文 | Rickzhang

輪值主編 | 君莫笑值班編輯 | 玉茹

第 5786 篇深度好文：5860 字 | 12 分鐘閱讀

如果能再來(lái)一次，也許多倫多大學(xué)的杰弗里·辛頓教授不會(huì)在2006年，對(duì)外發(fā)布自己的那三篇關(guān)于深度學(xué)習(xí)的論文。

因?yàn)樗麤](méi)想到的是，僅僅一個(gè)源自實(shí)驗(yàn)室未被證明的設(shè)想，現(xiàn)在已經(jīng)變成了超過(guò)數(shù)千億美元的大生意。

尤其在中國(guó)。

根據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，中美之間每年超過(guò)2000億的芯片進(jìn)口中，這兩年用于人工智能的GPU芯片占比以超過(guò)10%的增速逐年提升。

當(dāng)然，這句話也可換個(gè)角度理解。

從2012年開(kāi)始，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)現(xiàn)和后續(xù)應(yīng)用，讓語(yǔ)音識(shí)別準(zhǔn)確率一年的提升比過(guò)去15年的提升總和還要多；同時(shí)，圖像識(shí)別以圖搜圖的準(zhǔn)確率從20%提升到了80%。

關(guān)鍵，這些技術(shù)在中國(guó)國(guó)內(nèi)都有著全球最大的應(yīng)用市場(chǎng)。而從智慧城市管理開(kāi)始的政府需求，也助推深度學(xué)習(xí)技術(shù)在不計(jì)成本的投入下正以“光速”奔跑。

根據(jù)中國(guó)信息通信研究院數(shù)據(jù)顯示，2017年中國(guó)人工智能市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到217億元，2020年已經(jīng)超過(guò)700億元，年度復(fù)合增長(zhǎng)率大于50%。

正因此，這兩年全球的AI市場(chǎng)熱點(diǎn)，中國(guó)的獨(dú)角獸企業(yè)都在不遺余力追逐。這樣的背景下，AI在中國(guó)的發(fā)展一日千里，并越來(lái)越跟基礎(chǔ)的學(xué)科與細(xì)節(jié)應(yīng)用相結(jié)合，出現(xiàn)了大眾化和普及化的趨勢(shì)。

“一般的人很難想象，AI在現(xiàn)在的信息系統(tǒng)中已經(jīng)發(fā)展到了什么樣的情況”，作為蘇州BioX生命智能產(chǎn)業(yè)研究院人工智能部門(mén)經(jīng)理，王建峰說(shuō)，與大眾對(duì)AI的認(rèn)知還處在非常高端應(yīng)用領(lǐng)域不同，當(dāng)下深度學(xué)習(xí)，尤其是針對(duì)圖像優(yōu)化和邏輯思維的AI應(yīng)用，已經(jīng)廣泛普及到了生產(chǎn)領(lǐng)域的各個(gè)方面。

這在中國(guó)是一個(gè)必然的發(fā)展趨勢(shì)。畢竟，國(guó)家層面大力投資AI系統(tǒng)以及其他人工智能領(lǐng)域，是政府需求引爆的。

2006年前后，國(guó)內(nèi)各個(gè)城市都在逐漸推進(jìn)交通攝像頭網(wǎng)絡(luò)的搭建，目的是建設(shè)無(wú)人交通管理體系。

為了不漏拍，幾乎是每張照片內(nèi)容都會(huì)被保存。可是在運(yùn)營(yíng)過(guò)程中，各個(gè)城市交管部門(mén)發(fā)現(xiàn)，影像數(shù)量急劇增加，每年在云存儲(chǔ)上都要進(jìn)行巨額投入。

因此，地方交管部門(mén)迫切需要一個(gè)能在攝像頭就進(jìn)行判斷的技術(shù)，讓攝像頭只拍違法事件。之后，又衍生出車(chē)牌識(shí)別、人臉識(shí)別等方面的應(yīng)用需求。

正因?yàn)檫@樣龐大的需求存在，才迫使中國(guó)的AI企業(yè)迅速成長(zhǎng)，也才有了各大廠都在推動(dòng)的數(shù)字城市操作系統(tǒng)。

王建峰說(shuō)，深度學(xué)習(xí)理論引出的圖像優(yōu)化和識(shí)別相應(yīng)的技術(shù)在城市管理方面，現(xiàn)在已經(jīng)收獲了非常好的效果、大大提升了效率；同樣的技術(shù)延伸到醫(yī)療相應(yīng)圖片的判別上，也應(yīng)該有著相應(yīng)的能力。“我們的項(xiàng)目，實(shí)際上就是幫助醫(yī)生在醫(yī)學(xué)相應(yīng)圖片的判斷上做出更好的決策。”

