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关于人工智能:当AI能够在15分钟内部署世界距离大变革不远了

对宽广消费者而言,“AI”曾经不是一个生疏词汇,咱们生存中可能接触到的生产产品,曾经有相当一部分失去了 AI 的赋能。从手机到家电,从工作到生存,“智能”、“AI”曾经成为相当突出的特色。

 

能够说,各式各样智能硬件的呈现让咱们的日常生活失去了极大的便当,将来随着 AI 更加深刻地交融到各行各业、生存的更多细节中,咱们的生存将会呈现天翻地覆的变动。

 

然而,摆在各行各业背后仍有一大难题须要解决,那就是 AI 模型的建设、部署,其实是一个大工程,这背地不光要求企业须要招聘业余人员,还须要付出工夫上的大量老本,如此昂扬的门槛间接将中小企业拒于门外。

 

在这方面,深圳这座城市或者更有“发言权”。为什么?对深圳来说,“翻新”是相当重要的倒退引擎,在 2021 年半年工夫里,深圳新注销的数字经济、高端配备制作、新一代信息技术等战略性新兴产业企业近 3.5 万户,全市的国家级高新技术企业总量超过 1.86 万家。深圳未然成为全国范畴内智能硬件的“大本营”、“基地”。虽说 AI 技术是推动翻新的重要伎俩,但对这些中小企业来说如果部署老本降不上来,那么高大上的 AI 也不过是一座海市蜃楼。

 

在“百度飞桨中国行”深圳站上,各行业企业如何更便捷地利用 AI 有了新的思路。 流动现场,百度的产品技术专家为咱们介绍了两大“杀招”:飞桨 EasyDL 零门槛 AI 开发平台和 EdgeBoard 嵌入式 AI 解决方案 ,让企业能够低成本、更疾速地实现 AI 开发和利用,智能硬件的落地变得更加简略。

 

AI 的开发和利用进入“平民时代”

 

百度飞桨 EasyDL 的主打劣势就是“零门槛”,换言之,咱们应用 EasyDL 并不需要深厚的算法常识和根底,屏幕前的你也能利用 EasyDL 来开发一个定制化的 AI 模型,从而让智能硬件顺利落地。

 

具体来说,EasyDL 的“零门槛”体现在两个方面。

 

首先,为了让 EasyDL 领有更低的学习老本,它采纳了图形化、可视化的交互界面 ,使用者只需通过最根本的点击和输出操作,就能把握 AI 开发。

 

 

这种变动的革命性,不亚于当年 PC 电脑从 DOS 零碎更迭到 Windows。为了展现 EasyDL“零门槛”的个性,主办方还设置了现场领导开发定制 AI 模型的环节,只有跟着百度工程师的批示一步步操作,最快 15 分钟就能开发出一个利用于特定场景的定制化 AI 模型,这种体验切实微妙。

 

其次,EasyDL 的“零门槛”还体现在流程简化上 ,咱们只须要输出对应的参数,就能静候后果,至于数据是怎么解决的、算法是怎么运作的,基本不必操心。

 

究其原因,EasyDL 尽管能够看作是百度飞桨深度学习平台的“稀释版”,但它仍然整合了飞桨中的“精髓”,比如说内置的模型就是来自于飞桨的模型库,训练和推理能力也来自飞桨,甚至底层算法更是联合了飞桨的 AutoDL/AutoML 技术,性能上是世界领先。

 

另外,EasyDL 还将模型开发的全流程整合到一起,比方数据的荡涤、标注、调参等等,再利用 AI 的能力让这些本来须要人工参加的步骤实现自动化,极大地升高了 AI 建模过程中“人”的参与度。

 

毫不夸大地说,只有你领有一些最根本的 PC 操作根底,有肯定的文字理解能力,哪怕对算法相干无所不知,也能通过 EasyDL 来设计、生成一个 AI 模型,让硬件实现智能化。

 

 

看到这里其实有些人可能就会问了,EasyDL 的开发不须要太高门槛,是不是意味着 AI 模型的体现只会比拟个别?针对这个问题,其实咱们大可释怀,通过现场的案例咱们发现,利用 EasyDL 产出的模型准确率都很高,比很多传统流程开发的 AI 模型都要高。

 

有了 AI 模型之后,智能硬件的开发算是实现了一半,但对宽广企业来说剩下的一半也是辣手的问题。在开发智能硬件的过程中,波及边缘计算和嵌入式的场景同样存在不低的开发门槛,算法训练怎么整?硬件选型怎么选?二次开发和集成的难题,可否有解?

