从外行进阶专业 传统企业AI转型差的可能只是一个百度EasyDL

2018是人工智能高速成长的一年，在经历了诸多喧嚣与迷茫后，AI已经开始被各个行业深入应用，而与自研自用的传统思路不同，在这次人工智能引发的“工业革命”里，采他人之长补己之短成为了一种趋势。百度推出的EasyDL定制化训练及服务平台就是经常被企业采用的“AI利器”之一。

2017年11月，百度EasyDL上线公测。2018年4月百度宣布EasyDL全面开放，为开发者提供图像分类和物体检测的深度学习模型定制训练，其后，可定制的模型类型拓展到声音分类和文本分类。过去8个月中，百度EasyDL平台的用户迅速增长，累计已超过10万注册用户，应用于22个行业。

百度EasyDL快速崛起，不是偶然，大量传统企业刚错过“互联网+”的窗口，急迫地希望赶上AI的产业风口，追求零算法基础也能训练AI模型的百度EasyDL，正成为他们AI入门的首选。

 

百度EasyDL缘起：直击三大痛点

AI兴起后，许多企业是焦虑的。

有行业人评价，AI产业现状是“两多两少”：畅想未来的多，关注眼前的少；钻研前沿算法的多，关注产业落地的少。许多企业主都迫切希望能将人脸、语音、图像等AI技术快速应用起来，扩大竞争优势，但往往却苦于无从下手。

传统企业落地AI，普遍存在三大痛点：

1）通用的AI无法满足企业的个性化需求。与企业业务深度结合的AI应用需求，往往需要结合所在领域很强的专业知识，通用AI技术无法满足，例如，目前业界推出的通用物体和场景识别的API无法满足大量个性化的需求：家装企业想识别装修图库中的细分家居风格、房间布局分类等，物业公司想通过摄像头识别小区垃圾桶是否已满，施工单位想通过图像识别工地上的工人有没有穿工服、戴安全帽等，这些场景需求是常见的业务场景，但是企业很难找到现成可用的AI技术，往往需要自己做定制化的研发。

2）AI技术自研及运维成本高昂。自己研发AI技术会面临多道难关，首先是AI人才关，国内AI人才池有限，据人民日报的报道，我国人工智能的人才缺口超过500万，供求比例仅为1:10。AI人才的年薪动辄数十万，除非有庞大的业务场景，否则，一般体量的企业难以组建独立的AI团队。其次是基础设施关，AI运维需要的服务器、GPU，在财务上也是不可承受之重。

3）开发周期过于漫长。用传统的构造深度学习算法模型的方式来做，整个流程至少要花几个月时间，此时市场需求可能已经“凉”了。同时面对新型的AI场景，企业也无法预测投入AI研发能对业务带来的实际效果，这是一大隐患。

面对企业应用AI的这几大难点，百度推出了EasyDL定制化训练及服务平台，开放给有需求的用户。它的目标，是让零算法基础的用户，也可以基于自身业务需求和数据，快速训练专属的定制化AI模型，并且快速落地应用。

 

开发者只需创建模型、上传并标注数据、训练模型并验证效果、上线模型获取API或离线SDK四个可视化步骤操作，就能快速获得定制化服务接口或者离线SDK。百度EasyDL实现零深度学习基础、零代码获得定制化深度学习模型及接口服务。

从技术实现方面来看，百度EasyDL采用全球领先的AI Workflow引擎，底层基于PaddlePaddle高性能分布式深度学习训练框架、以百度自有大规模数据集预训练模型为基础，利用深度优化后的transfer learning算法，并通过Auto Model Search和Early Stopping等策略，能获得高精度模型，超过2/3的模型准确率大于90%。训练起来，可能比专业人士还快。拿1000张图片使用百度EasyDL训练一个图像识别模型最快只需要8分钟；拿1000条音频来训练声音分类模型，只需15分钟；使用5000条数据训练文本分类模型，也只需8分钟。

由于百度EasyDL低门槛、高精度、更轻快的特点，成为企业快速享受AI红利的首选。

 

用案例说话：零门槛落地

自2018年4月正式发布以来，百度EasyDL用户量级迅速攀升。

截至2018年12月，百度EasyDL用户数达到10万，覆盖22个行业，已快速在零售、安防、互联网内容审核、工业质检、医疗、物流等应用落地，广泛渗透到各种职业场景和细分生活场景当中。

在百度EasyDL开发者中，有南方电网这类巨头，也有一些中小型企业，他们都能训练最贴合自身业务的深度学习模型。

中国南方电网公司广东电网公司直属的佛山供电局管辖范围内，输电线路约4500公里，16000余基杆塔单元，线路附近易发生外力破坏的施工点有300余处。佛山供电局输电管理所将存在桩机、吊车、挖掘机、运货运水泥大型车的现场1000张隐患图像，使用百度EasyDL定制化图像识别进行训练，经过3个月的训练，更新了10个版本，最终获得“输电线路外部隐患识别”模型，该模型可以识别出输电线路中存在的吊车、挖掘机等外部隐患，目前识别准确率达到80%，超出预期，并且以2-3周更新一次模型的频率持续训练，准确率在不断提升。

