（yuàn）的电子（zǐ）病历系统。新冠肺炎相对应的临（lín）床数据（jù）中，有非常多的医疗专用词（cí）汇、专业医（yī）疗符号等，我们语音系统也快（kuài）速进（jìn）行了定制训练（liàn），在医护（hù）语音录入场景中语音录入准（zhǔn）确率（lǜ）可以达到92%以上，这套系统已（yǐ）经在（zài）烟台市传染病（bìng）医院多个（gè）科（kē）室部署（shǔ）使（shǐ）用。

病毒分（fèn）析和疫苗研发也是抗疫工作当中非常重（chóng）要的一个工（gōng）作（zuò），在（zài）2019年百度（dù）曾提出了Linearfold算法（fǎ），这个（gè）算法（fǎ）可以（yǐ）将病毒全（quán）基因组RNA二级结构分析（xī）的时（shí）间（jiān）从（cóng）55分钟缩短到27秒，大（dà）幅度提升RNA二级结构分析的速度（dù）。我们知道RNA结构分析在病毒（dú）分析（xī）和疫苗研发当中是（shì）非常重要的，这项工（gōng）作发表了之后，受到了诸多业内专家（jiā）高度的评（píng）价，目前也是在和很多（duō）机构进行合作（zuò），希望AI算（suàn）法能够助力（lì）医学科技。

最后（hòu）我还想分享（xiǎng）的一个是飞桨和连心医（yī）疗开源肺炎CT影像（xiàng）分析模型，能够提升在（zài）肺炎（yán）CT影（yǐng）像筛（shāi）查当中医护人员的工（gōng）作效率，这（zhè）个模（mó）型本身病灶检测精度可以达到（dào）92%，召回率97%，湘南学院附属医院在应用当中了。

这些都是（shì）AI技术和场景结合之后所带来（lái）一系列的价值，这也是我今天分享的第（dì）二（èr）部（bù）分，就是技术不（bú）断的（de）在产（chǎn）生（shēng）应用价值，而这些应用价（jià）值恰恰是作为（wéi）新基建非常（cháng）重要的。

三、AI生态（tài）系统

在我们与广大的行业伙伴进行合作过程当（dāng）中，我（wǒ）们（men）也看到（dào），对（duì）于大量企业来说，业务创新和应用（yòng）落地过程中（zhōng）存在着一系（xì）列的挑战。比如说研发方面，AI技术的（de）应（yīng）用（yòng）门槛挺高（gāo）的，开（kāi）发周期往往不太（tài）可控，有经验的技（jì）术人员可（kě）以（yǐ）开发周期比较短，但是经验比较缺乏的（de）研发团队可能经过较长的时（shí）间才能验证、得到最佳（jiā）的（de）效（xiào）果（guǒ）。很多企（qǐ）业在进行了AI加持（chí）的（de）产品和解（jiě）决（jué）方案（àn）研发之后，也需要有市场营销以（yǐ）及相应（yīng）的整个过程需要大（dà）量的资（zī）金（jīn）投入。我（wǒ）们希望AI技（jì）术能（néng）够更便利的、方便（biàn）的被广大企业所使用。

所以百度大脑开（kāi）放平台构建了多层次开放（fàng）能（néng）力（lì）的结构（gòu），最基础的有飞（fēi）桨深度（dù）学习（xí）平台，面（miàn）向（xiàng）场景还（hái）有定制开发平（píng）台（tái）以及开放的能力（lì），以及最（zuì）后的（de）部署集成的一套过程。现在在（zài）百度大脑开（kāi）放平台上已经开放了（le）248项能力（lì），整个百度大脑的日调用量（liàng）超（chāo）过万亿，在百度大脑开（kāi）放平台和（hé）飞桨平台（tái）上进行开发的（de）开发者超（chāo）过180万（wàn），发布模（mó）型10多万以上，这些模型都在大量场景中使用。AI产业化落地整个（gè）链（liàn）条比较长（zhǎng）、比较复杂、角色（sè）很多，整个生（shēng）态系统中从硬件供应商到技（jì）术平台、到软（ruǎn）件供应、到应用开发、到（dào）最后的终端场景（jǐng），也是多层、完整的生态（tài）系（xì）统（tǒng），这样一套AI生态系统也已经（jīng）形成了（le），并在基（jī）础设施上不（bú）断发挥作用（yòng）。

