从产业角度看 , “深度学习+”的最终落脚点是要在千行百业中发挥价值 , 帮助各行各业应用深度学习技术降本增效 , 创新产品和业务 , 加快产业智能化进程 。 也只有如此 , 才能发挥出中国产业体系完善、体量巨大、场景丰富的核心优势 , 构筑起“为什么第四次科技革命在中国”的核心答案 。 在千行百业的智能化道路上 , “深度学习+”已经扮演了不可替代的角色 。
在北京亦庄 , 百度智能信控系统帮助实现了“绿灯自由” , 通过给红绿灯装配上深度学习能力 , 信号灯可以实现精准预测、全域调控 , 按照车流量分配红绿灯时间 , 最大化降低拥堵 。 如今 , 这样的能力百度智能信控系统 , 助力城市交通的效率优化 。
总体而言 , “深度学习+”需要持续面向产业应用的技术升级 , 需要完善的工具与平台 , 需要繁荣成熟的产学研用生态 , 更需要广泛、深刻的产业实践 。
为了实现这些条件 , 百度与中国AI产业已经经历了十年积累 , 也只有中国的AI奋发力量 , 广阔的产业空间 , 全社会的创新热情 , 才能打通这条前所未有之路 。
一条前所未有之路
当世界第一封邮件被发出的时候 , 不会有人想到互联网技术最终在中国取得了如此硕果 。 不仅推动了千行百业的“互联网+”创新 , 更将丰硕的成功经验与商业模式反哺世界 。
时代的车轮滚滚向前 。 或许如今我们已经可以开始设想“深度学习+” , 又将开拓一条怎样的前所未有之路?
对于企业与行业来说 , “深度学习+”带来的直观改变 , 是深度学习的开发能力 , 以及大模型为代表的先进技术 , 将快速完成成本大幅下降、门槛极速降低的转变 。 在一段时间以前 , 深度学习开发与大模型或许还是让企业闻所未闻的技术 , 不久之后 , 这些技术或许可以用一名员工就能全部实现 , 带来的智能化效果则直线上升 。 与此同时 , 企业与行业的特殊需求、特殊经验 , 将广泛且深刻地融入到“深度学习+” 。 AI再也不是简单、基础的几项能力 , 而是企业核心生产力的组成部分 。 企业可以深度定制AI技术 , 便捷获取全球最前沿的AI能力 。
对于科技产业来说 , “深度学习+”的成熟 , 将以庞大、完善的生态为支撑 。 而这也让更多科技产业的角色 , 有机会加入到“深度学习+”生态 , 在其中贡献力量 , 收获价值 。 原本距离较远产业角色 , 将获得开放、繁荣的明天 , 高效率完成协作 , 组成立体的产业空间 。 “深度学习+”生态本身 , 就将成为新的产业集群孵化器 , 成为经济发展的直接推动力 。
对于国家科技战略来说 , “深度学习+”是抓住AI技术机遇 , 探索自立自强科技战略的历史性契机 。 “深度学习+”本身既融合了中国领先全球的技术发展与平台搭建 , 同时也深刻激活了中国产业经济中的生态优势、行业优势与产业链优势 。 可以说是极具中国特色 , 走出前所未有道路的科技发展方向 。
这条路上 , 已经可谓硕果累累 , 比如说百度产业级深度学习开源开放平台飞桨 , 就是深度学习技术及应用国家工程研究中心最核心的成果 。 飞桨的出现与成熟 , 让中国AI底层基础技术与国际巨头并驾齐驱 , 并在部分领域实现了国际领先 。 中国与美国一起 , 成为了全球唯二拥有自主技术、繁荣生态深度学习框架的国家 。 这意味着中国打造了自主可控的AI操作系统 , 有了自立自强的智能化发展机遇 。
而对于更多普通人 , 对于你我来说 , “深度学习+”意味着大量的机会 。 更多的学习机会、创业机会、发展机会 , 就明确藏在深度学习技术当中 , 藏在AI开发与大模型落地的产业过程中 。 深度学习依旧是AI技术体系的王冠 , 但不同的是 , “深度学习+”让人人都可以戴上它 。
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