AI产业化的正确路径是什么？百度文心ERNIE知道

　　从百度发力AI算起，AI在中国商业化进程已超过10年，AI算法、算力、数据等基础设施均已完善。2020年的疫情，直接加速世界数字化与智能化进程，全社会对智能化达成高度共识。今年两会上，百度李彦宏、联想杨元庆、小米雷军等代表们的提案均关系到AI，强调要推动AI在交通、养老、制造等领域的应用落地，避虚向实。十四五规划纲要中，＂科技＂出现36次，＂数字＂出现17次，＂智能＂出现7次，规划纲要明确要＂推动互联网、大数据、人工智能等同各产业深度融合。＂
　　2021年将是AI产业化的关键年，那么AI产业化的关键是什么？ 从百度知识增强语义理解平台＂文心ERNIE＂的应用历程，可以管中窥豹。
　　AI产业化的关键到底是什么？
　　百度文心ERNIE的发展历程可追溯到2013年，当时百度基于神经网络语义匹配技术改进搜索效果，让网页搜索相关性显著提升。2018年10月谷歌发布预训练模型BERT，掀起了自然语言处理技术范式的革命。百度不甘示弱，基于多年来的AI技术积累，在2019年3月发布并开源知识增强的预训练模型文心ERNIE1.0，在语言推断、语义相似度、命名实体识别、情感分析、问答匹配等自然语言处理各类中文任务上的效果超越BERT；同年7月，发布持续学习的语义理解框架文心ERNIE2.0，在16个中英文任务上超越BERT和XLNet。
　　百度文心ERNIE本质是语言与知识技术平台，被归类为认知智能，其让机器具有认知能力，是人工智能最关键的一环。 截至目前，文心ERNIE已被广泛应用于百度搜索引擎、信息流、智能音箱等几十个内部产品；同时通过百度大脑对外开放，累计支持超过2万名开发者，广泛应用于金融、通信、教育、互联网等行业。
　　距离正式推出只有两年时间，百度文心ERNIE是如何实现产业化的快速落地的？
　　首先，打铁还需自身硬，AI要技术先行。
　　AI产业化本质是让AI技术在行业应用落地，助力对应产业降本增效与创新升级，足够强大的AI技术是最大前提。 文心ERNIE就是百度AI技术先行的代表。一方面，百度AI重视底层核心技术的自主研发，而不是拿来主义，深度学习平台飞桨PaddlePaddle与百度文心ERNIE均秉持这一理念。另一方面，百度从未停止技术迭代，因为AI算法要基于数据与场景的锤炼不断进化，提高智能能力，百度文心ERNIE就是百度沉淀多年的NLP与知识图谱技术的集大成者。
　　不断拿下世界级大奖，足以证明百度文心ERNIE的技术实力。基于文心ERNIE，百度在2019年12月以超越人类3个百分点水平摘得自然语言处理权威数据集GLUE全球第一，在9个任务平均得分首次突破90大关，刷新该榜单历史，相应成果受到国际顶级科技商业杂志《MIT Technology Review》官方报道。2021年3月，在GLUE新排名中，百度文心ERNIE以90.9的分数再登榜首，领先微软 DeBERTa/TuringNLRv4、谷歌 T5以及阿里巴巴、华为等研发的同类别技术。
　　其次，提供开发套件，跨越AI产业化技术鸿沟。
　　AI技术应用到产业，存在较大技术鸿沟。对于大多数开发者特别是传统软件开发者来说，AI技术门槛太高，给这些开发者提供简单易用的AI技术解决方案至关重要。
　　2016年百度开始通过百度大脑开放语音技术、视觉技术、自然语言处理在内的数百项AI能力。百度熟知开发者在应用AI技术时面临的门槛高、复杂度高等痛点。基于此，百度文心ERNIE不是像公有云开发平台一样提供API，而是在2019年11月发布了＂文心ERNIE语义理解开发套件＂，让不同行业的开发者可以快速、简单、轻松地开发AI应用。
　　可见，AI技术平台不应该只是底层API，而应该解构AI技术，结合产业特性，提供开发工具组合，让传统IT开发者可以快速轻松拥抱AI。
　　最后，百度先吃螃蟹，＂从内到外＂全面落地。
　　百度文心ERNIE源于2013年百度推出的神经网络语义匹配技术，其最初被用于改进搜索结果相关性。百度文心ERNIE也是在百度搜索等自有业务场景锤炼成熟后，才对外开放。应用于百度自有业务时，在海量知识与数据的锤炼下，百度文心ERNIE技术持续进步，ERNIE2.0模型已学习1500万篇百科语料和词语、实体知识，700万个人类对话，3亿文章的因果结构关系，10亿次搜索查询与结果的对应关系，以及2000万的语言逻辑关系知识。在这些数据的＂填喂＂下，百度文心ERNIE技术持续进化，在内部锤炼成熟后，2019年百度文心ERNIE才对外开放给各行各业。
