2024智能AI中臺白皮書

前言當前，人工智能浪潮正在釋放出巨大的創(chuàng)新能量，驅動人工智能技術從科研領域逐步向社會經濟落地演進，經過近幾年的快速發(fā)展，很多人工智能細分技術已經進入產業(yè)化階段。視覺、語音等技術已經在特定場景下規(guī)模應用，在垂直領域和細分場景發(fā)揮重要價值，推動智能應用的加速落地與千行百業(yè)顛覆性變革?？梢灶A見，人工智能將作為新一輪科技革命和產業(yè)變革的關鍵技術，深刻改變人類社會的生產生活。智能AI中臺白皮書

在人工智能驅動產業(yè)智能轉型升級過程中，不同行業(yè)、企業(yè)對軟件工具、智能技術、底層硬件等多個環(huán)節(jié)均提出差異化需求，具備即時響應、敏捷開發(fā)、快速交付、持續(xù)迭代等能力的AI中臺架構成為有效解決方案和業(yè)界廣泛共識。AI中臺作為全棧式、集約化、自動化的生產力工具箱，是實現AI技術在各行業(yè)中快速研發(fā)、共享復用和部署管理的智能化底座和必備基礎設施。本白皮書旨在深入剖析AI中臺體系架構與內涵，探討能力建設路徑和行業(yè)賦能方案，以期與業(yè)界分享，共同推動我國人工智能產業(yè)創(chuàng)新發(fā)展與行業(yè)智能化升級。CONTENTS目錄一、產業(yè)智能化升級趨勢與挑戰(zhàn)02 千行百業(yè)邁入智能化升級新時代04 企業(yè)智能化升級面臨多重挑戰(zhàn)AI

三、AI中臺建設路徑24 AI26

五、AI中臺未來展望AIAI二、AIAIAI14 AIAI自動機器學習技術加速演進，AIAIAI，AI20 AI基礎核心能力深度協同適配構建繁榮多樣的AI平臺生態(tài)體系

四、AI中臺行業(yè)實踐與應用成效28 制造：加速經驗沉淀，助推智能升級30 能源：夯實智能底座，提升運管效率33 金融：構建金融大腦，賦能業(yè)務智能化37 城市：搭建智能中樞，全時空一圖管理AI中臺白皮書AI中臺白皮書產業(yè)智能化升級趨勢與挑戰(zhàn)01AI中臺白皮書01千行百業(yè)邁入智能化升級新時代人工智能技術加速演進，產業(yè)進入紅利兌現階段已在多個領域初具應用成效。深度學習仍是最主要的研究范式和通用賦能工具，聚焦感知智能的增強普惠、數據與知識驅動的認知智能；一方面，大型預訓練模型、多模態(tài)學習、知識圖譜等基礎技術不斷創(chuàng)新，驅動部分應用技術已從一種昂貴、特定領域的技術轉變?yōu)橐环N經濟的適用于更多領域的技術，帶來智能應用的加速落地；另一方面，更多細分技術進入產業(yè)化階段，帶來特殊場景應用拓展；除人臉識別外，圖像生成、關鍵點檢測、視頻理解等多樣化視覺技術/開放域問答等實際應用問題成熱點。人工智能技術與產業(yè)浪潮正釋放出巨大的創(chuàng)新力，給千行百業(yè)帶來前所未有的顛覆性變革。AI技術驅動行業(yè)轉型進入智能化階段，對經濟社會影響深遠AI術研究已邁入數據與智能技術驅動的發(fā)展階段，AI技術正加速提升文獻數據獲取、實驗發(fā)現等研究與實驗環(huán)節(jié)的效率，實現從大量已知論文、實驗等數據中探索未知的理論；二是企業(yè)內部運行的感知與決策增益助力價值鏈升級，基于圖像識別、語音識別等成熟技術的局部能力增強場景如智能客服、工業(yè)質檢中已初步實現應用，同時，人工智能助力企業(yè)進行全局決策優(yōu)化，AI構筑差異化競爭優(yōu)勢，產業(yè)鏈條隨之演進升級，形成全新業(yè)態(tài)。行業(yè)智能化升級成為發(fā)展共識以人工智能等數字技術賦能為本質特征的第四次工業(yè)革命蓬勃興起，數字經濟已成為全球經濟增長的重要驅動力。在全球數字經濟飛速發(fā)展的時代背景下，行業(yè)數字化轉型和智能化升級全面啟動。目前，69%202265%的GDP5490%80%2特別是百年變局和世紀疫情交織疊加下，全球競數據來源：IDC數據來源：麥肯錫02AI中臺白皮書AI中臺白皮書AI中臺白皮書AI中臺白皮書爭格局深刻調整，利用新技術、新方法、新模式開展數字化轉型和智能化升級已成為跨越國家、行業(yè)和企業(yè)間的戰(zhàn)略共識。企業(yè)推進加速，數字化轉型成為大中小企業(yè)增強競爭力的重要手段行業(yè)行動迅速，主要行業(yè)的數字化轉型意識逐步加深加固企業(yè)推進加速，數字化轉型成為大中小企業(yè)增強競爭力的重要手段行業(yè)行動迅速，主要行業(yè)的數字化轉型意識逐步加深加固

