2020年12月29日，2020產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新大會（第四屆）盛大啟幕，大會以“產(chǎn)業(yè)數(shù)智升級，生態(tài)融合共生”為主題，在非同尋常的2020年，為互聯(lián)網(wǎng)激活產(chǎn)業(yè)按下快捷鍵，2020產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新大會聚焦互聯(lián)網(wǎng)新思維，推動新模式與區(qū)域?qū)嶓w產(chǎn)業(yè)深度融合。
百度副總裁李碩，為我們帶來《AI助推產(chǎn)業(yè)智能化浪潮》的主題分享。

以下內(nèi)容根據(jù)現(xiàn)場演講內(nèi)容整理而成
“人工智能”最近幾年非常熱門，但是人工智能技術(shù)并不新鮮，上個世紀50年代，人工智能相關(guān)的理論和技術(shù)的原型已經(jīng)出現(xiàn)。90年代，人工智能領(lǐng)域發(fā)生一件大事——IBM計算機首次在國際象棋場景戰(zhàn)勝人類。
那次人工智能的興起更像是曇花一現(xiàn)，人們的生活、工作沒有因此發(fā)生重大改變。因為人工智能要發(fā)揮真正的價值，依賴于嚴苛的基礎設施條件，需要巨大的算力和存儲空間。

深度學習是人工智能在算法領(lǐng)域里的一次巨大突破，解決了人工智能算法的規(guī)模化應用的問題。深度學習也依賴于計算能力和存儲能力。最近20年整個社會算力資源大幅提升，存儲成本大幅下降，給人工智能的應用催生了更大空間。
百度在人工智能相關(guān)的應用和實踐中積累大量能力，并將其開放賦能給企業(yè)開發(fā)者。這些能力包括感知層的語音識別、視覺識別等技術(shù)，也包括認知層的語言與知識等。認知層是將感知層識別獲得的感官信號轉(zhuǎn)化為機器對實體世界的認知，進而完成對復雜問題的回答。

以人工智能在設備巡檢維護場景的應用為例：過去當巡檢工程師發(fā)現(xiàn)某個元器件出現(xiàn)問題，需要動用大腦經(jīng)驗，回憶操作手冊相關(guān)條目。
今天工程師只需用巡檢設備攝像頭掃碼，就能識別故障元器件的名字、當前的可能狀況及對應的操作建議。這是應用新的人工智能的感知和認知技術(shù)，給產(chǎn)業(yè)帶來的新變化，這些變化正在各行各業(yè)發(fā)生。
站在今天推測演化10年后、20年后社會可能會發(fā)生的變化：底層是智能化設施。云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、5G等技術(shù)要素，讓未來每一個設備、每一個人、每一個空間可能成為一個終端，這些終端通過5G等技術(shù)與整個社會形成的超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心互聯(lián)互通。

在此基礎上會產(chǎn)生全新的行業(yè)級的中心。行業(yè)級的中心承載了行業(yè)相關(guān)的連接數(shù)據(jù)、算法、知識和經(jīng)驗，為行業(yè)內(nèi)的企業(yè)提供更落地、更貼近的數(shù)據(jù)、算法、算力支撐，形成更有序的結(jié)構(gòu)，推進數(shù)字化進程向產(chǎn)業(yè)滲透。在行業(yè)級中心的基礎上，疊加各種應用場景實現(xiàn)整個行業(yè)的智能化轉(zhuǎn)變。
過去幾年，百度依托人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算等相關(guān)技術(shù)優(yōu)勢，積極推進跟各行各業(yè)的落地實踐，創(chuàng)造了很多新的應用場景。
在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，百度今年推進了幾個重要的區(qū)域產(chǎn)業(yè)鏈和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)落地的案例。與貴陽經(jīng)開區(qū)在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的合作，創(chuàng)新了運營模式，成立了合資企業(yè)，服務本地六大產(chǎn)業(yè)，推動了區(qū)域產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
在金融行業(yè)，與郵儲銀行、浦發(fā)銀行等一系列頭部銀行建設企業(yè)內(nèi)部應用的行業(yè)級大腦，用一套智能系統(tǒng)完成不同來源、不同渠道客戶的風控管理。
百度今年與太平洋保險合作推出了智能定損服務。發(fā)生事故后，車主只需要拿著手機圍繞事故車輛360度拍攝一個視頻上傳至太平洋保險，線上即可完成定損、理賠流程。

