文 | 曾響鈴

來源 | 科技向令說（xiangling0815）

人人都想搭上人工智能這輛快車。

然而不會編程，心有余而力不足，無法跟上技術(shù)推動下產(chǎn)業(yè)發(fā)展的節(jié)奏應(yīng)該怎么破？

百度EasyDL正是這樣一款能夠讓沒有技術(shù)基礎(chǔ)的中小企業(yè)在智能化轉(zhuǎn)型方面實現(xiàn)“彎道超車”的工具。

最近EasyDL推出的“萬有引力”計劃，進一步將AI落地的門檻與成本打了下來，讓人工智能從概念到實驗室，再到落地現(xiàn)實走入企業(yè)業(yè)務(wù)和大眾生活，這一整套閉環(huán)流程不再像想象中的那么遙不可及。

EasyDL讓AI落地so easy

1956年的夏天，麥卡錫、明斯基等科學(xué)家在美國達特茅斯學(xué)院開會研討“如何用機器模擬人的智能”，首次提出了“人工智能（Artificial Intelligence，簡稱AI）”這一概念。

經(jīng)過60多年的發(fā)展，人工智能進入到大規(guī)模落地階段，越來越多的企業(yè)也開始進行智能化升級，這也讓AI應(yīng)用場景趨于多樣化和復(fù)雜化，企業(yè)對高效定制AI的需求也越來越大。

在這樣的背景之下，新的問題也產(chǎn)生了。

根據(jù)百度和波士頓咨詢公司的聯(lián)合調(diào)研中，發(fā)現(xiàn)約86%的市場需求需要定制開發(fā)業(yè)務(wù)場景下的AI模型，在定制模型的過程中，企業(yè)用戶和開發(fā)者往往會面臨缺少模型訓(xùn)練經(jīng)驗、數(shù)據(jù)采集和標(biāo)注成本高、模型適配與部署流程繁瑣、模型優(yōu)化迭代周期長等難點，從而造成整個項目成本高、周期長，且在前期對項目效果無法準(zhǔn)確預(yù)期。

就像一座大山橫亙在企業(yè)與技術(shù)之間，企業(yè)想進行智能化轉(zhuǎn)型，一方面自身不具備如此專業(yè)的能力，另一方面又因轉(zhuǎn)型過程的不確定性而心生猶豫。

企業(yè)需要一種“傻瓜式”的AI落地或者應(yīng)用的工具，基于百度飛槳深度學(xué)習(xí)平臺的EasyDL就這樣出現(xiàn)了。

作為一個高效易用的零門檻、一站式AI開發(fā)平臺，EasyDL支持智能數(shù)據(jù)、模型開發(fā)、服務(wù)部署等全流程功能。目前已經(jīng)支持圖像分類、物體檢測、圖像分割、音視頻分類、語音識別自訓(xùn)練、表格數(shù)據(jù)預(yù)測、文本分類、情感傾向分析等任務(wù)類型，可以幫助中小企業(yè)結(jié)合業(yè)務(wù)需求，解決效率和成本的問題。

EasyDL讓AI落地到底有多容易，我們來看看兩個例子。

青島愛包花飾是一家專業(yè)的箱包檢品公司，每天需要檢查貨品十多萬件。

愛包花飾之前采用傳統(tǒng)的X光檢針機通過X射線返回箱包內(nèi)部信息，其中需要人工肉眼判斷箱包中是否有金屬異物、金屬配件數(shù)量是否符合生產(chǎn)要求，不光效率低而且人力成本大，長時間的重復(fù)工作還容易讓檢驗員產(chǎn)生疲勞和松懈，以致品控始終難以提高。

愛包花飾使用EasyDL訓(xùn)練箱包質(zhì)檢模型，只是提供了含有針、剪刀等異物和金屬部件商品的X光圖像，在完全無需了解AI算法細節(jié)的前提下，也訓(xùn)練出了準(zhǔn)確率90%的模型，箱包生產(chǎn)過程中的殘留異物（如針、金屬零部件等）的檢出率和箱包的質(zhì)檢效率大大提高。

瀚才獵頭之前也有著類似的煩惱，200萬條人才數(shù)據(jù)，利用率不到10%。

作為“高級管理人員代理招募機構(gòu)”，如何高效地為客戶推薦合適的人才是瀚才獵頭的核心業(yè)務(wù)，也是其在行業(yè)發(fā)展中的核心競爭力。

但瀚才獵頭10余年發(fā)展過程積累的體量龐大的人才“數(shù)據(jù)庫”卻因為其難以整理和分類，導(dǎo)致大量的數(shù)據(jù)資源處于“閑置”狀態(tài)，瀚才獵頭的優(yōu)勢也沒有得到體現(xiàn)和發(fā)揮。

