"新基建（jiàn）"持续升温，人（rén）工智能作为其中的重要一环，正在高速发展。4月7日，36氪"超级沙龙"直（zhí）播（bō）栏（lán）目举办（bàn）"新基（jī）建"专（zhuān）场，百度集团副总（zǒng）裁、深（shēn）度学习技术及应用国家工程实验室副主（zhǔ）任吴甜（tián）以"智能（néng）时（shí）代的AI基础设施（shī）建设与应用"为题（tí），结（jié）合百度在人工智能领域的技术成果和落地案例（lì），对"AI新（xīn）基（jī）建"进行（háng）了（le）解读。吴甜（tián）还在直播中（zhōng）"剧（jù）透"， WAVE Summit深度（dù）学习开发者峰会将在五月举办，届（jiè）时（shí）会有（yǒu）一系列的核心能力发（fā）布。

吴甜在直播中表示，AI新（xīn）基建是一项全方位工（gōng）作，AI基础设施则是其中的一（yī）个大型技术系统和工程系统。基（jī）于AI基（jī）础设施的持续（xù）应用和创（chuàng）新，将反（fǎn）哺AI基（jī）础平台，促进（jìn）整（zhěng）个（gè）AI系统进一步进化。目前（qián）百度大脑已经成为软（ruǎn）硬一体AI大生产平台，在（zài）语音识（shí）别（bié）、视觉理解（jiě）、语义理解、深度学习平（píng）台等（děng）领（lǐng）域取得了重大突（tū）破进展，并在工业制造、能（néng）源电力等（děng）领域落地应用，疫情（qíng）期间，百度AI测温、智能外呼、AI算法（fǎ）、CT影像分析模（mó）型等技术（shù）和产品，也在疫情防控过程中（zhōng）发挥了巨大的应用价值。 AI产业化需要社会全方位多方整合（hé）力量创新，共生（shēng）共赢的生态系统应运（yùn）而生（shēng），同时（shí）还要重视人才培养，加大（dà）力度培（péi）养既（jì）懂应用场景，又（yòu）懂AI技术的复合型（xíng）新型人（rén）才，促成应用更加繁荣。

吴甜直播分（fèn）享包含AI基础设施、AI应用价值、AI生态（tài）系统、AI人（rén）才培养四个方面，全文整理内容（róng）如下：

大家晚上好！最近这段（duàn）时间随着加快新（xīn）基建的要求（qiú）提出，新基（jī）建的建（jiàn）设（shè）已经成为非常重要的话题，我今天带（dài）来的是关于人工智（zhì）能（néng）新（xīn）型基础设（shè）施建的理解，后面我会简（jiǎn）称为AI 新基建。新型基础设施建设简称新基建，是以5G、人工智能、工业互联网（wǎng）、物联网为代（dài）表的新（xīn）型基（jī）础设（shè）施，本质上来（lái）说，它是信息数字化的基础设施（shī）。AI新基建是（shì）非常新（xīn）的概念，今（jīn）天我分四个部分来介绍我对AI新（xīn）基建的理解（jiě）。

一（yī）、AI基础设施

首（shǒu）先介绍的是AI新基建中最基础、最（zuì）重要的（de）硬（yìng）核（hé）部分——技术平台。以百度为例，我们以AI技术平台为核心（xīn）构建了一套AI基础设施。

AI技术涵盖（gài）的子领域（yù）非常广，整个（gè）AI技术系统（tǒng）本身（shēn）开放性很强（qiáng），它和应用场景也（yě）有非常（cháng）多的结合，和应用紧密相关，而且会随着（zhe）应用持续进化，所以它也并（bìng）不是一成（chéng）不变的，而（ér）是一个（gè）不断演（yǎn）进（jìn）、演化的系统。