而正是由于AI圖片處理和識(shí)別技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用在很多場(chǎng)景，因此公司判斷這種技術(shù)，延伸到醫(yī)療圖像處理領(lǐng)域就順理成章，這是整個(gè)公司對(duì)于這個(gè)技術(shù)研發(fā)立項(xiàng)的前提。

當(dāng)然，這不是首次將AI技術(shù)運(yùn)用于醫(yī)療圖片處理和識(shí)別。

在國(guó)外，谷歌、微軟都在做類(lèi)似的一些技術(shù)。而國(guó)內(nèi)龐大的病歷，以及海量的醫(yī)生對(duì)醫(yī)療圖片處理需求，成為公司下決心推出這種技術(shù)的背景。

這也是醫(yī)療領(lǐng)域信息化需要解決的一個(gè)非常大的痛點(diǎn)。

畢竟傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)中，對(duì)于CT X光等醫(yī)療圖片進(jìn)行研判，要依靠醫(yī)生長(zhǎng)期積累下來(lái)的經(jīng)驗(yàn)，不僅耗人，更耗時(shí)。但通過(guò)深度學(xué)習(xí)技術(shù)，教會(huì)計(jì)算機(jī)正確的識(shí)別醫(yī)療圖片所反映出的病癥問(wèn)題，醫(yī)生在做診斷決策的時(shí)候，就有了更多二次判斷審核的時(shí)間和空間。無(wú)疑，這會(huì)減少對(duì)于病人病情誤判的幾率。

這樣看似在其他行業(yè)已經(jīng)應(yīng)用的AI技術(shù)，卻讓王建峰和他的團(tuán)隊(duì)遇到了大麻煩。

“我們團(tuán)隊(duì)當(dāng)時(shí)組建的時(shí)候，擁有著接觸過(guò)AI算法，甚至很有經(jīng)驗(yàn)的一批工程師”，王建峰說(shuō)，這樣的情況卻并沒(méi)有對(duì)整個(gè)系統(tǒng)的研發(fā)起到促進(jìn)作用，團(tuán)隊(duì)被很多重復(fù)的算法疊加以及邏輯梳理的工作困住了。

原因很簡(jiǎn)單。

因?yàn)椴皇煜ふ鎸?shí)醫(yī)療領(lǐng)域的各種工作流程，整個(gè)技術(shù)團(tuán)隊(duì)無(wú)法站在醫(yī)生的角度考慮問(wèn)題，因此技術(shù)在實(shí)現(xiàn)過(guò)程中走了很多的彎路，而且代碼越弄越復(fù)雜。

再加上之前希望能利用一套系統(tǒng)解決所有的問(wèn)題，因此在不停地給系統(tǒng)增加學(xué)習(xí)的樣本，但系統(tǒng)由于無(wú)序的知識(shí)灌輸所產(chǎn)生的學(xué)習(xí)效果也非常不到位。

實(shí)際上，傳統(tǒng)業(yè)務(wù)受限于數(shù)據(jù)的獲取以及處理效率，訓(xùn)練和預(yù)估精確數(shù)據(jù)的獲得依然是個(gè)難題。

后來(lái)在接觸到百度AICA首席AI架構(gòu)師培養(yǎng)計(jì)劃之后，王建峰才發(fā)現(xiàn)當(dāng)時(shí)整個(gè)團(tuán)隊(duì)最大的問(wèn)題只是從AI技術(shù)出發(fā)去理解業(yè)務(wù)，并沒(méi)有從公司整體的戰(zhàn)略方向去重視業(yè)務(wù)的訴求和邏輯。

而在接受完培訓(xùn)并順利在老師指導(dǎo)下完成項(xiàng)目研發(fā)后，王建峰認(rèn)為，AI架構(gòu)師現(xiàn)在已成為AI技術(shù)在中國(guó)發(fā)展的必然產(chǎn)物與關(guān)鍵角色。

實(shí)際上，“AI架構(gòu)師”并不是AI行業(yè)的“專(zhuān)屬”職位，更多的是在有真實(shí)應(yīng)用問(wèn)題和場(chǎng)景的公司中，將本公司面臨的問(wèn)題和AI技術(shù)結(jié)合起來(lái)的一種管理和技術(shù)相結(jié)合在一起的崗位。