這個局面在使用EasyDL后發(fā)生了改變，通過EasyDL平臺的數(shù)據(jù)清洗和訓(xùn)練分類能力，瀚才獵頭在1個月時間內(nèi)將200萬條經(jīng)營數(shù)據(jù)劃分成12個大行業(yè)、147個小行業(yè)和10個通用職級信息，使被“遺棄”的數(shù)據(jù)開始有了匹配的“用武之地”。

以前按照關(guān)鍵詞搜索的方法，每天只能找到60-70份合適的候選者簡歷，現(xiàn)在經(jīng)過數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化處理后，20分鐘就可能達到600-1000份，而且精準(zhǔn)度達到了95%以上，整個效率提升了200倍。

使用簡單的背后是復(fù)雜技術(shù)的高度集成

以上兩個案例都有一個共同點，即模型的訓(xùn)練過程不需要任何代碼基礎(chǔ)，只需按業(yè)務(wù)需求，完成數(shù)據(jù)處理和提交，然后選擇部署方式就可以了。

看似簡單的背后，實際上是百度EasyDL對復(fù)雜AI技術(shù)的深度掌控。

首先，在基礎(chǔ)層，百度的超大數(shù)據(jù)庫保證了模型效果。

EasyDL好用的第一關(guān)鍵在于效果，EasyDL保證效果的基礎(chǔ)就是預(yù)置了百度大規(guī)模數(shù)據(jù)訓(xùn)練的預(yù)訓(xùn)練模型，讓模型精度大大提升。

比如，在視覺任務(wù)中，圖像分類訓(xùn)練任務(wù)內(nèi)置了百度基于海量互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，包括10萬+分類、6500萬圖片訓(xùn)練的超大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型，平均精度可提升3.24%-7.73%；物體檢測訓(xùn)練任務(wù)內(nèi)置百度基于800+標(biāo)簽、170萬圖片，1000萬+檢測框訓(xùn)練的超大規(guī)模物體檢測預(yù)訓(xùn)練模型，平均精度可提升1.78%-4.53%。

再比如，在自然語言處理方向，EasyDL預(yù)置了由百度自研的預(yù)訓(xùn)練模型文心（ERNIE）2.0，將大數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練與多源豐富知識相結(jié)合，持續(xù)學(xué)習(xí)海量數(shù)據(jù)中的知識，將機器語義理解水平提升到一個新的高度。目前文心（ERNIE）在中英文的16個任務(wù)上已經(jīng)超越了業(yè)界最好模型，全面適用于各類NLP應(yīng)用場景。

其次，在應(yīng)用層，通過智能數(shù)據(jù)服務(wù)來提升企業(yè)效率。

所謂的智能數(shù)據(jù)服務(wù)，就是從數(shù)據(jù)采集到數(shù)據(jù)標(biāo)注，再到數(shù)據(jù)清洗，EasyDL都能提供一站式的全方位服務(wù)。

以中科立業(yè)為例，這家做智能結(jié)算果蔬秤的公司希望將AI服務(wù)集成在智能果蔬結(jié)算秤上進行果蔬識別，但他們在超市試運營時，經(jīng)常會出現(xiàn)因物體遮擋（塑料袋遮擋）、光線多變（亮光、暗光）、果蔬形狀角度多變等情況，導(dǎo)致數(shù)據(jù)采集質(zhì)量不高，如果要解決這一痛點，提高識別率，需要更加豐富的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

EasyDL通過軟硬一體、端云協(xié)同的自動數(shù)據(jù)采集方案，提前對端設(shè)備進行測評和適配，將數(shù)據(jù)采集效率從周提升到小時。

在數(shù)據(jù)標(biāo)注方面，EasyDL提供圖片、文本、音頻、視頻四種數(shù)據(jù)格式的11種數(shù)據(jù)標(biāo)注模板，在物體檢測、圖像分割、文本分類三類任務(wù)場景中，通過百度自研的Hard Sample主動學(xué)習(xí)挖掘算法，進行針對性適配，在同樣的模型效果指標(biāo)下，可減少70%的數(shù)據(jù)標(biāo)注量。

上文提到瀚才獵頭簡歷庫的文本分類中，員工手動標(biāo)記了1萬條，其余的199萬條全部是自動完成的。

中科立業(yè)使用EasyDL后，通過對圖像數(shù)據(jù)進行相似度的去重去模糊，剪裁，旋轉(zhuǎn)，鏡像以及數(shù)據(jù)增強等數(shù)據(jù)清洗處理，在50種水果的測試中，準(zhǔn)確率達到了95%以上，整體效率提升了60%。

