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7月3日，在百度AI开发者大会上，百度副总裁尹世明公布了百度智能云的最新数据：国内云厂商中单季度营收突破10亿用时最短，市场份额排名一个季度提升一位，在2018年第四季度为国内第五，在2019年第一季度已成为国内第四。
此外，在AI开发者大会现场，百度智能云给开发者提供了简单易用的一站式服务，可以大大降低开发者们的AI开发门槛，加速AI落地，为产业智能化提速。
现场，尹世明演示了一个在建筑工地部署安全帽检测模型的案例。 整个过程只需要1台电脑，不到10分钟就能让企业有了AI能力，轻松地就让监控摄像头识别出工人是否戴了安全帽，整个系统资源成本消耗不会超过100元。
以下为百度智能云尹世明演讲全文：成都服务器托管
百度副总裁、百度智能云总经理尹世明：成都服务器托管
大家中午好!
刚刚大家看了一段视频，这个视频是告诉大家百度智能云在干什么。刚才王海峰老师、沈抖、李震宇告诉大家百度怎么进入人工智能的，百度云就是希望帮助你们进入人工智能。那么靠什么?我们说靠ABC。今天它就是一个实实在在落地的解决方案。如果两年前我们在讲ABC是百度智能和所有其他应用的机座的话，那么今天ABC就成了百度的一个愿景的落地，成为了业界的一个通用的平台。
事实上我们在两年前也提到了，百度智能云是百度的底座，也是百度AI走向产业智能化的一个战略。我们说春播秋收，春华秋实。经过两年多的时间，我们可以看到，我们的理念不仅落地生根，另外很重要的一点是，它帮助我们把握了市场的机遇。今天它已经成为所有云厂商里面单季度突破10亿收入用时最快的云厂商了。与此同时，它的影响力也在持续提升，在去年Q4我们是排名第五。今年一季度又排名第四，一个季度前进一位。我希望能够保持这样的速度，我也知道往后走竞争会越来越激烈。为什么能够取得这样的成绩?这个成绩是因为我们提供了市场所需要的产品，我们把握了脉搏，同时提升了我们的技术，核心点就是把握了人工智能赋能各个产业的一个大时代的脉络。所以AI是我们的核心，人工智能化是我们的核心，产业智能化是我们的使命，我们在这方面正加大投入，保持领先。所以在AI的专利方面，我们依然保持全国第一。在云计算的专利方面我们是全国领先，而在跟AI相关的云计算的专利方面，我们也是全国第一。
有了这样的成果之后，一定是我们做对了什么。而做对了什么事?我们解决了三大难题：一是技术环境是快速迭代的，当你在谈AI的时候，突然IOT来了，你谈IOT的时候边缘计算来了，当你谈边缘计算的时候5G来了，你怎么让所有的技术环境能够跟上时代?靠你自己是跟不上的;二是复杂的开发路径，AI是一个很宏大的愿景，但是愿景要落地应该怎么办?它需要工程化，需要能够把实验室可能的东西变成可靠的东西。我们就需要实现这个开发路径，有一个可靠的路径就是要工程化;三是要体现资源的需求，海量的数据怎么办?怎么把数据变成智能?怎么把算力很好的调度起来?这三点我们认为百度智能云基于百度深厚的技术底蕴是做得不错的。基于此，我们带来了非常好的业界所喜欢的解决方案。
它到底有多快?我来给大家进行一个现场的演示，我们来看一看，能不能让一个工地或者一个商场，甚至是一个医院的摄像头实现一个快速的智能化。我们希望通过10分钟的时间，让你进入人工智能的时代。这是进入已有的一个百度开发平台，基于这样的平台想训练一个模型，现在的工厂、商场或者工地能够帮我们进行一个安全的侦测和管理，我们的开发平台由于工程化了，第一个步骤没有必要重新来，可以选择一个模型;第二个步骤是导入数据;第三个步骤是做一些标注;第四个步骤是做一个测试;第五做一个校验;第六是发布，这六个步骤耗时10分钟，让系统运行在旁边，大家可以看到实时的效果。
