百度交出年度AI成绩单：斩获23项冠军，国产自研成大趋势

刚刚，百度一年AI成绩单官宣。

作为中国AI头雁，百度的成绩单不止代表巨头公司业绩，也代表了技术前沿现状和产业基本情况。

而且诸多进展，也是全新起跑线上全球AI发展的侧影，比如最明显的4大趋势特点：

• 语音语言领衔基础技术突破，AI突破从感知智能进入认知智能时代。
• 巨头玩家忙于打造“底座”优势，搭建生态平台。
• AI落地进入工业化大生产时代，价值在基础业务中展现，也通过新场景中验证潜力。
• 自主可控性进一步加强，自研芯片服务器量产，并与国产AI框架、算法产生整合优势。

所以百度这份2019年度成绩单，究竟说了啥？又体现了哪些行业共同趋势？

我们提纲挈领、抓取归纳其中要点，从点到面一文看懂。

百度AI的2019：技术→平台→生产力

整份成绩单中，技术突破与生态建设是重中之重，占据了一半篇幅。

剩下的一半中，应用落地与产业升级占据了很大篇幅。

这也体现出了AI当前发展阶段——技术仍旧占据核心，但落地以及产业应用正在被放到更加重要的位置。

整体上来看，百度的成绩单可以分为三大部分：

• 一是基础研究。
• 二是技术生产力转换。
• 三是生态平台的建设。

首先看基础研究，一年包揽了23项国内外竞赛冠军。

集中于百度大脑，语音、视觉、自然语言处理、知识图谱等方面都有成果出现。

特别是语音语言，在2019年迎来阶段性丰收时刻。

语音识别方面，百度提出了流式多级的截断注意力模型 SMLTA，这是全球范围内首次实现流式注意力建模，超越整句注意力模型的性能，大幅提升了语音识别准确率和速度（15%-20%），也是国际上首次实现在线语音识别大规模使用注意力模型。

语音合成方面，针对风格迁移、音色模拟和情感拟人的三大领域内挑战，百度推出语音合成技术 Meitron ，仅需20句话就可以制作一个人的专属声音。

此外，作为认知智能的“奥林匹克”，自然语言处理技术（NLP）的进展在今年最为夺目，全球亮点频出。

代表中国“参赛”的百度，交出了可持续学习的知识增强语义理解框架ERNIE（艾尼），在16 个中英文任务上超越BERT、XLNET，取得SOTA 。

2019年12月，ERNIE在GLUE上登顶第一，并以9个任务平均得分首次突破90大关，刷新榜单历史，超越微软、谷歌提出的一众国际顶级预训练模型。

基于语音和语言方面的突破，百度还提出了基于深度注意网络的多轮响应选择匹配模型——DAM，口语理解能力被大幅提升。

值得一提的是，虽然全球范围内视觉为核心的感知智能已经迈步广泛落地应用期，但在2019年，百度还是秀出了“百尺竿头更进一步”的基础研发实力。

除了形成包括图像、视频、AR/VR、重要垂类、软硬一体化五大方向的特色视觉技术矩阵。

百度还在CVPR 2019豪夺10项冠军，包括OCR、物体检测、视频理解、目标跟踪等图像与视频技术领域。

此次AI复兴，除了算法，另一项重要基础变革在于计算力。

百度也在成绩单中详细分享了突破：

2019年12月，基于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，在150瓦功耗下能带来260万亿次定数的AI运算，提供512GB/s的内存带宽。

量产了专为远场语音交互打造的百度鸿鹄芯片，100mW 左右平均工作功耗，即可支持远场语音交互核心的阵列信号处理和语音唤醒能力等等。

而且，百度的算力发展并不仅仅只是单点发展，也已经与算法、飞桨框架连点成线，并交织成了坚实的基础层，形成了协同效应。

通过芯片、连接、系统和调度的协同设计和技术创新，对AI计算架构进行升级，可以提供百万TOPS的强大算力。

正在建造的计算集群，基于百度飞桨研发的AI控制系统，设计年均PUE1.15，基础设施能耗降低70%，每个可用区每年节电超过2亿度，相当于10万户居民一年的用电量。

