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【人工智能】从学习到使用，企业如何跨上AI的战车2020-06-20 原文
毕然CIO进展中心核心观点
AI （人工智能）不只仅是技术，它是一个完整的产业链条，它要 数据、模型、业务、需求才能把完整的AI业务打通。
AI技术在一个企业的生存期往往是无限的，但它在企业进展期的 作用越来越重要。
不能只要技术人员懂AI ,该当让企业业务人员、产品人员、管理 人员都懂AI ,这样才能真正把AI使用起来。
突如其来的疫情不只转变了我们生活、工作方式，同时也让大众清楚感 遭到了 AI技术在防疫抗疫中的价值与作用。作为"新基建”的七大领域之 -,AI不断深化到各行各业。然而，如何处理AI技术在企业实际业务 中快速落地，如何把AI更好使用在业务和战略中，也是众多企业CIO、 CTO等技术高管们思考探寻的问题之一。本次从一线实践者的视角，跟 大家谈一谈对于AI技术的理解和使用。
AI技术的本质
AI技术的本质是让机器完成学习任务，而机器完成学习任务需要一个过 程。
在设计机器学习系统之前，一般人设计时会先思考人类是怎样学习的， 在思考中会发觉人类学习过程中其实是有一个归纳和演绎的过程，人类 会通过观看几次”现象”之后找出数据泛化的规律，用这个数据做将来的猜
测。今日的机器学习，本质来说就是让机器学会归纳数据中的本质规 律，以及把这个规律演绎到将来真实的使用场景中去。但是机器学习进 行归纳时,要通过统计的方式进行，而统计这个事情往往是不靠谱的，我们从一些隐性观测数据，是没无方法猎取真实的数据的。
人类如何学习？
■发明创造的源泉
-模拟现实存在的事物
-飞鸟滑翔。飞机
.如何让机器学习？
■人类是怎样学习的？
■答案:归纳+演绎
-过程：已知个案->归纳。一 顺律-> 枷个案
-这个过程靠谱么？
从飞鸟到飞机：灵感来自于自然界
原始人判断下雨 总结规律： 乌云+狂风
经历过几次乌云狂风后的暴雨
看到乌云密布，狂风不止, 判断：要下雨了，找山洞
!1+1=2:总结规律：1 2 3
:9+o_17 :记忆1°以内的+3 8
9+8-1/ I加法+加法法则
• 56+32=8816 1
L1
无穷的个案任意的个案
人类学习：从具体到一般再到具体的过程
这个时候，大数据时代使AI活了起来，大数定律可以让机器也像人类一 样，从大量数据中得出可泛化的结论。
大数据的价值大数据随着时代的变化，体现着不同的价值。从数学公式的时代开头， 人类就擅长利用少量的数据验证对错。对于机器来讲，在机器学习时 代，人类需要对很多问题推断做出假设，给出指令与规章。但到深度学 习时代，依靠的就是数据，大量的数据。将来，会不会有一天全部规律 和规章不需要人类为机器设定，而让机器本人总结学习呢？到那个时 候，学习变成端到端的事情，人类在两头介入的程度会越来越少。我们 格外期盼那个时代，但是可以想到那个时代对于数据量的需求比现在还 要大的多。
企业为什么要跨上AI的战车?在这个问题上，我们可以从"攻””守”两方面来谈，"攻"指的是AI能够促进 业务的进展，”守”指的是AI能够挂念企业守住核心竞争力。
在数据量飞速增长的时代下，业务价值和竞争力也在疯狂增长，用"大鹏 —日同风起，扶摇直上九万里”来描述也不为过。现在，越来越多的业务 价值和竞争力都开头与数据的多少有关。比如一些购物网站，它最核心 竞争力是推举系统，推举系统核心竞争力就在数据上。假如一个业务本 身能够拿到大量市场规模数据，自然能够做出最好的系统，带来更好的 用户体验。你会发觉，在很多AI相关业务中，其规律都与迸发性增长的 数据量，以及基于迸发性的数据构建有关。
.攻：促进业务发展
设想有—业务,基于数据和数据技术搭建，
数
时间
大鹏一日同风起
扶摇直上九万里
时间
为何要跨上AI的战车?
数据量发生非线性爆发式的增长，业务价值是
其价值与数据量相关大鹏_日同风起，扶摇直上九万里