我们来看看到底有多快，我们首先演示前三步。新建一种模型，就是做一个工厂的安全。我选择一个最靠近的模型，我们应该把安全帽戴好，我们检测一下，加一个标签，我们在这个模型上新建了一个全新的模型。之后导入已有的数据，有一些数据可以导入进去。我们的训练数据是多少导入进去，类似所有与安全帽相关的图片都导入进去了，为了让这个模型校验，我们也可以上传一些测试的数据。两个数据做完之后，第三步就来了，就标注一下，很多人问我标注什么，标注很简单，说这个人是戴帽的，就可以看出来。底下也有一个是戴帽子的，内嵌的标准工具。这个人是没有戴帽子的，是有安全隐患的，可以把他标注出来。前三步就已经结束了，你选择了一个模型，导入的数据，然后开始训练。这个时候有一个问题，你训练是需要时间的，所以我会来展现一下。我们回过头来看看怎么完成的。
这个时候系统在开始调度后面的算法，可以看到这个系统的训练已经开始了，这是一个让人回想起当年二进制的概念。现在系统会花一点时间来训练，我们切换一下，把这个训练的过程导入到旁边的小屏幕上去，大家可以实时监测这个过程。我想说明一点，我们在非常简单的为自己创造一个模型，这个模型实际上是为了自己进入人工智能的时代来做的，其实不是很难，非常简单。
为什么能做到非常简单?我刚才讲了有三大问题：一是要解决技术快速迭代的问题，一直在迭代，一直在变化。百度实际上通过一个更前瞻性的平台，来保证所有的技术平台是具有前瞻性的。这里面包括5G之下的高清应该怎么做，需要思考边缘计算怎么做。而且这样一个平台，实际上帮我们满足不同阶段的语音化需求和智能化需求。可能这个平台只是想做数字化，把传统的供应链管理系统搬到云上去，数字化我们提供基础的算力，基础的数据处理能力。但是海量的数据为什么不能更好的做供应链计划?为什么不能更好的处理客户关系?为什么不能更好的处理银行里面的反欺诈?这时候你希望智能化，这个时候我的大数据平台就派上用场了，我们相关人工智能的算法就派上用场了。到第三步，你会发现，如果企业里面只是上云，只是简单的智能化还不够，为什么?因为今天大量的红利需要靠企业之间来做，需要一个真正跨企业边界的新型体系架构，能够把应用更好的部署上去，这个时候是一个全新的体系架构。在这一块，百度帮助你做好了相关的需求，而这些需求里面涵盖了你所需要的资源，以及你开发的需求，包括数据的需求，还有大数据技术的需求，也包括了对于连接物联网的平台，以及基于数据的隐私计算这一块的能力。所以这一块我们比较好的解决了开发全栈的需求和开发方法论的需求，这是第一个问题。大家可以看到，可以比较快的开发你的系统。
当我们有了这个开发平台之后，如何实现落地?落地的核心就是工程化。工程化的核心在于要把可能变成可靠，我不能说只出现一次，每次我希望它出现的时候就可以出现，我希望它的成本低廉。在这一点上，百度基于自己的经验，我们把已有的积累和客户的积累做成了场景化的AI开发平台，包括了通用的一些场景的AI平台，像智能对话、智能机器人、智能硬件，也包括了一个行业化的，零售、工业视觉、公共安全、智能视频等领域。这一块我们依次来看一下它的可能性。
首先看一下模型工厂，工程化的核心是希望我们生产一个人工智能的模型，能够像工厂的流水线一样做到非常简洁和容易。这个时候百度就把我们模型的生产全部总结在一起，希望有一个模型库可以供你调用，就像我刚才演示的一样，你需要选择跟你最接近的模型库，然后你再做定制版本，通过工具来定制自己的版本。有了这个东西之后，你要进入人工智能相对来说就简单得多。
举个例子，基于这样的理念，我们做了一个ABC Robot，我们去年9月份发布了这个平台，到现在这个平台已经在各行各业应用。而且我们已经跟10几家实体的机器人本体厂商合作，内嵌了百度的ABC Robot。我们也跟东软、汉得这样的企业合作，我们把本体的机器人扩展到大屏，还有配送机器人，你很有可能在机场、政务、金融、教育、医疗领域里面没看见百度，但是百度在那边为你服务，这就是ABC Robot。
我们还做了工业质检，2017年9月份第一个工业质检的项目是跟首钢的一个项目，钢板的检测。以这个项目为起点，我们把视觉应用到工业领域里面，应用到能源领域、钢铁领域，去实现工业质检对生产力的提升。到今天，这个设备，这个解决方案已经可以满足端、云、边三位一体的数据上传下行，实现对3C领域和其他领域非常好的质量检测。