 

EdgeBoard 的呈现正是答案。 作为一套成熟的嵌入式 AI 解决方案,它能够提供全栈式的 AI 技术服务,足以满足中小企业从模型构建到硬件选型适配再到利用集成的需要,让 AI 的利用开发更加省心省力。

 

开发智能硬件的过程中,硬件的选型总是让很多开发者头疼,但间接应用百度 EdgeBoard,问题就能迎刃而解。

 

简略来说,这个智能硬件不能太贵,还要有很强的算力让高精度的模型在推理阶段体现更好的性能,还要有丰盛的接口接入摄像头等传感设施,如果这让开发商本人去找硬件的话,必然消耗宏大的工夫老本。

 

然而,间接应用百度 EdgeBoard,问题就迎刃而解。 在算法上,能够依据开发人员的状况抉择 EasyDL 或者 BML 平台,既能够应用通用模型也能够定制 AI 模型;EdgeBoard 有低功耗、高品质、高性能等多种计划可选,比如说一些须要长时间待机运作的智能设施就能够间接选用低功耗型硬件。

 

 

最初就是价格优势了,EdgeBoard 的价格最低能够做到百元级,对比方蔬果秤这种须要大量部署的设施来说天然累赘更轻。

 

随着“智能化浪潮”席卷而来,越来越多的日常用品失去智能化赋能,这也对模型适配提出了更高的要求,只有让集群训练的模型能够宽泛在多种硬件终端适配,才可能满足多种多样的利用场景。

 

下面提到 EdgeBoard 的这些个性,其实也能在肯定水平上概括了以后智能硬件在生产、研发过程中遇到的痛点。始终以来,AI 端侧硬件能够用“品类繁多”甚至是“泥沙俱下”来形容,行业中没有相对的口碑产品,而谷歌等国外企业推出的端侧硬件又不能很好地适应国内“千奇百怪”的开发环境,呈现了“水土不服”的状况。

 

百度 EdgeBoard 的呈现无疑是让宽广无意打造智能硬件的企业见到了“曙光”,见到了“可能性”。当然,EdgeBoard 杰出的性能意义更大,这意味着失去 EdgeBoard 赋能的智能硬件也能领有不俗的理论体验,这对于推广和倒退智能生态来说均有踊跃的推动意义。

 

简略总结一下,在“低门槛开发智能硬件”这个命题上,EasyDL 和 EdgeBoard 的呈现,置信会在肯定水平上突破中小企业原有的认知,“原来打造一个智能硬件远要比设想中更加简略”。从久远来看,智能硬件诞生门槛的升高也是遍及的开始,在 EasyDL 和 EdgeBoard 的联手“助攻”下,AI 对行业和生存的影响也会引发“蝴蝶效应”。

 

升高翻新的门槛,将来更值得期待

 

飞桨 EasyDL 零门槛 AI 开发平台和 EdgeBoard AI 硬件解决方案既独立,又是相互合作的搭档,这是一套残缺的定制化 AI 解决方案,能最大限度地帮忙中小企业解决软硬件开发过程中的困扰,实现“智能化”。而随着百度飞桨平台的一直进化,EasyDL 和 EdgeBoard 也必然会持续加强,让更多的产品也能领有智能,让 AI 成为企业的标配。

 

显然,AI 的普及化曾经是不可阻挡的潮流,咱们曾经能够预感,在智能设施足够多的状况下,咱们生存中的各个场景将会被各种智能硬件串联到一起,提供的服务也会从繁多变成整体,变成“服务链”。

 

与此同时,智能硬件的利用场景将会失去前所未有的拓宽,市场对智能产品的需要天然水涨船高,这对宽广企业来说无疑是一个宏大的金矿。

 

更进一步,在 AI 能力的疾速遍及中会有一部分企业实现变质,随着生产力的大幅度晋升产品状态甚至的性能实现都将远超咱们的设想。

 

无妨构想一下,当 AI 能力倒退到肯定水准,咱们生存的一些组合场景可能实现智能化后,咱们的交通、垃圾处理等诸多场景,是不是曾经能够不需人力参加也能更好实现工作?农业方面防灾防害、成长监控能不能交由智能零碎实现并自动化解决问题? 这种只仿佛存在于将来的科幻场景,置信曾经离咱们越来越近。

 

最终,发达的产业也将反哺技术,在大量企业的反对下,EasyDL 乃至百度飞桨深度学习平台都能取得更多的教训,一直积攒一直成长。这必然会是一个双赢乃至多赢的典型案例,在百度飞桨的崛起过程中,国产深度学习框架成为寰球领头羊、重构当下深度学习的世界秩序也不是不可期待。

 

这会是一场轰轰烈烈的“蝴蝶效应”,而最后的开始,可能就是 EasyDL 实现“零门槛”开发、利用 AI 模型的那一瞬间。

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