中國人工智能發展到什么程度了？從飛槳的幾個案例一窺端倪

今年五一之前，有一則消息在熱搜上徘徊了好一陣子。當時，因為高鐵接觸網掛異物導致列車晚點，大量旅客滯留北京西站。很多人在社交媒體上吐槽，讓鐵路部門倍感壓力。軌道交通安全關系著國計民生，一塊小小的異物，就可能影響上百萬人的出行。如今，各地的高鐵接觸網掛異物事件頻頻上演，如何才能避免這些偶發事件影響公眾出行呢？專注于軌道交通領域行業解決方案的成都國鐵電氣設備有限公司提出了一個方法：依靠傳統的人工巡檢很難保證及時地檢測與處理，但是依靠人工智能技術，就有可能解決當前面臨的棘手難題。

一直以來，傳統的高鐵檢修手段嚴重受限于人工。以地鐵巡檢和安全防護舉例，如果采用人工完成鋼軌損害檢測，需要每天每條線路安排10到20名軌道檢修工。從凌晨就進入隧道步行檢修，每小時也只能檢測5公里軌道線路。這種辦法不僅人工成本高、作業效率低，還存在人身安全隱患、無客觀標準、原始數據無詳實記錄、夜間作業難免漏檢等諸多弊端。

經過一些嘗試后，成都國鐵最終采用飛槳PaddleDetection等套件研發了一套“軌道在線智能巡檢系統”，實現了對軌道巡檢圖片的實時檢測。該系統可同時安裝到工程作業車和運營電客車上，能夠在不影響電客車正常行駛的情況下，全天候對軌道缺陷實施智能判斷。

成都國鐵電氣設備有限公司研發總監胡文銳在今年5月20號的 “WAVE SUMMIT 2021”深度學習開發者峰會上分享時提到：“目前設備已經部署在深圳地鐵1號線、2號線、5號線、8號線、10號線和16號線。我們推出這樣一套智能巡檢系統，為的是讓這些城市的守護者不必再披星戴月。”

飛槳成為中國人工智能產業蓬勃發展的催化劑

百度飛槳在幫助成都國鐵改造其軌道交通檢測方面顯示了強大的推動力。在許多領域，因為采用了百度飛槳這樣一個適合中國人的開放開源的深度學習平臺，產業智能化的步伐大大加快。

最近中國信通院的一份飛槳開源生態發展報告指出，人工智能已經進入工程化應用爆發窗口期，深度學習則是本輪人工智能技術發展的主導路線。

長期大規模的基礎設施投資，龐大的互聯網人口以及創新能力強勁的中國互聯網巨頭，構成了中國人工智能產業全面鋪開的現實基礎。許多學者判斷，雖然中國在人工智能的理論方面尚且不能跟美國相提并論，但是在應用層面中國已經悄然跟上并且局部超越。

根據中國信通院的預測，到2035年，人工智能將使得我國經濟增加值總額（GVA）提升7.1萬億美元。

中國人工智能的發展讓美國精英階層也感到壓力巨大。也正是因為如此，近期美國參議院通過的《2021無盡前沿法案》，就提出未來五年撥款數百億美元投入與美國的基礎設施和人工智能項目。白宮甚至設置了一個“國家人工智能行動”，來統籌全美的人工智能資源，推動行業的發展以此和中國競爭。

美國的反應也從側面證明，中國的人工智能產業正在爆發出強大的競爭力。百度飛槳作為一個完全國產的開源深度學習框架，在中國人工智能產業發展中的獨特性就凸顯出來了——飛槳加速了中國人工智能產業鏈的協同創新，加速了行業應用落地。

