上海张江×百度飞桨打了个样,AI赋能这事儿可算有“参考答案”了

AI资讯1年前 (2023)发布 AI工具箱
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一家并没有AI算法工程师的初创企业,竟然只用20小时就开发出了一套AI质检模型,还凭此拿下了世界500强食品工厂的订单?

这么一件听上去有点“离谱”的事儿,还就真真切切发生在了上海。

事情的起点,始于世界500强冰淇淋厂商工厂里一个看似平平无奇的质检环节。

彼时,这家公司面临的问题是:

需求在那里摆着,致力于制造业数字化的上海创企哲元科技嗅到了机会:

如此繁琐重复的工作,不正是AI所擅长的吗?

基于对制造业的了解,哲元科技很快有了清晰的解题思路。但对于一家刚刚成立2年的中小企业而言,现实却颇有些骨感。

团队发展初期并没有专业的算法人才,而这个大工厂的订单不仅对产线精度和效率有着极高要求,项目时间也十分紧迫。更别提竞争对手中,不乏海归博士、知名团队了。

起初,这家初创企业曾试图“硬登陆”,从0开始自研传统机器学习解决方案。

困难可想而知。而不尽人意的试验结果也很快让团队成员们打起了退堂鼓。

按说事情进展到这一步,哲元科技只得退出竞争。但其联合创始人张强,在这时想到了此前有过接触的百度飞桨。

张强很快带领团队跟飞桨搭上了线,开始着手用飞桨企业版零门槛AI开发平台EasyDL来打造AI质检模型。

基于飞桨EasyDL平台,从数据采集标注、模型训练到AI自主优化的全套能力,哲元科技可以不用纠结于AI算法的开发,而是把更多精力集中到自身擅长的对应用细节的把控之上。

转机就此出现:他们只花了20小时,就依靠飞桨EasyDL的全流程可视化界面,搞定了困扰团队许久的冰淇淋全流水线质检AI模型的开发。

在不断迭代优化之后,最后他们拿出的智能质检软硬一体方案,响应时间仅为10-20毫秒,覆盖几十种缺陷类型,每秒可检测近100个产品,并且能24小时进行检测……

凭此,哲元科技一举逆转,直接PK掉了知名海归博士团队,拿下世界500强食品厂长期合作订单。

有意思的是,这样一个几经反转的精彩行业故事,在上海并非孤例。

事实上,在位于上海张江的百度飞桨人工智能产业赋能中心,哲元科技的成功只是中心落地一年以来,服务赋能600多家企业中的一个缩影。

说起飞桨的这个人工智能产业赋能中心,其实是百度和上海张江集团的共同手笔。

去年世界人工智能大会(WAIC)期间,这一赋能中心正式启动。这也是百度全国首个飞桨人工智能赋能中心。

其目的很明确,简单来说,就是要把百度飞桨的先进AI能力,有的放矢地和上海本地产业的需求、应用结合起来,支持上海企业低门槛、高效率地应用AI技术、AI资源。

而如今落地一年有余,该中心在AI产业赋能方面,已然初见成效,覆盖范围包括上海中小企业、头部企业,以及高校。

具体是怎么个赋能法儿,咱们还是来看具体的企业智能化转型升级故事。

除了前文提到的哲元科技,上海另一家本土企业天覆科技亦是这种合作模式中的典型代表。

天覆科技是一家智慧安防行业的中小型公司。其主营业务中,随着近年来社区管理要求的提升,社区安全管理业务亟待智能化升级,以解决传统人工巡逻方式的低效问题。

但问题是,社区安全管理场景种类繁多,对应的AI应用自然也纷繁复杂。对于一家中小企业而言,如果要一个个去从头开发,技术成本和人力成本是相当大的。

而事实上,这些AI应用开发中,可能有超过一半的流程都是成熟的AI应用开发平台能轻松hold住的。

天覆科技就基于百度飞桨的PaddleOCR、PaddleDetection、PaddleClas、Paddle Slim、Paddle Serving等端到端开发套件和工具,针对社区安全预警研发了一套AI云卫士产品。

通过高效率利用社区原有摄像头等电路系统,“AI云卫士”提供了超过40种安全管理场景的个性化AI检测模型,异常情况识别率达到96%,模型综合准确率达到95%,较原先传统的人工方式,极大提高了响应效率,缩短了响应时间。

而对于天覆科技本身,这样站在开源开放平台肩膀上的开发方式,也大大节约了生产成本。

值得一提的是,除了对中小企业的AI应用开发提供平台性技术支持,在免费算力专家咨询,乃至IP保护市场传播等方面,飞桨产业赋能中心同样对外开放了大量优势资源。

基于浦东新区的“大企业开放创新中心计划”(GOI),百度飞桨发起了“大企业开放创新中心联合赋能计划”,旨在联结大企业资源优势,推动产业链创新。

NI(恩艾仪器)就是其中一例。

NI是全球自动化测试、测量及数据分析领军企业,其产品NI LabVIEW是测试测量领域使用最为广泛的开放性软件之一。

现在,百度飞桨工具链已与NI LabVIEW平台合作打通。

以智能网联汽车方面的探索为例,这意味着结合NI的ADAS数据采集和控制系统,通过百度飞桨开发的AI算法模型,可实现场景识别和有效数据判断,进而实现更高效的智能数据采集系统。

