15 年前的 3 篇论文，变成了万亿大生意

如果能再来一次，也许多伦多大学的杰弗里·辛顿教授不会在 2006 年，对外发布自己的那三篇关于深度学习的论文。

因为他没想到的是，仅仅一个源自实验室未被证明的设想，现在已经变成了超过数千亿美元的大生意。

尤其在中国。

根据不完全统计，中美之间每年超过 2000 亿的芯片进口中，这两年用于人工智能的 GPU 芯片占比以超过 10%的增速逐年提升。

当然，这句话也可换个角度理解。

从 2012 年开始，深度学习技术的发现和后续应用，让语音识别准确率一年的提升比过去 15 年的提升总和还要多；同时，图像识别以图搜图的准确率从 20%提升到了 80%。

关键，这些技术在中国国内都有着全球最大的应用市场。而从智慧城市管理开始的政府需求，也助推深度学习技术在不计成本的投入下正以“光速”奔跑。

根据中国信息通信研究院数据显示，2017 年中国人工智能市场规模达到 217 亿元，2020 年已经超过 700 亿元，年度复合增长率大于 50%。

正因此，这两年全球的 AI 市场热点，中国的独角兽企业都在不遗余力追逐。这样的背景下，AI 在中国的发展一日千里，并越来越跟基础的学科与细节应用相结合，出现了大众化和普及化的趋势。

“一般的人很难想象，AI 在现在的信息系统中已经发展到了什么样的情况”，作为苏州 BioX 生命智能产业研究院人工智能部门经理，王建峰说，与大众对 AI 的认知还处在非常高端应用领域不同，当下深度学习，尤其是针对图像优化和逻辑思维的 AI 应用，已经广泛普及到了生产领域的各个方面。

这在中国是一个必然的发展趋势。毕竟，国家层面大力投资 AI 系统以及其他人工智能领域，是政府需求引爆的。

2006 年前后，国内各个城市都在逐渐推进交通摄像头网络的搭建，目的是建设无人交通管理体系。

为了不漏拍，几乎是每张照片内容都会被保存。可是在运营过程中，各个城市交管部门发现，影像数量急剧增加，每年在云存储上都要进行巨额投入。

因此，地方交管部门迫切需要一个能在摄像头就进行判断的技术，让摄像头只拍违法事件。之后，又衍生出车牌识别、人脸识别等方面的应用需求。

正因为这样庞大的需求存在，才迫使中国的 AI 企业迅速成长，也才有了各大厂都在推动的数字城市操作系统。

王建峰说，深度学习理论引出的图像优化和识别相应的技术在城市管理方面，现在已经收获了非常好的效果、大大提升了效率；同样的技术延伸到医疗相应图片的判别上，也应该有着相应的能力。“我们的项目，实际上就是帮助医生在医学相应图片的判断上做出更好的决策。”

而正是由于 AI 图片处理和识别技术已经应用在很多场景，因此公司判断这种技术，延伸到医疗图像处理领域就顺理成章，这是整个公司对于这个技术研发立项的前提。

当然，这不是首次将 AI 技术运用于医疗图片处理和识别。

在国外，谷歌、微软都在做类似的一些技术。而国内庞大的病历，以及海量的医生对医疗图片处理需求，成为公司下决心推出这种技术的背景。

这也是医疗领域信息化需要解决的一个非常大的痛点。

毕竟传统医学中，对于 CT X 光等医疗图片进行研判，要依靠医生长期积累下来的经验，不仅耗人，更耗时。但通过深度学习技术，教会计算机正确的识别医疗图片所反映出的病症问题，医生在做诊断决策的时候，就有了更多二次判断审核的时间和空间。无疑，这会减少对于病人病情误判的几率。

这样看似在其他行业已经应用的 AI 技术，却让王建峰和他的团队遇到了大麻烦。

“我们团队当时组建的时候，拥有着接触过 AI 算法，甚至很有经验的一批工程师”，王建峰说，这样的情况却并没有对整个系统的研发起到促进作用，团队被很多重复的算法叠加以及逻辑梳理的工作困住了。

原因很简单。

因为不熟悉真实医疗领域的各种工作流程，整个技术团队无法站在医生的角度考虑问题，因此技术在实现过程中走了很多的弯路，而且代码越弄越复杂。

再加上之前希望能利用一套系统解决所有的问题，因此在不停地给系统增加学习的样本，但系统由于无序的知识灌输所产生的学习效果也非常不到位。

实际上，传统业务受限于数据的获取以及处理效率，训练和预估精确数据的获得依然是个难题。

后来在接触到百度 AICA 首席 AI 架构师培养计划之后，王建峰才发现当时整个团队最大的问题只是从 AI 技术出发去理解业务，并没有从公司整体的战略方向去重视业务的诉求和逻辑。

而在接受完培训并顺利在老师指导下完成项目研发后，王建峰认为，AI 架构师现在已成为 AI 技术在中国发展的必然产物与关键角色。

实际上，“AI 架构师”并不是 AI 行业的“专属”职位，更多的是在有真实应用问题和场景的公司中，将本公司面临的问题和 AI 技术结合起来的一种管理和技术相结合在一起的岗位。

