2019年12月，百度自主研发的中国首款云端全功能AI芯片昆仑的云服务器正式上线，可以在150瓦的功耗下提供260万亿次AI运算，提供1000万亿次/s的内存带宽。

百度专为远场语音交互设计的鸿鹄芯片已实现量产，平均工作功耗约30%，可支撑远场语音交互核心的阵列信号处理、语音唤醒等能力。

而且，百度的算力发展并不是单点的发展，还已经和算法、框架打通，交织成一个坚实的基础层，形成协同效应。

通过芯片、连接、系统、调度的协同设计和技术创新，升级AI计算架构，提供数百万TOPS的强大算力。

正在建设的计算集群基于百度自主研发的AI控制系统，设计年均PUE为1.15，降低基础设施能耗70%。每个可用区每年可省电2亿度以上，相当于10万户家庭一年的用电量。

下一代计算——量子计算也取得了新的突破。

我们研发了国际领先、国内首创的云端量子脉冲系统“量子脉冲”，能将量子计算软件指令（逻辑门）转化为控制量子硬件的脉冲序列，算法性能较同类工具有指数级提升，是实现量子软件与硬件连接的关键桥梁。

当然，与科研机构不同的是，百度作为一家企业组织，在基础技术突破上不会止步于理论本身。

在将科技转化为生产力方面，百度已经呈现了人工智能落地的全景图。

百度很多应用和业务都已经转化为人工智能引擎，同时百度也在开放自己的能力，共享产业升级的红利。

在小度助手5.0中，全双工免唤醒能力得到了成熟应用，实现“一次唤醒，多轮交互”的无需唤醒词的连续对话，这也是全球领先的技术实现。

第三方机构数据显示，第二季度，小度系列智能音箱出货量位列全球第二、中国第一，同比增长3700%。

而且，技术的突破与落地也进一步打破了产品旧有的界限，原本被归类为“音箱”的AI交互硬件，在小度体系的高速发展下，开始真正展现出AI时代交互终端的面貌——AI音箱不再仅仅是音箱。

百度输入法方面，上文提到的重要基础突破——流式截断多层注意力模型（）已经正式上线，效果立竿见影，在线语音识别相对准确率比同领域最强选手高出15%。

好消息是，离线语音识别的准确率已经达到了在线识别的水平，并且能够实现高精度的中英文混合语音输入、无方言的语音输入，这在业内也是首次。

机器翻译方面，在提出多任务学习、多智能体联合训练等前沿方法后，在2019年WMT评测中位列中英翻译第一名，提出首个具有预测可控时延的同声传译模型，这也是第一个语义单元驱动的上下文同声传译模型，并开发了不需要语音识别和转录的语音到语音同声传译系统，这也是业界首次。

在以视觉为代表的感知智能的落地中，自动驾驶是业界最受响应的。

在业界顶级会议CVPR 2019上，百度发布了国内唯一纯视觉L4级自动驾驶解决方案——Lite，可支持10个摄像头、200帧/秒数据并行处理，单条视觉链路最高丢帧率可控制在5‰以下，实现全方位360°实时环境感知，前方障碍物稳定检测范围达240米。

与旋转式激光雷达感知方案相比，视觉感知方案成本低廉且易于获取。利用计算机视觉和AR技术开发了增强现实自动驾驶模拟系统（AADS），使用激光雷达（）和摄像头扫描街道场景。

合成虚拟图像也是今年最“性感”的应用之一，并且已经达到了量产的水平。

百度与央视合作打造AI虚拟主持人肖玲，亮相央视2019年五四晚会；与澎湃新闻合作打造国内首个真人版虚拟主播早晚新闻节目；与浦东发展银行合作打造行业首个“金融数字人”。

基于知识图谱的视频语义理解目前已在百度视频搜索、推荐、内容生成等多个产品中上线。

通过分析视频视觉、语音、文本的多模态知识，在多异构知识图谱上建立关联，并通过计算推理，建立对视频的深度语义理解，大大提高视频理解效果。

而且，今年人工智能的落地不再只是高高在上的口号，更多接地气、普通百姓能看懂的科普解决方案也引发了反响。

例如，在百度AI开发者大会上，就诞生了一只能说会道的机械臂“茶医生”。

利用3D视觉技术，实现茶杯位置的检测和跟踪；通过机器人运动规划与控制，对工作空间进行碰撞检测，实现避障；完成实时规划运动后，自动生成倒茶轨迹；通过语音与语义联动技术分析，让机器人像“人”一样，能听懂话、会说话、做事准确。