02上升至國家戰(zhàn)略高度38%藥企數字化投入占總支出1/10以上69%的亞太地區(qū)中小企業(yè)正在或已經推進數字化轉型42%38%藥企數字化投入占總支出1/10以上69%的亞太地區(qū)中小企業(yè)正在或已經推進數字化轉型42%企業(yè)生存之道54家燈塔工廠，新增工廠生產力最高提升90%、交付周期最高縮短80%2020年我國數字經濟增加值突破40萬億大關，相比2019年增長12%數字化轉型已經并將持續(xù)有力驅動各行業(yè)發(fā)展加速進行智能化升級、實現高質量發(fā)展，對增強國家經濟韌性、由規(guī)模擴張型向質量效益型轉2020年我國數字經濟增加值突破40萬億大關，相比2019年增長12%數字化轉型已經并將持續(xù)有力驅動各行業(yè)發(fā)展圖13

我國政府長期高度重視人工智能產業(yè)的發(fā)展2022年，全球65%的GDP將由數字化推動發(fā)展壯大人工智能產業(yè)是為準確把握新一輪科技革命和產業(yè)變革世界發(fā)展潮流20157出臺的《關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見》首次將人工智能納入重點任務之一，2017720213月寫入《國民經濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035工智能發(fā)展政策環(huán)境不斷完善。截至2020年，出臺人工智能相關政1042060融合，從而推進產業(yè)基礎高級化、產業(yè)鏈現代化，是我國站在“十四五”和新百年征程的歷史起點上，搶占未來發(fā)展先機、優(yōu)化現有產業(yè)布局的重要舉措和關鍵抉擇。2022年，全球65%的GDP將由數字化推動IDC、麥肯錫、IBM、波士頓咨詢、中國信通院數據整理03 04時間政策名稱相關內容關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見時間政策名稱相關內容關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見依托互聯網平臺提供人工智能公共創(chuàng)新服務，加快人工智能核心技術突破，促進人工智能在智能家居、智能終端、智能汽車、機器人等領域的推廣應用，培育若干引領全球人工智能發(fā)展的骨干企業(yè)和創(chuàng)新團隊，形成創(chuàng)新活躍、開放合作、協同發(fā)展的產業(yè)生態(tài)2015.072017.07新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃金融、商務、家居等重點行業(yè)和領域開展人工智能應用試點示范，推動人工智能規(guī)?；瘧茫嫣嵘a業(yè)發(fā)展智能化水平；大規(guī)模推動企業(yè)智能化升級，支持和引導企業(yè)在設計、生產、管理、物流和營銷等核心業(yè)務環(huán)節(jié)應用人工智能新技術，構建新型企業(yè)組織結構和運營方式，形成制造與服務、金融智能化融合的業(yè)態(tài)模式，發(fā)展個性化定制，擴大智能產品供給促進新一代人工智能產業(yè)發(fā)展三年行動計劃（2018-2020年）深入實施智能制造，鼓勵新一代人工智能技術在工業(yè)領域各環(huán)節(jié)的探索應用，支持重點領域算法突破與應用創(chuàng)新，系統提升制造裝備、制造過程、行業(yè)應用的智能化水平2017.12新一代人工智能產業(yè)創(chuàng)新重點任務揭榜工作方案征集并遴選一批掌握關鍵核心技術、具備較強創(chuàng)新能應用效果好的人工智能標志性產品、平臺和服務，為產業(yè)界創(chuàng)新發(fā)展樹立標桿和方向2018.11中華人民共和國國民經濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035年遠景目標綱要培育壯大人工智能、大數據、區(qū)塊鏈、云計算、網絡關鍵軟件等產業(yè)水平；推進智能醫(yī)療裝備、智能運載工具、智能識別系統等智能產品設計與制造，推動通用化與行業(yè)性人工智能開放平臺建設2021.03

利用人工智能等新興技術驅動企業(yè)數字化轉型和智能化升級已上升為國家級戰(zhàn)略加快企業(yè)數字化轉型和智能化升級，既是我國順應技術產業(yè)變革歷史規(guī)律的客觀需要，也是應2035年遠景目標綱要》中將“加快數字化發(fā)展，建設數字中國”作為獨立篇章，將打造數字經濟新優(yōu)勢，堅持新發(fā)展理念，營造良好數字生態(tài)，列為“十四五”時期目標任務之一。這一目標與先前發(fā)數字經濟，推動人工智能、5G、物聯網、區(qū)塊鏈等技術與實體經濟深度融合。資本支持力度持續(xù)提升近年來，各地政府相繼出臺一系列加快引導智能化升級基金投資運作的政策措施，改革政府基100個數字化重大項目，扶持100家數字骨干企業(yè)，打造數字化轉型高地；福建省政府與弘道投資、卡奧斯COSMOPlat等各方聯合發(fā)起東南數字化轉型投資基金，共同推動新一代信息技術產融結合發(fā)展與區(qū)域數字化轉型；山東省各地市共設立新舊動能轉換基金545只，實現基金投資2036特別是制造業(yè)發(fā)達省份的智能化升級駛入快車道。05 0603企業(yè)智能化升級面臨多重挑戰(zhàn)