“在AI技術(shù)落地的過(guò)程中有太多未明確的情況，都是要根據(jù)實(shí)際的業(yè)務(wù)場(chǎng)景構(gòu)造對(duì)AI技術(shù)的需求，這需要技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者在熟悉AI技術(shù)和理論的同時(shí)，還要具備整體的架構(gòu)能力，而不是簡(jiǎn)單的對(duì)AI生搬硬套。”

讓王建峰覺(jué)得參加百度AI架構(gòu)師培養(yǎng)計(jì)劃收獲最大的，是從以往沒(méi)想到的復(fù)合視角來(lái)看問(wèn)題，最終另辟蹊徑解決了項(xiàng)目在技術(shù)研發(fā)中遇到的所有問(wèn)題。

“我們一開(kāi)始整個(gè)項(xiàng)目遇到問(wèn)題的原因，在經(jīng)過(guò)行業(yè)專(zhuān)家的點(diǎn)評(píng)之后才發(fā)現(xiàn)，并不是我們技術(shù)水平上沒(méi)有達(dá)到，而是公司在立項(xiàng)的時(shí)候?qū)τ陧?xiàng)目的期望值有一點(diǎn)過(guò)高”，王建峰說(shuō)，這已經(jīng)成為AI技術(shù)落地過(guò)程中的一個(gè)通病。

在他看來(lái)，現(xiàn)在有不少人對(duì)AI還存在一定的誤解，覺(jué)得AI是一個(gè)萬(wàn)物都可智能的程序和技術(shù)，“但任何一種AI理論和技術(shù)的落地都是有邊界的。”

王建峰參與的醫(yī)療項(xiàng)目也不例外。“原本公司是希望做一個(gè)能涵蓋大多數(shù)醫(yī)療圖片處理的AI智能助手，提供給醫(yī)院和醫(yī)生使用，從而創(chuàng)造價(jià)值提升利潤(rùn)”，但王建峰帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)過(guò)程中發(fā)現(xiàn)，這樣給系統(tǒng)深度學(xué)習(xí)的材料需要海量的處理能力，也是在現(xiàn)有的情況下無(wú)法達(dá)到的。

“關(guān)鍵，參與的工程師也很累，大家費(fèi)了很大的勁，但做出的系統(tǒng)總是不能達(dá)到預(yù)先的要求”，直到參加AICA四期的培訓(xùn)，“百度技術(shù)專(zhuān)家的話才把我點(diǎn)醒，我們不再追求知識(shí)的全部覆蓋，而聚集在一個(gè)有邊界的地域抽取關(guān)鍵知識(shí)，并對(duì)關(guān)鍵知識(shí)進(jìn)行優(yōu)化，以實(shí)現(xiàn)在關(guān)鍵點(diǎn)的知識(shí)圖譜完美覆蓋”。

效果立竿見(jiàn)影，調(diào)整思路后的結(jié)果讓王建峰第一次認(rèn)識(shí)到了在AI領(lǐng)域復(fù)合視角的強(qiáng)大能力。“我們針對(duì)疑難病的圖片判定系統(tǒng)迅速就完成研發(fā)，并在實(shí)驗(yàn)室和對(duì)應(yīng)單位的應(yīng)用中取得了非常高的準(zhǔn)確率，達(dá)到了項(xiàng)目開(kāi)始前的預(yù)期。”

百度AI架構(gòu)師培養(yǎng)計(jì)劃不光讓他了解到AI架構(gòu)師是當(dāng)下AI技術(shù)人才轉(zhuǎn)型的必然，同時(shí)也認(rèn)識(shí)到想成為AI架構(gòu)師，就必須重視理解業(yè)務(wù)的訴求和邏輯。因?yàn)?strong>只有抓住業(yè)務(wù)的關(guān)鍵點(diǎn)，才能做出正確的抽象設(shè)計(jì)和技術(shù)選型。

“這次培訓(xùn)教會(huì)了我一個(gè)道理，切忌只從AI技術(shù)的角度出發(fā)去理解業(yè)務(wù)，一定要站在整體業(yè)務(wù)流程的高度去做大范圍的邏輯分析和考慮。”

實(shí)際上，與王建峰有相同感受的人還有很多，他在百度AI首席架構(gòu)師培訓(xùn)同期的“同學(xué)”——浙江能源集團(tuán)算法工程師朱凌風(fēng)就是其中一位。

