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            觀察

            云智一體深入產業 云計算與實體經濟深度融合 深入產業共創價值

            中國網科學  2022-10-24 16:24:43

            10月17日,工業和信息化部直屬媒體《人民郵電報》刊載百度集團執行副總裁、百度智能云事業群總裁沈抖署名文章:《云智一體深入產業云計算與實體經濟深度融合深入產業共創價值》。

             

            以下為原文:

             

            當前,國際局勢變幻莫測,經濟復蘇面臨挑戰。與此同時,以云計算、人工智能、大數據等為代表的數字產業快速增長,持續與實體產業加速融合,不斷增強實體產業發展的韌性。提升實體產業的數字化與智能化水平,成為應對宏觀環境挑戰的一個重要方向。

             

            “十四五”規劃綱要指出,到2025年,數字經濟核心產業增加值占GDP比重達到10%,工業互聯網平臺普及率達45%。中國數字經濟仍有巨大的發展潛力,尤其是在云計算、人工智能等數字技術與實體產業融合方面,存在廣闊的發展空間。

             

            可以預見,今后云計算的重點在于如何用好算力,聚焦關鍵場景,滿足實體產業的“真需求”。這幾年,各地數據中心、算力中心的建設突飛猛進,據統計,國內算力產業近五年平均增速超過30%,算力排名居全球第二。雖然算力的整體需求永無止境,但在很多地區和產業的關鍵場景下,算力不是真正的瓶頸,甚至不少地方存在超前建設、算力過剩的情況。如何把算力用好,滿足產業的關鍵需求,成為云計算在新階段需要著重考慮的問題。面向未來,云計算必須與實體經濟深度融合,把算力應用到企業生產經營環節的關鍵場景,解決企業遇到的實際問題。以“云計算為基礎”支撐產業數字化轉型,以“人工智能為引擎”深入產業生產的關鍵場景,為企業的數字化轉型和智能化升級提供新型支持,我們把它稱為“云智一體”。

             

            云智一體,深入產業需求。企業數字化轉型的核心是數據,生產者通過采集數據,感知生產經營活動。而智能化升級是用人工智能洞察數據,驅動生產決策智能化,是數字化的更高形式。數字化不是實體產業的最終目標,把數據用好,解決生產經營中的實際問題,提升生產效率,產生實際效益,才是實體產業的最終目標和“真需求”。而生產經營中的核心需求,也只能通過智能化的方法得到有效滿足。比如,在廣汽本田的工廠,百度智能云的AI技術只需 1秒鐘就可以完成120多張圖片的全車車燈質檢,效率明顯提高;在龍頭化纖企業恒逸集團的車間,智能質檢設備的檢驗效率比人工質檢提高了70%,避免了工人長期肉眼質檢對視力的損傷。百度智能云以企業生產經營的核心場景為突破口,通過對關鍵生產環節的優化,不斷創新和積累產業的核心技術,幫助產業端打造面向未來的競爭優勢。

             

            云智一體,深入產業場景。產業里豐富的應用場景,為人工智能與云技術的發展提供了廣闊的空間;技術的發展又為產業低門檻使用人工智能提供了可行性。放眼世界,我國具有最完備的工業體系,有著豐富的生產制造場景,最適合人工智能技術的落地。人工智能的視覺、自然語言理解、深度學習、知識圖譜等技術與實體產業結合,可以喚醒企業積累的數據,釋放出新的生產力。例如,在國網福建電力,運用百度智能云搭建的AI中臺和知識中臺,構建起安全隱患識別模型和知識管理平臺,使安全隱患識別率提升了30%,識別效率提升了5倍。另外,在解決產業實際問題的過程中,人工智能的“智力”也得到了提升,誕生了更多可復制、可推廣的通用型人工智能應用。百度智能云把此類應用沉淀到“開物”工業互聯網平臺上,將人工智能變成中小企業觸手可及的生產工具,打通了人工智能落地的“最后一公里”。今年,“開物”入選工信部“跨行業跨領域”工業互聯網平臺清單,累計超過200個工業解決方案,沉淀了3.8萬個工業應用模型!霸浦且惑w”正成為改造提升傳統產業的重要支點,可拓展數字經濟的應用場景和邊界。

             

            云智一體,深入產業,必定要緊抓自研技術,牢牢掌握產業智能化發展的主動權。長期以來,百度一直堅持用技術改變世界、用科技讓復雜的世界更簡單。百度在人工智能領域已經深耕十年,百度智能云具備從AI芯片、框架、大模型到行業應用等全鏈路的自研能力,形成“云智一體3.0”架構的獨特技術優勢!霸浦且惑w3.0”從行業核心場景切入,通過打造行業標桿應用,帶動和沉淀AI PaaS層和AI IaaS層的能力,向上可以優化已有應用、孵化新應用,向下改造數字底座,使基礎云更適合AI應用。具體來說,在芯片部分,百度自研的“昆侖芯”已經量產數萬片,作為7納米通用型GPU,“昆侖芯”已經在工業質檢場景中代替國外芯片,使成本降低了65%。飛槳深度學習框架讓開發者無須從第一行算法代碼寫起,可以直接調用飛槳框架和飛槳開發平臺的相關模塊,大幅降低了人工智能技術應用的門檻,更快推進產業智能化。在飛槳深度學習框架和文心大模型的支撐下,百度智能云的AI PaaS進化為AI大引擎,可以充分利用AI算力,降低使用門檻,加速模型迭代,攻克行業難題。長時間扎實的技術投入,才能由量變引起質變,牢牢掌握住產業智能化的主動權,迎接屬于產業智能化的時代。

             

            深入產業,加速推進數字技術與實體經濟深度融合,這是一份沉甸甸的歷史使命。推進產業智能化,離不開社會各界的共同努力,每一位參與產業智能化的先行者,都應發揮自身作用,為產業升級貢獻力量。我們堅信,越來越多的中國產業將借助智能技術攀上世界產業的高峰。面向未來,讓我們攜手共進,共同邁向中國產業智能化的新時代。

             

            來源:中國網科學

            邻居的阿?
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