04AI中臺縮短千行百業(yè)智能化升級路徑一是技術底座薄弱，面向行業(yè)業(yè)務場景的模型研發(fā)與生產級應用難度很大4AI發(fā)門檻高、作坊式的部署工具難以在實際生產環(huán)境中落地等問題，AI技術與行業(yè)的融合應用仍有巨大的鴻溝。目前，AI技術的工程轉化率僅為53%，企業(yè)在數據、算法、研發(fā)等方面的全棧AIAI4二是AI人才缺口不斷擴大智能化升級是企業(yè)技術能力和行業(yè)經驗不斷積累結合以及應用的過程，歸根結底是人才的積累和價值創(chuàng)造過程，如何培養(yǎng)人才能力、吸引人才集聚、釋放人才價值是企業(yè)面臨的現實課題。近年來，我國人工智能產業(yè)迎來發(fā)展浪潮，研究和應用人工智能技術的企業(yè)數量不斷增加，人才需求在短時間內激增，但由于人才儲備不足且培養(yǎng)機制不完善等問題，導致人才供需比嚴重530難以滿足行業(yè)發(fā)展需求。行業(yè)一線缺乏既了解行業(yè)情況又掌握人工智能關鍵技術，同時能進行應用開發(fā)的復合型人才，較大程度上遲滯了人工智能工程化應用步伐。三是企業(yè)認知需要升級，缺少方法論支撐智能化升級不僅僅是技術更新，更是經營理念、戰(zhàn)略、組織、運營等全方位的變革，需要從全局謀劃。目前，多數企業(yè)推動智能化升級的意愿強烈，但普遍缺乏清晰的戰(zhàn)略目標與實踐路徑，更多先行者僅集中在諸如生產端如何引入先進信息系統提升效率，或管理端如何通過ERP系統優(yōu)化流程等局部視野，沒有從企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略的高度進行謀劃，企業(yè)內部尤其是高層管理者之間難以達成共識。目前，多數企業(yè)沒有強有力的制度設計和組織重塑，部門之間智能化升級的職責和權利不清晰，也缺乏有效的配套考核和制度激勵，核心在于缺乏體系化的智能化升級方法論支撐。

全棧式、集約化、自動化成為AI中臺發(fā)展的重要方向人工智能技術與垂直行業(yè)應用的融合對軟件平臺、智能技術、底層硬件等多個環(huán)節(jié)均提出差異AIAIAI中臺滿足企業(yè)即時響應、敏捷開發(fā)、快速交付、持續(xù)迭代等核心訴求，縮短千行百業(yè)智能化升級路徑AI數據流通壁壘等瓶頸，依托高效生產、靈活組織、便捷獲取的全鏈條企業(yè)服務能力，提供覆蓋研發(fā)部署運維等全生命周期一站式解決方案，助力企業(yè)提升效率、提高決策智能水平。傳統行AI力的補充和共享，從而改造升級原有的研發(fā)、設計、生產、質量控制、物流、營銷等環(huán)節(jié)，有AI數據來源：Gartner數據來源：工信部人才交流中心07 08AI中臺白皮書AI實現智能化能力普惠的必備基礎設施10通用能力AI中臺白皮書AI實現智能化能力普惠的必備基礎設施10通用能力專用能力AI中臺白皮書AI服務運行能力研發(fā)AI服務運行能力研發(fā)賦能整合CRM IaaS 客戶管理 發(fā)布賦能整合 數據 ERP IaaS 協同辦公 賦能整合多維管理 數據 OA信息記錄 IaaS 流程管理 會計核算 財務管理 采購控制 分銷管理 報表分析銷售管理營銷自動化AI開發(fā)平臺訓練調試模型中心數據樣本中心AIAI09AI中臺白皮書AI中臺白皮書AI中臺白皮書AI中臺白皮書01AI

02AI中臺體系與功能架構AI中臺是實現AI技術在千行百業(yè)中快速研發(fā)、共享復用和高效部署管理的智能化基礎底座，是智能化能力普惠的必備基礎設施對內管理應用辦公管理財務管理...業(yè)務應用業(yè)務應用智能巡檢安全生產監(jiān)控智能風控智能營銷智能質檢...可以認為，AIAIAI中化管理，向企業(yè)內部客服中臺、財務中臺、運營中臺等在內的業(yè)務中臺輸出對內管理應用辦公管理財務管理...業(yè)務應用業(yè)務應用智能巡檢安全生產監(jiān)控智能風控智能營銷智能質檢...

AI中臺包含AI技術服務平臺、AI研發(fā)平臺、AI管理運行三大核心層級AIAIAIAIAIAIAI體系及I模型開發(fā)兩大能力模塊，形成企業(yè)的創(chuàng)新能力基座。通過建立數據服務體系，向IAI的數據供給；AIAIAI技術服務通用AI技術行業(yè)智能技術計算機視覺智能語音自然語言處理知識圖譜智能制造智慧醫(yī)療智慧金融智慧能源智慧城市...賬號管理權限管理存儲管理監(jiān)控報警算力資源管理....AIAIAIAI技術服務通用AI技術行業(yè)智能技術計算機視覺智能語音自然語言處理知識圖譜智能制造智慧醫(yī)療智慧金融智慧能源智慧城市...賬號管理權限管理存儲管理監(jiān)控報警算力資源管理....知識中臺知識生產知識組織知識獲取知識應用數據中臺數據服務存儲計算數據分析數據資產管理運行基礎資源管理AI核心資產管理AI研發(fā)平臺數據服務模型開發(fā)AI中臺AI管理運行AI研發(fā)平臺AI技術服務業(yè)務中臺...運營中臺財務中臺客服中臺智能計算支撐知識中臺知識生產知識組織知識獲取知識應用數據中臺數據服務存儲計算數據分析數據資產管理運行基礎資源管理AI核心資產管理AI研發(fā)平臺數據服務模型開發(fā)AI中臺AI管理運行AI研發(fā)平臺AI技術服務業(yè)務中臺...運營中臺財務中臺客服中臺智能計算支撐 大規(guī)模深度學習分布式計算 邊緣/端計算 企業(yè)中臺︵基礎設施︶模型納管模型發(fā)布模型共享模型運維樣本管理樣本共享資產交易....數據清洗數據標注數據增強特征工程模型構建模型訓練模型調優(yōu)模型評估11 12通用AI能力行業(yè)專用AI能力AI自然語言處理樣本標注全功能AI平臺（BML）AI零門檻AI開發(fā)平臺（EasyDL）場景定制平臺…對話通用AI能力行業(yè)專用AI能力AI自然語言處理樣本標注全功能AI平臺（BML）AI零門檻AI開發(fā)平臺（EasyDL）場景定制平臺…對話文檔分析數據增強樣本審核樣本管理AI基礎設施私有云公有云IoT一體機（群）AI資產共享平臺基礎管控百度AI中臺解決方案資產共享資產托管模型中心服務運行平臺樣本中心資源調度&行業(yè)應用智慧金融智慧能源智慧醫(yī)療智能媒體智慧城市智能制造設備缺陷識別生產安全監(jiān)測設備缺陷識別生產安全監(jiān)測反欺詐特征識別電弧、絕緣子脫落檢測表計識別信貸審批意見抽取服務管理在線預測離線預測端預測服務編排模型納管模型評估模型優(yōu)化模型共享模型安全模型適配NNotebook建?？梢暬献ьA置模型開發(fā)Pipeline機器學習/深度學習框架圖像視頻OCR文本語音表數據資產交易資產門戶開發(fā)平臺存儲管理監(jiān)控報警審計圖5百度AI中臺體系架構資產交易資產門戶開發(fā)平臺存儲管理監(jiān)控報警審計