百度專(zhuān)門(mén)開(kāi)設(shè)AI首席架構(gòu)師培養(yǎng)計(jì)劃，不光讓他在內(nèi)的技術(shù)人才有了高度的業(yè)務(wù)視角，同時(shí)也讓他們站在一個(gè)更高的角度去梳理已經(jīng)存在的AI技術(shù)，并利用AI技術(shù)對(duì)企業(yè)的整個(gè)生產(chǎn)流程，開(kāi)始有了整體掌握能力。

這點(diǎn)可能對(duì)于很多獨(dú)立化、體系化的產(chǎn)業(yè)更具有應(yīng)用價(jià)值。

“我們公司是能源企業(yè)，為了提升管理效率降低人工成本，AI在能源中的應(yīng)用日益受到重視”，這也是朱凌風(fēng)開(kāi)發(fā)一整套能源企業(yè)智能維護(hù)系統(tǒng)的初衷。

“在沒(méi)有接觸過(guò)百度AI架構(gòu)師培訓(xùn)的時(shí)候，我們更多的是關(guān)注各個(gè)AI理論應(yīng)用模型以及算法”，朱凌風(fēng)說(shuō)，他們立項(xiàng)的時(shí)候還認(rèn)為通過(guò)算法的開(kāi)發(fā)就能完善，但其實(shí)在過(guò)程中遇到了很多困難。

“AI算法包括以前很多人完成的一些案例，跟我們所處的這個(gè)行業(yè)差距還比較大”，在朱凌風(fēng)看來(lái)，技術(shù)選型上遇到的問(wèn)題是他參加百度AI架構(gòu)師培養(yǎng)計(jì)劃需要解決的第一個(gè)核心需求。

“收獲非常大”，在談及這次AI架構(gòu)師培訓(xùn)給整個(gè)項(xiàng)目帶來(lái)的變化時(shí)候，朱凌風(fēng)認(rèn)為他通過(guò)此次培訓(xùn)增長(zhǎng)了很多在AI領(lǐng)域的落地經(jīng)驗(yàn)。

“我系統(tǒng)地體驗(yàn)了完整的AI項(xiàng)目從方案設(shè)計(jì)到落地執(zhí)行的一個(gè)全流程，對(duì)設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)高效合理的AI落地方案的能力得到了提高。同時(shí)，經(jīng)過(guò)與百度內(nèi)部AI架構(gòu)師的交流和探討，我對(duì)業(yè)界先進(jìn)的算法以及一些前沿技術(shù)有了更深入的認(rèn)識(shí)，對(duì)AI技術(shù)和開(kāi)發(fā)應(yīng)用流程的整體掌握能力有了進(jìn)一步的提升。”

他迅速應(yīng)用在公司立項(xiàng)的智能維護(hù)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)過(guò)程中。

“因?yàn)檫@次培訓(xùn)把一個(gè)開(kāi)發(fā)流程遞進(jìn)地拆解為算法的基本原理、深度學(xué)習(xí)技術(shù)棧、主流模型和網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，以及最后應(yīng)用部署的具體流程這幾個(gè)層面，訓(xùn)練了我的業(yè)務(wù)理解和技術(shù)抽象能力”，朱凌風(fēng)第一次找準(zhǔn)了自己所需要的技術(shù)和模型方向，并利用百度開(kāi)源開(kāi)放的深度學(xué)習(xí)平臺(tái)——飛槳完善了整個(gè)需求。

最終，他們所研發(fā)的系統(tǒng)在集團(tuán)真實(shí)的測(cè)試數(shù)據(jù)上得到了非常不錯(cuò)的效果，現(xiàn)在已經(jīng)被運(yùn)用到了日常集團(tuán)設(shè)備維護(hù)中。

“AI技術(shù)是一項(xiàng)復(fù)雜的技術(shù)，入門(mén)難度較高、學(xué)習(xí)曲線陡峭。如果對(duì)AI技術(shù)缺少系統(tǒng)的掌握，在面對(duì)企業(yè)復(fù)雜的項(xiàng)目或者新的任務(wù)場(chǎng)景時(shí)必會(huì)手足無(wú)措。”作為企業(yè)的AI技術(shù)開(kāi)發(fā)者，朱凌風(fēng)認(rèn)為最好先成為AI技術(shù)專(zhuān)家再進(jìn)行業(yè)務(wù)的落地，結(jié)合項(xiàng)目實(shí)踐不斷迭代深入。