百度大脑是百度AI技术的集大（dà）成，简单的回（huí）溯（sù）一下百（bǎi）度大（dà）脑发展历程。

在（zài）百度（dù）成立之初就已经在大量使用（yòng）AI技术了，比如在搜索引擎中使用自然语言处理、知识图谱等技（jì）术。2010年开始，百度（dù）开始进行（háng）基础能力（lì）的积累，AI布局（jú）也自此开始（shǐ）初具雏形。2016年（nián），百度大脑完成基础能力积累，AI能力（lì）开始逐步开放。2017年，百度大脑构建了完整的技术体（tǐ）系，AI能力进入了全面开放的阶（jiē）段（duàn）。2018年，百（bǎi）度（dù）大脑的核心（xīn）技（jì）术进入到（dào）"多模态与深度（dù）语义理解（jiě）"阶段，"多（duō）模态"就（jiù）是综（zōng）合语音、视觉（jiào）、文（wén）本（běn）理解能力，并（bìng）且是深度、多层次的语义（yì）理解，AI在这个时候开始多（duō）维（wéi）度、多层次的开放。2019年，百度大脑进一步升级为软硬一体AI大生产（chǎn）平台，进入到AI能力（lì）和应用场景的融合创（chuàng）新（xīn）阶段，广泛的和（hé）各行各（gè）业场景（jǐng）结合，成为了（le）AI时代的（de）生产平台。

先看（kàn）一看AI大（dà）生产（chǎn）平台是一个什（shí）么样（yàng）的平台（tái）。这个名字（zì）大家可能会（huì）觉（jiào）得（dé）有些黑盒，打开黑盒看（kàn），它的组成（chéng）部分中，最基础的是（shì）算力和（hé）数据平台。在整个生（shēng）产平台上，深度学习（xí）平台（tái）是底座基础，开发者可以（yǐ）在这个平台进行自己AI应用的开发；这里也（yě）会（huì）有通用（yòng）的AI能（néng）力，像语音、视觉、自然语言处理、知识图谱一系列AI能（néng）力的调用；再结合到场景当中，有大量应（yīng）场景需要（yào）进（jìn）行定（dìng）制训练的需求（qiú），所以（yǐ）开放了定制训练平台（tái）；最终整个平台上积累的能（néng）力需要（yào）和业务系（xì）统进行部（bù）署和（hé）集（jí）成，所以也提供了部署与集成的工具与（yǔ）平台，在此基（jī）础上形成技术解（jiě）决方案（àn）。整个大生产平（píng）台有AI安（ān）全（quán）保驾（jià）护航，AI应（yīng）用中安（ān）全也（yě）是重要的话题。

从平台底层向上，我们逐层看看各部（bù）分的（de）含义（yì）以及现在的进展。最底层是AI基础架构，这是整个AI大生产（chǎn）平台的计算底层。随着AI算（suàn）法能力的提升（shēng），对（duì）于算力的要求是越来越高的，有这些算力（lì）的基础（chǔ）资源，才有可（kě）能对大数据进行计算，最（zuì）后产生（shēng）AI算法（fǎ）模型。AI+5G的时代即将到（dào）来，未来计（jì）算将会无（wú）处不在，它会从云（yún）扩展到（dào）端、边缘，在我（wǒ）们身边就能够时刻进行各（gè）种各（gè）样的计算。在百度大（dà）脑上全新的（de）AI计算（suàn）架（jià）构通过芯片层、互联（lián）层、系统层（céng）、调度层（céng），能够进行（háng）协同设计和技术创新，最终可以提供百万TOPS量级强大（dà）的计算力。与此同时芯（xīn）片、系（xì）统（tǒng）、设备（bèi）都（dōu）能够进行互相连接，将（jiāng）不同场景中的（de）计算（suàn）连接在一起，产生更大的计（jì）算能力。

百度在使用经典的芯（xīn）片基础上，也有自研芯片，一个是云端通（tōng）用AI处理器"百度昆仑"，针对语音、自（zì）然语（yǔ）言处理还有图（tú）像进行专项优（yōu）化，性（xìng）能可以（yǐ）更加提（tí）升，同时百度昆仑和飞桨深度学习平（píng）台进行了深度适配，使编程（chéng）灵活度更高，能（néng）够灵活（huó）支持（chí）训（xùn）练和预测。同等性能（néng）下使（shǐ）用"百度昆仑"，成本上可（kě）以降低（dī）10倍。这（zhè）是（shì）云（yún）上的处理器，还有一款在（zài）端上的（de）"百度（dù）鸿鹄"，是专用于远场（chǎng）语音交（jiāo）互的芯片，这款（kuǎn）芯片采用新的（de）设计理念，遵循软件定（dìng）义芯片（piàn）全（quán）新设（shè）计思路，这里面也有相应的核心（xīn）参数，能够在100毫瓦（wǎ）功耗情况下，支持（chí）远场（chǎng）语（yǔ）音交（jiāo）互核心的阵列（liè）信号处理和（hé）语音唤（huàn）醒（xǐng）能力。这些会用于车载语音（yīn）交（jiāo）互（hù）和智能家（jiā）居产（chǎn）品（pǐn）场景，带来低功耗、高（gāo）性能的产品，也（yě）带来更（gèng）大的想象空（kōng）间。鸿鹄芯片已经实（shí）现了量产，现在已经（jīng）在百度相应产品当中使用（yòng）了。