在大量的產業實例中，我們看到，中國的企業一旦想要發展自己的人工智能技術，就會想到一個本地的合作伙伴。飛槳為這些企業提供了一個良好的基礎：它發展了一套完善的基礎技術平臺，企業不用進行重復創新，可以在飛槳的基礎上開發，減少了成本和時間；飛槳培育了一個生態，企業可以專注于自己的某一個環節，在其他領域與生態上的其他公司開展合作；飛槳能夠及時響應用戶的需求，企業復雜的需求有資源可以滿足。說飛槳是如此眾多企業能夠快速進入人工智能時代的催化劑毫不為過。

中國人工智能產業正在進入成熟發展階段

中國人工智能產業的發展既是市場自發的需求，其快速進步也來自于國家的頂層設計。在兩者的互相作用下，整個產業發展正在快速進入成熟階段。

成都國鐵引入深度學習技術實現軌道交通檢測水平的提升，是工業界和AI結合的典型案例。在飛槳的基礎之上，工業企業紛紛發展視覺智能技術，在本行業內開展積極應用。在國家電網，技術人員也利用機器人開展智能巡檢。中國的電網、鐵路，其復雜度、穩定性和可拓展性在全世界都首屈一指，引入AI技術，更是進一步提升了行業的水準。這也是這兩個行業中國技術人員不斷進取的真實寫照。

正是因為飛槳這樣的深度學習框架日益成熟，給許多行業提供了一個“人工智能時代的操作系統”，使得越來越多的企業開始積極擁抱人工智能。目前，飛槳凝聚了320萬開發者，累計commit 16萬次，開源貢獻超過5000位，發展飛槳開發者技術專家120位，基于飛槳訓練36萬個模型，服務12萬家企業。在城市運營、工業、電力、通信、交通等很多關系到國計民生的行業，飛槳都在發揮著重要價值。飛槳的數據證明，中國的人工智能產業已經走過了發展的早期，開始顯示出強大的內生增長能力。

在2020年的疫情當中，也正是這種人工智能能力，讓中國的企業能夠在科技抗疫中貢獻自己的力量。人臉識別和紅外測溫結合，能第一時間發現高危人群；大數據的應用，讓快速的科學流調和追蹤成為可能；無人車、無人機和機器人的使用，減少了人群的接觸，降低了疫情風險；生物計算結合AI，加速推進了病毒全基因的結構預測，為科學家爭取了寶貴的時間。如此種種我們不必一一例舉。可以說，中國能夠取得世界一流的抗疫成績，跟中國的人工智能產業已然進入成熟期是密切相關的。

百度飛槳順勢而為發展人才基礎，中國人工智能產業前景可期

中國人工智能產業進入成熟期，對行業提出了更高的要求。百度飛槳在技術層面的助力，起到的作用只是其中一個方面。一個行業能不能興盛起來，最核心的就是能不能吸引到人才。為了讓更多的人進入這個行業，百度在AI人才培養方面做了大量的工作。

面向高校，百度發布了《AI人才產教融合培養方案》，從內容、服務、專項合作等方面，提供全方位、立體化的資源和服務支持。在未來三年，百度飛槳還將投入總價值5億元的資金與資源，支持全國500所高校，重點培訓5000名高校AI教師，聯合培養50萬AI學子。

在產業界，百度推出AI快車道、AI私享會、AICA首席AI架構師培養計劃等進階式培訓課程，帶動更多的企業人士學習和掌握AI知識，推動AI應用業務場景。人才是行業發展的根本，百度培育的企業AI人才，反過來又推動了產業智能化的加速落地。

世界大國之間人工智能的競爭，是基礎科學的競爭，是工業實力的競爭，但是歸根到底，還是人才的競爭。中國擁有全球最為龐大的工程師紅利資源，每年數百萬大學生畢業，如何將其中一部分資源轉化為人工智能的人力資源，百度飛槳在這方面做了大量細致的工作。人的作用，怎么強調都不為過。正是因為越來越多的人才進入人工智能產業，我們對于中國人工智能能夠繼續保持全球領先，保證強勁的競爭力充滿信心。人工智能的發展是第四次工業革命，而中國在這次工業革命中，已經占住了有利的競爭位置。