“因?yàn)锳I是一門(mén)在應(yīng)用中不斷前行的科學(xué)”。

百度AICA首席AI架構(gòu)師培養(yǎng)計(jì)劃到現(xiàn)在已經(jīng)開(kāi)設(shè)了四期，第五期也即將開(kāi)班。跡象顯示，越來(lái)越多的人愿意加入這項(xiàng)以應(yīng)用為先的培訓(xùn)。

任職于一家國(guó)際知名信息公司，作為客戶解決方案專(zhuān)家級(jí)架構(gòu)師的詹宏聃，領(lǐng)導(dǎo)參與過(guò)多個(gè)人工智能相關(guān)的項(xiàng)目。她認(rèn)為以應(yīng)用為導(dǎo)向的培訓(xùn)，對(duì)于AI技術(shù)的產(chǎn)業(yè)化落地和實(shí)際工作有著非常明確的指導(dǎo)作用。

“百度首席AI架構(gòu)師培養(yǎng)計(jì)劃的亮點(diǎn)就在于，每個(gè)人進(jìn)入培訓(xùn)的時(shí)候都要帶著一個(gè)項(xiàng)目的選題，然后通過(guò)培訓(xùn)在老師的指導(dǎo)下一步一步完善這個(gè)選題，最終在培訓(xùn)結(jié)束的時(shí)候，要對(duì)這個(gè)選題進(jìn)行答辯并實(shí)施出來(lái)”。

很多時(shí)候指導(dǎo)老師站在宏觀視角上的一句話，就會(huì)讓詹宏聃在業(yè)務(wù)與AI技術(shù)的結(jié)合上產(chǎn)生很多好的想法。

“工作中我很多次發(fā)現(xiàn)，工程師花了好多的時(shí)間去處理數(shù)據(jù)，但是訓(xùn)練出來(lái)的AI系統(tǒng)提升的效能并不是很高。以前我可能會(huì)要求工程師去改參數(shù)或者改數(shù)據(jù)試試，但百度的老師一句話給我一個(gè)非常醍醐灌頂?shù)母惺?rdquo;，詹宏聃說(shuō)，她以前還是太偏AI技術(shù)的角度去理解業(yè)務(wù)問(wèn)題。

“老師說(shuō)，如果工程師選用的算法和模型都沒(méi)錯(cuò)，那你應(yīng)該回過(guò)頭去看看自己的業(yè)務(wù)邏輯有沒(méi)有可以調(diào)整的地方。”

通過(guò)課上學(xué)習(xí)和課內(nèi)交流，詹宏聃發(fā)現(xiàn)，優(yōu)化業(yè)務(wù)邏輯通常可以發(fā)現(xiàn)調(diào)整并增加自身業(yè)務(wù)效率的地方。“神奇的是優(yōu)化業(yè)務(wù)邏輯后，再回過(guò)頭跑已經(jīng)做的差不多的AI算法和系統(tǒng)，居然發(fā)現(xiàn)效果可以再上一個(gè)臺(tái)階。”

而在這個(gè)過(guò)程中，百度飛槳深度學(xué)習(xí)平臺(tái)對(duì)詹宏聃和其他學(xué)員完成自身的項(xiàng)目，給予了極大的支持和便利。

詹宏聃認(rèn)為，飛槳是非常適合中國(guó)企業(yè)開(kāi)發(fā)AI深度學(xué)習(xí)應(yīng)用的平臺(tái)之一，“飛槳是源于產(chǎn)業(yè)實(shí)踐的一個(gè)開(kāi)源開(kāi)放的深度學(xué)習(xí)平臺(tái)，這意味著平臺(tái)不光是開(kāi)源，而且深耕于產(chǎn)業(yè)實(shí)踐，就有了很多在產(chǎn)業(yè)端的應(yīng)用案例”。

在她眼中，“飛槳提供的這些產(chǎn)業(yè)端應(yīng)用案例，對(duì)于我們?cè)谌粘９ぷ髦薪⑿碌腁I深度學(xué)習(xí)應(yīng)用或者系統(tǒng)，有著非常到位的指導(dǎo)作用。”

關(guān)鍵，這個(gè)系統(tǒng)還非常好用。

“如果你看到全景圖的話，就會(huì)發(fā)現(xiàn)無(wú)論是學(xué)習(xí)框架、模型訓(xùn)練、推理引擎、平臺(tái)部署，以及一些模型庫(kù)、開(kāi)放的數(shù)據(jù)集等，都包括在飛槳里，這就意味著如果你想在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域有所建樹(shù)的話，你所有的技術(shù)需求在這個(gè)平臺(tái)上都能實(shí)現(xiàn)。”

