從外行進階專業 傳統企業AI轉型差的可能只是一個百度EasyDL

本文做者：DuerOs

2018是人工智能高速成長的一年，在經歷了諸多喧囂與迷茫後，AI已經開始被各個行業深刻應用，而與自研自用的傳統思路不一樣，在此次人工智能引起的「工業革命」裏，採他人之長補己之短成爲了一種趨勢。百度推出的EasyDL定製化訓練及服務平臺就是常常被企業採用的「AI利器」之一。

2017年11月，百度EasyDL上線公測。2018年4月百度宣佈EasyDL全面開放，爲開發者提供圖像分類和物體檢測的深度學習模型定製訓練，其後，可定製的模型類型拓展到聲音分類和文本分類。過去8個月中，百度EasyDL平臺的用戶迅速增加，累計已超過10萬註冊用戶，應用於22個行業。

百度EasyDL快速崛起，不是偶然，大量傳統企業剛錯過「互聯網+」的窗口，急迫地但願遇上AI的產業風口，追求零算法基礎也能訓練AI模型的百度EasyDL，正成爲他們AI入門的首選。

 

百度EasyDL緣起：直擊三大痛點

AI興起後，許多企業是焦慮的。

有行業人評價，AI產業現狀是「兩多兩少」：暢想將來的多，關注眼前的少；鑽研前沿算法的多，關注產業落地的少。許多企業主都迫切但願能將人臉、語音、圖像等AI技術快速應用起來，擴大競爭優點，但每每卻苦於無從下手。

傳統企業落地AI，廣泛存在三大痛點：

1）通用的AI沒法知足企業的個性化需求。與企業業務深度結合的AI應用需求，每每須要結合所在領域很強的專業知識，通用AI技術沒法知足，例如，目前業界推出的通用物體和場景識別的API沒法知足大量個性化的需求：家裝企業想識別裝修圖庫中的細分家居風格、房間佈局分類等，物業公司想經過攝像頭識別小區垃圾桶是否已滿，施工單位想經過圖像識別工地上的工人有沒有穿工服、戴安全帽等，這些場景需求是常見的業務場景，可是企業很難找到現成可用的AI技術，每每須要本身作定製化的研發。

2）AI技術自研及運維成本高昂。本身研發AI技術會面臨多道難關，首先是AI人才關，國內AI人才池有限，據人民日報的報道，我國人工智能的人才缺口超過500萬，供求比例僅爲1:10。AI人才的年薪動輒數十萬，除非有龐大的業務場景，不然，通常體量的企業難以組建獨立的AI團隊。其次是基礎設施關，AI運維須要的服務器、GPU，在財務上也是不可承受之重。

3）開發週期過於漫長。用傳統的構造深度學習算法模型的方式來作，整個流程至少要花幾個月時間，此時市場需求可能已經「涼」了。同時面對新型的AI場景，企業也沒法預測投入AI研發能對業務帶來的實際效果，這是一大隱患。

面對企業應用AI的這幾大難點，百度推出了EasyDL定製化訓練及服務平臺，開放給有需求的用戶。它的目標，是讓零算法基礎的用戶，也能夠基於自身業務需求和數據，快速訓練專屬的定製化AI模型，而且快速落地應用。

 

開發者只需建立模型、上傳並標註數據、訓練模型並驗證效果、上線模型獲取API或離線SDK四個可視化步驟操做，就能快速得到定製化服務接口或者離線SDK。百度EasyDL實現零深度學習基礎、零代碼得到定製化深度學習模型及接口服務。

從技術實現方面來看，百度EasyDL採用全球領先的AI Workflow引擎，底層基於PaddlePaddle高性能分佈式深度學習訓練框架、以百度自有大規模數據集預訓練模型爲基礎，利用深度優化後的transfer learning算法，並經過Auto Model Search和Early Stopping等策略，能得到高精度模型，超過2/3的模型準確率大於90%。訓練起來，可能比專業人士還快。拿1000張圖片使用百度EasyDL訓練一個圖像識別模型最快只須要8分鐘；拿1000條音頻來訓練聲音分類模型，只需15分鐘；使用5000條數據訓練文本分類模型，也只需8分鐘。

因爲百度EasyDL低門檻、高精度、更輕快的特色，成爲企業快速享受AI紅利的首選。

 

用案例說話：零門檻落地

自2018年4月正式發佈以來，百度EasyDL用戶量級迅速攀升。

截至2018年12月，百度EasyDL用戶數達到10萬，覆蓋22個行業，已快速在零售、安防、互聯網內容審覈、工業質檢、醫療、物流等應用落地，普遍滲透到各類職業場景和細分生活場景當中。

在百度EasyDL開發者中，有南方電網這類巨頭，也有一些中小型企業，他們都能訓練最貼合自身業務的深度學習模型。

中國南方電網公司廣東電網公司直屬的佛山供電局管轄範圍內，輸電線路約4500千米，16000餘基杆塔單元，線路附近易發生外力破壞的施工點有300餘處。佛山供電局輸電管理所將存在樁機、吊車、挖掘機、運貨運水泥大型車的現場1000張隱患圖像，使用百度EasyDL定製化圖像識別進行訓練，通過3個月的訓練，更新了10個版本，最終得到「輸電線路外部隱患識別」模型，該模型能夠識別出輸電線路中存在的吊車、挖掘機等外部隱患，目前識別準確率達到80%，超出預期，而且以2-3周更新一次模型的頻率持續訓練，準確率在不斷提高。

