2020年已经过去，无论是顺风顺水的生活，还是极其艰难的生活，我们都应该永远记住这一点年。回首2020年，在这个不平凡的疫情之年，科技成为人类抗击疫情的关键，可以说是人类历史上第一次将人工智能技术投入到疫情防控中。抗击疫情。与此同时，人工智能技术已经深入应用到我们的生产生活、公共管理等各个方面。人工智能应用场景的爆发背后，是全球人工智能科技公司从后端到前端，从实验室到产业的努力和实践。近日，百度和谷歌均发表长文总结2020年AI的发展。谷歌首席AI科学家JeffDean在谷歌博客上发表长文，详细介绍了2020年谷歌AI技术在多个领域的应用进展。稍早前，百度先后发布了《百度AI的2020》和《百度研究院2021年十大科技趋势预测》，长达10000字。他们还盘点了百度过去一年在AI技术业务体系和行业赋能体系方面的成绩，也表达了对2021年AI技术和应用领域做出明确判断。如果仔细对比谷歌和行业的做法百度在AI技术和行业应用方面，我们会惊奇地发现，几乎同时起步搜索引擎业务的两家公司，都将AI技术应用到了产品体系的方方面面。我们也看到，谷歌、百度正在为千行百业的智能打造全球AI版图。不过，两大巨头的不同之处在于，与谷歌相比，他们开展的是更多领域、更具尝试性的产业AI合作，百度正在更系统地推进工业智能化应用。站在2020年和2021年的交汇点，我们想要了解全球AI技术的整体面貌和发展历程，深入谷歌和百度的AI体系无疑是一个非常好的契机。技术基石：谷歌和百度的AI基础研究AI技术之所以能够持续推动产业智能化升级，为企业、行业和社会带来价值，核心在于AI基础技术的不断演进。我们看到，谷歌和百度在2020年的AI基础研究中，都在关注无监督学习、AutoML（自动机器学习）、机器感知三大领域。其中，谷歌提出了这些领域的一些基础算法。创新。例如，在机器学习（ML）算法领域，谷歌在无监督学习领域取得了一些进展。去年，谷歌开发了一种名为SimCLR的自监督和半监督学习技术，它可以同时最大限度地提高同一图像的变换视图之间的一致性，并最大限度地减少不同图像的变换视图之间的一致性。在AutoML上，谷歌试图从AutoML-Zero的学习代码操作中采用由原始操作（加减法、变量赋值和矩阵乘法）组成的搜索空间，以便从头推导现代机器学习算法。在机器感知领域，即机器如何感知和理解我们周围世界的多模态信息，谷歌也取得了很多成果，包括CvxNet、3D形状的深度隐函数、神经体素渲染和CoReNet等算法模型.推出，在户外场景分割、3D人体造型建模、图像视频压缩等方面的实际应用。百度AI技术的底层创新是由百度大脑6.0的实质性演进驱动的。2020年，百度大脑6.0核心技术突破了“知识增强的跨模态深度语义理解”能力，结合知识图谱和深度学习技术，让人工智能不仅可以拥有知识，还可以持续学习，像人一样“活到最后”。老学习者”。目前在AI技术循环中非常重要的多模态语义理解领域，百度大脑推出了多模态预训练模型ERNIE-ViL，显着增强了跨模态语义理解能力，刷新了5个多模态经典任务世界最好成绩，荣登VisualCommonsenseReasoningTask（VCR）榜单在对话智能领域，百度大脑发布了超大规模开放域对话生成网络PLATO-2。参数规模上升到16亿，内容丰富度和连贯性再上新台阶，可以就开放领域的话题进行流畅深入的聊天。在端到端的问答方面，百度大脑提出了RocketQA训练方法，大大提升了对偶检索模型的效果，向端到端问答的实现迈出了重要的一步。在前沿技术方面，Google和百度正在积极布局量子计算技术，量子计算被视为面向未来的计算范式和生产力。2020年，谷歌验证了新的量子算法，对Sycamore处理器进行了精确校准，展示了量子机器学习的优势或测试了量子增强优化；通过QSIM仿真工具，开发并测试了多种量子算法，最高可达40个量子比特。接下来，谷歌将按照技术路线图构建通用纠错量子计算机，并在实践中证明量子纠错能够发挥实际作用。