大鹏_日同风起，扶摇直上九万里
-案例：推荐系统、医疗影像
否也骑上这个曲线呢?
■守：核心竞争力
■ Really ?冷水■关键：螂 ＜-＞ 醵＜・＞业务V・＞需求
从〃守〃的层面来看，现在企业要想实现良性进展，本质上是要把握供应， 说白了就是设立壁垒。通常情况下把握了一项技术就可以打造一个产品 来满足用户、客户的需求。但在满足需求之后，需要的是守护本人的业 务份额。除了利用创新进行市场"守护”外，还可以选择使用AIO当基于 AI技术打造的产品在使用环境中良好的落地后，其所能供应的便利、平 安等便极有可能吸引大量用户来使用，而在这个使用过程中又将产生大 量数据，这些数据则又可以用来进一步改善AI算法和AI使用。所以， 这是一个从技术领先，到产品领先，再到数据领先的循环，一旦进入到
这样的循环中，就会发觉我们拥有了一个可作为〃壁垒〃的东西一一我们 积累的大量产品数据和整个的AI业务。
为何要跨上AI的战车?
■攻：促进业务发展技术领先
■守：核心竞争力商业上的成功:技术・＞ 满足需求・＞ 控制供给
市场角度理解创新：创新是追求垄断，垄断是追求利润，没有壁垒的创新只是短暂的行业红利案例：互联网
-技术创新只是一个领先的时间窗口，需进入产品领先与数 据领先的正向循环■技术和产品的壁垒期缩短，数据领先是相对安全、轻松的 垄断模式案例:搜索引擎Query ="万年洋生"
■ Really ?冷水
■ 关键：数据＜・＞模型〈。业务＜・＞需求产品领先
产品领先技术创新的经济成本 比技术追赶的成本高昂
在各行各业的实际使用中，AI技术像IT系统一样，成为各行各业的基础 设备。从金融、政府、零售、地产、训练、交通、医疗、媒体、能源、 电信、到文化消遣、农业等全部行业都有大量可使用的场景。

各行业的AI应用场景在蓬勃爆发中WJWk

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对企业而言，认真分析就可以发觉从运营到生产、服务中大量存在的， 等待着AI去优化赋能的空间。比如，从传统的电力行业来看，在企业的 运营规划方面，对线路及站点的选择可使用AI;在生产管理方面，对现 场人员的身份管理，能否有违章操作也可落地AI;最终，在客户服务方 面，精准用户画像，小程序对于客户进行服务自动谈天室的回答，甚至 有可能在服务基础上推举一些相关的消赛产品，这些都与AI算法相关。
答案：在企业经营、生产管理和客户服务全方位的AI应用 所以我们可以发觉，一个场景在AI使用落地的潜在潜力方面是需要一套 方法论的，这不只仅是”技术能否可实现"问题，技术往往是这套方法论中 最简约的一个环节。这套方法论我们可以总结从三个视角去看：看商 业、看系统、看模型。
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企业经营&规划
生产管理
客月朗艮务

