2020年已经过去,无论我们是安居乐业还是极其努力,我们都应该记住这一年。
回顾2020年,在这一非同寻常的流行年中,科学技术已成为人类抗击流行病的关键,而利用人工智能来抗击流行病可谓人类历史上的第一次,与此同时,人工智能技术已经在我们的生产,生活和公共管理的各个方面都得到了深刻的应用。
人工智能应用场景的爆炸式增长背后是全球AI技术公司从后端到前端,从实验室到深度行业的努力和实践。
最近,百度和谷歌发表了长篇文章,总结了2020年人工智能的发展。
Google首席AI科学家Jeff Dean在Google博客上发布了Google Research:LookingBackat2020和Forwardto2021,描述了2020年Google在AI技术应用领域的进步。
此前,百度相继发布了10,000个字符的“百度AI 2020”和“百度研究院2021年十大技术趋势预测”,其中还包括了去年百度的业务系统和AI技术行业。赋权系统的各项成就也使AI到2021年技术和应用领域有待明确评估。
如果我们仔细比较Google和百度在AI技术和工业应用方面的做法,我们会惊讶地发现两家几乎同时开始从事搜索引擎业务的公司正在将AI技术应用于其产品系统的各个方面。
我们还看到Google和百度为数千个行业创建了智能的全球AI形象,但是两家巨头之间的区别在于,它们比Google更参与多领域合作和初步的行业AI,百度在推广方面更加系统化工业智能的应用。
在2020年至2021年之间的界面上,我们想了解全球AI技术的整个外观和发展过程,这无疑是一个很好的机会,可以深入了解Google和百度AI系统。
技术基础:谷歌和百度的基础AI研究
人工智能技术能够继续促进行业的智能升级并为企业,行业和社会增加价值的主要原因是基础人工智能技术的不断发展。
我们看到,在谷歌和百度2020年的基础AI研究中,他们正在考虑无监督学习,AutoML(自动机器学习)和机器感知这三个领域,其中谷歌在这些领域提出了一些基本算法。革新。
例如,在机器学习(ML)算法领域,Google的无监督学习领域取得了一定的发展。去年,Google开发了一种称为SimCLR的自监督和半监督学习技术,该技术可同时最大化同一图像的不同变换视图之间的一致性,同时还可以最大程度地减少不同图像的变换视图之间的一致性。
在AutoML中,Google试图从AutoML-Zero的学习代码操作中采用原始操作(加减法,变量赋值和矩阵乘法)的搜索空间,以便从头获得用于机器学习的现代算法。在机器感知领域,例如感知和理解我们周围世界的多模态信息的机器,谷歌还取得了许多成果,包括CvxNet,隐式3D形状深度函数,神经体素渲染和CoReNet以及其他算法模型。开始在室外场景分割,人体形状的3D建模,图像和视频压缩以及其他场景中的实际应用。百度AI技术的基础创新是基于百度Brain 6.0的重大进步。2020年,百度Brain 6.0的核心技术具有“基于知识的,跨模式的深度语义理解”功能,结合知识图谱和突破性的深度学习技术,使人工智能不仅拥有知识,而且能够持续发展。学习和“像人一样生活”可以学会变老”。目前,在多模态语义理解领域,这在AI技术周期中非常重要,百度大脑已经引入了多模态预训练模型ERNIE-ViL,极大地提高了跨模态语义理解能力和5刷新了多模态经典任务世界上最好的结果,并在VCR任务(Visual Common Sense Reasoning Task)列表中名列前茅。大型开放域对话框生成网络PLATO-2。此模型的参数规模已增长到16亿,在内容丰富性和一致性,可扩展性方面达到了新的高度。在开放域主题上进行顺畅,深入的聊天。在端到端问答方面,百度大脑提出了RocketQA训练方法,极大地提高了双重检索模型的效果,为实现端到端问答迈出了重要一步。
在尖端技术方面,谷歌和百度都在积极使用量子计算技术,量子计算机被视为面向未来的计算机范例和生产力。
2020年,Google验证了新的量子算法,在Sycamore处理器上进行了精确校准,展示了量子机器学习的优势,或者使用QSIM仿真工具测试了量子改进的优化,该工具一直在Google Cloud上开发和测试。使用量子算法40个量子位下一步,谷歌将根据构建的技术路线图制造通用错误校正量子计算机,以证明量子错误校正可以在实践中发挥实际作用。