同样在去年，百度发布了国内首个云原生量子计算平台QuantumLeaf，提供QCompute等量子开发套件，缩短了量子编程的整个生命周期，实现了闭环的量子工具链；此外，量子脉冲计算服务Quanlse量子机器学习工具集PaddleQuantum全面升级，构建以百度量子平台为核心的量子生态，开启属于中国的量子时代。谷歌和百度也在持续发力人工智能技术的开源和发展，推动人工智能生态的发展。谷歌通过TensorFlow社区推动了一系列特殊兴趣小组、TensorFlow用户群、TensorFlow证书、AI服务合作伙伴的产生和成长；谷歌还投资了JAX，这是一个开源的、专注于研究的ML系统，可广泛应用于差分隐私、神经渲染、物理信息网络、快速注意力、分子动力学、张量网络、神经正切核和神经ODEs等技术领域。此外，谷歌还通过TFRC项目向全球研究人员免费提供超过500petaflops的云TPU计算能力，以帮助拓宽机器学习研究前沿的途径。今年，TFRC项目除了支持TensorFlow之外，还将支持JAX和PyTorch。去年，百度飞桨推进了“AI开发基线”，提升了软硬件系统的适应性。目前，飞桨已经聚集了265万开发者，服务了10万家企业，创造了34万个模型。飞桨在城市、工业、电力、通信等关系国计民生的诸多领域发挥着重要作用。根据权威数据研究机构IDC发布的2020年下半年深度学习框架平台市场份额报告显示，百度、谷歌、Facebook位列中国深度学习平台市场综合份额前三。其中，百度的综合市场份额排名第二。排名第一的谷歌几乎持平。业务增长：谷歌和百度的AI应用版图我们看到，在AI的基础技术研发上，谷歌和百度在整体技术路线和技术生态上有很多重合，但两家公司在AI技术上各有侧重。构成了谷歌和百度在各自庞大的产品体系上的差异化应用。在过去的一年里，谷歌正在将一系列人工智能技术创新应用到其产品体系的方方面面。通过机器学习算法的改进，谷歌在移动设备上的体验得到了极大的提升。在设备上运行复杂的NLP技术，实现更自然的对话功能。比如基于transformer的神经网络模型，谷歌去年打造了一款对话机器人Meena，可以实现几乎任何挑战的自然对话。此外，还有利用双工技术给企业打电话确认是否因疫情暂时停业，实现全球商业信息更新300万次，地图和搜索信息显示超过200亿次等。通过机器翻译和语音识别技术的升级，谷歌还使用了文本转语音技术，支持42种语言的GoogleAssistant可以大声朗读网页，让访问网页变得更加简单。借助多语言传输、多任务学习等多项技术，谷歌将100多种语言的翻译质量提高了5个BLEU点，可以更好地利用单语数据改进低资源语言。人们提供翻译。从JeffDean的介绍中，我们也看到谷歌的AI技术正在应用在无数谷歌产品的细节中。例如，结合跨模态推理和有效感知方法的发展，Google在MediaPipe中开发了多种新的感知推理功能和解决方案，例如设备上的人脸、手和姿势预测，实时身体姿势跟踪，实时虹膜跟踪和深度估计以及实时3D对象检测。在YouTube上，识别潜在有害内容，提高人工审核效率；通过自动增强声音和降低背景噪音，帮助YouTube创作者制作更好的视频。在GoogleMeet中，通过模糊背景改善在线虚拟会议。AI技术赋能业务，业务反推AI技术升级。也是百度AI给百度产品业务体系带来的发展路线。在移动生态中，百度展示了AI技术与移动服务的高度融合。在AI技术的加持下，百家号、智能小程序和托管页面三大支柱产品迅速发展成为国内领先的内容和服务接入平台。基于自然语言处理、知识图谱、语音、视觉、深度学习等AI技术能力，百度搜索也在持续智能化。今年9月，百度推出虚拟助手“度小小”App，拥有二维虚拟人物形象和独特的情感交互系统，可以像真人一样与用户交流，提供更好的个性化服务。在地图领域，百度地图秉承“新一代人工智能地图”的AI优势和创新能力。目前，百度地图90%以上的数据生产环节都实现了AI，并为九大行业输出解决方案。全景地图覆盖全国95%以上的城市，覆盖面积超过300万公里。同时，语音交互场景实现快速增长，百度地图智能语音助手用户规模已突破4亿。