“在 AI 技术落地的过程中有太多未明确的情况，都是要根据实际的业务场景构造对 AI 技术的需求，这需要技术领导者在熟悉 AI 技术和理论的同时，还要具备整体的架构能力，而不是简单的对 AI 生搬硬套。”

让王建峰觉得参加百度 AI 架构师培养计划收获最大的，是从以往没想到的复合视角来看问题，最终另辟蹊径解决了项目在技术研发中遇到的所有问题。

“我们一开始整个项目遇到问题的原因，在经过行业专家的点评之后才发现，并不是我们技术水平上没有达到，而是公司在立项的时候对于项目的期望值有一点过高”，王建峰说，这已经成为 AI 技术落地过程中的一个通病。

在他看来，现在有不少人对 AI 还存在一定的误解，觉得 AI 是一个万物都可智能的程序和技术，“但任何一种 AI 理论和技术的落地都是有边界的。”

王建峰参与的医疗项目也不例外。“原本公司是希望做一个能涵盖大多数医疗图片处理的 AI 智能助手，提供给医院和医生使用，从而创造价值提升利润”，但王建峰带领团队开发过程中发现，这样给系统深度学习的材料需要海量的处理能力，也是在现有的情况下无法达到的。

“关键，参与的工程师也很累，大家费了很大的劲，但做出的系统总是不能达到预先的要求”，直到参加 AICA 四期的培训，“百度技术专家的话才把我点醒，我们不再追求知识的全部覆盖，而聚集在一个有边界的地域抽取关键知识，并对关键知识进行优化，以实现在关键点的知识图谱完美覆盖”。

效果立竿见影，调整思路后的结果让王建峰第一次认识到了在 AI 领域复合视角的强大能力。“我们针对疑难病的图片判定系统迅速就完成研发，并在实验室和对应单位的应用中取得了非常高的准确率，达到了项目开始前的预期。”

百度 AI 架构师培养计划不光让他了解到 AI 架构师是当下 AI 技术人才转型的必然，同时也认识到想成为 AI 架构师，就必须重视理解业务的诉求和逻辑。因为只有抓住业务的关键点，才能做出正确的抽象设计和技术选型。

“这次培训教会了我一个道理，切忌只从 AI 技术的角度出发去理解业务，一定要站在整体业务流程的高度去做大范围的逻辑分析和考虑。”

实际上，与王建峰有相同感受的人还有很多，他在百度 AI 首席架构师培训同期的“同学”——浙江能源集团算法工程师朱凌风就是其中一位。

百度专门开设 AI 首席架构师培养计划，不光让他在内的技术人才有了高度的业务视角，同时也让他们站在一个更高的角度去梳理已经存在的 AI 技术，并利用 AI 技术对企业的整个生产流程，开始有了整体掌握能力。

这点可能对于很多独立化、体系化的产业更具有应用价值。

“我们公司是能源企业，为了提升管理效率降低人工成本，AI 在能源中的应用日益受到重视”，这也是朱凌风开发一整套能源企业智能维护系统的初衷。

“在没有接触过百度 AI 架构师培训的时候，我们更多的是关注各个 AI 理论应用模型以及算法”，朱凌风说，他们立项的时候还认为通过算法的开发就能完善，但其实在过程中遇到了很多困难。

“AI 算法包括以前很多人完成的一些案例，跟我们所处的这个行业差距还比较大”，在朱凌风看来，技术选型上遇到的问题是他参加百度 AI 架构师培养计划需要解决的第一个核心需求。

“收获非常大”，在谈及这次 AI 架构师培训给整个项目带来的变化时候，朱凌风认为他通过此次培训增长了很多在 AI 领域的落地经验。

“我系统地体验了完整的 AI 项目从方案设计到落地执行的一个全流程，对设计并实现高效合理的 AI 落地方案的能力得到了提高。同时，经过与百度内部 AI 架构师的交流和探讨，我对业界先进的算法以及一些前沿技术有了更深入的认识，对 AI 技术和开发应用流程的整体掌握能力有了进一步的提升。”

他迅速应用在公司立项的智能维护系统开发过程中。

“因为这次培训把一个开发流程递进地拆解为算法的基本原理、深度学习技术栈、主流模型和网络架构，以及最后应用部署的具体流程这几个层面，训练了我的业务理解和技术抽象能力”，朱凌风第一次找准了自己所需要的技术和模型方向，并利用百度开源开放的深度学习平台——飞桨完善了整个需求。

最终，他们所研发的系统在集团真实的测试数据上得到了非常不错的效果，现在已经被运用到了日常集团设备维护中。

“AI 技术是一项复杂的技术，入门难度较高、学习曲线陡峭。如果对 AI 技术缺少系统的掌握，在面对企业复杂的项目或者新的任务场景时必会手足无措。”作为企业的 AI 技术开发者，朱凌风认为最好先成为 AI 技术专家再进行业务的落地，结合项目实践不断迭代深入。