百度在浦發(fā)銀行落地了全新的智能協(xié)同辦公系統(tǒng)。以會議場景為例：當參會者走進一個會議室，參會所需要的會議材料通過這套辦公系統(tǒng)實時推送至參會者的電腦、手機，會后的會議紀要也通過全協(xié)同辦公，推送到每一個參會者的工作日志，如果其中有涉及到某一個參會者的待辦事項，該事項將自動列入該參會者的工作列表，轉(zhuǎn)化為工作任務。
百度在電力企業(yè)應用計算機視覺推進長途線路巡檢。長途線路巡檢工人很難高頻次覆蓋，最容易發(fā)生事故。如何快速識別線路出現(xiàn)的問題？問題該委派誰、以何種方式、攜帶哪些配件去現(xiàn)場完成事故處理？這些曾經(jīng)的難題在今天已經(jīng)可以應用人工智能相關(guān)技術(shù)完全實現(xiàn)，而且誤報率很低，準確率非常高。
山東電力最早與百度合作應用電力長途線路智能巡檢系統(tǒng)。今年疫情期間山東電力某處就出現(xiàn)了火災，智能巡檢系統(tǒng)在5分鐘之內(nèi)完成了所有的事故分析，并下達對應工單，整個火災沒有導致嚴重事故。
百度在與產(chǎn)業(yè)場景結(jié)合，推進技術(shù)賦能和合作的過程中，不斷開放百度的技術(shù)和平臺，培養(yǎng)賦能行業(yè)合作伙伴，讓合作伙伴能夠掌握和運營新的人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等相關(guān)技術(shù)完成自身和產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化進程。

百度在2017年與首鋼合作，幫助首鋼解決生產(chǎn)線上的鋼包的質(zhì)量檢測問題。過去幾年百度與更多行業(yè)場景結(jié)合，行業(yè)領(lǐng)域從鋼鐵拓展到了電子、汽車、能源、橡膠等。在合作過程中，百度堅持把產(chǎn)業(yè)落地效果作為重要衡量手段。

討論整個產(chǎn)業(yè)發(fā)展的遠景，有一個要素必須要關(guān)注，即產(chǎn)業(yè)人才。對于產(chǎn)業(yè)的從業(yè)者，以前只需要在生產(chǎn)線上按照SOP完成工作即可。今天智能和產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，對從業(yè)者提出了全新的技能升級的要求。

技能升級一方面要求關(guān)注AI科學家，把AI理論真正變成可用的機器大腦里可識別的程序、算法，一系列的框架，需要AI科學家；另一方面要關(guān)注行業(yè)專家，把行業(yè)專家的知識、經(jīng)驗和場景化的應用也裝到機器的大腦里。
這兩者缺一不可。所以在整個產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展進程中，有一個非常重要的課題，即如何培養(yǎng)新時代的產(chǎn)業(yè)人才。

百度在產(chǎn)業(yè)落地過程中，一直致力于產(chǎn)業(yè)人才的培養(yǎng)和賦能，跟合作伙伴一起建設實訓基地、開發(fā)相應課程、開展相關(guān)認證及考試等，搭建整套智能化人才發(fā)展體系，支撐人工智能技術(shù)在各行業(yè)的落地生根和蓬勃發(fā)展。

最后，總結(jié)一句話，在產(chǎn)業(yè)智能化推進過程中，既需要跟行業(yè)龍頭企業(yè)、區(qū)域龍頭企業(yè)合作，也需要共同培養(yǎng)行業(yè)全新的智能化人才，扎實推進行業(yè)的數(shù)字化進程。百度愿意跟各行業(yè)的龍頭企業(yè)和合作伙伴一起，讓人工智能技術(shù)真正在產(chǎn)業(yè)土地上生根發(fā)芽。