來源：羅超頻道

從百度發力AI算起，AI在中國商業化進程已超過10年，AI算法、算力、數據等基礎設施均已完善。2020年的疫情，直接加速世界數字化與智能化進程，全社會對智能化達成高度共識。今年兩會上，百度李彥宏、聯想楊元慶、小米雷軍等代表們的提案均關系到AI，強調要推動AI在交通、養老、制造等領域的應用落地，避虛向實。十四五規劃綱要中，“科技”出現36次，“數字”出現17次，“智能”出現7次，規劃綱要明確要“推動互聯網、大數據、人工智能等同各產業深度融合。”

2021年將是AI產業化的關鍵年，那么AI產業化的關鍵是什么？從百度知識增強語義理解平臺“文心ERNIE”的應用歷程，可以管中窺豹。

AI產業化的關鍵到底是什么？

百度文心ERNIE的發展歷程可追溯到2013年，當時百度基于神經網絡語義匹配技術改進搜索效果，讓網頁搜索相關性顯著提升。2018年10月谷歌發布預訓練模型BERT，掀起了自然語言處理技術范式的革命。百度不甘示弱，基于多年來的AI技術積累，在2019年3月發布并開源知識增強的預訓練模型文心ERNIE1.0，在語言推斷、語義相似度、命名實體識別、情感分析、問答匹配等自然語言處理各類中文任務上的效果超越BERT；同年7月，發布持續學習的語義理解框架文心ERNIE2.0，在16個中英文任務上超越BERT和XLNet。

百度文心ERNIE本質是語言與知識技術平臺，被歸類為認知智能，其讓機器具有認知能力，是人工智能最關鍵的一環。截至目前，文心ERNIE已被廣泛應用于百度搜索引擎、信息流、智能音箱等幾十個內部產品；同時通過百度大腦對外開放，累計支持超過2萬名開發者，廣泛應用于金融、通信、教育、互聯網等行業。

距離正式推出只有兩年時間，百度文心ERNIE是如何實現產業化的快速落地的？

首先，打鐵還需自身硬，AI要技術先行。

AI產業化本質是讓AI技術在行業應用落地，助力對應產業降本增效與創新升級，足夠強大的AI技術是最大前提。文心ERNIE就是百度AI技術先行的代表。一方面，百度AI重視底層核心技術的自主研發，而不是拿來主義，深度學習平臺飛槳PaddlePaddle與百度文心ERNIE均秉持這一理念。另一方面，百度從未停止技術迭代，因為AI算法要基于數據與場景的錘煉不斷進化，提高智能能力，百度文心ERNIE就是百度沉淀多年的NLP與知識圖譜技術的集大成者。

不斷拿下世界級大獎，足以證明百度文心ERNIE的技術實力。基于文心ERNIE，百度在2019年12月以超越人類3個百分點水平摘得自然語言處理權威數據集GLUE全球第一，在9個任務平均得分首次突破90大關，刷新該榜單歷史，相應成果受到國際頂級科技商業雜志《MIT Technology Review》官方報道。2021年3月，在GLUE新排名中，百度文心ERNIE以90.9的分數再登榜首，領先微軟 DeBERTa/TuringNLRv4、谷歌 T5以及阿里巴巴、華為等研發的同類別技術。

其次，提供開發套件，跨越AI產業化技術鴻溝。

AI技術應用到產業，存在較大技術鴻溝。對于大多數開發者特別是傳統軟件開發者來說，AI技術門檻太高，給這些開發者提供簡單易用的AI技術解決方案至關重要。

2016年百度開始通過百度大腦開放語音技術、視覺技術、自然語言處理在內的數百項AI能力。百度熟知開發者在應用AI技術時面臨的門檻高、復雜度高等痛點。基于此，百度文心ERNIE不是像公有云開發平臺一樣提供API，而是在2019年11月發布了“文心ERNIE語義理解開發套件”，讓不同行業的開發者可以快速、簡單、輕松地開發AI應用。

可見，AI技術平臺不應該只是底層API，而應該解構AI技術，結合產業特性，提供開發工具組合，讓傳統IT開發者可以快速輕松擁抱AI。

最后，百度先吃螃蟹，“從內到外”全面落地。

百度文心ERNIE源于2013年百度推出的神經網絡語義匹配技術，其最初被用于改進搜索結果相關性。百度文心ERNIE也是在百度搜索等自有業務場景錘煉成熟后，才對外開放。應用于百度自有業務時，在海量知識與數據的錘煉下，百度文心ERNIE技術持續進步，ERNIE2.0模型已學習1500萬篇百科語料和詞語、實體知識，700萬個人類對話，3億文章的因果結構關系，10億次搜索查詢與結果的對應關系，以及2000萬的語言邏輯關系知識。在這些數據的“填喂”下，百度文心ERNIE技術持續進化，在內部錘煉成熟后，2019年百度文心ERNIE才對外開放給各行各業。

