AI 大势之下，越来越多的企业踊跃拥抱 AI。然而，事实与神往还有很大的间隔。泛滥传统行业要实现 AI 利用还远没有设想中的那么简略。
从企业中有人开始思考“咱们面对的问题能不能用 AI 来解决”，到真正的实现高效、高质量的大生产，把 AI 技术的价值带入到企业的生产流动当中，是否存在一条能够参考、能够实际的门路？
百度团体副总裁、深度学习技术及利用国家工程实验室副主任吴甜在 WAVE SUMMIT 2021 深度学习开发者峰会上，首次公开分享了飞桨通过与产业搭档的宽泛单干所察看到的实际门路。她指出，企业应用 AI 会经验三个阶段。
百度团体副总裁、深度学习技术及利用国家工程实验室副主任吴甜
第一阶段是企业中有多数后行人员尝试引入 AI，称之为 AI 先行者探路阶段；当进行了验证胜利落地后，会从集体实际转变成建设团队来学习和利用 AI，称之为 AI 工作坊利用阶段；当企业逐步进行大量的 AI 利用，几百、几千人一起工作，多人多工作协同生产，就进入了 AI 工业大生产阶段，更长期看，还会实现社会化协同生产。
企业在利用 AI 的这三个阶段会遇到的次要问题是什么？如何无效解决，以实现进阶呢？吴甜用事实事例给出了产业一线的教训分享。
首先，在“AI 先行者探路阶段”，先行者们看到业务场景中的问题，思考引入 AI 来解决，实在场景问题往往有别于实验室中的。以一个智能质检的案例为例，企业心愿用 AI 代替人工质检，须要高准确率、低漏检率，对算法要求十分高。这个案例须要在大物件上找到十分小的瑕疵和缺点，是大尺幅里小指标的检测。还须要模型体量小，预测速度快。另外，缺点类型简单，尽管产线上可能拿到很多的数据，然而缺点的数据样本往往很少。面对这个场景问题的时候，首先须要有在这样场景上真正实际过的模型才可能疾速的解决问题，还须要有适配这个场景的调优工具。飞桨基于大量产业实际打磨的 PP-YOLOv2 模型解决了上述问题，对先行者来说就具备了一个条件能够疾速的进行模型验证。
然而光有了模型还不够，须要把模型部署到须要的生产环节中，新的问题又随之而来。在产业场景适配的硬件反对上，算力、存储容量、模型反对水平、软硬件联合优化，设施价格等因素让部署变得复杂。为此，飞桨平台提供了多端多平台部署环境反对，并且推出配套的部署工具链，可完满解决部署的一系列简单问题，帮忙企业便捷地走完 AI 利用的“最初一公里”。
到了第二阶段“AI 工作坊利用阶段”，一般来说是规模体量不太大的 AI 团队以互相独立的形式在进行翻新工作。以一家工业制造业企业的 AI 团队为例。这个团队由 12 人形成：4 名机械化工工程师，7 名软件工程师，1 名 AI 业余研发人员。从模型研发的视角看，模型研发的深度有不同层级，最便捷的是无代码开发方式，能够疾速上手，门槛非常低。对于能够进行代码开发的工程师，能够应用场景类套件疾速复用。若团队研发人员具备 AI 算法能力，还能够在算法类套件上进行算法模型配置。
再进一步，若团队研发人员可能在模型库上进行代码改写，能够失去更合乎本人须要的额新模型，如果能应用外围框架进行研发，就能够实现更深度的模型自研工作。能够说，飞桨打造了针对不同类型开发者须要的齐备产品构造体系，不仅有可视化界面产品、场景类套件、算法类套件，还有模型库，以及动静对立的外围框架，助力 AI 利用翻新。
最初，“AI 工业大生产阶段”，该阶段具备“多人多工作进行协同生产”的典型特色，并面临着四大挑战：第一，须要高效治理大规模异构算力基础设施；第二，反对大并发多类型任务调度；第三，须要反对多人协同，满足不同类型使用者需要；第四，须要高效满足各类场景的定制化建模需要。面对这四个挑战，飞桨平台打造了两类外围性能：面向资源算力层面，飞桨塑造了高效的算力治理与调度平台，对模型和服务进行迷信有序的治理，晋升整体的研发效率；面向开发人员提供全流程集成开发环境，晋升整个 AI 研发流程的易用性和效率，帮忙研发人员站在更高的终点发展工作。放眼更长期，将会造成社会化的合作生产。
飞桨自正式对外开源至今，已实现第一个技术倒退与产业翻新“双丰收”的五年。截止目前，飞桨平台汇集了 320 万开发者，服务了 12 万企业，创立了 36 万模型，曾经笼罩到了工业、能源、金融、医疗、农业、城市治理、交通、信息技术等各种各样的行业和场景，而这组数据还在增长。
人工智能对世界经济、社会提高和人类生存产生的影响更加粗浅，以深度学习为外围的新一代人工智能技术曾经具备了十分强的通用性，显现出标准化、自动化和模块化的特色。在此过程中，飞桨作为成熟齐备的产业级开源开放平台，更进一步扮演着夯实中国科技倒退的翻新底座的“基石”角色。
与产业共进的同时，“飞桨也将继续面向迷信研发晋升灵活性，助力前沿摸索，心愿为产学研一体化贡献力量，心愿咱们与开发者、与产业界、与科研界、与教育界携手，独特推动人工智能的倒退。”
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