最后，除了技术和实际应用，百度更大的野心也逐渐显露——基于技术和应用优势，百度希望更进一步：搭建平台、打造生态，成为AI世界的根基。

在今年的成绩单上，发展生态方面的数据也十分抢眼。

从百度目前的业务布局来看，已经形成四大基础平台：

并且都在2019年实现了爆发。

百度大脑开放平台在语音、视觉、语言等实现全面升级，拥有深度学习框架、场景化AI能力、定制化训练平台、一体化软硬件模块及解决方案。

自2016年以来，百度已开放228项AI能力，开发者超过150万，日均调用量超1万亿次，语音、人脸、NLP、OCR调用量均位居国内第一，是业界最全面、最领先、规模最大的AI开放平台。

根据IDC最新报告，百度与谷歌位列前三，领跑中国深度学习平台市场，且是唯一进入市场份额前五的国产产品。

自动驾驶开放平台已汇聚全球156家生态合作伙伴，全球97个国家超过3.6万开发者使用开源代码，开源代码数量超过65万，已成为全球最强大、最开放、最活跃的自动驾驶平台。

此外，开放能力也进一步打破了边界。在刚刚结束的首届生态大会上，百度扩展并拆分出自动驾驶开放平台、车路协同开放平台、智能车联网开放平台三大平台，成为中国自动驾驶基础设施国家队的代表。

在小度技能开放平台上，技能开发者数量已超过3.7万名，提供包括游戏、效率工具、在线电台、直播、儿童教育、智能家居等超过3500个技能支持，合作伙伴数量已超过500家，可控制的IoT智能家居设备数量已超过7000万台。

此外，百度还开源了中国首个边缘计算框架，自研底层区块链技术，并发布多个工业级领域数据集，如大规模自动驾驶数据集、街景图像数据及文本场景数据集、视频精彩片段、场景分析、机器阅读理解、中文句子及对应开放域信息提取事实数据集等，推动算法研究，促进人工智能发展。

例如下图是一个数据集的示例：上半部分是彩色图像，下半部分是其二维语义标签：

正如百度董事长兼首席执行官李彦宏所言：“作为平台级企业，为他人实现成功、造福社会，是百度的初心和能力，也是百度在行业发展的关键时刻义不容辞的责任！”

正是基于此，百度能够通过百度智能云的“云+AI”能力，将百度的AI技术成果和平台能力大规模交付给各行业，而且成果十分显著。

根据月底发布的《中国AI云服务市场报告》，百度智能云在国内AI技术、市场和业务方面处于领先地位，超越阿里云、AWS等一众厂商。

百度CTO王海峰感叹，百度在2019年就提出“人工智能已经进入大规模工业化生产阶段”，如今他们探索出了AI进入“大规模工业化生产”的真正路径，推动AI进入自动化、标准化、模块化的新阶段，并与百度在各行业的业务和生产实践深度结合，加速产业智能化进程。

在互联网、金融、智慧城市、工业制造等行业均已有标杆案例。

例如与中国联通共同打造的智能客服已在联通三省一基地上线；与央视网联合建设人工智能研发中心，打造面向传媒行业的人工智能软硬件产品；与精研科技共建智能质检车间，提升制造业质检效率、降低人工成本等等。