（百度地图AI室内传播）在输入法领域，在AI技术的赋能下，百度输入法市场占有率和活跃用户数均位居行业第一。百度输入法语音输入能力持续突破，成为行业首款日均语音请求量突破10亿次的输入法产品，实现语音识别准确率98.6%，离线中文新功能——英语自由，方言自由说到升级等功能或技术突破，已成为语音输入普及率最高的第三方手机输入法；语音输入、手写输入等AI功能取得重大行业突破，用户认可度高，手写识别准确率提升至96%。行业首创，AI打车输入准确率超过行业最高水平15%。对于小都来说，2020年将是依托领先的智能科技继续“破圈”的一年。目前，小度第一方设备的语音交互次数已达33亿次；开发者数量已达4.5万人，使用场景也从家庭、酒店、汽车扩展到移动场景。硬件方面，国际权威研究机构Canalys数据显示，2020年上半年，小度智能音箱全品类出货量均位居国内第一；前三季度，小度智能屏出货量位居全球第一。618、双十一期间，小度获得智能音箱品类全平台销量冠军、智慧屏品类全平台销量&销量双冠王。在自动驾驶和智能交通领域，百度Apollo也迎来了持续爆发。2020年，百度先后在长沙、沧州、北京开通ApolloGo自动驾驶出行服务。10月12日，北京地区呼叫次数突破2600次，百度成为国内唯一一家在多个城市开启Robotaxi试运营的企业。5月26日，全球最大的自动驾驶及车路协同应用试验基地——百度阿波罗园区落户北京亦庄经济开发区。建成后将加速Apollo自动驾驶和车路协同技术产品的成熟和应用。2020年，百度AI技术不仅将有效支撑百度业务体系的全面完善，还将开始广泛赋能各行各业。B端市场掀起智能升级浪潮产业赋能：谷歌与百度AI产业化的不同方向在AI产业化和产业智能化方面，我们也可以看到谷歌也在推出一些跨行业、跨领域的产品。区域项目AI技术应用，特别是新冠疫情下，为社区大数据管理、疫情防控、医学研究等提供了一系列解决方案，但尚未形成系统的产业级应用实践。比如在去年的疫情下，谷歌首次与苹果合作，共同推出了支持蓝牙隐私保护技术的暴露通知系统（ENS），及时通知用户，避免与检测呈阳性的感染者接触。同时，谷歌也在使用用户的匿名搜索数据来预测COVID-19的传播和搜索与症状相关的数据。在生物医学领域，谷歌去年实现了果蝇半脑连接组大规模突触分辨率图的大规模机器学习模型重建，从而帮助神经科学家更好地理解大脑的功能；与制药公司合作，通过机器学习“虚拟筛选”有前景的分子化合物。同样，谷歌的深度学习模型已经应用于医学领域，用于识别疾病的发病率；在城市治理中，预测特定区域的降水量也可以帮助一些洪水多发国家做出更准确的水位预测和洪水预报。与谷歌不同，百度不仅为疫情防控贡献了众多AI解决方案，而且还在通过系统化的产业战略，全方位与不同领域的实体产业进行融合，形成更广泛连接的AI产业解决方案。疫情之下，百度的AI测温、AI问诊、智能外呼、服务机器人等创新应用开始大规模推广，体现了AI技术服务社会、科技向善、科技的技术温度。企业的社会责任。疫情过后，人工智能将进一步与城市、交通、工业等基础行业融合，推动复工复产，促进社会经济发展。基于这一经营战略，去年5月，百度明确提出了百度智能云的新发展战略，即以云计算为基础，以AI为抓手，聚焦重要赛道的“云智融合”。为了更好地实施新战略，百度智能云调整了业务结构。新架构分为三层，最底层是百度核心技术引擎百度大脑。中间是平台，包括通用基础云平台、AI中台、知识中台、场景化平台等关键组件。在基础层和平台的支持下，上层的智能应用和解决方案将为各行各业赋能。为满足行业应用的规模化生产，百度智能云提出了AI-Native云计算架构。从基础设施中的AI计算集群、AI芯片到工程平台上的飞桨、云原生、视频云到应用平台、区块链等，通过云与智能的融合，端到端，支撑工业智能化方便高效地申请。以“妆智凌云”为基础加速产业智能化，将AI技术无缝融入万千行业，成为今年众多产业发展的新机遇。基于此，我们可以看到，百度的AI技术创新实现了社会经济与产业智能化升级之间的外循环构建，为不同行业创造了智能化模型和融合基础。