下一代计算——量子计算方面也有新突破。

研发出国际、国内第一的云上量子脉冲系统“量脉”，可将量子计算软件指令(逻辑门)转换成控制量子硬件的脉冲序列，算法性能较同类工具实现成倍的提升，是实现量子软硬件连接的关键桥梁。

当然，区别于科研机构，百度作为企业组织，基础技术突破自然不会止步于理论本身。

在技术转化成生产力方面，百度展示了一幅AI落地全景图。

百度旗下的多款应用与业务中已经转换成了AI引擎，而且其也正在开放能力，共享产业升级红利。

在

而且技术突破和落地，也进一步打破产品旧边界。作为“音箱”被归类的AI交互硬件，在小度系狂飙突进下，开始真正展现AI时代交互终端的样子——AI音箱不再是音箱。

百度输入法方面，刚才提到的重要基础突破，流式截断的多级注意力模型（SMLTA）已经上线，效果立竿见影，在线语音识别相对准确率，比同领域最优玩家还有高15%。

好消息是，离线语音识别准确率已经达到在线识别水平，且可以实现高精准中英文混合语音输入、方言免切换语音输入，这也是业内首次。

在机器翻译方面，继提出了多任务学习、多智能体联合训练等前沿方法，在2019年WMT评测中取得中英翻译第一，提出了首个具有预测和可控时延的同传模型，也是首个语义单元驱动的上下文同传模型，并研发了语音到语音的同传系统，无需经过语音识别转录，同样是业内首次。

而视觉为代表的感知智能落地，最具业内反响的是自动驾驶。

在业内“华山论剑”顶会CVPR 2019，百度Apollo公开了国内唯一的纯视觉L4级自动驾驶解决方案——Apollo Lite，能够支持对10路摄像头、200帧/秒数据量的并行处理，单视觉链路高丢帧率能够控制在5‰以下，实现全方位360°实时环境感知，前向障碍物的稳定检测视距达到240米。

相比旋转式激光雷达感知方案，视觉感知方案价格低廉且便于获得。并以计算机视觉和AR技术研发了一种增强现实的自动驾驶仿真系统（AADS），使用激光雷达（LiDAR）和相机扫描街景。

合成虚拟形象也是今年最“性感”的落地应用之一，并且达到了量产的水平。

百度与央视合作打造AI虚拟主持人小灵，亮相央视2019五四晚会；与澎湃新闻合作打造了第一个真人形象的虚拟主播早晚新闻栏目；与浦发银行合作打造了业内首个“金融数字人”。

基于知识图谱的视频语义理解，则已经在百度视频搜索、推荐、内容生成等多个产品上线。

通过对视频的视觉、语音、文本的多模态知识解析，在多元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，大幅度提升视频理解效果。

而且AI落地在今年也不再阳春白雪，更多接地气、可以被寻常百姓家感知的科普式方案也引起反响。

比如百度AI开发者大会上，打造了能说会道的机器臂“茶博士”。

利用3D视觉技术，可以对茶杯的位置进行检测和追踪。通过机器人运动规划和控制，可以对工作空间进行碰撞检测，避开障碍物。完成实时规划运动后，可自动生成倒茶轨迹。语音语义联动技术解析，更是让机器人像“人”一般，听得懂，说得好，做得准。