也是在去年,百度发布了中国第一个云原生量子计算平台QuantumLeaf,它提供了诸如QCompute的量子开发工具包,以缩短整个量子编程生命周期并实现闭环量子工具链,量子机器学习工具setPaddleQuantum已经完全更新,以百度量子平台为核心构建量子生态,开启了中国的量子时代。
谷歌和百度继续致力于开源和AI技术的发展,以及推进AI生态系统的发展。谷歌带头推动了由TensorFlow社区赞助的众多利益相关者,TensorFlow用户群体,TensorFlow证书和AI服务合作伙伴的出现和增长;谷歌还投资了以研究为导向的开源ML系统JAX,可以广泛使用在差异化数据保护,神经渲染,物理信息网络,快速关注,分子动力学,张量网络,神经正切核和神经ODE等技术领域,此外,作为TFRC项目的一部分,谷歌已经制造了超过500 petaflops的云TPU计算能力免费提供给世界各地的研究人员,以推动他们进入机器学习研究的前沿领域。今年,TFRC将不仅支持TensorFlow,而且还将支持JAX和PyTorch。
去年,百度飞刀推广了“人工智能开发基线”,并提高了软硬件系统的适应性。目前,飞桨已经聚集了265万开发人员,为100,000家公司提供服务并创建了340,000个模型。飞桨在与经济和民生相关的许多领域中发挥着作用,例如城市,工业,能源和通讯。
根据领先的数据研究组织IDC在2020年下半年发布的《深度学习框架平台》的市场份额报告,百度,谷歌和Facebook均在中国深度学习平台市场总体份额中位居前三名其中,百度的综合市场份额排名第二,排名第一的谷歌几乎持平。
业务增长:谷歌和百度的AI应用前景我们已经看到,谷歌和百度在AI的基础技术研发中的整体技术路线和技术生态上有很多重叠,但是这两种具有自己重点的AI技术在各自的规模上形成了谷歌和百度。在过去的一年中,Google在其产品系统的各个方面应用了许多AI技术创新。改进的机器学习算法极大地改善了Google在移动设备上的体验。您是否在设备上运行了复杂的NLP技术?以实现更自然的对话功能。去年,Google基于变压器的神经网络模型,开发了对话机器人Meena,该机器人可以实现几乎任何具有挑战性的自然对话。此外,可以使用双工技术来呼叫公司,以确认他们是否希望在该流行病期间暂时关闭,以在全球范围内接收300万条商业信息更新,并在地图和搜索中显示超过200亿条信息。次。
通过更新机器翻译和语音识别技术,谷歌还采用了文本到语音技术。支持42种语言的Google助手可以大声阅读网页,使网页更易于访问,并使用多种技术(例如多语言)传输和多任务学习方面,谷歌拥有100多种语言的翻译质量,并通过5改进了BLEU分数,从而更好地利用了单语数据来改善少数族裔的低资源语言。人们提供翻译。
JeffDean的介绍还表明,Google的AI技术已应用于无数Google产品的细节中。
举例来说,结合跨模式思维和有效的感知方法的开发,Google已为MediaPipe(例如B)开发了许多用于感知思维的新功能和解决方案。预测设备上的脸部,手部和姿势,实时跟踪身体姿势,实时跟踪虹膜,并进行深度估计和实时3D定位。识别潜在有害的内容并在YouTube上提高手动审核的效率。通过自动增强声音并减少背景噪音,帮助YouTube创作者创建更好的视频,GoogleMeet通过模糊背景来增强在线虚拟会议。
AI技术增强了业务,反之则业务鼓励了AI技术的更新,这也是百度AI带给百度产品业务系统的发展路径。
在移动生态系统中,百度展示了AI技术与移动服务的高度集成。随着AI技术的发展,白家号,智能小程序和托管页面这三大支柱产品已迅速成为访问中国开发的内容和服务的领先平台。
借助自然语言处理,知识图谱,语言,视觉和深度学习等AI技术功能,百度搜索将继续保持智能化。今年9月,百度为虚拟助手推出了“ Du Xiaoxiao”应用程序,该助手创建了二维虚拟人物形象,并拥有独特的情感互动系统,可以与真实的人进行交流,并提供更好的个性化服务。
在地图领域,百度地图正在秉承“新一代人工智能地图”的AI优势和创新能力。目前,百度地图的数据生产连接中有90%以上是基于AI的,有9个重要的行业已发布解决方案。全景图覆盖了全国95%以上的城市,延伸了超过300万公里,同时,语音交互场景发展迅速,百度地图智能语音助手的数量已超过4亿。