向（xiàng）下连接芯片，向上连接了应用场景的就是深度（dù）学（xué）习（xí）框架（jià）及平台，在AI时（shí）代帮（bāng）助开发（fā）者快速便（biàn）捷完成深度学习（xí）技术研发（fā），这是深度学习平（píng）台的使命（mìng）。深度学习平（píng）台（tái）是智能时代（dài）的操作系统（tǒng）。

飞桨深（shēn）度学习开源开放平台上已（yǐ）经（jīng）构建起了全方位、全（quán）功能的（de）一套平台（tái），从飞（fēi）桨的全（quán）景图可（kě）以看出，飞桨在核心框（kuàng）架层能够支持（chí）开发者进行开发、训练、预测，整个全流程的研发工作（zuò）。百（bǎi）度在飞桨上还发布了自己以及百度行业伙伴一（yī）起打磨验证的一系列工业级（jí）模型，建立了覆盖自然语（yǔ）言处理、视（shì）觉、推荐、语音等主流AI算法的官（guān）方模型库。

真实在（zài）场景当中应用的时（shí）候（hòu），往往（wǎng）还（hái）需要端到（dào）端配（pèi）套（tào）的开发套件，让整个开发过（guò）程更加便捷、便利，并且（qiě）能（néng）够复用（yòng）以前（qián）做（zuò）好的各种各样的积（jī）累。飞桨在语义（yì）理解、目标（biāo）检测、图像分（fèn）割、点击率（lǜ）预估四（sì）大场景都有配套的套件，可以（yǐ）非常便捷的使用。

在深度学习各个方向上，飞桨平台上也提供了相应的工具组件，从平台层使用的时（shí）候提供了服务平台。这样一个全方（fāng）位的、全功能的平台，其实是针对在（zài）众（zhòng）多应用（yòng）过程当中不断发现的应用难题（tí）和挑战建设（shè）起来的。飞（fēi）桨平台在开（kāi）发的过程中，提供（gòng）了便捷（jié）的（de）框架，在训练（liàn）过程当中提供了超大规模深度学习（xí）模型训练技术（shù），在部署上也是针对多端、多（duō）平台全面部（bù）署（shǔ）的高性能（néng）的推理引擎，还有开源模型库，综合提供出（chū）来供产业（yè）使用。

介绍了算（suàn）力、开发框（kuàng）架和平台（tái），再看几大AI算法方向上（shàng）目（mù）前（qián）为止最新的进展。

首先看（kàn）一看语音（yīn）识别方（fāng）向，语音识别在（zài）AI算法当中是发展历（lì）史比较（jiào）悠久，目前也（yě）是可用（yòng）性非（fēi）常高的（de）技术，当然它也还持续有（yǒu）技（jì）术上的突破（pò）。百度（dù）上线（xiàn）了首个基于流式注意力（lì）的语（yǔ）音识别线上服务，这也是在国际（jì）上首次实（shí）现在线（xiàn）语音识别中大规模使用注意（yì）力模型。这个技（jì）术使用以后，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（pǐn）准确率提升到20%。随（suí）着端侧智能设备（bèi）不断广泛使用，离线语音识别在无网、弱网状态（tài）有（yǒu）越来越多的需求，百度语音技术（shù）团队通过系统性优化，解决了（le）语言模型裁减性能损失问题，使离线模型有非常高的识（shí）别（bié）率。

语（yǔ）音（yīn）合成方面，如果合成出来的声音偏重（chóng）于机械感，缺（quē）少情感，听（tīng）者（zhě）在长时间听的情（qíng）况（kuàng）下会产生疲惫，所以音（yīn）色模拟（nǐ）、情感（gǎn）模拟等，都会是（shì）语（yǔ）音合成（chéng）技（jì）术需要突破（pò）的挑（tiāo）战。百度推出的（de）语（yǔ）音合成技（jì）术，可以用20句话（huà）制作专属的定制语音，将声音当中的音色、风格、情感等要素映射（shè）到不同的子空间，使用的时候不（bú）同要（yào）素进行任意的组合。在百度地图上已经推出了（le）全球（qiú）首个地图（tú）语音定制功能（néng），只需要录制20句话就可以做成一个个（gè）人专属的语音包。

