“云智一体”技术与应用解析白皮书——企业AI开发篇-64页_10mb

百度智能云“云智一体”技术与企业AI开发全栈模式总结

一、核心战略：云智一体，赋能数字化与智能化升级

• 百度智能云提出“云智一体”战略，通过“云”（云计算基础，提供数字化底座）和“智”（AI引擎，提供智能化升级）的深度融合，助力企业实现一步到位的数字化与智能化转型。
• 核心战略升级：以“云计算为基础”支撑数字化转型，以“人工智能为引擎”加速智能化升级，形成“赋能千行百业”的生态优势。
  • 百度智能云架构20：包含数字化底座（基础云、数据库、物联网等）、智能化引擎（飞桨深度学习平台为核心）、全场景应用（覆盖智慧交通、智能制造等领域）。

二、适应未来发展的AI开发平台设计
在企业数字化转型过程中，需构建结合场景、自主创新与效能为要的AI开发平台。

• 场景先行：AI需与实际业务场景结合，百度提供质检、OCR等场景化开发工具。
• 自主创新：平台适配多种芯片（如百度昆仑、华为昇腾）和主流框架（如TensorFlow、PyTorch），支持灵活开发。
• 效能为要：通过数据自动清洗、预训练模型、分布式训练等技术，优化开发效率与算力调度。

三、AI开发基础设施：高性价比与高性能
百度智能云为AI开发构建了三层基础设施：

1. AI计算层：
   • 提供百度昆仑AI芯片（7nm工艺，性能提升3倍）与X-MAN架构服务器。
   • 特点：高性能、弹性调度、支持四路CPU的四节点AI超级服务器。
2. AI存储层：
   • 对象存储BOS+AI加速，支持高速数据传输、智能预加载缓存。
   • 提供视频、图像等AI场景的智能处理能力。
3. AI容器层：
   • 支持GPU精细化管理（如1/2、1/4资源粒度）与NVLink高速通信。
   • 提供AI作业调度、算子加速引擎，支持大规模并行通信。

四、AI开发双平台：满足不同开发需求

• EasyDL（零门槛开发平台）：
  • 面向业务人员，提供自动化工具（如AutoDL、智能清洗、预置模型），15分钟快速构建模型。
  • 支持图像、文本、语音等7大方向，17种任务类型，适配20种芯片与4大OS。
  • 典型应用：电力巡检、客服机器人（人工替代率达80%）。
• BML（全功能开发平台）：
  • 面向算法开发者，支持Notebook、代码开发、可视化建模，并预置超大规模预训练模型（如ERNIE、文心）。
  • 提供AutoML自动调参、数据增强等功能，提升模型精度与训练效率。

五、企业AI能力生产与集中化管理：AI中台

• 功能组成：
  • AI能力引擎：沉淀330+项AI技术能力，支持即拿即用。
  • AI开发平台：集成EasyDL与BML，提供开发、管理、部署全流程支持。
  • 管理功能：资产纳管、统一服务、统一运维，提升企业整体效能。
• 核心价值：
  • 集约化管理：统一模型、样本、算力资源。
  • 高效率生产：低门槛开发工具与生态支持。
  • 统筹化升级：促进企业内部AI能力复用与持续迭代。

六、行业实践：落地场景与成效

1. 国网人工智能平台：
   • 构建国网AI中台，集成计算机视觉、NLP技术，应用于输电巡检（日均检测5000+张图片）、智能客服、调度知识图谱。
   • 成效：输电巡检效率提升60倍，95598客服智能答复率达90%，调度知识问答准确率超95%。
2. 陕西汉中AI脱贫案例：
   • 使用EasyDL进行“饮水安全住房识别”，2019年识别22万户家庭，准确率达85%以上。
   • 延迟1507户脱贫计划，预警7733户，提升精准扶贫精准度。

七、总结与展望
百度智能云“云智一体”全栈模式，通过云计算与人工智能的深度集成，涵盖从基础设施到开发平台、再到中台管理的全流程能力：

• 优势：
  • 灵活性：覆盖芯片适配、算力调度、算子优化。
  • 易用性：双平台设计适配零代码与高代码开发者。
  • 行业适配：深耕能源、政务、医疗等垂直领域，结合典型案例。
• 展望：
  • 持续推动国产化（如飞腾、麒麟）及标准化。
  • 向云边端协同与智能化升级聚焦，目标实现企业全链路AI赋能。