03AI中臺的關鍵能力AI數據需求趨于精細化、場景化AI數據需求趨于精細化、場景化,健全的數據服務體系是基礎AIAI,AI一是數據處理趨于智能化一方面，數據標注流程趨于智能化。監(jiān)督學習仍是產業(yè)界人工智能算法訓練的主要方式，因此大規(guī)模、高質量的標注數據集是產業(yè)發(fā)展剛需。目前，數據標注從簡單、重復的人工標注向精細化自動化方向發(fā)展，通過機器學習的預標注技術和半自動化校驗的方式輔助人工標注已成為當前發(fā)展重點。例如百度AI縮短模型開發(fā)周期。主動學習模式下，百度開發(fā)智能標注模型，從未標注數據中篩選難例并推薦優(yōu)先標注，使得開發(fā)者只需標注30%的數據，訓練出的模型效果與全量標注數據訓練模型的效果相同；指定模型模式下，可通過內置高精度模型或靈活選擇定制開發(fā)的場景模型輔助完成數據一鍵標注，51000AI通過內置自動化的數據增強和數據生成工具，結合其研發(fā)的高精度數據增廣算法，能夠有效解決特定場景下訓練數據不足問題，滿足模型行業(yè)落地應用需求。二是數據存儲與共享的安全化數據作為數字經濟時代第五類生產要素，對于企業(yè)推進智能化升級進程具有重要戰(zhàn)略意義。但AIAI臺可通過支持聯邦學習、差分隱私、同態(tài)加密、硬件加密等隱私保護技術，構建全面的數據安全管理解決方案，輔助企業(yè)實現數據加密和隔離存儲，以保障數據在整個流轉和運營過程中的安全性，如利用分布式協作型學習技術，在無需共享用戶數據的情況下，實現醫(yī)療醫(yī)藥等強調數據安全的場景的協作與分散化神經網絡訓練，從而實現在保護用戶隱私數據前提下的智能診13 14斷和用藥推薦服務。此外,AI中臺還應提供多人協同的數據集管理服務，數據資產可在企業(yè)內部所有組織之間規(guī)范化共享共建，提高企業(yè)的創(chuàng)新效率。自動機器學習技術加速演進，AI研發(fā)平臺成為普惠關鍵自動機器學習技術加速演進，AI研發(fā)平臺成為普惠關鍵當前，AI專家需求和供給差額比例逐年擴大，成為技術規(guī)?；瘧玫年P鍵瓶頸，自動機器學習技術通過將模型構建與訓練的研發(fā)過程自動化，有利于使行業(yè)人員將精力聚焦在應用場景的探AIAIAI重點解決預測類問題的AII研發(fā)自動化，在實際行業(yè)融合應用中，百度結合產業(yè)數據及場景特點，通過研發(fā)自EasyDL200人工人工自動機器學習自動化問題定義模型應用模型評估模型訓練特征工程數據收集圖6自動機器學習

環(huán)境提升開發(fā)體驗，具體包括Notebook（JupyterLab、可視化建模（拖拉拽組件方式（基于預訓練的低代碼建模方式AutoML自動建模、作業(yè)式建模、Pipeline二是構建豐富的大規(guī)模預訓練模型以及產業(yè)級模型庫以降低研發(fā)難度在訓練一個深度學習模型時，大量的數據采集、標注及算法構建過程會耗費大量的人力、金錢和時間成本，因此預訓練模型加遷移學習的開發(fā)范式廣受關注，簡單來說就是在大數據集訓練的預訓練模型上進行小數據集的遷移，以較低成本獲得對新數據較好的識別效果。同時豐富的產業(yè)級模型庫也能很大程度上降低研發(fā)和應用門檻。百度AI中臺預置300余種產業(yè)級算法模型，覆蓋視覺、語音、自然語言處理等多領域，其中預置的百度文心（ERNIE）超大規(guī)模預訓練模型在多項權威語義評測比賽中獲得頭籌，并在語言生成、跨模態(tài)任務中達到世界領先水平，結合遷移學習技術，僅需少量數據即可實現高精度的模型研發(fā)，大幅降低研發(fā)難度；此外，百度對多個主流算法進行優(yōu)化，如提出PP-YOLO系計算機視覺算法，PP-YOLOv2在同等速度下，精度超越YOLOv5，向產業(yè)界提供輕量級、高效果的算法模型。三是打造全流程自動化研發(fā)工具鏈AI研發(fā)技術工具鏈提供模型選擇、訓練、調優(yōu)、評價、推理部署等全生命周期的工具服務，如百度EasyDL視頻、語音、OCR717AIBML平臺進一步提供自動數據增強、自動超參搜索、分布式訓練加速等先進的訓練機制，助AI自動機器學習技術的加速演進，驅動AI研發(fā)平臺步入大規(guī)模產業(yè)化階段AI研發(fā)平臺以自動機器學習為核心，智能分布式計算為基礎，以豐富的預訓練及產業(yè)級模型庫為支撐，將模型選擇、訓練調優(yōu)等過程中的大量人工環(huán)節(jié)轉變?yōu)樽詣踊ぷ?，構建全流程研發(fā)創(chuàng)新能力。當前，AI研發(fā)平臺聚焦三類方向：一是分主體構建普惠、專業(yè)化的研發(fā)平臺能力AI，AIAIIT

