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最近幾個月，AI行業國際頂級盛會接連召開，與以往不同的是，在如今的AI領域的國際頂會中，像百度這樣的中國AI企業開始摘得更多的AI學術獎項。

繼先后登陸AAAI2021、QIP2021、IJCAI2020等國際頂級會議之后，百度AI技術又在計算機視覺三大頂會之一的CVPR2021國際計算機視覺和模式識別大會上再次登場。

值得注意的是，作為全球計算機視覺三大頂級會議之一，近年來CVPR大會論文錄取率均不超過25%。此次CVPR2021大會上，百度入選優質論文22篇入選，覆蓋圖像語義分割、文本視頻檢索等多個研究方向。其中，在語義分割、高分辨率人體解析、AI CITY2021挑戰賽等賽事和項目中，百度共獲得十項冠軍。

百度連奪十冠的背后，一方面體現出百度領先的AI技術實力，另一方面這也意味著百度AI技術國際影響力的進一步提升。作為國內AI領域代表企業，百度AI技術也在深刻影響AI行業的發展。

百度“夯實”AI領域的學術地基

其實，百度一開始就重視AI方向的學術研究，這也為后來百度AI技術的演化和發展，打下了堅實的技術基礎。

經過多年對AI領域的深耕，百度形成自身的AI學術體系，今年CVPR2021大會上的連續獲獎，背后其實也是百度學術基因的一種展現。

正所謂：“學術基礎決定上層建筑”。百度AI學術上的一系列成果，是百度AI技術未來發展的底牌。據悉，此次獲得CVPR大會AI CITY挑戰賽的冠軍技術，已經應用至百度智能交通和智慧城市系統中。

基于SoccerNet-v2挑戰賽的冠軍AI技術，也應用至智能創作平臺，實現AI創作賦能內容生產；近日，國家知識產權局還發布了第二十二屆“中國專利獎”，以百度CTO王海峰為第一發明人的發明專利《基于人工智能的人機交互方法和系統》獲專利金獎。

CVPR競賽奪冠以及百度AI專利獲獎的背后，透露出兩個頗為重要的信息。

一方面，比賽奪冠以及專利獲獎讓行業內的人更多地看到了百度在AI學術上的影響力和AI技術的競爭力。尤其是百度AI在NLP（自然語言處理）以及計算機視覺等領域領先的技術實力。

（數據來源：IDC）

來自第三方機構的報告數據似乎也證明了這一點。IDC發布的報告顯示，百度智能云在NLP（自然語言處理）領域市場份額第一。這可能意味著在NLP（自然語言處理）以及AI視覺這兩個重要的AI技術領域，百度已經建立起核心的優勢。長遠來看，百度AI或許也將對未來全球AI行業的發展和競爭格局產生更重要的影響。

另一方面，這些事件背后，百度的AI生態一直都有很好的底層基礎。

視覺和語音，是實現人機交互的重要入口，是AI發展的底層基礎，也是一個將用戶鎖定在信息生態系統中的機會，而且可以通過添加物聯網設備擴展生態系統，市場前景廣闊。

由此可見，一系列的獲獎 、奪冠既是百度“夯實移動基礎 決勝AI時代”戰略的落地，也是百度在不斷夯實國內AI技術、產業發展的學術地基。在這樣的“地基”之上，未來國內AI技術和產業，也能夠有更多創新發展的機會和可能性。

多技術融合創新：點到線，形成全棧AI技術的基本面

近年AI技術的發展，一個大的基調是AI技術越來越“接地氣”了。技術開發者、創業公司也都逐漸認識到：AI技術的創新發展不是空中樓閣，需要實打實地落地到產業。

在AI場景落地上，行業不僅需要有技術基礎，也更需要類似產品經理的角色：要懂運營，懂技術，懂場景，更加注重復合型的AI能力。就像百度AI云智一體，云是AI能力的輸出平臺，通過云計算把AI技術賦能產業與應用場景結合的更緊密。

計算機視覺、NLP技術等AI技術，形成AI技術矩陣，在百度智能云的平臺上從點到線把AI技術的關鍵節點連接起來，形成了百度AI技術體系和AI能力體系的基本面。這樣矩陣式的創新，才能促進更深入的AI商業化落地。

如今，很多獨角獸也在不斷拓寬邊界，公司的落地場景上也勢必要更加的多元化，這意味著技術的開發和應用需要更好的為前端的業務賦能提效。換言之，技術能支撐戰略擴張才是好AI，能賦能戰略落地的AI才是真正的硬核AI。這就要求AI大廠懂得AI技術上的融合創新，只有懂融合創新才能更懂得正確賦能產業。

比如，工業4.0中的數字化工業升級如何實現？關鍵就在于數字化技術與工業技術體系的融合。對于工業升級，也有不少技術的解決方案，但囿于兼容性問題，企業選擇方案的成本其實很高，通常費時費力。

所以，AI落地的關鍵，其實就是多技術融合創新。

一個是AI技術之間的融合創新。另外就是AI技術與產業已有的技術之間的融合。

算法的有效性是AI能否順利落地產業的關鍵，但AI算法不可能一落地就能完全滿足產業對智能化的需求，仍然需要大量的數據訓練。

也就是說，在應用的過程中，交互端能否正確的采集數據也同樣重要。這就需要NLP、計算機視覺等AI技術，與底層的AI大數據分析技術之間有足夠的融合協同應用。

百度給出的解決方案是，全棧AI技術作為融合創新的底層支持，把人工智能技術構建在百度智能云上，從而技術的融合度更高，產業端也可以“按需所取”。

比如，在電力領域，廣東電網與百度智能云合作打造的智慧客服系統，通過自然語言處理以及計算機視覺技術，以意圖識別、實體識別、多輪對話、語義理解等關鍵技術，幫助客服系統準確的從用戶輸入內容中識別出意圖及需求的關鍵信息，從而提供相應的內容服務。