视觉理（lǐ）解（jiě）方面，这些（xiē）年在OCR物体检（jiǎn）测（cè）、视频理解、目标跟踪等业界领先的图（tú）像视频技（jì）术，百度多（duō）次在国内外（wài）顶级赛（sài）事中取（qǔ）得佳绩，并且在机械制造、金融、医疗、教育等领域得到非常广（guǎng）泛的使用。

虚拟（nǐ）形象合成方（fāng）面，在对大量语音、视觉（jiào）以（yǐ）及文本（běn）的（de）理解能力达到了非常好的（de）水平之后，AI算（suàn）法也在推进做虚拟形（xíng）象合成，尽可能形成更加自然（rán）、更像（xiàng）真人、更加具（jù）有丰富情感的虚拟形象。百度虚拟形（xíng）象（xiàng）合成技术其实（shí）结合了多模态识别（bié）和理（lǐ）解，语音识（shí）别、视频理（lǐ）解等等，再加（jiā）上（shàng）面部（bù）、肢体（tǐ）、嘴形的（de）生成能（néng）力，还有语音合成TTS的技术，实现了业界首个可以进行量产视频的真人形象（xiàng）的虚拟主播，在多个（gè）场（chǎng）景当中应（yīng）用，央（yāng）视和（hé）百度合作打造过AI虚拟主持（chí）人（rén）小灵，在央（yāng）视去年的五四晚会亮（liàng）相；澎湃新闻和百度打（dǎ）造了第一个虚拟真人形象的主播，用在早晚新闻栏目上；浦发银行和百度合作打造了业界首个金融数（shù）字人，有情感有专业的（de）银行（háng）知识，能够提升银行的客（kè）服体验。

语音、视觉等技术在人工（gōng）智能技术中属于感（gǎn）知层技术，类比于人（rén）的感知能力。人还（hái）有非常强的认知能力，对人工智能而言，认知能力主要体现在自然（rán）语言（yán）处（chù）理、知（zhī）识图（tú）谱等语言（yán）和知识类技术上。百度构建了超（chāo）大规模（mó）多元（yuán）异构知识（shí）图谱，包括实体图谱、事件图（tú）谱、行业（yè）图谱、关注点图谱、POI图谱，这些图谱都会根（gēn）据（jù）需求场景（jǐng）需要，不断（duàn）扩（kuò）充和延（yán）展。

举（jǔ）一（yī）个例子（zǐ），基于知识图谱视频（pín）语义理解，从视觉视角上提取特征，通过语音识别对视频当（dāng）中人（rén）物的（de）对话、言论等等进行语音的识别和（hé）提取特征，还可以对视频标（biāo）题以及周（zhōu）边文（wén）本（běn）进行（háng）文本理解。这些基础理解之后，再结合（hé）知（zhī）识图（tú）谱中的（de）视频理（lǐ）解子图（tú），在知识图（tú）谱中（zhōng）进行（háng）计算和推理，对刚刚产生的理解的标签、理（lǐ）解（jiě）的特征进行补全、关联等等一系列操作，最终用（yòng）在产品上（shàng），将（jiāng）会对（duì）整个视频内容有更深度的理解。这是用感（gǎn）知技术和认知技（jì）术进行多模态融（róng）合（hé）的典型例子（zǐ）。

AI技（jì）术如果能够完全、充分理解人的语言，将会是迈向通用人工（gōng）智能（néng）技（jì）术非常重要的突破。这（zhè）方面百度也持续有（yǒu）新的（de）突破。百度推出的ERNIE是持续学习的语义理解框（kuàng）架，可以进行增强的语义理（lǐ）解。比如我们想让AI算（suàn）法（fǎ）理（lǐ）解实体，我们（men）会（huì）用（yòng）百科的内（nèi）容、网页内容进行实（shí）体识别任务（wù）的（de）构造，然后由预训练（liàn）模型进行学（xué）习，再对场景上进行针对性的（de）fine-tuning，这样可以得到实体学习更强的语义理解模型。再（zài）复（fù）杂（zá）一（yī）点的任务，比如构建因（yīn）果关系（xì）的识别任（rèn）务，也是通（tōng）过技术（shù）方式，构（gòu）造大量因果（guǒ）的知（zhī）识，然后（hòu）由大的预训练（liàn）模型进行学习（xí），再进行任务（wù）上的调（diào）优学习。百度ERNIE模（mó）型已经学习了13亿以上（shàng）的知识（shí），在NLP任务上（shàng）全（quán）面刷新了任务效果（guǒ），目前在共计16个中（zhōng）英文效果上（shàng）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以新的知识，让ERNIE在持续学习过程中（zhōng），推动自然语言推断（duàn）、自动（dòng）问答、文本相似（sì）度、情（qíng）感分（fèn）析任务上等等有（yǒu）持（chí）续不断的（de）效果提升（shēng）。