視頻圖像視頻圖像EasyDL

AI開發(fā)者

模型 模型訓練 倉庫Pipeline建模預置模型開發(fā)文本+數據 算法庫 模處理 框架 部Pipeline建模預置模型開發(fā)文本+

AI開發(fā)者

Notebook建?？梢暬献Ыotebook建?？梢暬献ЫML語音AIAIEasyDLAIBMLEasyDLAIAI；BML語音

AIOCROCR結構化數據結構化數據

計算資源管理

存儲資源管理

全功能AI開發(fā)平臺實驗管理實驗管理I

圖7百度AI中臺構建AI開發(fā)雙平臺模式15 16AI部署運行愈加復雜，體系化工具是規(guī)?；瘧玫谋Ｕ?AI模型成為企業(yè)新型資產，AI資產化管理勢在必行AI部署運行愈加復雜，體系化工具是規(guī)?；瘧玫谋Ｕ螦I模型成為企業(yè)新型資產，AI資產化管理勢在必行AI能力部署運行是實現模型從研究環(huán)境到生產環(huán)境轉換的關鍵步驟，但在實際規(guī)?；瘧寐涞剡^程往往面臨諸多挑戰(zhàn)：部署方面，AI能力部署面臨設備載體、業(yè)務模式、建設方式等多層級部署需求AIAI中臺應具備面向主流硬件平臺的適配能力，提供包括模型轉化、模型壓縮、模型加速等在內AIAI20/顯存占用減半、推理時延大幅降低。業(yè)務模式上，由于企業(yè)結構及業(yè)務需求存在差異，帶來集中化部署、多節(jié)點部署等多種部署方AIAIAIAI共享及流轉。AI重點之一，AIAI運行管理能力方面，AI中臺應提供云、邊、端的協同管理能力AI中臺服務運行管理應支持預測服務的在線發(fā)布、可視化編排、服務管控等功能，同時應支持模型的端與邊緣側服務部署，并實現邊緣節(jié)點的統一管理、模型的批量分發(fā)與更新、節(jié)點運行狀態(tài)的實時上報。在大規(guī)模服務場景，可進一步實現對物理資源及業(yè)務請求的情況監(jiān)測實現資源的彈性伸縮、動態(tài)分流等能力，提升AI部署運行的質量及效率。

AI模型能力重塑智能化升級時代企業(yè)價值體系AIAI的理解和認知，模型技術能力向生產力的實質轉化效率是AI工程化落地的重要依據。未來企業(yè)價值體系將更多構建在AIAI，AI,業(yè)務發(fā)展能夠隨著時間的推進而逐步呈現增益價值。能力評估和技術共享需求迫切，AI資產化管理愈發(fā)關鍵I可擴展性等角度評估現有I資產優(yōu)勢或差距，明確下一步發(fā)展布局重點，針對性彌補企業(yè)AIAI，AI過平臺矩陣加速自由流動和共享，將在更多環(huán)節(jié)、更泛場景和更廣范疇實現技術賦能，促進企AIAI算力、模型、服務，構建包括管理、評估、調度、運維等能力在內的統一管理平臺，減少運維AI統一納管、靈活部署與流通共享是AI資產管理核心要義AI規(guī)范眾多，為用戶側技術選型和應用部署帶來阻礙。I資產統一納管通過前端資源整合統一開I中臺搭建開放式管理架構廣泛的開發(fā)框架，覆蓋飛槳、TensorFlow、PyTorch、CaffeSKLearn、SparkMLlib擇技術路線。17 18靈活部署增強業(yè)務適應力，實現敏捷開發(fā)與快速響應。面對數量眾多、型號各異的端側設備以AIAI可在短時間內完成模型的端側設備適配，支持靈活的服務部署方式，提升端側設備推理速度，滿足用戶敏捷開發(fā)、快速響應需求。AIAI臺上的模型、數據、服務等資產可在企業(yè)組織內共享、發(fā)布、評價和使用，實現跨組織、跨平AIAI平臺，在有效聚合技術資源的基礎上再次集中分發(fā)，助力企業(yè)財務、I、生產、銷售等多部門業(yè)務智能化全面升級和協同創(chuàng)新。共建共享 多級協同 運營支撐

