文 ｜ 曾響鈴

來(lái)源 ｜ 科技向令說(shuō)

人人都想搭上人工智能這輛快車。

然而不會(huì)編程，心有余而力不足，無(wú)法跟上技術(shù)推動(dòng)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(méi)有技術(shù)基礎(chǔ)的中小企業(yè)在智能化轉(zhuǎn)型方面實(shí)現(xiàn)“彎道超車”的工具。

最近EasyDL推出的“萬(wàn)有引力”計(jì)劃，進(jìn)一步將AI落地的門檻與成本打了下來(lái)，讓人工智能從概念到實(shí)驗(yàn)室，再到落地現(xiàn)實(shí)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(guó)達(dá)特茅斯學(xué)院開(kāi)會(huì)研討“如何用機(jī)器模擬人的智能”，首次提出了“人工智能（Artificial Intelligence，簡(jiǎn)稱AI）”這一概念。

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

在這樣的背景之下，新的問(wèn)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(chǎng)需求需要定制開(kāi)發(fā)業(yè)務(wù)場(chǎng)景下的AI模型，在定制模型的過(guò)程中，企業(yè)用戶和開(kāi)發(fā)者往往會(huì)面臨缺少模型訓(xùn)練經(jīng)驗(yàn)、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(zhǎng)等難點(diǎn)，從而造成整個(gè)項(xiàng)目成本高、周期長(zhǎng)，且在前期對(duì)項(xiàng)目效果無(wú)法準(zhǔn)確預(yù)期。

就像一座大山橫亙?cè)谄髽I(yè)與技術(shù)之間，企業(yè)想進(jìn)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(guò)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(tái)的EasyDL就這樣出現(xiàn)了。

作為一個(gè)高效易用的零門檻、一站式AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)，EasyDL支持智能數(shù)據(jù)、模型開(kāi)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(cè)、圖像分割、音視頻分類、語(yǔ)音識(shí)別自訓(xùn)練、表格數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)、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(wèn)題。

EasyDL讓AI落地到底有多容易，我們來(lái)看看兩個(gè)例子。

青島愛(ài)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(wàn)件。

愛(ài)包花飾之前采用傳統(tǒng)的X光檢針機(jī)通過(guò)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(zhǎng)時(shí)間的重復(fù)工作還容易讓檢驗(yàn)員產(chǎn)生疲勞和松懈，以致品控始終難以提高。

愛(ài)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(wú)需了解AI算法細(xì)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(guò)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(wàn)條人才數(shù)據(jù)，利用率不到10％。

作為“高級(jí)管理人員代理招募機(jī)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(jìng)爭(zhēng)力。

但瀚才獵頭10余年發(fā)展過(guò)程積累的體量龐大的人才“數(shù)據(jù)庫(kù)”卻因?yàn)槠潆y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(shì)也沒(méi)有得到體現(xiàn)和發(fā)揮。

這個(gè)局面在使用EasyDL后發(fā)生了改變，通過(guò)EasyDL平臺(tái)的數(shù)據(jù)清洗和訓(xùn)練分類能力，瀚才獵頭在1個(gè)月時(shí)間內(nèi)將200萬(wàn)條經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)劃分成12個(gè)大行業(yè)、147個(gè)小行業(yè)和10個(gè)通用職級(jí)信息，使被“遺棄”的數(shù)據(jù)開(kāi)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(jiǎn)歷，現(xiàn)在經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化處理后，20分鐘就可能達(dá)到600－1000份，而且精準(zhǔn)度達(dá)到了95％以上，整個(gè)效率提升了200倍。

使用簡(jiǎn)單的背后是復(fù)雜技術(shù)的高度集成

以上兩個(gè)案例都有一個(gè)共同點(diǎn)，即模型的訓(xùn)練過(guò)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(jiǎn)單的背后，實(shí)際上是百度EasyDL對(duì)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(kù)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(jué)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(wàn)＋分類、6500萬(wàn)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(cè)訓(xùn)練任務(wù)內(nèi)置百度基于800＋標(biāo)簽、170萬(wàn)圖片，1000萬(wàn)＋檢測(cè)框訓(xùn)練的超大規(guī)模物體檢測(cè)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(yǔ)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(shí)相結(jié)合，持續(xù)學(xué)習(xí)海量數(shù)據(jù)中的知識(shí)，將機(jī)器語(yǔ)義理解水平提升到一個(gè)新的高度。目前文心（ERNIE）在中英文的16個(gè)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(chǎng)景。

其次，在應(yīng)用層，通過(guò)智能數(shù)據(jù)服務(wù)來(lái)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(jìn)行果蔬識(shí)別，但他們?cè)诔�市試運(yùn)營(yíng)時(shí)，經(jīng)常會(huì)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(diǎn)，提高識(shí)別率，需要更加豐富的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

EasyDL通過(guò)軟硬一體、端云協(xié)同的自動(dòng)數(shù)據(jù)采集方案，提前對(duì)端設(shè)備進(jìn)行測(cè)評(píng)和適配，將數(shù)據(jù)采集效率從周提升到小時(shí)。