应用AI的方法论. AT智能不仅飓一种技术，需要完虾 业链条

. AT智能不仅飓一种技术，需要完虾 业链条
业务
业务

数据通过某种业务满足某个需求才有价值
商业
系统
完整产业链条：数据＜•＞模型＜•＞业务＜•＞需求案例：购鞋数据 ＜・＞个性化推荐模型＜・＞鞋厂鞋 店业务 ＜・＞个性化配鞋需求 缺少业务和需求，数据没有价值
■应用AI的方法论-看商业：这是否是T牛可行的生意？
♦ 看系统：完整的业务系统应该是怎样的？
■看模型：怎么建模型，可更好支撑业务？
先商业，再系统，最后模型才有意义！
而能将方法论运用到实际业务中的，就是懂AI技术的高级人才。然而， 目前企业在"落地AI技术”和"AI人才转型''之际都存在着不少问题，次要 可以定义为四品种型：
1、存在恶性循环型。这些企业决策者往往很少真正懂AI技术，正是由 于他们不懂AI ,因此简约招不到这方面的优秀人才。这样，企业就会持 续做不出过硬的AI业务以及招不到AI优秀人才;2、上下不通。企业领导人使用AI技术的志愿格外猛烈，但员工不知如 何操作，不明白具体如何实施，员工执行不了，项目无法实现落地；
3、只靠专家驱动。企业中有AI专家，也给这些AI专家足够的授权，但 是企业中的一线业务人员不太懂AI技术，他们要推动整个业务模式的变 化时常消灭格外费时费劲的现象；4、最终，还存在一些企业，全部人都对AI有所了解，从前台至产品经 理、管理人员。这样的企业在AI技术的使用和AI技术进展，业务进展 方面进展是最好的、最抱负，最快的。这也是我一直秉承的理念，不能只要技术人员懂AI ,该当让企业业务人员、产品人员、管理人员都懂
AI ,这样才能真正把AI很好地做起来。
站在"巨人”的肩膀上推动AI使用与人才培育而现实上，我们也并不需要全部人都对AI有深化了解，从零开头写代码 大模型，百度飞桨已降低了 AI使用、落地的整个门槛。作为百度推出的 中国最领先的开源深度学习平台，飞桨已经实现了从整个AI算法到功能 研发所需要的一系列流程和组件，从开发、训练，到产生模型，再到部 署，无论是分布式设备上，还是端侧设备上，都可以基于飞桨实现。
站在巨人的肩上：基于飞桨快速实现业务AI化的方法
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Paddle Lite 轻量化推理引擎
开发+训练
开发套件
PaddleCV
PaddleNLP
；PaddleSpeech ；
Paddle.js 前箜推理引擎
PaddleClas 图像分类
Paddle Serving 服务化部署框架
PaddleSeg 图像分割
PGL 图学习辱
FleetAPI 分础训町Pl
Paddle
Paddle Inference
PALM 多物学习站
PARL 深度强化学习框架
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百度的黄埔学院也是基于飞桨这个平台，旨在为各行各业培育理论、技 术、使用三位一体的"首席AI架构师"。从去年1月开头，百度联合"深 度学习技术及使用国家工程试验室“成立黄埔学院，已为能源、制造、通 信、医疗、金融等十余个行业培育输送了 70位能够操刀简单场景下AI 使用落地的技术领军人才。目前黄埔学院第三期学员招募正在报名中。
首席AI架构师培养计划：百度黄埔学院

.百度深度学习T10架构师、科学家面对面深度交流
.深度解锁百度核心业务中深度学习落地的关键know how
■剖析百度AI生态企业中业务需求与AI技术结合的典型案例
.帮助企业用A1思维、AI工具、方法和技术解决实际业务问题
正在报名| 5月正式开课|飞桨公众号了解详情
除此之外，百度还有两门格外体系化、系统化的课程。
1、零基础深度学习：这门课叫做百度架构师手把手教深度学习，偏重实践。
2、机器学习思考故事：这门课愈加强调原理和使用的方法论，也配了简 约的实践课，格外适合企业中高层人员或者产品经理、业务人员学习， 这两门课可以随时报名学习。
企业整体素质提升：两门系统化课程-双剑合璧零基础实践深度学习

零基础实践深度学习
《百度架构师手把手教深度学习》
机器学习的思考故事
从零股
深度学习
多领域案例
CV NLP REC
实践+工具平台
原理+应用方法论
模型 （实践课:预测模型）
系统 （实践课:CVffiNLP ）
从下向上才有意义

生意
（实践课：：UEK例）
课程均在上提供
II作者引见
毕然百度深度学习技术平台部主任架构师专注数据分析、商业战略、机器学习和人工智能等领域，曾担当搜索业务 和战略分析担任人，视觉搜索策略担任人等，获得百度首届最高奖，积累 开发《大数据分析的道与术》，《机器学习的思考故事》，《零基础实践 深度学习》，《如何系统化的分析业务和战略》等系列课程中，著作有 《大数据分析的道与术》。

先进制造业+工业互联网