04AI中臺的生態(tài)體系基礎核心能力深度協同適配基礎核心能力深度協同適配以軟硬深度協同夯實底層支撐，打造全棧AI基礎設施CPU、GPU、FPGA、AIAIAI申威、比特大陸、寒武紀等國內企業(yè)深度合作，推進人工智能軟硬件自主創(chuàng)新生態(tài)。其自主研ERNIE，GPU，3寒武紀思元芯片與飛槳完成兼容性適配，并在智能交通、視頻分析、工業(yè)質檢等領域開展軟硬支持數據、模型、服務等Al的沉淀、共享與交易

支持集團總部、地市分公司AI資產交易管理AI資產交易管理資產目錄管理資產門戶│展示體驗使用數據共享模型共享服務共享模型生產線共享8AIAI

承載能力展示、體驗與推廣運營，加速業(yè)務應用

20215AI2231攜手國產操作系統構建國產化AI基建AIWindowsMacOSUbuntuCentOSAICPU測試、產品功能測試、產品性能測試和產品安全可靠性測試，成為與麒麟軟件完成互認證的首AI認證適配。AI中臺的快速布局將進一步提升國產化軟、硬件領域的產品競爭力，為更多客戶提供人工智能支撐能力。產業(yè)鏈內外協同共建智能中臺生態(tài)智能化升級是一個戰(zhàn)略升級，從應用探索到企業(yè)生產運營全面智能化，企業(yè)基本都需要經歷從建設和不斷擴展基于中臺的應用。I中臺作為智能化升級的基礎底座，應該面向行業(yè)場景開放AIAI與伙伴共建基于中臺的行業(yè)應用，賦能全行業(yè)多領域實現智能化升級。19 20構建繁榮多樣的AI平臺生態(tài)體系構建繁榮多樣的AI平臺生態(tài)體系積極參與多項國內外人工智能領域標準建設標準作為規(guī)范人工智能行業(yè)發(fā)展、推動應用工程化規(guī)模落地的關鍵，是實現產業(yè)可持續(xù)發(fā)展的基石。百度I中臺基于飛槳從硬件支撐、平臺開發(fā)、應用落地等方面，聯合國內外主流機構，15開源框架和應用軟件提供統一接口，支持部署在云服務器、邊緣、終端等各類設備上。在平臺易用性等技術要求和測試方法，同時作為核心編寫單位參與編寫中國人工智能產業(yè)發(fā)展聯盟和中國信息通信研究院發(fā)布的首個面向商用人工智能開發(fā)平臺的標準《人工智能開發(fā)平臺系統功引擎廠商協作、促進資源整合利用，百度牽頭制定了《深度學習推理引擎應用編程接口（PI）限的端側平臺、云計算平臺、可穿戴設備上的大規(guī)模應用部署，百度參與國家標準《信息技術12完善的人才培養(yǎng)體系打造具備行業(yè)競爭力的科技人才儲備科技創(chuàng)新領軍人才是我國人工智能產業(yè)自主創(chuàng)新能力穩(wěn)步提升、搶占國際競爭制高點的關鍵要素和基礎保障，百度一直致力于人工智能領域的人才培養(yǎng)，面向不同主體不同對象實施首席AI架構師培養(yǎng)計劃、AI技術、應用能力三位一體的高技術人才，填補龐大行業(yè)需求與專業(yè)人才匱乏之間的鴻溝。如飛AIAI20217190AIAIAIAI1

以賽促產實現人工智能與傳統行業(yè)深度融合賽事作為凝聚產業(yè)共識、促進技術創(chuàng)新的重要手段，也是吸引挖掘潛力人才和優(yōu)質項目、啟蒙激勵新一代年輕從業(yè)者的有效途徑。百度近年來積極布局包括百度之星開發(fā)者大賽、中國高校80AI企業(yè)輸出產業(yè)競賽方案，加速人工智能基礎技術創(chuàng)新和應用解決方案落地，引導技術重視社會AI202010CCFBDCI2200支隊伍參賽，并為優(yōu)秀案例提供創(chuàng)投孵化機會，有力推動自動駕駛、智慧城市、智慧農業(yè)等多行業(yè)發(fā)展及產業(yè)智能化升級。全方位產業(yè)咨詢培育服務幫助更多從業(yè)者打通創(chuàng)業(yè)“最后一公里”AI平臺型企業(yè)應基于全棧技術、資本、資源，為創(chuàng)新型企業(yè)提供專業(yè)導師、技術資源、投資、在創(chuàng)業(yè)投資等方面提供頂級導師課程指導和線下定制化輔導；在關鍵要素支持領域，百度開放價值千AIAI20217AI268智慧城市、智慧零售、智能制造、智慧醫(yī)療等領域，95%AI，90%21 22AI中臺白皮書AI中臺白皮書AI建設路徑23AI中臺白皮書01兩類建設路徑構建專業(yè)AI能力面向企業(yè)智能化升級的不同階段，AI中臺建設劃分為兩類路徑面向企業(yè)智能化升級的不同階段，AI中臺建設劃分為兩類路徑一是從AIAIAIAIAI對于多數傳統企業(yè)而言，AIAI應用服務等。AIAIAIAI為后續(xù)更靈活、高效的建模能力打下基礎。建設路徑主要分為以下四個階段：第一階段建設AIAIAIAIAIAI建設AI能力服務平臺建設AI能力服務平臺引入成熟AI能力，并進行統一納管，支撐智能化業(yè)務應用建設資產管理和共享平臺建設資產管理和共享平臺沉淀模型和樣本能力，推進模型和服務資產共享復用建設零代碼AI建模功能建設零代碼AI建模功能助力企業(yè)初步嘗試特定場景的自主建模建設全功能AI建模能力建設全功能AI建模能力打造深入、靈活、高效的AI建模能力9AI24AI中臺白皮書 AI中臺白皮書AIAIAI在AI中臺的建設過程中，企業(yè)若已具備專業(yè)的AIAIAI配套的樣本管理及標注能力，由算法專家使用平臺工具對具體業(yè)務場景進行建模探索，研發(fā)出針對業(yè)務場景的高精度專屬模型；第二階段為技術驗證期，進一步構建模型管理、服務發(fā)布、運行監(jiān)控等功能，將第一階段產生的模型進行試點項目的生產投產，對模型在真實生產環(huán)境中的運行效果進行評估和迭代優(yōu)化；第三階段為落地推廣期，將經過試點項目生產環(huán)境驗證優(yōu)化AI開發(fā)的模型生產線，支持業(yè)務效果驅動的持續(xù)迭代。并通過構建資產共享平臺在全企業(yè)進行應用推廣，促進資產復用，幫助企業(yè)快速實現業(yè)務場景擴展。能力建設期能力建設期建設全功能的AI開發(fā)平臺，研發(fā)針對業(yè)務場景的高精度專屬模型技術驗證期技術驗證期構建模型管理和服務運行能力對模型在真實生產環(huán)境中的運行效果進行評估和迭代優(yōu)化落地推廣期落地推廣期資產沉淀和共享，在全企業(yè)進行推廣，快速實現模型應用能力圖10有AI能力基礎的企業(yè)建設路徑