(百度卡AI室内通信)在输入法领域,借助AI技术的支持,百度输入法获得了市场份额和活跃用户数量,成为行业第一。百度输入法的语音输入法不断发展,并成为业内首个输入法产品,平均每日语音请求量超过10亿次,达到98.6%的语音识别准确度,中英文离线功能以及方言自由度。在功能或技术上的突破,例如升级,已经成为语音输入渗透率最高的第三方手机输入方法,语音输入和手写输入等AI功能在高用户识别行业取得了重大突破,并且手写识别精度已提高到96%,这是业界首创的AI输入精度,超过了行业最高水平15%。对于小度来说,2020年将是利用领先的智能技术持续进行“突破圈”的一年。目前,小度与第一方设备的语音交互达到了33亿次。截至9月,小度助手技能商店的销量达到4,300现有的开发人员数量已达到45,000,使用场景也已从家庭,酒店和汽车扩展到了移动场景。就硬件而言,来自领先的国际研究组织Canalys的数据显示,所有小型智能扬声器的出货量将达到排在2020年上半年。小都智能屏在中国排名第一,在前三个季度的出货量居世界首位。在618和Double Eleven期间,小都赢得了所有平台上智能扬声器的销售冠军以及所有平台。销售双皇冠。
在自动驾驶和智能交通领域,百度阿波罗也不断爆发。2020年,百度将陆续在长沙,沧州和北京开设ApolloGo自动驾驶服务,10月12日,北京的订单量超过2,600,而百度是中国唯一一家在多个城市开展Robotaxi测试业务的公司。5月26日,百度在北京亦庄经济开发区完成了全球最大的自动驾驶和车辆道路测试基地ApolloPark的建设,这将加速用于驾驶和车路合作的自动技术产品的成熟和应用。阿波罗
2020年,百度的AI技术不仅将全面改善百度的业务系统,还将为整个行业提供支持,并引发B端市场智能升级的浪潮。
行业资金:Google和百度AI的不同产业化方向
关于AI工业化和工业智能,我们还可以看到Google还启动了一些行业和国家AI技术应用程序,特别是在社区大数据管理,新皇冠流行背景下的流行病预防和控制方面。医学研究和其他领域已经提供了许多解决方案,但是它们还没有形成系统的工业应用实践。
例如,在去年的大流行期间,谷歌和苹果做了空前的研究,共同启动了一个支持蓝牙隐私技术的暴露通知系统(ENS),以通知用户立即避免与测试阳性的感染者接触。还使用用户的匿名搜索数据来预测新冠状病毒的传播以及与症状搜索有关的数据。
在生物医学领域,谷歌去年取得了重大成就。果蝇半大脑连接的大型突触分辨率图的放大机器学习模型重构旨在帮助神经科学家更好地了解大脑功能,并通过MLPerform与制药公司合作类似地,谷歌的深度学习模型已在医学领域用于确定疾病的发病率。在城市管理中,预测特定区域的降水量也可以帮助一些洪灾频繁的国家更加准确地进行“虚拟筛选”。关于水位的预测。和洪水预报。
与Google相比,百度不仅为预防和控制流行病提供了许多AI解决方案,而且还奉行系统的产业战略,以将各个方面与物理行业的各个方面整合在一起,并采用更全面的方法来形成网络化AI工业解决方案。
在流行的情况下,百度的AI温度测量,AI咨询,智能去电和服务机器人等创新应用广泛传播,反映了AI技术为社会服务的技术温度,公司的技术进步和社会责任。
流行之后,人工智能将继续融入城市,交通和工业等基础产业,鼓励恢复工作和生产,并促进社会和经济发展。
基于这一业务战略,百度在去年5月明确提出了一项针对百度智能云的新发展战略,即“与云计算集成,以AI为起点并专注于关键路线”。为了更好地实施新战略,百度智能云调整了其业务结构。新架构分为三层,最底层是百度的核心技术引擎百度大脑。中间是平台,包括通用基础云平台,AI中间站,知识中间站以及特定于场景的平台和其他关键组件,并在基础层和平台,上层智能应用程序的支持下解决方案将使生活的各个领域都充满活力。为了实现工业应用的大规模生产,百度智能云提出了AI原生云计算架构:在基础设施AI计算集群,AI芯片,从工程平台,云原生云和视频云到应用程序平台,区块链等的飞桨,云智能集成,端到端的端到端方法,方便高效地支持行业中的智能应用程序。加速基于“庄志凌云”的产业智能化以及将AI技术无缝集成到数千个产业中,这是今年许多产业发展的新机遇。
基于此,我们可以看到百度的AI技术创新通过智能的社会,经济和产业升级实现了外部循环的构建,并为各个行业创建了智能模型和集成基础。