AI技術之間的融合之外，AI技術與產業深度融合創新，關鍵在于開放的技術生態。因為技術上的開放，才能夠企業端靈活自主的選擇AI技術的應用。

在工業領域，徐工挖掘機與百度智能云合作就是一個典型案例。基于“天算”大數據平臺，為徐工挖機提供端到端、開源開放的AI技術與服務，通過智能化、數字化的賦能幫助徐工挖掘機實現制造業的數字化升級。

百度AI技術在研發理念上可能就考慮到，AI領域多技術融合創新發展趨勢。這意味著百度更有融合創新的技術思維與實際經驗，這也有助于技術導向的傳統工業企業借助AI賦能。

互聯網江湖認為，AI落地產業的過程，其實也是一個AI技術不斷融合創新的過程。

當技術達到實現商業化的性能閾值時，技術與產品能夠很好的融合到已有產業鏈中，新的產業要素和產業鏈結構正在形成，在特定場景中為用戶帶來特定價值。在這個過程中技術不斷適應產業，不斷融合創新。

今年3月份，百度推出云智一體AI開發全棧模式，進一步完善百度AI技術生態，背后可能也有AI融合創新的深層次考量。技術融合創新，深入落地產業之后，產業鏈形成新的分工協作系統，最終幫助各行各業實現AI生產力。

國際舞臺大放異彩：中國AI話語權提升

今年3月份，斯坦福大學發布了一份《人工智能指數報告》，該報告顯示，中國AI 論文的引用數量在去年成為全球第一。國內AI技術的國際影響力顯著增強。

報告背后，反映出一個趨勢：過去移動互聯網中國企業依賴人口紅利，如今的AI時代，人口紅利消失，勞動力要素正在逐漸被AI要素所取代。

AI一方面可以加固移動互聯網的技術厚度，讓更多新模式在AI技術的賦能下實現存量增長。另一方面，AI技術是智能經濟時代的引擎，為發展物聯網，車聯網等系統提供了場景擴容的可能性。

因此，作為國際公認的AI巨頭，百度AI也承載著更多行業性意義。

結合最近百度在CVPR2021國際計算機視覺和模式識別大會上的出彩表現來看，百度AI技術的國際影響力得到進一步提升，并且百度的AI技術正在深刻影響行業發展。

一家全球領先AI企業對于中國AI行業來說意味著什么？

其一，這可能意味著未來AI技術的發展有了更清晰的發展路線。因為頭部企業扎根行業更深，更能敏銳的捕捉到技術演化的趨勢。

比如，語音、視覺生長于深度學習等底層AI根基之上，而百度對于深度學習框架有超前認識與投入。早在2013年初，百度就成立了世界第一個深度學習研究院IDL，這對整個AI領域的深度學習技術發展，有著重要的推動作用。

其次，意味著未來產業智能化的基礎更堅實，國際上AI話語權更強。

其二，在過去中國公司做的大多是上層應用，創新也主要以模式創新為主，技術創新為輔。當前的AI時代，中國也會出現很多技術創新型企業，為AI行業提供技術基礎設施。這也意味著中國AI企業將更多的參與和推動全球AI技術發展演化，越來越多的中國AI企業將邁向國際的舞臺。

而百度作為AI時代的公共物品提供者，以及智能經濟時代最底層的基礎設施之一的企業，也將進一步推動全球AI技術的發展，提升中國AI在國際上的話語權。

目前，通過搭建起的飛槳和智能云為代表的AI平臺，百度不斷向各行業場景輸出技術能力與解決方案，進一步推動產業智能化升級發展，在中國乃至全球AI領域持續領跑。值得一提的是，百度飛槳是國內開源最早、技術領先的產業級深度學習平臺，是底層的AI操作系統。

AI基礎設施完善之后，隨著AI技術向各個行業的滲透，智能經濟時代的AI生產力就有可能被進一步釋放出來。

美國經濟學家Robert Gordon在《美國增長的興衰》一書當中提到，1942年到1945年美國的勞動生產率突然有了30%的提升。原因是幾乎所有的高科技都迅速產業化，新技術的擴散以前所未有的速度發生，帶來了勞動生產力的躍升。

從這個意義上來看，如果我們能夠發展好AI技術，就有可能像美國在1940年那樣，把這些最先進的科技要素向產業加速擴散，從而推動勞動生產率的快速提升。

寫在最后

《奇點臨近》的作者庫茲韋爾曾經說過：人類的感知是線性的，但技術的發展是指數型的，技術進展日新月異，過去與今天不能同日而語。

對于國內企業而言，AI時代變革，是挑戰也是機遇。如今，百度作為全球四大AI廠商之一，不斷提升中國AI技術在國際AI行業中的影響力和話語權，這也為國內企業帶來新的機遇。

因此，百度AI在世界競賽舞臺大放異彩，對于中國企業來說也不啻為一件幸事，雖然獲獎的是百度，但最終因AI技術而受益的，還有更多中國企業。

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