将它们交给机器识别并挑选出有缺陷的零件；农场：奶牛佩戴项圈，通过读取奶牛的生物学特性分析数据，提高产奶效率；它配置了适当的安全检查点；……人工智能正逐步进入产业化阶段，人工智能应用场景也趋于多样化和复杂化。聪明的基因正在悄悄改变着每个人原有的工作方式和生活习惯。但需要正视的是，虽然智能化应用需求全面爆发，但很多行业人工智能技术研发和应用部署的门槛和成本一直居高不下。通过传统方式定制AI模型往往成本高、耗时长、项目效果达不到预期。如何结合硬件和软件实现机器智能？定制化场景AI开发成本如何控制？AI模型的优化迭代能否找到更快的工具？这些都是企业推进人工智能落地必须面对的挑战。日前，以“软硬件融合，智能创新，揭秘智能硬件AI应用技术难点及行业落地”为主题的百度智能云EasyDL零门槛AI开发平台网络研讨会在线成功举办。来自百度的专家和行业代表通过主题演讲、互动问答环节，以及EasyDL平台如何支持AI落地，帮助企业降本增效，多角度展示了AI生产工具的产业价值。零门槛AI开发平台：顺应时代而生的AI生产工具百度与波士顿咨询集团联合调查显示，在各行业的业务场景中，约86%的行业需要定制开发相关AI模型提高企业效率。如工业质检、物流自动分拣、智慧零售等都是典型场景。然而，很多企业在定制开发AI能力时，往往面临模型训练经验不足、模型适配部署繁琐、模型迭代优化周期长、人力成本大等痛点。在此背景下，百度推出了EasyDL零门槛AI开发平台。百度智能云产品经理鑫彤首先介绍了EasyDL的概况和功能优势。该平台主要针对定制化训练场景，为企业开发者提供基于零算法的高精度AI模型开发能力。平台可覆盖图像、视频、文本、语音、OCR、结构化数据、产品检测等七个方向的数据源。通过无需编写代码的交互方式，生成可部署在公有云上的数据、设备端SDK、软硬件一体机和本地服务器等多种不同方式的灵活部署包。可以看出，EasyDL主要适用于以下几种情况：市场上没有针对待解决的AI问题的标准化方案；企业缺乏专业的算法人员；AI模型能力需要融入实际业务产线，对模型高精度效果要求比较高。具体来说，EasyDL有三大功能优势——第一，全场景。EasyDL支持7个方向的17个垂直AI训练任务；第二，零门槛。面对数据准备和模型训练两大环节的诸多痛点，EasyDL可以为开发者提供针对性的功能和训练范式，为零基础的算法人员提供可视化的检查方式。开发者可根据实际行业应用情况，选择对应的超高精度、高精度、高性能等不同算法，一键启动模型训练任务，真正实现零门槛上手AI开发核心环节，并实现高精度模型定制；三是适应面广。AI模型到硬件的适配技术难度较大，但EasyDL可以广泛适配多模态模型部署服务，适配15款芯片和4大操作系统。在EdgeBoard上，推理速度平均可以提高10倍以上。鑫通以零件分拣业务场景为例，为开发者简单讲解了EasyDL的使用步骤。该场景的基本需求是在生产过程中对零件进行分类，区分是螺丝还是螺母。针对这种情况，开发者只需要5步即可完成：1.选择任务类型，即训练一个物体检测模型；2.上传并标注数据；3、开始一键模型训练；4.发布模型，比如发布的是设备端SDK；5.融入实际业务生产线。信通提到，从EasyDL的功能实现边界来看，最快状态下15分钟即可获得定制化的AI服务。AIEdgeDeployment:ModelEnd-to-SideAcceleration由百度智能云研发工程师翻译，分析了AI开发和边缘部署的技术方案。相关研究报告显示，AI模型部署在边缘和本地的需求呈上升趋势。译文指出，AI模型的部署规划本质上需要在准确性、性能和成本之间取得平衡，而如何取得平衡也是开发者面临的挑战。边缘部署也不例外。