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{调取该文章的TAG关键词}|百度大脑7.0折射AI新特征：融合创新与应用下沉( 二 )


在跨模态多技术融合创新方面 ， 通过融合语言、语音、视觉等不同模态的技术 ， 百度大脑得以像人类一样 ， 实现对复杂真实场景的跨模态深度语义理解 ， 进而获得对真实世界的统一认知 。比如 ， 针对一张球赛图片 ， 机器过去只能识别出人员数量 ， 如今机器可以推理出谁是教练 ， 谁是运动员 ， 以及各自的行为 。这背后 ， 正是基于跨模态深度语义理解模型的推理 。
在技术与场景的融合创新方面 ， 吴甜表示 ， 不同领域都有各自的特点和难题 ， AI 技术深入到实际应用场景中 ， 正与场景融合创新 。
比如AI与搜索场景融合创新的智能搜索引擎 ， 已具备图谱问答、推理计算、智能推荐、语义理解、智能排序、深度问答等能力 ， 可深刻理解用户意图 ， 并结合语音、图像、AR等感知技术能力 ， 更便捷地与用户交互 ， 为用户提供更精准、更便捷的信息服务 。
而在办公会议场景下 ， 智能工作平台“如流”可以实时记录参会者的对话发言 ， 并基于自然语言处理技术自动提取对话内容的关键要点 ， 从而快速生成会议纪要 ， 在此前的百度世界2021上 ， 已经一显身手 。场景创新仍有广阔空间可挖 。
在软硬一体融合创新方面 ， 硬件设计与软件算法融合 ， 会产生1+1>2的应用效果 。如百度自主研发的云端通用AI 芯片——百度昆仑 ， 针对语音、自然语言处理、图像等AI技术优化 ， 可支持飞桨等深度学习框架 ， 灵活支持训练和预测 ， 使得AI模型计算效率更高、应用效果更好 。百度世界2021上正式官宣量产的昆仑2芯片 ， 采用7nm制程 ， 搭载第二代XPU架构 ， 相比一代性能提升2-3倍 ， 年底前可实现推理卡的交付 。
技术下沉 ， 降低AI应用门槛“技术本身越来越复杂 ， 技术的深度也越来越深 ， 但是另一方面 ， 伴随着技术和各行业的结合 ， 每个行业都希望不断的降低使用门槛 ， 让更多的人用起来 。百度主要从开源开放平台和AI人才赋能方面入手 ， 降低AI产业门槛” ， 吴甜说道 。
百度大脑7.0的第二个特点便是“降低门槛” ， 主要通过核心基座——飞桨深度学习平台来实现 ， 这让开发者更容易获得AI能力 。
“从飞桨与伙伴合作过程中观察到的路径来看 ， 企业应用AI的过程可以分为AI先行者探路、AI工作坊应用、AI工业大生产三个阶段 。飞桨以全面而丰富的技术、功能、产品和服务 ， 支持着合作伙伴应对各个阶段的困难 ， 实现阶段的跃迁 ， 将AI越来越多且深入地引入到自身业务中 。”吴甜表示 。
除了提供丰富工具 ， 帮助开发者快速、高效地使用AI技术 ， 百度还以飞桨为创新基座 ， 联合学术界和产业界 ， 共同培养会算法、懂业务、知工程的复合型AI人才 ， 现已构建起涵盖学习、实践、比赛、认证、就业在内的全周期服务体系 。
吴甜介绍 ， 百度一直致力于复合型AI人才培养 ， 分两个方面 ， 一方面是面向企业的人才培养 ， 快速的就可以让企业看到效果 。还有一方面是面向未来的 ， 面向高校当中的为未来培养的人才 。
面向企业层面 ， 百度提供了各种各样的培训方案 ， AI快车道让企业中的AI人员通过半天的学习就可以用起来 ， AI私享会是给企业量身定制的培训 ， AICA是给架构师的培养计划 ， 是为期半年的深度培养计划 ， 培训人才通过竞赛可以有更快速的成长 ， 用竞赛的方式既可以练练兵 ， 也可以快速和一些实践场景有所结合 。

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