以上是AI技术方向最新的进（jìn）展概览，百（bǎi）度大脑也打造了完整的AI安全体（tǐ）系，从基础开源技术矩阵到开放行业解决方案（àn），到与学术界、企业、政府、机（jī）构等开放（fàng）协作，整（zhěng）个技术产品已经覆盖到了云（yún）管端，以（yǐ）及大数（shù）据、云计算一系列（liè）风险问题，这样（yàng）的安全体系也是为（wéi）AI技术（shù）产业应用有一个保驾护（hù）航的作用，可以推（tuī）动AI时（shí）代安全（quán）生（shēng）态（tài）的（de）建设，让大家（jiā）在使用AI技术开展各种各样应（yīng）用创（chuàng）新（xīn）的时候，没有安全的（de）后顾之忧。

刚刚以百度（dù）工作为例，详（xiáng）细说明了AI新基建（jiàn）当中最基础的技术平台（tái）现在的状态，新（xīn）基建（jiàn）不仅仅是技术平台，所以接下来进入今天要分享（xiǎng）的第二部分（fèn），AI应用价值的创造。

二、AI应（yīng）用价（jià）值

百（bǎi）度AI技术应用在互联网产品当中，也已经有大量的（de）实践，比如说（shuō）AI赋能的智能搜索、信息流推荐、新一代人工智能地图等等，以（yǐ）及AI为核心能（néng）力的（de）智能家居（jū）小度系（xì）列产品，还有自动（dòng）驾驶阿波罗等等，这（zhè）些百度已有（yǒu）的（de）产（chǎn）品上， AI已（yǐ）经带来了非常多的价值。另一方面，AI技（jì）术其实也已（yǐ）经体现在面向各行（háng）各业的应（yīng）用（yòng）价值（zhí）了，我今天还想（xiǎng）重点分享一下AI+云赋能产业变革与创新。

先看看这样一个过程。首先我们需（xū）要先面对大量数（shù）据的生产和数据（jù）的应用，所（suǒ）以我们在百度智能云（yún）上（shàng）有推出数据工厂，在（zài）数据工厂当中通过数（shù）据众包、加工、标注等一（yī）系列工作（zuò）进行数据（jù）处（chù）理，也结合（hé）百度提（tí）供的数据集，以及整理的（de）第三方行业数据资源，形成基本的（de）数据（jù）集（jí），在应（yīng）用当中（zhōng）通过数据（jù）管（guǎn）理、数据评测的平台等等，使得整（zhěng）个数据（jù）能够形成一个（gè）闭环效应。完整的闭环数据会充（chōng）分帮助算（suàn）法达到（dào）最佳效果。数（shù）据生产之后会进入到模型工（gōng）厂，在AI技（jì）术平台支撑（chēng）下，可以融合算力、数据（jù）、算法，结合场景产生模型，最终（zhōng）应用（yòng）到业务系统当中。

我（wǒ）分享一些应（yīng）用场景的案例。

智能（néng）工业巡检。AI应用于智能工业巡（xún）检，在针对场景定义的问题上，主要是应用图（tú）像的分类、分（fèn）割（gē）、检（jiǎn）测的方法，实现（xiàn）快速准确的识（shí）别（bié）。比如安全帽佩戴的（de）检测，尤其（qí）是矿井（jǐng）里的安全帽佩戴检测，烟火的警（jǐng）报，仪器（qì）表的读数识别（bié）等等，这其（qí）中（zhōng）应用了AI的算法（fǎ），相当于训练除了有经验的巡检员（yuán），可以大幅减少人工投入，也（yě）降低了人工学习的成本。