“因为 AI 是一门在应用中不断前行的科学”。

百度 AICA 首席 AI 架构师培养计划到现在已经开设了四期，第五期也即将开班。迹象显示，越来越多的人愿意加入这项以应用为先的培训。

任职于一家国际知名信息公司，作为客户解决方案专家级架构师的詹宏聃，领导参与过多个人工智能相关的项目。她认为以应用为导向的培训，对于 AI 技术的产业化落地和实际工作有着非常明确的指导作用。

“百度首席 AI 架构师培养计划的亮点就在于，每个人进入培训的时候都要带着一个项目的选题，然后通过培训在老师的指导下一步一步完善这个选题，最终在培训结束的时候，要对这个选题进行答辩并实施出来”。

很多时候指导老师站在宏观视角上的一句话，就会让詹宏聃在业务与 AI 技术的结合上产生很多好的想法。

“工作中我很多次发现，工程师花了好多的时间去处理数据，但是训练出来的 AI 系统提升的效能并不是很高。以前我可能会要求工程师去改参数或者改数据试试，但百度的老师一句话给我一个非常醍醐灌顶的感受”，詹宏聃说，她以前还是太偏 AI 技术的角度去理解业务问题。

“老师说，如果工程师选用的算法和模型都没错，那你应该回过头去看看自己的业务逻辑有没有可以调整的地方。”

通过课上学习和课内交流，詹宏聃发现，优化业务逻辑通常可以发现调整并增加自身业务效率的地方。“神奇的是优化业务逻辑后，再回过头跑已经做的差不多的 AI 算法和系统，居然发现效果可以再上一个台阶。”

而在这个过程中，百度飞桨深度学习平台对詹宏聃和其他学员完成自身的项目，给予了极大的支持和便利。

詹宏聃认为，飞桨是非常适合中国企业开发 AI 深度学习应用的平台之一，“飞桨是源于产业实践的一个开源开放的深度学习平台，这意味着平台不光是开源，而且深耕于产业实践，就有了很多在产业端的应用案例”。

在她眼中，“飞桨提供的这些产业端应用案例，对于我们在日常工作中建立新的 AI 深度学习应用或者系统，有着非常到位的指导作用。”

关键，这个系统还非常好用。

“如果你看到全景图的话，就会发现无论是学习框架、模型训练、推理引擎、平台部署，以及一些模型库、开放的数据集等，都包括在飞桨里，这就意味着如果你想在深度学习领域有所建树的话，你所有的技术需求在这个平台上都能实现。”

当然，参加过此次培训的学员都认为，百度首席 AI 架构师培养计划对于 AI 技术在中国的发展有着非常积极的促进作用。

在 AI 已经成为中国当下最火热的技术赛道的时候，企业如何在这场技术的洪流中紧跟技术趋势完成升级转型，考验的不仅仅是企业的发展视野和战略，更是考验企业技术主管对于传统业务转型的把控力。

后者其实站在技术团队角度，对于企业在 AI 条件下的发展更具有现实意义。

对此，在 6 月 27 日百度 AICA 首席 AI 架构师培养计划第四期毕业典礼上，百度集团副总裁、深度学习技术及应用国家工程实验室副主任吴甜表示，人工智能在和产业的结合过程中，已经逐渐走到 AI 工业大生产，正在经历三个阶段：AI 先行者探路阶段、AI 工作坊应用阶段、AI 工业大生产阶段。

她认为 AICA 学员所在大部分企业处于第一阶段，有少数进入了第二阶段，发展到第三阶段的企业还凤毛麟角。因此，AICA 和各位学员正在共同探索 AI 工业大生产的实现路径，可以看到未来的发展空间非常值得想象。

实际上，大多数情况下，由于业务的时间要求、成本限制、质量要求等等，企业的技术团队很难在理想状态下解决问题。如何在受到限制的情况下提升技术方案的可扩展性，使之能随着业务的变化而不断演进，这其实才是百度 AI 架构师，对于整个行业尤其是 AI 技术在企业端应用的推进，最深刻的意义。

百度 AICA 首席 AI 架构师培养计划，是百度联合深度学习技术及应用国家工程实验室共同打造，致力于为中国 AI 方向输送既懂 AI 技术又懂产业应用的复合型高端 AI 人才，强劲的 AI“中坚力量”才是中国产业智能化变革“第一线”。

2021 年 6 月 27 日，首席 AI 架构师培养计划四期班在京举办毕业典礼，典礼上还首次发布《AI 架构师》手册。

该手册通过采访百度内部不同身份、技术典型、转型成功的 AI 架构师，形成 23,000 字的论述。通过多维度、多角度描述当代“业务+算法+架构”于一体的 AI 架构师转型路径，带领业界 AI 人才一同预见 AI 产业落地前瞻变量。

经过四期培训的沉淀，当前已经有近 200 位通过百度认证的 AI 架构师正深入产业，遍布工业、能源、金融、交通等数十个行业，正在利用自己学习到的知识和理论，结合 AI 技术服务中国基础产业的转型。

当然在这个过程中，AICA 也积累了产业 AI 管理人才生产落地的丰富经验。

从某种意义上讲，这些具有全局视角和技术实施能力的高端技术管理人才，才是 AI 技术在中国落地的关键。

现在，大门已经打开。未来，就在脚下。

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