不过，百度的技术不仅有望体现商业价值，更希望通过社会价值展现AI的好处。

成绩单显示，2019年，用户在“百度AI寻人”平台发起照片比对超过36万次，超过9000名寻人者与家人团聚。

百度还启动听障儿童无障碍阅读计划，并推出全球首个针对听障儿童的AI手语翻译小程序，可将绘本文字翻译成手语，帮助听障儿童实现无障碍阅读。

此外，人工智能还被运用到台风路径查询、濒危土家语保护、盲人按摩店改造等，进一步挖掘人工智能的价值。

那么百度AI将如何应对2019年？上述表现是关键因素。

而且，巨头们每年的表现，自然也体现出了整个AI产业的共性和趋势。

所谓一目了然，百度2019年的成绩单反映了人工智能的什么特点？

百度成绩单背后的六大全球人工智能趋势

或许你会疑惑，百度上述的新突破、新发展为何都发生在2019年呢？

这背后，是百度技术积累的结果，但也得益于AI的发展历程。

这就是为什么百度的2019年更值得回顾和解读，展现了全球AI领域发展的六大趋势。

趋势一：继CV之后，NLP将成为下一个频频出现突破的领域

在百度的AI成绩单中，更多的AI突破和生产力变革集中在语音和语言理解方面。

例如语音识别、语音合成、虚拟主播、机器翻译、人机对话、知识图谱等百度关键词准吗，并已在小度助手、百度地图、百度视频等产品及应用中实现。

这也体现了当前整个人工智能技术突破的重点：自然语言处理。

计算机视觉是人工智能行业最成熟的方向，人脸识别已经走入寻常百姓家，整个方向已经完全进入落地阶段。

早年围绕这项技术发展起来的第一批AI独角兽，也在寻找更多方向的拓展方式，旷视科技主攻IoT供应链，依图做芯片，商汤科技则发力教育、AR、自动驾驶等。

与之对应的是，NLP 领域也频频出现突破，谷歌的 BERT 直接催生了更多变种，机器在自然语言处理、语义理解方面更加突出，而 GPT-2 的问世则进一步彰显了整个领域的创造力和活力。

众所周知，人工智能可以分为“感知智能”和“认知智能”两大板块。

但从2012年开始，感知智能的进展已经远远领先于认知智能。打个直观的比喻，感知就像一张试卷，人类可以拿95分，而在认知领域，即使你能过关，也面临不少挑战。

因此2019年有很多新的发展和里程碑，以语言和语音为代表的认知进入了突破期。

趋势二：实施为王，价值重估，AI发展回归理性

2019年，整个人工智能行业变得更加务实。

越来越少的华丽演示，更多的是将AI应用到产品中、在实时场景中落地的呼声。

这是对近年来人工智能领域“大跃进”最直接的回应，人工智能发展回归理性，从资本到企业，整个行业的参与者都在要求人工智能展现“降本增效”的一面，转化为现实生产力。

2019年，百度的落地和AI生产力转型成效显著。

最典型的例子就是自动驾驶领域的L4级视觉感知解决方案Lite和增强现实自动驾驶仿真系统。对于自动驾驶的落地，全球都在要求进入“平民化”时代，依赖堆砌高精度传感器的“贵族化”玩法的市场空间越来越小。

这也是全球自动驾驶重新审视的一年。

国际上，该模式受到质疑和重新评估，摩根大通将其估值下调 40%。但自动驾驶在货运领域正如火如荼地实施。对比两种不同的形态，我们意识到，“看不见的手”不再想要一幅遥远而迷人的图景，而是——别再胡说八道了，证明自己的价值。

趋势三：人工智能进入工业量产阶段，需实现标准化、自动化、模块化

谈及人工智能，很多人将其称为“新一轮技术革命”，并将其与蒸汽、电力等进行比较。

但现实给出的种种反馈已经直接表明百度关键词准吗，得出这个结论的时候，应该用将来时态，从现在到将来，还缺什么？

2019年，王海峰提出观点，前三次工业革命的核心技术具有很强的通用性，都呈现出标准化、自动化、模块化的大规模工业生产特征。

人工智能要想做到这一点，自然就需要具备这些特点，这也是人工智能产业发展的根本基础。

前些年人工智能的落地是采用案例式的模式，现在进入到大规模工业化生产阶段，要求人工智能具备更多的普适性，一个产品能够处理多种情况，人工智能的能力要标准化、自动化、模块化。

在百度的成绩单中，百度大脑、、小度助手等平台都是百度对这一趋势的回应。

等开放平台被国际知名第三方机构波士顿咨询集团视为中国人工智能发展的代表，并在全球范围内与谷歌进行对比，认为开放平台是巨头占据优势、推动智能化转型的关键。

因此，第四种趋势愈发强大。

趋势四：大公司、平台对“基地”的争夺愈演愈烈

毫无疑问，人工智能转化为生产力需要生产工具，谁能提供最多的生产工具，谁就掌握了生产力转化的主动权，毕竟这是人工智能驱动的世界的基础。

2019年随着AI落地加速，大公司与平台之间对“地基”的争夺愈发激烈，前者推出2.0版本，后者也将重点进一步强化终端布局，双方谁也不甘示弱。

毕竟，以深度学习框架为核心的深度学习平台，底层连接芯片，顶层支撑各类应用，是“智能时代的操作系统”。

百度在2019年也经历了数次进化，推出可部署于多终端、多平台的高性能推理引擎Lite、发布超大规模深度学习模型训练技术等动作，也为其更好的竞争提供了支撑。

在国内的竞争中，华为加入战局，阿里巴巴从底层芯片和架构入手，腾讯也加大了开源力度……

因此，正在争夺的AI时代的“基地”，也是新时代的“铁王座”。

趋势五：人工智能向善，伦理问题受到更多关注

人工智能技术产生商业价值的同时，如何更好地利用人工智能技术也成为全球广泛讨论的话题。

在学术界，斯坦福大学今年3月正式成立以人为本的人工智能研究院，李飞飞担任联席院长，致力于推动人工智能研究、教育、政策和实践，改善人类状况。在产业界，谷歌等科技巨头在人工智能应用方面的做法也屡遭抗议和审视。