源創電噴位於廣西柳州，是一家生產汽油機電噴系統的公司。爲汽車動力系統中的關鍵部件，噴油器質量要求很是高，過去，源創只能用人工肉眼來檢測噴油器閥座瑕疵，每日平均檢查4000-6000件，峯值是12000件，整個視覺判斷工序，需付出4～7人每班的複覈人力，是投入產出比最低的工序之一。

依託百度EasyDL定製化訓練和服務平臺，柳州源創構建了本身的噴油嘴識別模型，結合原有業務流程和硬件，先經過自動化系統上傳每次採集待測樣品圖片，而後實時上傳已經過的識別模型進行斷定，再返回相應的處理結果，最後由自動化系統將樣品進行分類流轉。

這種自動化檢測方案，已能識別出的噴油嘴閥座的典型問題：黑點（black）、瑕疵（defect）、劃痕（scratch）

基於此，源創就檢驗崗位進行AI化的技術改造，實現零件瑕疵判讀的無人化，節約了近60萬/年的人力成本，並將檢驗效率總體提升30%。「（利用）技術通用性,複雜的問題只要一個 AI 解決方案。」柳州源創電噴項目部長蒙東輝說。

若是說，源創是用AI改造存量，那麼，更年輕的惠合科技則用AI創新了服務：

這家2016年成立於杭州的創業公司，主要爲大量快消品牌定製整合性營銷解決方案，過去兩年，惠合科技推出了「e店佳」陳列審覈方案，接入百度AI定製化圖像開放平臺技術後，創建了產品的圖象識別庫，實現圖象快速採集，標註並創建模型，將傳統零售門店商品陳列審覈方式智能化。

2018年1月起，惠合科技從平臺抽取3000家零售門店，做爲陳列審覈的首次嘗試，線下渠道門店只需手機上傳視頻，「e店佳」就可輕鬆識別出陳列商品是否符合規範，準確率在90%以上，極大提高審覈的效率，人員效率提高超過30%，其後將方案應用於40000家零售門店，幫助合做品牌商營銷費用降低27%、銷售額提高15%。

 

「咱們和百度一塊兒合做，實現可即用、更輕快、高精度、強安全的特色，幫助品牌商提高了門店執行效率。」惠合科技CEO鄭雲帆表示，公司已準備與品牌商聯手，擴大「e店佳」方案的使用範圍。

事實上百度EasyDL每一次開放新的能力，就會有一批嗅覺敏銳的企業迅速跟進，新的創新案例層出不窮。

2018年12月，百度上線了EasyDL定製化文本分類功能，很快，專一於貨運O2O的創新企業貨拉拉，基於此打造了一套提高總體運營效率的系統，可篩選優質用戶留言，從而精準定位目標客戶，準確率高達99%，率先進入AI賦能物流的新趨勢中。

源創、惠合和貨拉拉並沒有太多的AI積累，也沒有太多深度學習基礎，AI卻用起來駕輕就熟，這也能說明百度EasyDL平臺自己的簡單、易用。

一方面，百度EasyDL支持定製圖像、文本、聲音等多種類型的深度學習模型，能夠低成本高效地定製訓練出符合自家業務場景需求的高精度AI模型；另外一方面，百度EasyDL在幾個小時甚至幾分鐘內就可以獲得API或者離線SDK服務能力，使得企業能快速驗證AI效果，再決定是否加大投入。

 

AI普惠：以平臺化思路

就迫切但願獲取AI能力的企業而言，百度EasyDL一個顯而易見的優點在於，目前接口採用限量免費的政策，上線模型後可免費得到500次/天的調用額度。發佈離線SDK也能夠得到2個免費的試用版離線SDK。

「不管你在哪裏，不管你從事什麼行業，咱們都但願你可以平等、便捷地獲取AI能力，至少獲取百度的AI能力。」百度EasyDL的推出及政策安排，正在兌現李彥宏AI的普惠承諾。

傳統上，新技術傳播趨勢通常遵循「S型曲線」理論，即一項技術在引進期，其商業化成果相對昂貴，普及比較緩慢，一旦進入成長期，普及速度呈現指數型增加，價格逐漸降低，一旦進入成熟期就走向曲線頂端，增加率放緩、動力缺少，最後進入衰退期。

百度EasyDL則以低門檻操做和限量免費政策，大大縮短了導入期，推進了AI技術短時間內即開始大規模應用，2018年，谷歌的AutoML 也將服務對象轉向普羅大衆，不過，百度EasyDL的產業化進程顯得更快。

百度正以平臺化、生態化的思路，加速推動AI產業化落地。所謂平臺化,即AI技術以最低的門檻向外輸出，合做夥伴基於場景進行開發，用於解決實際問題；而生態化的核心，就是核心技術平臺不爭利，放利給生態夥伴，進而產生巨大輻射效應。

百度EasyDL展現百度AI開放生態的一種策略：用平臺化的思路，將AI規模化落地，實實在在解決真問題。

近期，大量我的也正加入到EasyDL的開發者行列中來。好比有位「天文迷」孫睿康同窗，基於EasyDL設計了一個超新星自動搜尋系統，但願經過對星雲圖片的AI技術分析，發現可能存在宇宙中的超新星，這一腦洞大型的研究成果，已被哈爾濱工業大學《智能計算機與應用》刊發。而孫睿康只是一名高中生，這清楚不過地代表了EasyDL在推進AI普惠上的可能性。

AI所帶來的驚喜，纔剛剛開始。

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