最后，在部署環(huán)節(jié)，多種方案讓AI落地“零門檻”。

目前EasyDL提供了公有云API、本地服務(wù)器部署、設(shè)備端SDK、軟硬一體部署四種方案。

其中，設(shè)備端SDK，適配了NV Jetson系列、Intel神經(jīng)加速棒、華為NPU、華為Atlas、高通DSP、RK等十幾種業(yè)界主流的端設(shè)備。

在軟硬一體方案部署上，EasyDL提供了6款軟硬一體方案，支持專項適配與加速，覆蓋高中低全矩陣，模型識別速度可提升10倍。

對于用戶而言，無需關(guān)注任何模型轉(zhuǎn)化、適配的細節(jié)，甚至不用寫一行代碼，只需經(jīng)過簡單的設(shè)置，就可以將訓(xùn)練好的模型轉(zhuǎn)換為滿足業(yè)務(wù)場景需求的服務(wù)，其中的效果和性能還能達到非常高的水準(zhǔn)。

像偲睿科技基于EasyDL開發(fā)辦公場景下的自動場景識別模型，如在辦公室場景下監(jiān)控人數(shù)多少、窗簾狀態(tài)等，考慮識別的實時性，選擇將訓(xùn)練好的模型在EasyDL部署為EasyEdge設(shè)備端SDK，綜合識別率達到91%。同時由于EasyDL設(shè)備端SDK易于部署的便捷性，設(shè)備端模型集成周期從之前的1個半月縮減到只需2天，足足縮短了20倍。

“萬有引力”計劃，助力EasyDL實現(xiàn)AI普惠的推手

山就在那里，靜默無語。你眼中是奇峰羅列，還是臨淵而立？那不取決于山，只取決于所站的高度和角度，以及內(nèi)心的深遠。

這是作家輝姑娘在《智者見山，愚者見淵》一文中，對“不同人對同一事物不同認知”的描述，將這段話放置于企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的時代背景之中，也是企業(yè)家們不同創(chuàng)新思維的真實寫照。

如上文舉的那些案例一樣，面對智能化轉(zhuǎn)型的潮流趨勢，有些企業(yè)會勇敢的擁抱變化，在自身能力范圍之內(nèi)，盡可能創(chuàng)造條件，制造機會，主動融入其中；有的企業(yè)不愿跳出自己的舒適區(qū)，視轉(zhuǎn)型為洪水猛獸，前怕狼后怕虎，始終沒有邁出關(guān)鍵的第一步。

事實上，當(dāng)企業(yè)采用EasyDL進行智能化轉(zhuǎn)型的嘗試之后會發(fā)現(xiàn)，這件事并沒有想象中的那么難。

瀚才獵頭一位創(chuàng)始人就表示，他們曾對很多AI開發(fā)平臺進行過對比，最后選用EasyDL，不僅是因為數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化的效果好，更重要的是其零開發(fā)門檻、一站式服務(wù)的特性，節(jié)省了自己配置技術(shù)團隊，做數(shù)據(jù)處理、算法研發(fā)和算力支持的成本。

這或許能給那些想動而未動的企業(yè)們很好的經(jīng)驗啟示，換個角度來看待企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型這個事情，改革的關(guān)鍵力量往往不是創(chuàng)新，而是如何“除舊”，如何跳出傳統(tǒng)的產(chǎn)業(yè)思維，走向人人向往的智能時代。

EasyDL正是這樣一個致力實現(xiàn)“AI普惠”的AI開發(fā)平臺，對于很多企業(yè)來說，無論智能化轉(zhuǎn)型的探索有多艱難，風(fēng)雨都會過去，EasyDL就是他們見到的那道彩虹。

現(xiàn)在有個好消息，為了進一步全面降低企業(yè)應(yīng)用AI的門檻與成本，EasyDL于近期面向所有中小企業(yè)推出了“萬有引力”計劃，為有AI應(yīng)用需求的企業(yè)提供專項基金，助力萬家企業(yè)，創(chuàng)享AI能力。

參與本次活動的企業(yè)及個人開發(fā)者，只需通過EasyDL經(jīng)典版免費完成業(yè)務(wù)模型的定制訓(xùn)練、部署與應(yīng)用，即可領(lǐng)取萬元專項代金券。針對落地效果突出的項目，還有機會獲得最高十萬元的特殊補貼。

很明顯，“萬有引力”計劃將EasyDL的“AI普惠”夢想又向前大大推進了一步。

我們可以暢想的未來是，EasyDL持續(xù)迭代，繼續(xù)提供更加豐富的產(chǎn)品功能與友好的開發(fā)環(huán)境，將企業(yè)和開發(fā)者從低效的“重復(fù)造輪子”中解放出來，讓他們更加聚集于業(yè)務(wù)與創(chuàng)新，AI從算法到落地的應(yīng)用進程大大提速，智能經(jīng)濟也將獲得高速發(fā)展。

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