中国也不例外，关于人工智能伦理的探讨和探索也正在进行中。在百度的成绩单中，人工智能伦理、安全、社会责任等均被重点强调，并给出了探索的成果。

我们一方面构建了完整的AI安防体系，另一方面将AI向善落地：“百度AI寻人”平台已帮助9000余名失踪人员与家人团聚。

人工智能还在台风路径查询、濒临灭绝的土家语保护、盲人按摩店改造等项目中发挥着重要作用。

此外，另一巨头腾讯在思考AI时代的变化后，也正式将“科技向善”写入公司使命与愿景，体现出其对新时代伦理道德的重视。

全球范围内，谷歌AI军代表事件引发国内外广泛争议，年初开始的数据泄露事件至今仍遭诟病……AI时代面临的新的伦理与隐私边界，并非只是说说而已。

趋势六：自主可控成为中国人工智能热词

最后，全球形势带来冲击，中国产生反作用力。

2019年的供应中断危机以及“实体名单”的威胁，使得自主和控制力成为新的关键词。

在百度的成绩单上，完全自主研发的“百度昆仑云服务器”让中国的AI运行在自主可控的AI芯片上，与等国产算法形成了软硬件一体化的核心竞争力。

而且，百度的努力不仅仅体现在自身的体系上，还与华为麒麟、寒武纪等国产芯片深度合作，将深度学习框架与芯片AI算力打通，提升中国AI竞争力。

而且，经过此战，中国所有人工智能企业、科技企业都意识到了“原创”“自主”“解耦”的必要性和重要性。

AI芯片制造浪潮再起，依图等算法公司深入AI芯片市场B站电脑下拉★64xl.com顶级专业下拉，下拉管家，联想等企业也纷纷推出自主可控的解决方案，防止断供，国家层面对底层技术和基础科研的重视程度空前高涨。

虽然这在短期内对所有科技公司都是挑战，但从长远来看，这也可能是一个历史性的机遇：

如果你增强了自己，你就会更强大。

中国人工智能人才培养基地及专利申请中心

对基础、基地的重视，最直接的体现就是对人才和专利的重视。

此次，百度的成绩单也不乏亮点。

今年是百度成立20周年，20年来，从人才角度看，以技术闻名国内的百度直接和间接地培养了大批人才，成为技术领域名副其实的“黄埔军校”。

更可喜的是，百度在人工智能发展中展现了积极对待人才培养的态度。

根据百度的成绩单，百度AI已形成涵盖师资培养、学生竞赛、课程共建、教材出版等多个维度的产学研融合生态。

推出“全国高校深度学习师资培训班”“博士俱乐部”“AI快车道”“黄埔学院”“在线深度学习训练营”等项目，累计培训专业教师1000名，助力200余所高校开设深度学习课程，为近1000家企业提供技术和应用培训。

硬件方面，百度推出了AI教育版，背后有价值超过千万人民币的上千张GPU卡，免费提供给高校，作为教师培训的“教辅”。

虽然百度的人才培养模式更多是出于“奠基”的野心，但客观上来说，必将加速中国AI技术的进一步普及，带来更多人才的火花效应。

从整个行业发展的角度来说，我们对此表示欢迎，也希望巨头投入更多资源。

除了人才，还有专利。

对基础科研的重视，自然会体现在知识产权能力上。国家工业信息安全发展研究中心12月发布的《人工智能技术专利深度分析报告》举了一个例子，称百度在专利申请数量上位居全国第一，达5712件，比第二名多了近1600件。

从专利申请数量上看，中国超越美国，可以说是功不可没，也算是作为国内最大AI厂商的实力与责任。

再说一个……

回顾2019年，正如王海峰总结的那样，百度AI筑牢了基础、推动了实实在在的变革、创造了值得信赖的未来。

当然，AI突破还在继续，AI落地还在继续。从这份百度成绩单中，我们也能窥见中国AI领域的一个缩影。它能让更多人了解AI，也能为AI道路上大大小小的公司提供参考，知道智能时代的变革现在在哪里，未来又将走向何方。

然而，每个人都有自己的AI见证时刻。

所以我也想稍微互动一下：

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