今年和去年不一样的地方，我们还把整个交互方式改了一下。我们除了公有云的交互方式之外，我们与私有云、一体机以及BOX，摄像头、端这个层面进行交付，让我们交付的方式更加完整，也更加灵活。这样一个能力就使我们整个AI开发的环境有了一个很大的提升和可能性。工程化能力之后，你可以把可能变成可靠。但是以后可能还需要一个丰富的资源。因为在AI的开发里面你需要大量的数据，你自己的数据可能不够，为什么不能去享受前人所积累的所有数据呢?另外一点，你要处理大规模数据的时候，包括相关的一些训练、标注，也有很多的需求。这一方面也是一样的，也是需要大量的资源需求。
这边的训练已经完成了，我们看看7：24秒钟，我们可以看到训练完成的模型，功耗是7分28秒，其中4秒钟的差异，是因为这个地方要调度后台的模型过来，大概需要4秒钟时间。我们看一看训练的新的模型怎么样，我们看看可靠率怎么样，准确率92.4%，召回率78.9%，还是非常不错的。而且我们可以来校验一下，把后两个做完。这个模型是不是可靠?我们来上传一个实际的视频，这是在2019年1月8日拍的一个视频，这个视频是一个工厂的视频，我们看看对于安全的生产能不能进行监控，能不能把我们一个普通的摄像头变成一个可以监督安全的摄像头。我们来开始校验没有戴帽子的，系统校验完成，可以看到就可以出具相关的报告了。如果没有戴安全帽的人也标示出来了，就有了一个自己的模型。这个模型一共耗时大概是8到9分钟，而且你是基于百度的平台开发出来的，是基于自己的需求开发出来的。这样一种模式是非常简单的，而且你可以出一个Report，也可以发布出去。如果要检测一下里面的人员，有一个人级别是很严重的，这个人可能要真正去教育他，这两个人级别一般，你也可以提醒一下他要进学习班。在这种情况之下，最后一步就是模型的发布。为什么模型发布呢?你训练好了模型，如果是医院的，你想查医闹，如果是学校的，你为了保证小学生的安全，你需要查找一下小学生中有没有带打和棍子的，都可以自己训练出来，这是非常简洁的。一发布，就可以使自己的摄像头现在就拥有智能化的能力。所以非常简单，也非常简洁。
传统产业和传统的工业领域可以很快的进入到人工智能时代。与此同时，我刚刚谈到了丰富的资源，核心点需要具有算力资源，在刚才的演示里面根本就不需要管它，我们已经做到与算力无关了。另外一点，在数据层面是需要有管理的，数据要进行标注，而标注需要时间。在这一点上，我们也为在座的各位准备好了一个很重要的产业链的环节，就是百度跟山西省政府在太原建立了全国大的数据产业标注园区，这个园区已经具备了无人驾驶、图片、语音，甚至地图测绘等能力，这些能力可以共享出来，极大的降低了数据资源获取和加工的周期以及成本，有越来越多的客户在这一点上跟我们合作。
当然，要做好人工智能还要有一个生态和开发人员，这一点上我们也建立了一个产业智能联盟，我们已经跟200多家AI的集成商伙伴，100多家行业的头部客户一块来建成这个联盟，而且百度有一个云智学院，正在全力推进百万开发者的培训。我们相信只要我们一起努力，一定会有一个非常好的未来。
因为百度智能云，我们解决了开发的三大难点：一是快速迭代的技术环境;二是工程化平台解决复杂的开发路径;三是资源难题。所以我们的客户已经遍天下，这些客户都在享受一个AI时代带来的红利。有很多人问我，尹世明你怎么看待人工智能?我说我坚信人工智能会推动第四次工业革命。今天我们要像第一次工业革命的时候拥抱蒸汽机一样拥抱人工智能，要像第二次工业革命拥抱电力一样拥抱人工智能，要像第三次工业革命拥抱芯片和二进制一样拥抱人工智能。因为它一定会创造大量的红利，当我们增长乏力的时候，人工智能是可以给它带来不一样的。当每个人都想享受人工智能红利的时候，其实每个人是需要AI的，Everyone Needs AI。我们希望把百度最好的能力奉献出来，使所有人可以AI，可以容易的AI，我们希望做到Everyone Can AI，谢谢大家!