源创电喷位于广西柳州，是一家生产汽油机电喷系统的公司。为汽车动力系统中的关键部件，喷油器质量要求非常高，过去，源创只能用人工肉眼来检测喷油器阀座瑕疵，每日平均检查4000-6000件，峰值是12000件，整个视觉判断工序，需付出4～7人每班的复核人力，是投入产出比最低的工序之一。

依托百度EasyDL定制化训练和服务平台，柳州源创构建了自己的喷油嘴识别模型，结合原有业务流程和硬件，先通过自动化系统上传每次采集待测样品图片，然后实时上传已通过的识别模型进行判定，再返回相应的处理结果，最后由自动化系统将样品进行分类流转。

这种自动化检测方案，已能识别出的喷油嘴阀座的典型问题：黑点（black）、瑕疵（defect）、划痕（scratch）

基于此，源创就检验岗位进行AI化的技术改造，实现零件瑕疵判读的无人化，节约了近60万/年的人力成本，并将检验效率整体提高30%。“（利用）技术通用性,复杂的问题只要一个 AI 解决方案。”柳州源创电喷项目部长蒙东辉说。

如果说，源创是用AI改造存量，那么，更年轻的惠合科技则用AI创新了服务：

这家2016年成立于杭州的创业公司，主要为大量快消品牌定制整合性营销解决方案，过去两年，惠合科技推出了“e店佳”陈列审核方案，接入百度AI定制化图像开放平台技术后，建立了产品的图象识别库，实现图象快速采集，标注并建立模型，将传统零售门店商品陈列审核方式智能化。

2018年1月起，惠合科技从平台抽取3000家零售门店，作为陈列审核的首次尝试，线下渠道门店只需手机上传视频，“e店佳”就可轻松识别出陈列商品是否符合规范，准确率在90%以上，极大提升审核的效率，人员效率提升超过30%，其后将方案应用于40000家零售门店，帮助合作品牌商营销费用下降27%、销售额提升15%。

 

“我们和百度一起合作，实现可即用、更轻快、高精度、强安全的特点，帮助品牌商提升了门店执行效率。”惠合科技CEO郑云帆表示，公司已准备与品牌商联手，扩大“e店佳”方案的使用范围。

事实上百度EasyDL每一次开放新的能力，就会有一批嗅觉敏锐的企业迅速跟进，新的创新案例层出不穷。

2018年12月，百度上线了EasyDL定制化文本分类功能，很快，专注于货运O2O的创新企业货拉拉，基于此打造了一套提升整体运营效率的系统，可筛选优质用户留言，从而精准定位目标客户，准确率高达99%，率先进入AI赋能物流的新趋势中。

源创、惠合和货拉拉并无太多的AI积累，也没有太多深度学习基础，AI却用起来得心应手，这也能说明百度EasyDL平台本身的简单、易用。

一方面，百度EasyDL支持定制图像、文本、声音等多种类型的深度学习模型，可以低成本高效地定制训练出符合自家业务场景需求的高精度AI模型；另一方面，百度EasyDL在几个小时甚至几分钟内就能够得到API或者离线SDK服务能力，使得企业能快速验证AI效果，再决定是否加大投入。

 

AI普惠：以平台化思路

就迫切希望获取AI能力的企业而言，百度EasyDL一个显而易见的优势在于，目前接口采用限量免费的政策，上线模型后可免费获得500次/天的调用额度。发布离线SDK也可以获得2个免费的试用版离线SDK。

“无论你在哪里，无论你从事什么行业，我们都希望你能够平等、便捷地获取AI能力，至少获取百度的AI能力。”百度EasyDL的推出及政策安排，正在兑现李彦宏AI的普惠承诺。

传统上，新技术传播趋势一般遵循“S型曲线”理论，即一项技术在引进期，其商业化成果相对昂贵，普及比较缓慢，一旦进入成长期，普及速度呈现指数型增长，价格逐渐下降，一旦进入成熟期就走向曲线顶端，增长率放缓、动力缺乏，最后进入衰退期。

百度EasyDL则以低门槛操作和限量免费政策，大大缩短了导入期，推动了AI技术短期内即开始大规模应用，2018年，谷歌的AutoML 也将服务对象转向普罗大众，不过，百度EasyDL的产业化进程显得更快。

百度正以平台化、生态化的思路，加速推进AI产业化落地。所谓平台化,即AI技术以最低的门槛向外输出，合作伙伴基于场景进行开发，用于解决实际问题；而生态化的核心，就是核心技术平台不争利，放利给生态伙伴，进而产生巨大辐射效应。

百度EasyDL展示百度AI开放生态的一种策略：用平台化的思路，将AI规模化落地，实实在在解决真问题。

近期，大量个人也正加入到EasyDL的开发者行列中来。比如有位“天文迷”孙睿康同学，基于EasyDL设计了一个超新星自动搜寻系统，希望通过对星云图片的AI技术分析，发现可能存在宇宙中的超新星，这一脑洞大型的研究成果，已被哈尔滨工业大学《智能计算机与应用》刊发。而孙睿康只是一名高中生，这清楚不过地表明了EasyDL在推动AI普惠上的可能性。

AI所带来的惊喜，才刚刚开始。

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