双方的联合也进一步给更多的企业提供了创新探索的机会。上海仪酷智能科技有限公司就结合双方技术优势,实现了在NI LabVIEW软件中调用 PP-YOLOE模型进行目标检测的功能,完成在图像识别领域的技术创新,拓展了应用空间。

目前,国家集成电路创新中心、浙江大学上海高等研究院、罗氏中国、上海浦东发展银行等,均已加入该计划,涉及领域包括工业测量、药物研发、智慧金融等等。

可以说,以大企业联合为赋能先导、中小企业智能化百花齐放,上海浦东世界级人工智能产业集群已初具规模。

而在人工智能落地极为关键的软硬协同上,飞桨也瞄准了上海的优势产业半导体。

据了解,截至目前,与飞桨深度融合优化的国内外硬件厂商数量已超过30家,飞桨今年发起的“硬件生态共创计划”成员企业也有17家,其中超过半数来自上海。

例如过去一年,飞桨和芯原的工程团队共同合作完成了Paddle-Lite和芯原TIM-VX的对接,让飞桨用户可以更方便地基于芯原NPU的芯片快速落地应用。

一方面,飞桨已成为适配芯片最广泛的国产深度学习框架和赋能平台。

另一方面,国产芯片厂商的产品也得以在产业生产中被迅速使用起来。

“产业赋能”背后很重要的一点,还有解决各行各业中AI人才短缺的问题。

因此,除了基于上海张江的飞桨人工智能产业赋能中心,对外提供面对面的专家技术支持,飞桨还将培养AI工程师的脚步,迈向了高校。

目前,上海市开设AI专业的本科高校中,有70%使用了飞桨进行教学,包括上海交通大学开设的人工智能编程实践、复旦大学的机器学习、同济大学的计算机科学导论等课程。

飞桨还和上海交大、同济大学、复旦大学、华东师范、上海大学、东华大学和华东理工等7所高校,达成了“松果基地”校企合作,并通过CCF-百度松果基金,与来自上海高校的青年学者展开前沿技术探索和实践深度合作。

另外,在教育部协同育人项目指导下,飞桨已支持复旦大学、上海交大、同济大学等7所高校12位教师,牵头教学改革及师资培训项目。

种种实例已经证明,在AI赋能产业这方面,百度这个位于上海张江的飞桨产业赋能中心,确实交出了一份高分参考答案。

据百度AI技术生态总经理马艳军透露,这一标杆案例一朝打出,如今已经吸引不少全国各地的城市前来调研:

所以,飞桨“张江模式”成功的秘诀何在?

首先,是上海本身的政策导向

马艳军谈到,基于上海本身芯片、汽车、制造业等产业的智能化升级需求,浦东新区对于数智化转型背后AI平台的作用、生态的价值,都有超前意识。

因此,在人工智能企业聚集、技术研发、应用落地、产业生态建设等方面,以上海张江为代表,在政策方面已经铺就了非常好的基础。

百度飞桨人工智能产业赋能中心,就是在这样的背景之下在张江人工智能岛落了地。

而前文提到的飞桨与上海头部企业的合作,更是基于浦东的GOI计划,才能充分发挥价值。

也就是说,政府搭台,使得各大企业能够在同一平台之上,拿出各自的优势和特点,联合起来开源开放,并把这种联合赋能之力,更快地辐射到整个产业链之中。

其次,是飞桨本身已经具备“人工智能工业大生产基础平台”的属性

所谓“AI工业大生产”,对于企业们而言,其实可以归为三个方面。

其一,是“用得上”。飞桨集核心框架、基础模型库、端到端开发套件、丰富工具组件、飞桨企业版于一体,并且自2016年开源以来,已服务过18万企事业单位。

可以说在标准化、自动化、模块化实现AI应用开发方面,飞桨已是国内AI基础平台中的领头羊。

其二,是“用得起”。除了核心底层框架技术和丰富的模型库、工具套件外,飞桨企业版包括零门槛AI开发平台EasyDL和全功能AI开发平台BML。

因此无论企业是否具备专业算法团队,都能基于飞桨这样的基础平台快速开发AI应用,投入到产业智能化升级之中。

其三,是“用得好”。飞桨背后,是百度数十年的AI技术积累,技术实力毋庸置疑。

截至2022年5月,飞桨平台已拥有477万开发者,创建56万模型,占据中国深度学习平台市场综合份额第一。在全球范围内,其AI开源开放生态也位列前三。

更加值得关注的是,双方的强强联手,其实已经形成一种可复制的模式,能够以此为典型在全国各地进行推广:

让头部科技企业的先进AI技术,能通过官方平台,有针对性地去满足本地重点产业的实际需求和应用;让本地企业能更低门槛、高效率地用上AI,进而促进当地产业的智能化转型升级和创新。

目前,以上海浦东张江赋能中心为标杆,飞桨在宁波、南昌等地相继筹建区域赋能中心,服务于当地中小企业及产业集群。

就在今年的WAIC上,飞桨与上海的合作模式已进一步深化:

飞桨人工智能产业赋能中心,已正式成为深度学习技术及应用国家工程研究中心科技成果转化基地。

马艳军对此解释说:

百度飞桨×上海张江打了个样,而在全国各地的学习借鉴之中,AI助力产业创新的成果在未来几年里有望多点开花,令人期待。

你觉得呢?

— 完 —

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