人工智能开发人员需要关注边缘部署的优缺点是否明确。主要优点是：网络无依赖性（或弱网络依赖性），有助于保护隐私；不受网络延迟影响，在某些情况下响应更快；性能会更稳定；芯片成本往往低于云部署。缺点是：受限于条件和功耗，算力相对较差；难以横向扩展；各大硬件厂商的技术标准难以统一，边缘部署方案的一致性很低；部分硬件厂商提供的软件方案或配套工具并不完善，会大大增加边缘部署的研发成本。在百度AI开发中心，如果说EasyDL是AI开发全流程的解决方案，那么EasyEdge就是专注于模型部署的工具。它的主要目标是：1.使模型更适应端侧因此，它包括模型转换、模型压缩和模型优化；二是在部署阶段提供更好的服务，让用户更容易使用，因此包括芯片适配、性能评估、安全加固等功能。简单来说，EasyEdge是百度自主研发的端计算模型生成平台，可以将原有的深度学习模型快速生成适配边缘节点和智能终端的端侧模型。将符合要求的原始模型输入到这个平台后，EasyEdge会进行仿真分析、转换、兼容、加速，最后打包成SDK，进而产生一系列的计算服务。翻译简要说明了EasyEdge对网络和框架的支持。EasyEdge支持部署多种不同类型的深度学习模型，包括图像分类、检测、人脸、姿态、分割、OCR等。目前EasyEdge支持超过50种网络，包括MobileNet系列、ResNeXt系列、DenseNet系列等同时，EasyEdge支持接入包括PaddlePaddle在内的多种深度学习框架，以及TensorFlow、PyTorch、DarkNet、Caffe、mxent、ONNX等六大业界主流框架。为了更方便的部署，EasyEdge目前支持部分深度学习框架模型的转换。EasyEdge还支持范围广泛的终端设备。不仅支持常见的通用芯片CPU、GPU、通用ARM设备，还支持市面上主流的专用芯片，如IntelMovidius系列、海思NNIE等。据译，使用EasyEdge可以减少随着大量的开发部署时间，模型的推理速度也会有很大的提升。号称“最快2分钟即可生成端到边的计算服务”。识别回收饮料瓶：利用EasyDL赋能绿色经济目前，EasyDL已广泛应用于工业、农业、零售、医疗、物流等行业。在本次研讨会上，深圳市鬼谷智能有限公司软件总监储胜峰通过远程连接的方式，与网友们分享了EasyDL平台在识别应用领域的案例。据楚胜峰介绍，这个项目的主要内容是饮料瓶的识别和回收，主要面向香港地区的客户。出于环保考虑，香港政府已经开始计划向饮料瓶制造商征收回收税，并通过制造商转嫁给消费者。比如一瓶水从2元变成2.2元变成2.3元，多出来的几分钱可以算作押金。用户喝完水后，将空瓶放入饮料瓶回收机，回收机会将用户预交的押金返还，形成生产-消费的绿色循环。从这个过程来看，实现回收的关键在于饮料瓶回收机如何“智能”识别出一个完全符合回收标准的瓶子，然后把钱还给放瓶子的用户。这就是这个项目的难点在于。鬼谷智能在尝试使用EasyDL平台后发现，这个平台不仅使用起来比较简单，而且给出的结果非常有利于训练和使用，而且不会消耗大量的时间和成本。通过对2000张不同形状瓶子图片的训练，已经能够满足客户的需求。目前，该项目已实施近百台饮料瓶智能回收机。可见，EasyDL在帮助企业快速获取AI能力方面是高效成熟的。【结论】EasyDL零门槛人工智能开发平台，不仅降低了人工智能从应用到落地的门槛和成本，也为相关企业的业务智能化转型提供了新方向。将开发者从“重新发明轮子”的泥潭中解放出来，让他们更专注于业务和创新，加速AI从算法到落地的应用进程。EasyDL的未来，让我们拭目以待。查看详情：https://ai.baidu.com/easydl/