最后，有技术、有落地应用之外，百度更宏大的雄心也徐徐展露——基于技术与应用优势，百度希望更进一步：打造平台，打造生态，成为AI世界的底座。

今年成绩单中，开发生态方面的数据同样非常醒目。

从百度当前的业务布局来看，其已形成了4大底座平台：

• 百度大脑AI开放平台
• 飞桨产业级深度学习开源开放平台
• Apollo自动驾驶开放平台
• 小度开放平台

并且在2019年都实现了爆发。

百度大脑开放平台已经在语音、视觉、语言等方面实现全面升级，具备深度学习框架、场景化AI能力、定制化训练平台到软硬一体模组和解决方案等。

自2016年以来，百度已开放228项AI能力，开发者数量超过150万，日均调用量突破1万亿次，语音、人脸、NLP、OCR调用量中国第一，是业内最全面、最、服务规模大的AI开放平台。

援引IDC最新报告，百度飞桨与谷歌、Facebook名列前三，领衔中国深度学习平台市场，也是市场份额前五中唯一的国货。

Apollo自动驾驶开放平台已经汇聚了全球156家生态合作伙伴；在全球，有97个国家超过3.6万名开发者使用Apollo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。

而且开放能力进一步打破边界，在刚召开的首届Apollo生态大会上，百度Apollo拓展裂变成三大平台：自动驾驶开放平台、车路协同开放平台，智能车联开放平台，成为中国自动驾驶基建国家队代表。

小度技能开放平台上，技能开发者数量已经超过3.7万人，可提供包括游戏、效率工具、网络电台、直播、儿童教育、智能家居等3500多种技能支持。合作伙伴数量已经超过500家，可以控制的IoT智能家居设备已经超过了7000万。

此外，百度还开源了中国首个边缘计算框架BAETYL、自研底层区块链技术，并发布了多个工业级的领域数据集，如大规模自动驾驶数据集、街景图像数据和文字场景数据集、视频精彩片段、场景解析、机器阅读理解、中文句子及相应的开放域信息提取事实数据集等等，来促进算法研究，推动AI发展。

比如下图，就是ApolloScape数据集示例：上半截为彩色图像，下半截是其二位语义标签：

正如百度董事长兼CEO李彦宏所说：“作为一家平台级企业，成就他人、造福社会，这是百度创始初心与能力之所在，更是百度在行业发展关键时刻责无旁贷之所在！”

正是基于如此，百度才能够通过百度智能云的“云+AI”能力，为各行各业大规模输送百度的AI技术成果与平台能力，成效也非常显著。

根据IDC在11月底发布的中国AI云服务市场报告，百度智能云在AI技术、市场和商业上处于中国地位，超过了阿里云、AWS等一众厂商。

百度CTO王海峰感慨，百度在2019年提出“人工智能进入工业大生产阶段”，如今他们已经探索了AI进入“工业大生产”的真实路径，推动AI迈入自动化、标准化和模块化的新阶段，并与百度业务以及各行各业的生产实践深入结合，加速产业智能化进程。

在互联网、金融、智能城市、工业制造等行业已经拥有标杆性落地案例。

比如，与中国联通打造的智能客服已经在中国联通三省一基地上线；与央视网共建人工智能研发中心，打造媒体行业的AI软硬件产品；与精研科技打造智能质检车间，提升制造业质检效率，降低用工成本等等。