智能质检。一线质检里（lǐ）面工人（rén）要进行很（hěn）长时间（jiān）工（gōng）作进行零件质检，尤其是精密零件质检，零（líng）件非常小，这些（xiē）质检工作（zuò）需要在强光（guāng）下进行，长时间（jiān）在强光下看微小（xiǎo）的瑕疵（cī），容易造（zào）成工人眼睛的疲劳。案例里的工厂需要每天（tiān）对出（chū）厂的2000多万的产品进行（háng）检（jiǎn）测工（gōng）作（zuò），质（zhì）检员（yuán）每天要检测（cè）多（duō）达1万多个零件，每分（fèn）钟每个工人需要检测19个，还需要对零（líng）件从多个不同的角（jiǎo）度的多个缺陷进行分类（lèi）。用AI赋（fù）能的（de）表（biǎo）面缺陷视觉检测识别设（shè）备，它通过百度AI技（jì）术和云技术，自动对物（wù）体（tǐ）表面缺陷进行大小、位（wèi）置（zhì）、形状的检测，并按照品质分门别（bié）类分（fèn）好，它总体上（shàng）可（kě）以（yǐ）帮助节省（shěng）90%的人（rén）员成（chéng）本，整个设（shè）备相比起原来的工作桌，占地面积减少80%，漏检率也大幅（fú）度降低。

这（zhè）两个都是感知层，视（shì）觉技术（shù）为主的应用（yòng）案例。感知层（céng）技术加（jiā）上认知层技（jì）术，就可以在智能（néng）媒体上（shàng）发（fā）挥（huī）作用，通过热点发现（xiàn）、智能写作、智能（néng）勘误，以及（jí）智能发布整个全流程，可以助力新闻的生产全流程。

今天（tiān）还带来了几个在最（zuì）近的抗疫过程当中，给疫（yì）情（qíng）的（de）筛查、管理带来帮助的解决方案。首（shǒu）先是AI测温（wēn），AI测（cè）温（wēn）是一套可（kě）以非接触进行（háng）远距离多人测温（wēn）的（de）设备，现在也（yě）已经在数百个场所部署，帮（bāng）助全国各地完（wán）成了700万人（rén）次的（de）初筛（shāi）工作。AI测温的过程（chéng）分为几个方面，首（shǒu）先在行（háng）人（rén）路（lù）过的（de）时候（hòu），通过红外热像仪能够（gòu）捕获温（wēn）度（dù），通过光学相（xiàng）机（jī），摄像头能够不间断地对戴口罩（zhào）的多人进行远距离的人（rén）脸检测。这套方（fāng）案也在（zài）企（qǐ）业内部（bù）署，形成企业入场方案，测温（wēn）之后还（hái）可以进行人脸识别、智能（néng）监控，并且如果同企业报备系统（tǒng）打通（tōng）之后，可以自动识别员（yuán）工是（shì）否（fǒu）符（fú）合复工（gōng）入厂（chǎng）的（de）要求。这（zhè）里面采用的AI技术就是人脸检测、跟踪（zōng）算（suàn）法等，可以精准实现人（rén）脸定位，即（jí）使戴上口（kǒu）罩，现在也可以进（jìn）行人脸（liǎn）识别。

在过（guò）去的两（liǎng）个月大家已经感（gǎn）受（shòu）到了，社区工作者在（zài）整个抗（kàng）疫管理中做了非常（cháng）多的一线工作，百度推出的基于智能对话技术的外（wài）呼系统帮助进（jìn）行人员的随访，能够进行批（pī）量（liàng）的外呼，人工智（zhì）能语音随访（fǎng）通过自动（dòng）的外（wài）呼系统，触达到人群（qún），并和他们交流，进行（háng）防疫信息采集和疫（yì）情（qíng）防控相关的（de）提醒。这些（xiē）信息也可以（yǐ）立即形成结构化数据分析报告，支撑后续一（yī）系（xì）列的（de）决策或者管理。整个外呼系统应用（yòng）了语音（yīn）、自然语言处（chù）理（lǐ）、知识图谱等等技术（shù）。