　　为什么百度文心ERNIE的开放对AI产业化很重要？ 一方面，语义理解是AI基础能力 ，AI应用均很难绕过，百度文心ERNIE有较大的通用性，其可快速适应各行各业的产业场景，通过开发套件这种模式，直接降低了行业应用难度。 另一方面，百度文心ERNIE是百度AI开放＂武器库＂的一件武器 ，百度大脑AI开放平台汇聚深度学习平台飞桨、AI Studio、EasyDL零门槛AI开发平台等平台，语音、图像、文字识别、人脸、NLP、知识图谱等AI能力，在各行各业深耕多年聚集了开发者、行业影响力与技术资源，百度文心ERNIE＂站在巨人肩膀＂上快速普及。
　　不只是百度文心ERNIE，百度开放的各种AI应用，均是先在自有业务应用、锤炼与进化，到一定阶段再开放给行业，在AI产业化的海量场景中进一步锤炼学习进化，反过来让AI技术则得到进一步提升，这种＂由内到外＂的开放模式，形成了正循环效应。 AI产业化是一个系统工程
　　AI产业化是十四五期间我国经济发力的一个重要方向。 在经历贸易摩擦后，我国更加意识到自主技术的重要性，AI是未来科技的制高点之一，掌控自主核心科技更有必要，因此在AI产业化进程中，我国强化自主核心AI科技是可预见的趋势。
　　今年3月，由斯坦福大学发起的人工智能指数（AI Index）报告显示，中国在AI学术工作方面的成绩超过美国。多年前，中国的 AI 期刊发表文章数量即超过美国，现在中国首次在期刊引用量上占据了优势。AI Index 联合主席 Jack Clark 表示： ＂各种维度的文献分析表明，在人工智能发展方面，美国和中国已经成为彼此对等的国家。＂
　　AI产业化是我国的重大机遇，依托产业资源和市场规模，中国AI产业化更加务实，整体进程有望领先世界。当然，要确保这一点，国家顶层设计、人才生态建设与AI产业生态都不可或缺。
　　从十四五规划纲要来看，我国在支持AI产业化上已经有较为完整的顶层设计，涵盖底层技术、产业应用、社会民生等领域。 十四五规划纲要指出，要加快建设新型基础设施，＂围绕强化数字转型、智能升级、融合创新支撑，布局建设信息基础设施、融合基础设施、创新基础设施等新型基础设施。＂在＂加快数字化发展 建设数字中国＂独立篇章则指出，要加强关键数字技术创新应用，＂聚焦高端芯片、操作系统、人工智能关键算法、传感器等关键领域，加快推进基础理论、基础算法、装备材料等研发突破与迭代应用。＂
　　在人才生态上，百度等企业与学校通过产学研融合模式培育AI人才 ，百度事实上已成为高端AI人才的＂黄埔军校＂，同时百度已宣称将给行业培养100万AI人才，2020年百度推出两个＂500万＂计划：预计到2030年，百度智能云服务器台数超过500万台；未来5年，预计培养AI人才500万。去年两会,李彦宏在提案中就曾指出要加强人工智能基础和应用人才培养,今年明确提出进一步加强人工智能教育体系建设,让更多人实现高质量就业。
　　在AI生态上，以百度为首的AI巨头正持续构建繁荣的AI开放生态。 百度智能云面向垂直行业提供端到端解决方案，帮助对应产业快速实现智能化转型，例如在智慧城市赛道，百度智能云用＂云智一体＂助力北京海淀打造智慧城市＂样板间＂的案例刊登上《人民日报》；飞桨则已凝聚超265万开发者,服务10万家企业,基于飞桨平台创建了超过34万个模型,在城市、工业、电力等很多关乎国计民生的领域都有飞桨在发挥作用，比如其携手国家电网和山东信通打造电网智能巡检方案,分析准确率达到90%，报警响应速度更是从小时级提升为秒级。独乐乐不如众乐乐，AI开放让百度在AI产业化浪潮中扮演＂基础设施承建商＂的赋能角色，百度将在创造价值中获取价值。
　　日前百度已成功在港交所二次上市。在上市仪式现场李彦宏致辞称，百度是一家始终相信和热爱技术的公司，他将百度前二十年的技术布局分为两个阶段：最初10年专注搜索技术开发，演化出语音、图像、知识图谱、自然语言处理等人工智能技术，最近 10 年，＂我们在深度学习、对话式人工智能操作系统、自动驾驶、AI 芯片等前沿领域投资，让我们成为一个拥有强大互联网基础的领先 AI 公司。＂文心ERNIE正是从搜索技术＂演化＂出的AI技术。
　　2005年百度登陆纳斯达克的标签是＂最大中文搜索引擎＂，今天百度回归港交所，最新标签已变为＂拥有强大互联网基础的领先 AI 公司＂，李彦宏说，回到香港二次上市，是百度的再次出发，是百度的二次创业。 在AI产业化的关键年，百度10年来沉淀的AI技术价值，正在被开发者社区、传统产业与资本市场认可，在AI产业化浪潮中，百度大概率会成为最亮眼的那朵浪花。