但百度的技术，并不仅仅希望体现在商业价值上，还希望通过社会价值，展现AI福祉。

成绩单中披露，2019年“百度 AI 寻人”平台，用户发起照片比对超过了36万次，9000多个走失者与家庭重新团聚。

百度还发布了听障儿童无障碍阅读计划，推出了全球首款听障儿童AI手语翻译小程序，能将绘本文字翻译为手语，帮助听障儿童实现无障碍阅读。

此外还将AI应用在了台风路径查询、濒危土家语保护、改造盲人按摩院等方面，进一步发掘AI价值。

所以百度AI如何回答2019？上述种种业绩就是关键要素。

而且巨头玩家年度交卷，自然也是整个AI产业的共性、趋势反映。

正所谓窥一斑见全豹，百度的成绩单又反映出怎样的AI 2019？

百度成绩单背后的全球AI六大趋势

或许你会疑惑，百度上述新突破、新进展，为何发生在2019？

背后有百度的技术积累开花结果，但也是AI发展进程使然。

这也是为什么百度的2019更值得被复盘解读，其中展示全球AI领域发展的六大趋势。

趋势一：CV之后，NLP领域成为下一个突破频出的领域

在百度交出的AI成绩单中，更多的AI突破与生产力转换都集中在语音语言理解方面。

比如语音识别、语音合成、虚拟主播、机器翻译、人机对话、知识图谱等等，并落地到了小度助手、百度地图、百度视频等等产品与应用之中。

这也体现出了整个人工智能当前的技术突破集中点：自然语言处理方向。

计算机视觉是人工智能产业中最为成熟的方向，人脸识别已经进入了寻常百姓家，整个方向彻底进入落地期。

早年围绕这一技术发展起来的第一波AI独角兽，也已经在想办法向更多的方向拓展。旷视发力IoT供应链，依图做起了芯片，而商汤在教育、AR、自动驾驶方向频频发力等等。

与此形成对应的是，NLP方向突破频频。谷歌的BERT直接催生出了更多的变体，机器在自然语言处理与语义理解上更为突出，GPT-2的问世也进一步彰显出了整个方向的创造力与活力。

众所周知，AI可以被划分为“感知智能”和“认知智能”两大版块。

但2012年ImageNet石破天惊开始，感知智能的进展要好于认知领域，直观类比来说，感知就像一个人类能考到95分的试卷，而认知领域，够到及格还挑战连连。

于是2019年，全新气象和里程碑进展频频，以语言语音为代表的认知，进入突破期。

趋势二：落地为王，价值重估，AI发展回归理性

2019年，整个人工智能产业变得更加务实。

绚丽的Demo少了，关于将AI应用到产品、落地到场景中呼声更多了。

这是对前些年人工智能领域“大跃进”的最直接回应，AI发展理性回归，从资本方到企业，整个行业的参与者都在要求AI展示“降本增效”，来转化成真实的生产力。

2019年的百度，在落地与AI生产力转换方面再明显不过。

最典型如自动驾驶领域有L4级视觉感知解决方案Apollo Lite和增强现实的自动驾驶仿真系统，对于自动驾驶落地，全球都在要求进入“平民”时代，依靠堆高精尖传感器的“贵族”玩法，市场空间越来越小。

这也是全球自动驾驶经受重估的一年。

国际上，Waymo模式遭遇质疑和重估，摩根大通将其估值调低40%，而在货运领域自动驾驶落地则热火朝天，两种不同形态一对比，才知道“看不见的手”想要的不再是遥远的迷人图景，它想要的是——少废话，证明价值吧。

趋势三：人工智能进入工业大生产阶段，需要标准化、自动化和模块化

在谈到人工智能的时候，很多人都会将其提为“新一轮的科技革命”，并将其比作蒸汽、电力等等。

但现实给出的种种反馈都颇为直接地展现出，在给出这一结论的时候，要用将来时态。从现在到将来缺了什么？

王海峰在2019年提出观点称，前三次工业革命的核心技术都具有很强的通用性，呈现出标准化、自动化和模块化的工业大生产特征。

而人工智能想要如此，自然也需要具备这些特征。这也是人工智能产业向前发展的根本所在。

前些年的人工智能落地，都体现在一个case接一个case的模式，现在进入工业大生产阶段，则要求人工智能体现出更加通用特征，一个产品能够处理多个case，人工智能的能力要标准化、自动化和模块化。

百度的成绩单中，百度大脑、飞桨、小度助手、Apollo等平台，都是百度对这一趋势给出的回应。

飞桨、Apollo等开放平台被国际知名第三方机构波士顿咨询，作为中国AI发展的代表，并在全球范围内与谷歌相提并论，认为开放平台正是巨头优势和推动智能化变革的关键。

由此第四大趋势

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