在医护人员最忙（máng）碌的（de）时候，护理信（xìn）息数据采集、登记、录（lù）入等等（děng）也是他（tā）们（men）每天非（fēi）常重要的（de）工作，百度和相关的（de）伙伴一起打造了（le）语音（yīn）临床护理数据采集系统，让护理人员通过（guò）这（zhè）样的设备进行（háng）语音录（lù）入（rù）。医（yī）护人员不用（yòng）摘掉手套（tào）、口罩，不用脱下防（fáng）护服，可以非常轻松的手持设（shè）备进（jìn）行（háng）语音录（lù）入，很快就（jiù）可以输（shū）入大量护理（lǐ）信息，并将信息自（zì）动上传至医院的电子病（bìng）历系统。新冠肺炎相对应（yīng）的临床（chuáng）数据中，有非常多的医疗专（zhuān）用词汇、专业医疗符号等，我们语音（yīn）系统（tǒng）也（yě）快（kuài）速（sù）进（jìn）行了定制训练，在医（yī）护语音录入（rù）场景中语音（yīn）录（lù）入准确率可以达到92%以上，这套（tào）系（xì）统已经在（zài）烟台市传（chuán）染（rǎn）病（bìng）医（yī）院多（duō）个科室（shì）部署使用。

病毒分析和（hé）疫（yì）苗研发也是抗疫工作当（dāng）中（zhōng）非常重要的一个工作，在2019年百度曾提出了Linearfold算法，这个算法可以将病毒全基因组RNA二级结构分析的时间（jiān）从55分钟缩短到27秒，大（dà）幅度提（tí）升RNA二级结构分（fèn）析（xī）的速（sù）度。我们知道RNA结构分析在病毒分析（xī）和疫苗研（yán）发当中（zhōng）是非常重要的，这项工作（zuò）发表了之后，受到了诸多业内专家高度的评（píng）价，目（mù）前也是在和很多机构进行合（hé）作，希望AI算法能够（gòu）助（zhù）力医学科（kē）技。

最（zuì）后我（wǒ）还想（xiǎng）分享的一个是飞桨和连心医疗开源肺炎CT影（yǐng）像分析模型，能够（gòu）提升在肺炎CT影（yǐng）像筛查当中（zhōng）医护（hù）人员的（de）工作效率，这个模型本身病（bìng）灶检测精度可以（yǐ）达到92%，召（zhào）回率97%，湘南学院附属医院在应用（yòng）当中了。

这些都是AI技术和场景结（jié）合之后所带（dài）来一（yī）系列的价值，这也是我（wǒ）今天（tiān）分（fèn）享的（de）第二部分，就是技术不断的在产生应用价（jià）值，而这些应用（yòng）价值恰（qià）恰是作为新（xīn）基建非常（cháng）重（chóng）要（yào）的。

三、AI生态系统

在我们与广大的行业伙伴（bàn）进行合（hé）作过程当中（zhōng），我们也看（kàn）到，对于大量企业来说，业（yè）务创新和应用落地过（guò）程中（zhōng）存在着一（yī）系（xì）列的挑（tiāo）战（zhàn）。比如说研发（fā）方面（miàn），AI技术的应用（yòng）门槛挺高的（de），开发（fā）周期往往（wǎng）不太可控，有（yǒu）经验的（de）技术人员可以开发周期比（bǐ）较短，但是经验比较缺乏的研（yán）发（fā）团队可能（néng）经过（guò）较长的时间才能验证、得到最佳的效果（guǒ）。很多企业在进行了AI加持（chí）的产品和解（jiě）决方案（àn）研发之后，也（yě）需要有市场营销以及相应的整个过程需要大（dà）量的资金投（tóu）入。我们（men）希（xī）望AI技术能够更便（biàn）利（lì）的、方便的被广大企业所（suǒ）使用（yòng）。

所（suǒ）以百度大脑开放（fàng）平台构（gòu）建（jiàn）了多层次开放能力（lì）的结构，最基础的有飞桨深度学（xué）习平台，面向场景还有定制开发（fā）平（píng）台（tái）以及开放的能力，以及最后的部署集成的一（yī）套过程。现在（zài）在百度大（dà）脑开放（fàng）平台上（shàng）已经开放了248项能力，整（zhěng）个百度大（dà）脑（nǎo）的日调用量（liàng）超过（guò）万亿（yì），在百度（dù）大脑开放平台和（hé）飞桨平台上进行（háng）开发的（de）开发者超过180万，发布模型10多万以上，这些模型都在（zài）大量场（chǎng）景中使用（yòng）。AI产业（yè）化落地整个（gè）链条比较长、比较复杂、角色很多，整个（gè）生态系统（tǒng）中从硬件供（gòng）应商到（dào）技术平台、到软件供（gòng）应、到（dào）应用（yòng）开（kāi）发、到最后（hòu）的终端场景，也是（shì）多层（céng）、完（wán）整（zhěng）的生态系统，这样一套AI生态系（xì）统也已经（jīng）形（xíng）成了，并在基础（chǔ）设施（shī）上（shàng）不断（duàn）发挥作用。