02三大要素全面支撐企業(yè)智能化升級AI營監(jiān)管等多方面挑戰(zhàn)。AI智能化轉型升級。在基礎設施建設方面AIITAIAIAI在組織能力建設方面AI中臺為企業(yè)提供組織變革、流程創(chuàng)新、人才培養(yǎng)等方面建議，通過建立組織保障機制，明確AI織的高效運轉。此外，幫助企業(yè)持續(xù)培養(yǎng)人工智能相關的技術開發(fā)人員及運營管理人員，保證AI在運營優(yōu)化方面AIAI可助力企業(yè)通過累積的數據資產，進行模型的訓練及迭代優(yōu)化；建立不同業(yè)務場景中數據及模AI基礎設施建設組織能力建設基礎設施建設組織能力建設運營優(yōu)化AI 基礎中臺 應用軟件 集成業(yè)務組織 流程 人變革 創(chuàng)新 培應用場景模型 持續(xù) 共建訓練 優(yōu)化 共享圖11企業(yè)智能化升級三大要素25 26AI中臺白皮書AI中臺白皮書AI行業(yè)實踐與應用成效27AI中臺白皮書借助高效靈活的適配能力，AI中臺已在制造、能源、金融、城市、醫(yī)療等諸多行業(yè)落地應用并取得顯著成效，切實解決企業(yè)生產運行痛點，滿足企業(yè)設計、生產、管理、銷售和運維等個性化場景需求。作為面向未來創(chuàng)新的生產力工具，AI中臺更多賦能場景仍有賴于業(yè)界同仁深入拓展和持續(xù)探索。01制造：加速經驗沉淀，助推智能升級AI型高效研發(fā)與管理等方面的痛點。制造業(yè)的數據來自生產線，但因生產線本身工藝復雜、流程AIAI制開發(fā)；能夠有效管理多個業(yè)務場景沉淀下來的數據資產和模型資產，形成模式復用，促進模型迭代；承載生產線線上業(yè)務的高效服務響應，提升整體產能。AI中臺可實現設備端到服務器端的數據流對接與打通，解決模型在工業(yè)場景二次開發(fā)和適配異構產線環(huán)境等實際使用問題，AI工業(yè)質檢工業(yè)質檢AIAI臺和百度飛槳，該廠商對新能源電池隔膜中漏涂、劃痕、凹坑、黑點、白點亮斑等十余種小目1且算法在多產線上進行遷移部署的效率也得到了全面優(yōu)化提升，在提升生產效率的同時進一步降低了研發(fā)成本。28AI中臺白皮書AI中臺白皮書AI中臺白皮書AI中臺白皮書故障診斷/故障診斷/預測性維護某發(fā)動機制造企業(yè)借助百度AI中臺的時序大數據建模能力，助力工業(yè)制造企業(yè)構建發(fā)動機故障診斷能力，提高故障點定位準確率；同時，基于故障的知識圖譜可預測未來一段時間內發(fā)動機系統發(fā)生故障的概率，便于企業(yè)提前采取措施預防，設備故障檢測系統召回率達到95%以上，診斷準確率達到85%以上。

能源：夯實智能底座，提升運管效率，發(fā)動機故障診斷和預測可以幫助快速定位發(fā)動機的故障點，提升診斷效率，實現智能化的診斷同時基于故障知識圖譜可以預測未來一段時間發(fā)動機系統發(fā)生故障的概率，提前采取措施預防，故障歸因故障確認故障預測時序分類數據降噪時序相似度數據融合時序異常檢測傳感器數據故障診斷預測故障歸因故障確認故障預測時序分類數據降噪時序相似度數據融合時序異常檢測傳感器數據燃油系統潤滑系統冷卻系統進氣系統排氣系統啟動和充電系統工業(yè)智能生產時序聚類數據變換12AI工業(yè)智能生產時序聚類數據變換

