百度大脑7.0折射AI新特征：融合创新与应用下沉

钛媒体 • 2年前扫码分享

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百度大脑7.0折射AI新特征：融合创新与应用下沉

张帅_

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随着人工智能技术愈发落地，其与现有技术的补充搭配更为频繁，体现出加速下沉的状态。

百度大脑7.0折射AI新特征：融合创新与应用下沉

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技术代差递补性(Technical Generation Complementary)是指，当一项具有代差的全新技术出现时，由于它自身的不完备性，往往需要现有技术作为其补充，与之形成在技术上的“高低搭配”，因此新技术并不能够完全取代现有技术而主宰整个市场。

人工智能就是这样一个具有代差的全新技术。正如固定电话的出现，并没有立刻导致电报被淘汰，但移动电话的出现却直接将电报三振出局，随着人工智能技术愈发落地，其与现有技术的补充搭配更为频繁，体现出加速下沉的趋势。

“我们正处在第四次工业革命的阶段，每一次产业变革的核心驱动力都是科技创新。当下，人工智能技术日趋成熟，像以往每一次工业革命的核心驱动技术一样，呈现出很强的通用性，并且已经具备了标准化、自动化和模块化的工业大生产特征，成为第四次工业革命的核心驱动力量。”在近期一次媒体沟通会上，百度集团副总裁吴甜如此表示。

百度集团副总裁吴甜

作为百度AI能力的集大成者，百度大脑已经升级到7.0版本，着重突出“融合创新”和“降低门槛”两大特点，也体现了百度对AI产业趋势的洞察，百度大脑如何将新旧技术加速融合，又如何让AI应用“飞入寻常百姓家”？

四大融合，助力工业大生产

吴甜表示，人工智能技术最开始是各个技术线条各自发展，目前已经进入到了融合创新的阶段，主要体现在四个方面：

第一，知识和深度学习的融合创新，深度学习模型是通过大量数据、深度神经网络计算而来，很多人对深度学习的模型可解释性、可推理性有怀疑号，知识相关技术包括知识图谱、知识理解、推理等等能力，也是人工智能当中重要的方向。知识和深度学习已经在进一步的结合。

第二，跨模态多技术融合创新，类比人类，人工智能还需要像视觉、听觉、语音相关的能力和对文本的理解能力，属于多模态和跨模态的处理能力，跨模态多技术融合也是现在的重要方向。

第三，技术和场景在持续的进行融合创新。人工智能技术离不开场景，一方面，场景应用带来新的想像空间，另一方面，场景需求持续推进技术的发展。

第四，软硬件层一体化创新，也是现在人工智能落地的重要依托。

具体来看，在知识与深度学习融合创新方面，百度打造了拥有5500亿知识的多元异构超大规模的知识图谱，发布“知识增强大模型”——ERNIE(文心)3.0，将大规模知识和海量的数据进行联合训练，从而让百度大脑具有更丰富的知识，将语言理解和语言生成统一训练，从而使百度大脑具备更强大的语言理解、推理、文学创作等能力。

百度的另一大规模隐变量端到端对话模型PLATO，同样也是知识与深度学习融合创新的成果，它可就开放域话题进行有内容、有逻辑、连贯的深度畅聊。

在跨模态多技术融合创新方面，通过融合语言、语音、视觉等不同模态的技术，百度大脑得以像人类一样，实现对复杂真实场景的跨模态深度语义理解，进而获得对真实世界的统一认知。比如，针对一张球赛图片，机器过去只能识别出人员数量，如今机器可以推理出谁是教练，谁是运动员，以及各自的行为。这背后，正是基于跨模态深度语义理解模型的推理。

在技术与场景的融合创新方面，吴甜表示，不同领域都有各自的特点和难题，AI 技术深入到实际应用场景中，正与场景融合创新。

比如AI与搜索场景融合创新的智能搜索引擎，已具备图谱问答、推理计算、智能推荐、语义理解、智能排序、深度问答等能力，可深刻理解用户意图，并结合语音、图像、AR等感知技术能力，更便捷地与用户交互，为用户提供更精准、更便捷的信息服务。

而在办公会议场景下，智能工作平台“如流”可以实时记录参会者的对话发言，并基于自然语言处理技术自动提取对话内容的关键要点，从而快速生成会议纪要，在此前的百度世界2021上，已经一显身手。场景创新仍有广阔空间可挖。

在软硬一体融合创新方面，硬件设计与软件算法融合，会产生1+1>2的应用效果。如百度自主研发的云端通用AI 芯片——百度昆仑，针对语音、自然语言处理、图像等AI技术优化，可支持飞桨等深度学习框架，灵活支持训练和预测，使得AI模型计算效率更高、应用效果更好。百度世界2021上正式官宣量产的昆仑2芯片，采用7nm制程，搭载第二代XPU架构，相比一代性能提升2-3倍，年底前可实现推理卡的交付。