刚才我介绍的（de）应用场景落地的方案，很（hěn）多都（dōu）是在（zài）百（bǎi）度大脑生态系统（tǒng）中研（yán）发落地的。

四、AI人才培（péi）养

有了技术平台、终端（duān）场景以及生态角色，其实（shí）贯穿始终的还有非常（cháng）重要的（de）人工智能（néng）产业智能化相（xiàng）应所需要的人才（cái）。AI人才中（zhōng）需要基础的理论人才、算法人才，在应用落（luò）地当中（zhōng）既懂应（yīng）用场景，又懂AI技（jì）术的复合型人才，这类人才更加重要。大的技（jì）术平台（tái）型（xíng）公司中有这类人才，但是想让AI技术和产业广泛结合时，我们会发现这类复合型人才（cái）更需要各个终端场（chǎng）景以及我们（men）生态（tài）中的各个生态企业不断培（péi）养和积累。技术边界和业务（wù）理解本身是存在（zài）鸿沟的（de），怎（zěn）么弥补鸿（hóng）沟？就（jiù）需（xū）要（yào）复合型人才来做（zuò）。

所以（yǐ）百度推出（chū）了一系列（liè）对（duì）AI人（rén）才、应用型人才（cái）的培养（yǎng）计划，我今天（tiān）介绍其中（zhōng）一个项目（mù），"首席AI架构师培养计划（huá）"。怎么（me）定义首（shǒu）席AI架构（gòu）师？我（wǒ）们认（rèn）为在企业当中，懂（dǒng）自己的业务场景、懂应（yīng）用（yòng）当中的挑战与难题，又懂AI技术和算法，又同时能够落地实施的（de）综合性人才，是企业当中（zhōng）的首席（xí）AI架构师（shī）。对（duì）希望（wàng）应（yīng）用AI技（jì）术进行智能化转型的企业，这类架构师非常重要。所以我们推（tuī）出了"黄埔学院"项（xiàng）目（mù），在这个项目当中有深度学习技术（shù）专家进行（háng）面对面深度交（jiāo）流，会有深度学习（xí）技（jì）术落地的关键认知传（chuán）承，会和（hé）学员们一起剖析场景需求和（hé）AI技术（shù）学习的典型案例，最（zuì）后总结AI思维（wéi）、学习、工（gōng）作方案解决实际场景（jǐng）问题，在实（shí）际场景（jǐng）当中产（chǎn）生（shēng）应用价值。

今（jīn）天分享的（de）主（zhǔ）要是四个（gè）部分内容，最后用一页进（jìn）行一个小结。

1. AI基础设（shè）施是构建（jiàn）于云平台基础上，以算力平台（tái）和数据（jù）平台支撑形成（chéng）的AI技术开发（fā）平台（tái）、能力平台、场（chǎng）景技（jì）术（shù）方（fāng）案综合（hé）的、具备AI安全保障能力的大型技（jì）术（shù）系统和工程系统。

2.在（zài）基础设施之上，要不断在应用场景当中发挥应用价（jià）值，以此（cǐ）形成正向的循（xún）环，能够促进基础平台进一步发展，促（cù）进整个AI系统进（jìn）一步进化。

3. 在AI产业化过程当中，因为其过程链条长、决策复杂，需（xū）要社会全方位多（duō）方整合力量进行（háng）积木式（shì）创新，因此共生共赢的生态系统就应运而生了。

4.还要（yào）重视（shì）人（rén）才培养，加大力度培养（yǎng）既（jì）懂（dǒng）应用场景，又懂（dǒng）AI技术的复合型新（xīn）型人才（cái），通（tōng）过构（gòu）建相应的教育、培训体系以（yǐ）及职业体系保障（zhàng），多（duō）方位培养AI技（jì）术（shù）及应用人才（cái）。

综合四方面，是基于AI新型基（jī）础设（shè）施加速产业（yè）智能化需发（fā）展的几个重要方向（xiàng）。