95%+故障召回率85%+診斷準確率

AI專業(yè)人才缺乏等問題，同時面臨需要快速適應新形勢下節(jié)能和智能運維要求的挑戰(zhàn)。首先，能源系統由多類型設備和地理位置、用戶規(guī)模、使用時間等動態(tài)因素，能源調度平臺難以自動調整至最優(yōu)運行狀態(tài)，致使出現能源供給不穩(wěn)定、質量不均衡等現象。能源系統效率優(yōu)化具有重要的經濟、環(huán)境和社會〇降低碳排放強度，支持有條件的地方率先達到碳排放峰值，制定二〇三〇前碳排放達峰行動方I中臺可提供能源數據獲取、數據加工、智能標注、模型開發(fā)、部署監(jiān)測等全周期服務，對能源系統進行智能化升級改造，提升運維服務效率有重要價值。AI1527%有效提高了熔煉成品質量及穩(wěn)定性。熔煉爐 光譜儀檢測不合格熔煉爐 光譜儀檢測不合格原料粗配

成品出爐

智能預配計算

熔煉爐 光譜儀檢測成品出不合格

PC端報告人工加料

人工計算

完成精配計算

手機端報告質量控制難 生產工序數字化質量控制難生產工序數字化 生產管理智能化 實時數據報表化圖13傳統熔煉方式與智能熔煉方式對比29 30智能巡檢運維 能耗預測智能巡檢運維能耗預測某電力服務龍頭企業(yè)借助百度AI中臺實現輸電線路智能巡檢運維AI果明顯。在輸電線路智能巡檢方面，為解決輸電線路分布廣泛、戶外環(huán)境復雜，人工巡視工作AI829司27個省，約30094%，運行效率是傳統60AI表盤破損或模糊、絕緣子破裂、部件或地面油污、設備指示燈、金屬銹蝕等9大類缺陷識別，平均準確率達到87%以上。

百度智能云與某供熱廠商合作開發(fā)智慧供熱平臺，供熱成本降低約20%42001自學習、自反饋、自優(yōu)化、自提高。在智能供熱模型使用后，試點的換熱站實現17和20%的能耗成本降低（-7-2保障供熱質量，有效提高用戶滿意度。自動問答知識圖譜信息抽取自動問答知識圖譜信息抽取實體識別服務注冊服務發(fā)現服務監(jiān)控資源管理服務應用線路起火電弧、絕緣子脫落檢測輸電通道桿塔傾斜服務應用線路起火電弧、絕緣子脫落檢測輸電通道桿塔傾斜自然語言處理與知識圖譜服務管理百度AI中臺樣本管理開發(fā)訓練平臺模型管理服務運行平臺基礎資源GPU集群CPU集群全業(yè)務統一數據中心語音識別語音速記計算機視覺視頻分析AloT智慧供熱應用氣候補償經營成本評價負荷預測戶端按需控制熱量平衡AI模型管網漏水分析水力平衡供熱質量分析熱網動態(tài)調控自感知、自學習、自適應、自優(yōu)化、自提高供熱智能網關 供熱智能終端 供熱智慧管供熱智能調度 供熱智能運維 供熱智能服調度故障智能處置調度故障智能處置某電力行業(yè)研究機構為解決電網調度的故障處置問題，基于知識圖譜構建電網故障處理系統，基于電力本1體知識圖譜建立統一的調控知識網絡，實現故障處理動態(tài)知識路徑的自動推理判斷以及提供知識檢索、問答及業(yè)務流程引導服務，有效增強了調度人員的電網事故處理能力，提升了電網事故管控水平。基于知識圖譜的調度知識庫，知識問答準確率95%以上，知識檢索準9820%以上。

圖15AI技術助力傳統供熱企業(yè)搭建全周期智能分析控制模型31 3203金融：賦能業(yè)務智能化II加快創(chuàng)新周期、提升運營效率，為客戶全方位提供個性化、綜合化、場景化金融服務，當下的大中型銀行，都在大力發(fā)展的零售金融業(yè)務，客戶體驗與價值挖掘至關重要。在這背后，AI的應用潛力極大。雖然把人工智能技術作為做好普惠金融服務的重要突破口已成為共識，不過在實際應用中還存在諸多難題。例如現有金融科技解決方案面臨建模效率低、模型準確率低、模塊零散、更新緩慢等問題。一是由于金融服務對象復雜、專業(yè)水平要求高，難以保證開發(fā)效率無法滿足全產業(yè)條線、全產品的計量模型管理要求；三是模型更新迭代效率低，難以滿足快速發(fā)展的業(yè)務需求。同時，國家從安全性、可解釋性、精準性等維度對金融科技服務提出新型監(jiān)管要求。20213AIAIAI

銀行智慧大腦銀行智慧大腦某國有銀行與百度AI中臺建立金融大腦支持風險建模和全生命周期管理前臺業(yè)務個人業(yè)務公司業(yè)務資金業(yè)務資管業(yè)務中間業(yè)務支付結算推動數字化轉型資源共享中臺業(yè)務風險管理內控合規(guī)產品開發(fā)法務金融大腦企業(yè)AI平臺后臺業(yè)務信息技術財務人力資源加速業(yè)務創(chuàng)新業(yè)務前臺業(yè)務個人業(yè)務公司業(yè)務資金業(yè)務資管業(yè)務中間業(yè)務支付結算推動數字化轉型資源共享中臺業(yè)務風險管理內控合規(guī)產品開發(fā)法務金融大腦企業(yè)AI平臺后臺業(yè)務信息技術財務人力資源加速業(yè)務創(chuàng)新業(yè)務反哺平臺客戶渠道前臺數據維度維度產品流程中臺數據維度維度后臺經營維度數據圖16AI中臺助力構建金融大腦33 34車輛定損 智能風控車輛定損智能風控百度和某頭部保險公司聯合發(fā)布車輛智能定損產品，大幅度提