在智慧城市领域，百度智慧城市解决方案基于自主创新的基础设施，包括城市感知中心、AI中心、数据中心、知识中心和城市智能交互中心，帮助城市提升智能化水平，赋能公共交通等场景。安全、应急管理、智能交通、城市管理、智慧教育。目前，该解决方案已在北京海淀、重庆、成都、苏州、宁波、丽江等10多个省市得到应用。在数字金融领域，百度智能云已服务近200家金融客户，包括6大国有银行、9大股份制银行、21家保险机构，涉及营销、风控等十余个金融场景.并构建了30多家合作伙伴生态，跻身国内金融云解决方案领域第一阵营。在智慧医疗领域，百度智慧医疗“灵医智慧”已服务300+家医院、1500+家基层医疗机构，助力数万名医生，惠及超过1000万患者。在工业互联网领域，百度工业互联网帮助企业及上下游产业实现数字化、网络化、智能化。百度智能云提供的智能制造解决方案覆盖14大行业、100多家企业、30多家合作伙伴，达到50多种垂直场景，并在3C、汽车、钢铁、能源等领域得到规模落地和其他行业。在智慧办公领域，2020年5月，百度宣布依托“AI中台”和“知识中台”，发布“智慧办公”企业智能应用“如流”，打造办公流水线在AI时代，打造新一代人工智能办公平台。百度如流全面升级为新一代智能工作平台，用AI赋能企业实现智能化转型，实现对企业工作模式的全方位、智能化支持，提供从个人到组织、从业务的全场景服务进行操作。人工智能技术的赋能，不仅体现在实体产业的智能化升级，更体现在服务社会的共同责任。正如谷歌为听障人士设计的产品包装识别应用、视频会议的手语自动检测系统，AI技术也在彰显其“科技向善”造福社会、服务大众的伦理精神。同样，百度也秉承“科技为更好”的理念，履行企业公民的社会责任。例如，百度已经将人工智能技术运用到寻人公益事业中。截至2020年12月，百度AI寻人已帮助近1.2万户家庭团聚。再比如，百度AI持续支持文化保护和动物保护。例如，百度与国际爱护动物基金会（IFAW）合作推出了全球首个利用人工智能技术打击野生动物制品非法贸易的平台。与国家地理达成合作，通过百度AI图像识别能力提升蝴蝶物种识别效率，为蝴蝶物种保护和研究提供技术支持。百度与清华大学、中国文物保护协会等机构合作，利用人工智能技术识别国宝级古建筑内外的细微变化，确保及时修复；乐山大佛、广元千佛崖等重要文物的管护工作开始使用百度的AI技术。我们发现，随着人工智能技术在全社会生产生活中的普及应用，人工智能作为推动经济发展和社会进步的积极力量的价值越来越凸显。结语：携手前行，各有各的美好。2020年是深刻影响世界政治经济格局的一年。也是新技术浪潮引领的全球科技产业大变革的一年。与能源、工业等传统行业一样，它们都面临着新旧技术范式和势力范围的较量和权力斗争。AI技术，虽然今年在基础算法领域没有太多重大突破，但AI技术正从少数科技公司的研究成果全面渗透到各行各业。2020年，人工智能技术将成为各行各业数字化、智能化升级的关键要素。回顾2020年谷歌和百度人工智能技术的演进和产业化，我们可以得出以下结论：一是人工智能的基础技术仍在稳步推进，算法、算力、开发工具等方面的成熟演进尚需时日。仍然是重要的一步。提高AI平台效率的有效手段。在这个层面上，谷歌和百度在大方向上保持了相同的频率，但基于两家公司产品体系和研发重点的不同，在具体技术路线上表现出差异。二是随着AI技术和开发平台的日趋成熟，AI渗透正在向云、边、端等数字化场景的方方面面渗透，如谷歌、百度等。第三，在人工智能产业化方面，谷歌并没有进行较为系统的战略制定和推进，而是与不同领域的公司和机构保持零星、松散的合作。在中国，由于产业化进程更加紧迫，AI企业之间的竞争不断升级、竞争激烈，AI产业化的速度和力度可能远超国外市场。在AI技术领域走在前列的百度，成为这场行业数字化、智能化转型的中坚力量。构建“云智融合”等系统的AI产业战略规划，成为百度在这场新技术产业转型下的核心机遇。告别2020年，还有那么多值得我们盘点的AI场景，而面对2021年，AI技术在更多商业和行业场景的爆发，相信不会让我们失望。