在智能城市领域,百度的智能城市解决方案基于独立的创新基础设施,包括城市感知中间站,AI中间站,数据中间站,知识中间站和智能交互城市中间站。帮助城市提高其情报水平,加强公共安全,应急管理,智能交通,城市管理,智能教育等场景。目前,该解决方案在北京海淀,重庆,成都,苏州,宁波和丽江等10个省市得到了越来越广泛的应用。
在数字金融领域,百度智能云已为近200家金融客户提供服务,其中包括6家政府银行,9家股份制银行和21家保险机构,涵盖了营销和风险控制等十多个金融场景。该公司已经建立了拥有30多个合作伙伴的生态系统,因此是中国云解决方案领域的第一批阵营之一。
在智能医疗领域,百度智能医疗的“灵异之会”已经为300多家医院和1500个初级医疗机构提供服务,为数以万计的医生提供服务,并帮助了成千上万的患者。
在工业互联网领域,百度工业互联网支持公司以及上下游产业实施数字化,网络化和智能化。百度智能云提供的智能制造解决方案涵盖了14个主要领域,100多家公司,30多个合作伙伴,并实现了50多种垂直场景,已在3C,汽车,钢铁,能源和能源行业大规模实施。在智能办公领域,百度于2020年5月宣布,针对“ AI中间站”和“知识中间站”,企业智能应用程序“规则”“智能办公室”已经发布,AI中的办公管道?ra正在构建中,并且正在创建新一代人工智能办公室平台。百度如流已经全面升级到新一代的人工智能工作平台,这些平台可以使用人工智能使公司实现智能化转型,并为实现公司从个人到组织,从公司到机构的工作模式提供全面,智能的支持。
增强AI技术的能力不仅体现在物理行业的智能升级上,而且体现在为社会服务的共同责任上。
正如Google为视障人士开发包装识别应用程序以及为视频会议开发自动手语识别系统一样,人工智能技术也彰显了其“造福技术”的道德精神,它造福社会并为公众服务。同样,百度坚持“技术为更好”的理念,履行企业公民的社会责任。例如,百度已经使用AI技术进行慈善追踪,截至2020年12月,百度的AI可追溯性已帮助近12,000个家庭团聚,百度的AI继续支持文化和动物福利,例如百度和IFAW一直在努力共同推出全球首个使用人工智能打击野生动植物产品非法贸易的平台;与国家地理杂志合作,通过百度AI的图像识别功能以及对蝴蝶物种的保护和研究提供技术支持来提高蝴蝶物种的检测效率。百度与清华大学,中国古迹保护协会合作,使用人工情报,以纠正内部和外部的微小变化,以识别国库级别的旧建筑物并确保及时修复。乐山大佛,广元前佛崖等重要文物的管理和保护措施已开始应用百度的AI技术。
我们发现,随着AI技术在整个社会的生产和生活中的普及和应用,人工智能作为促进经济发展和社会进步的积极力量的价值正变得越来越重要。
结论:一起前进,每个人都有自己的美丽
2020年将深刻影响世界的政治和经济结构,在新技术浪潮的带动下,也是全球科学技术行业发生巨大变化的一年,包括通讯,旅游,互联网和传统产业等。能源,工业等面临新旧技术范式和影响领域之间的对抗和权力斗争。
人工智能技术尽管今年基本算法领域没有许多重大突破,但根据一些高科技公司的研究,人工智能技术已完全渗透到各行各业。人工智能技术将成为2020年数字化的关键要素,并将成为各行各业的智能升级。
回顾2020年AI技术的发展以及Google和百度的产业化,我们可以得出以下结论:
首先,人工智能的基础技术不断发展,算法,计算能力和开发工具的复杂发展仍然是提高人工智能平台效率的有效途径,在这个层面上,谷歌和百度在保持总体方向,但基于两家公司在产品系统和研发重点上的差异,提出了特定技术路线上的差异。
其次,随着人工智能技术和开发平台的成熟,人工智能正在渗透云,边缘和终端设备等数字化场景的各个方面,这适用于谷歌,尤其是百度。第三,关于人工智能产业化,谷歌尚未制定和推广在中国,由于行业的紧迫性,人工智能公司之间日益激烈的竞争和激烈的竞争以及人工智能的速度和强度,在各个领域,公司都与公司和组织保持了零星和松散的合作关系。工业化可以远远胜过国外市场,人工智能技术领域的先驱百度已经成为该行业数字化和智能化转型的支柱。为诸如“云智能集成”之类的AI行业创建系统的战略计划已成为百度在技术行业这一新转型中的主要机会。
如果我们告别2020年,那么将会有那么多AI场景值得我们关注,而到了2021年,当AI技术飞速发展到更多的商业和工业场景时,我认为我们不会失望。

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