為什么百度文心ERNIE的開放對AI產業化很重要？一方面，語義理解是AI基礎能力，AI應用均很難繞過，百度文心ERNIE有較大的通用性，其可快速適應各行各業的產業場景，通過開發套件這種模式，直接降低了行業應用難度。另一方面，百度文心ERNIE是百度AI開放“武器庫”的一件武器，百度大腦AI開放平臺匯聚深度學習平臺飛槳、AI Studio、EasyDL零門檻AI開發平臺等平臺，語音、圖像、文字識別、人臉、NLP、知識圖譜等AI能力，在各行各業深耕多年聚集了開發者、行業影響力與技術資源，百度文心ERNIE“站在巨人肩膀”上快速普及。

不只是百度文心ERNIE，百度開放的各種AI應用，均是先在自有業務應用、錘煉與進化，到一定階段再開放給行業，在AI產業化的海量場景中進一步錘煉學習進化，反過來讓AI技術則得到進一步提升，這種“由內到外”的開放模式，形成了正循環效應。

AI產業化是一個系統工程

AI產業化是十四五期間我國經濟發力的一個重要方向。在經歷貿易摩擦后，我國更加意識到自主技術的重要性，AI是未來科技的制高點之一，掌控自主核心科技更有必要，因此在AI產業化進程中，我國強化自主核心AI科技是可預見的趨勢。

今年3月，由斯坦福大學發起的人工智能指數（AI Index）報告顯示，中國在AI學術工作方面的成績超過美國。多年前，中國的 AI 期刊發表文章數量即超過美國，現在中國首次在期刊引用量上占據了優勢。AI Index 聯合主席 Jack Clark 表示： “各種維度的文獻分析表明，在人工智能發展方面，美國和中國已經成為彼此對等的國家。”

AI產業化是我國的重大機遇，依托產業資源和市場規模，中國AI產業化更加務實，整體進程有望領先世界。當然，要確保這一點，國家頂層設計、人才生態建設與AI產業生態都不可或缺。

從十四五規劃綱要來看，我國在支持AI產業化上已經有較為完整的頂層設計，涵蓋底層技術、產業應用、社會民生等領域。十四五規劃綱要指出，要加快建設新型基礎設施，“圍繞強化數字轉型、智能升級、融合創新支撐，布局建設信息基礎設施、融合基礎設施、創新基礎設施等新型基礎設施。”在“加快數字化發展 建設數字中國”獨立篇章則指出，要加強關鍵數字技術創新應用，“聚焦高端芯片、操作系統、人工智能關鍵算法、傳感器等關鍵領域，加快推進基礎理論、基礎算法、裝備材料等研發突破與迭代應用。”

在人才生態上，百度等企業與學校通過產學研融合模式培育AI人才，百度事實上已成為高端AI人才的“黃埔軍校”，同時百度已宣稱將給行業培養100萬AI人才，2020年百度推出兩個“500萬”計劃：預計到2030年，百度智能云服務器臺數超過500萬臺；未來5年，預計培養AI人才500萬。去年兩會,李彥宏在提案中就曾指出要加強人工智能基礎和應用人才培養,今年明確提出進一步加強人工智能教育體系建設,讓更多人實現高質量就業。

在AI生態上，以百度為首的AI巨頭正持續構建繁榮的AI開放生態。百度智能云面向垂直行業提供端到端解決方案，幫助對應產業快速實現智能化轉型，例如在智慧城市賽道，百度智能云用“云智一體”助力北京海淀打造智慧城市“樣板間”的案例刊登上《人民日報》；飛槳則已凝聚超265萬開發者,服務10萬家企業,基于飛槳平臺創建了超過34萬個模型,在城市、工業、電力等很多關乎國計民生的領域都有飛槳在發揮作用，比如其攜手國家電網和山東信通打造電網智能巡檢方案,分析準確率達到90%，報警響應速度更是從小時級提升為秒級。獨樂樂不如眾樂樂，AI開放讓百度在AI產業化浪潮中扮演“基礎設施承建商”的賦能角色，百度將在創造價值中獲取價值。

日前百度已成功在港交所二次上市。在上市儀式現場李彥宏致辭稱，百度是一家始終相信和熱愛技術的公司，他將百度前二十年的技術布局分為兩個階段：最初10年專注搜索技術開發，演化出語音、圖像、知識圖譜、自然語言處理等人工智能技術，最近 10 年，“我們在深度學習、對話式人工智能操作系統、自動駕駛、AI 芯片等前沿領域投資，讓我們成為一個擁有強大互聯網基礎的領先 AI 公司。”文心ERNIE正是從搜索技術“演化”出的AI技術。

2005年百度登陸納斯達克的標簽是“最大中文搜索引擎”，今天百度回歸港交所，最新標簽已變為“擁有強大互聯網基礎的領先 AI 公司”，李彥宏說，回到香港二次上市，是百度的再次出發，是百度的二次創業。在AI產業化的關鍵年，百度10年來沉淀的AI技術價值，正在被開發者社區、傳統產業與資本市場認可，在AI產業化浪潮中，百度大概率會成為最亮眼的那朵浪花。