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(cè)、圖像分割、文本分類三類任務(wù)場(chǎng)景中，通過(guò)百度自研的Hard Sample主動(dòng)學(xué)習(xí)挖掘算法，進(jìn)行針對(duì)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(jiǎn)歷庫(kù)的文本分類中，員工手動(dòng)標(biāo)記了1萬(wàn)條，其余的199萬(wàn)條全部是自動(dòng)完成的。

中科立業(yè)使用EasyDL后，通過(guò)對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)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(qiáng)等數(shù)據(jù)清洗處理，在50種水果的測(cè)試中，準(zhǔn)確率達(dá)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(xiàng)適配與加速，覆蓋高中低全矩陣，模型識(shí)別速度可提升10倍。

對(duì)于用戶而言，無(wú)需關(guān)注任何模型轉(zhuǎn)化、適配的細(xì)節(jié)，甚至不用寫一行代碼，只需經(jīng)過(guò)簡(jiǎn)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(chǎng)景需求的服務(wù)，其中的效果和性能還能達(dá)到非常高的水準(zhǔn)。

像偲�？萍蓟�于EasyDL開(kāi)發(fā)辦公場(chǎng)景下的自動(dòng)場(chǎng)景識(shí)別模型，如在辦公室場(chǎng)景下監(jiān)控人數(shù)多少、窗簾狀態(tài)等，考慮識(shí)別的實(shí)時(shí)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(shí)別率達(dá)到91％。同時(shí)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(gè)半月縮減到只需2天，足足縮短了20倍。

“萬(wàn)有引力”計(jì)劃，助力EasyDL實(shí)現(xiàn)AI普惠的推手

山就在那里，靜默無(wú)語(yǔ)。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(yuǎn)。

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

如上文舉的那些案例一樣，面對(duì)智能化轉(zhuǎn)型的潮流趨勢(shì)，有些企業(yè)會(huì)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(jī)會(huì)，主動(dòng)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(méi)有邁出關(guān)鍵的第一步。

事實(shí)上，當(dāng)企業(yè)采用EasyDL進(jìn)行智能化轉(zhuǎn)型的嘗試之后會(huì)發(fā)現(xiàn)，這件事并沒(méi)有想象中的那么難。

瀚才獵頭一位創(chuàng)始人就表示，他們?cè)鴮?duì)很多AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)進(jìn)行過(guò)對(duì)比，最后選用EasyDL，不僅是因?yàn)閿?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化的效果好，更重要的是其零開(kāi)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(tuán)隊(duì)，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(dòng)而未動(dòng)的企業(yè)們很好的經(jīng)驗(yàn)啟示，換個(gè)角度來(lái)看待企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型這個(gè)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(shí)代。

EasyDL正是這樣一個(gè)致力實(shí)現(xiàn)“AI普惠”的AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)，對(duì)于很多企業(yè)來(lái)說(shuō)，無(wú)論智能化轉(zhuǎn)型的探索有多艱難，風(fēng)雨都會(huì)過(guò)去，EasyDL就是他們見(jiàn)到的那道彩虹。

現(xiàn)在有個(gè)好消息，為了進(jìn)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(wàn)有引力”計(jì)劃，為有AI應(yīng)用需求的企業(yè)提供專項(xiàng)基金，助力萬(wàn)家企業(yè)，創(chuàng)享AI能力。

參與本次活動(dòng)的企業(yè)及個(gè)人開(kāi)發(fā)者，只需通過(guò)EasyDL經(jīng)典版免費(fèi)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(wàn)元專項(xiàng)代金券。針對(duì)落地效果突出的項(xiàng)目，還有機(jī)會(huì)獲得最高十萬(wàn)元的特殊補(bǔ)貼。

很明顯，“萬(wàn)有引力”計(jì)劃將EasyDL的“AI普惠”夢(mèng)想又向前大大推進(jìn)了一步。

我們可以暢想的未來(lái)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(kāi)發(fā)環(huán)境，將企業(yè)和開(kāi)發(fā)者從低效的“重復(fù)造輪子”中解放出來(lái)，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(jìn)程大大提速，智能經(jīng)濟(jì)也將獲得高速發(fā)展。

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【完】

曾響鈴

1鈦媒體、品途、人人都是產(chǎn)品經(jīng)理等多家創(chuàng)投、科技網(wǎng)站年度十大作者；

2虎嘯獎(jiǎng)評(píng)委；

3作家：【移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)＋ 新常態(tài)下的商業(yè)機(jī)會(huì)】等暢銷書(shū)作者；

4《中國(guó)經(jīng)營(yíng)報(bào)》《商界》《商界評(píng)論》《銷售與市場(chǎng)》等近十家報(bào)刊、雜志特約評(píng)論員；

5鈦媒體、36kr、虎嗅、界面、澎湃新聞等近80家專欄作者；

6“腦藝人”（腦力手藝人）概念提出者，現(xiàn)演變?yōu)椤白悦襟w”，成為一個(gè)行業(yè)；

7騰訊全媒派榮譽(yù)導(dǎo)師、多家科技智能公司傳播顧問(wèn)。