刚才（cái）我介绍的应（yīng）用场景落地的方案，很多都是在（zài）百度大脑生态系统中研发（fā）落（luò）地的（de）。

四、AI人才培（péi）养

有了技术平台、终端（duān）场景以及生（shēng）态角色，其实贯穿始终的还有非常重（chóng）要的人工智能产业智能化相应所需要的人才。AI人才中需（xū）要基础的（de）理（lǐ）论人才、算法人（rén）才（cái），在应用落地当中既懂应用场（chǎng）景（jǐng），又懂AI技术（shù）的（de）复合型（xíng）人才，这类（lèi）人（rén）才更加重要。大（dà）的技术平（píng）台（tái）型公司中有这类人才，但是想让（ràng）AI技术和产业（yè）广（guǎng）泛结合时，我们（men）会发（fā）现这（zhè）类复合型人才更需（xū）要各个终端场景以及我们生态（tài）中的各个生态企业不断培（péi）养和积累。技术边界（jiè）和业务理解本身是存在（zài）鸿沟的（de），怎么弥补鸿沟？就需要复（fù）合型人才来做。

所以百度推出了一系列对AI人才、应用型人才的培养计划，我今天介绍其中一个（gè）项（xiàng）目，"首席AI架（jià）构师培养计划（huá）"。怎么定义首（shǒu）席AI架构师？我们认为在企（qǐ）业当中，懂自己的（de）业（yè）务场景、懂应用当中的挑战与（yǔ）难题（tí），又懂AI技术和（hé）算法，又同时能够落（luò）地实（shí）施的综合性人才，是企业当中的首席AI架构（gòu）师。对希望应用AI技术进行智能化转（zhuǎn）型的企业（yè），这类架构（gòu）师（shī）非常重要。所以（yǐ）我们推出（chū）了"黄埔学院"项目，在这个（gè）项目当中有深度（dù）学习（xí）技术专家进行面对面深（shēn）度交（jiāo）流，会有（yǒu）深度（dù）学习技术（shù）落（luò）地的关键认知传（chuán）承，会和学员们一起剖析场景需（xū）求和AI技术学习的典型案（àn）例（lì），最（zuì）后总结AI思维、学习、工作方案解决（jué）实际场景问题，在实（shí）际场景当中产生（shēng）应用价（jià）值。

今天分享（xiǎng）的主要（yào）是四（sì）个（gè）部分内容（róng），最后用一页进行一个小结。

1. AI基础设施是构（gòu）建于（yú）云平台（tái）基础上，以算力平台和数（shù）据平台支撑形成的AI技术开发平台（tái）、能力（lì）平台、场（chǎng）景技术方案综合的、具备（bèi）AI安全保障能（néng）力的（de）大型技术系统和工程（chéng）系统。

2.在基础设施之上，要（yào）不断在（zài）应用场景当中发（fā）挥应用（yòng）价值，以（yǐ）此（cǐ）形成正向的循环，能（néng）够（gòu）促进基础平（píng）台（tái）进一步发展，促进整个AI系（xì）统进一步（bù）进（jìn）化。

3. 在AI产业化过程当中，因为（wéi）其过（guò）程链条长、决策复杂，需要社会全方位（wèi）多方（fāng）整合力量进行积木式创新，因此共生共赢的生（shēng）态系（xì）统就应运而生（shēng）了（le）。

4.还要重视（shì）人才培养（yǎng），加大力（lì）度培养（yǎng）既懂应（yīng）用场（chǎng）景，又（yòu）懂AI技术的复合型新型人才，通过构建相（xiàng）应的教育、培训（xùn）体系以及（jí）职业体系保障（zhàng），多方位培（péi）养AI技术及（jí）应用人才。

综合四方面（miàn），是基于AI新型基（jī）础设施加速产（chǎn）业智能化（huà）需发展的几个重要方（fāng）向（xiàng）。