當(dāng)然，參加過(guò)此次培訓(xùn)的學(xué)員都認(rèn)為，百度首席AI架構(gòu)師培養(yǎng)計(jì)劃對(duì)于AI技術(shù)在中國(guó)的發(fā)展有著非常積極的促進(jìn)作用。

在AI已經(jīng)成為中國(guó)當(dāng)下最火熱的技術(shù)賽道的時(shí)候，企業(yè)如何在這場(chǎng)技術(shù)的洪流中緊跟技術(shù)趨勢(shì)完成升級(jí)轉(zhuǎn)型，考驗(yàn)的不僅僅是企業(yè)的發(fā)展視野和戰(zhàn)略，更是考驗(yàn)企業(yè)技術(shù)主管對(duì)于傳統(tǒng)業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型的把控力。

后者其實(shí)站在技術(shù)團(tuán)隊(duì)角度，對(duì)于企業(yè)在AI條件下的發(fā)展更具有現(xiàn)實(shí)意義。

對(duì)此，在6月27日百度AICA首席AI架構(gòu)師培養(yǎng)計(jì)劃第四期畢業(yè)典禮上，百度集團(tuán)副總裁、深度學(xué)習(xí)技術(shù)及應(yīng)用國(guó)家工程實(shí)驗(yàn)室副主任吳甜表示，人工智能在和產(chǎn)業(yè)的結(jié)合過(guò)程中，已經(jīng)逐漸走到AI工業(yè)大生產(chǎn)，正在經(jīng)歷三個(gè)階段：AI先行者探路階段、AI工作坊應(yīng)用階段、AI工業(yè)大生產(chǎn)階段。

她認(rèn)為AICA學(xué)員所在大部分企業(yè)處于第一階段，有少數(shù)進(jìn)入了第二階段，發(fā)展到第三階段的企業(yè)還鳳毛麟角。因此，AICA和各位學(xué)員正在共同探索AI工業(yè)大生產(chǎn)的實(shí)現(xiàn)路徑，可以看到未來(lái)的發(fā)展空間非常值得想象。

實(shí)際上，大多數(shù)情況下，由于業(yè)務(wù)的時(shí)間要求、成本限制、質(zhì)量要求等等，企業(yè)的技術(shù)團(tuán)隊(duì)很難在理想狀態(tài)下解決問(wèn)題。如何在受到限制的情況下提升技術(shù)方案的可擴(kuò)展性，使之能隨著業(yè)務(wù)的變化而不斷演進(jìn)，這其實(shí)才是百度AI架構(gòu)師，對(duì)于整個(gè)行業(yè)尤其是AI技術(shù)在企業(yè)端應(yīng)用的推進(jìn)，最深刻的意義。

百度AICA首席AI架構(gòu)師培養(yǎng)計(jì)劃，是百度聯(lián)合深度學(xué)習(xí)技術(shù)及應(yīng)用國(guó)家工程實(shí)驗(yàn)室共同打造，致力于為中國(guó)AI方向輸送既懂AI技術(shù)又懂產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的復(fù)合型高端AI人才，強(qiáng)勁的AI“中堅(jiān)力量”才是中國(guó)產(chǎn)業(yè)智能化變革“第一線”。

2021年6月27日，首席AI架構(gòu)師培養(yǎng)計(jì)劃四期班在京舉辦畢業(yè)典禮，典禮上還首次發(fā)布《AI架構(gòu)師》手冊(cè)。

該手冊(cè)通過(guò)采訪百度內(nèi)部不同身份、技術(shù)典型、轉(zhuǎn)型成功的AI架構(gòu)師，形成23,000字的論述。通過(guò)多維度、多角度描述當(dāng)代“業(yè)務(wù)+算法+架構(gòu)”于一體的AI架構(gòu)師轉(zhuǎn)型路徑，帶領(lǐng)業(yè)界AI人才一同預(yù)見(jiàn)AI產(chǎn)業(yè)落地前瞻變量。

經(jīng)過(guò)四期培訓(xùn)的沉淀，當(dāng)前已經(jīng)有近200位通過(guò)百度認(rèn)證的AI架構(gòu)師正深入產(chǎn)業(yè)，遍布工業(yè)、能源、金融、交通等數(shù)十個(gè)行業(yè)，正在利用自己學(xué)習(xí)到的知識(shí)和理論，結(jié)合AI技術(shù)服務(wù)中國(guó)基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型。

當(dāng)然在這個(gè)過(guò)程中，AICA也積累了產(chǎn)業(yè)AI管理人才生產(chǎn)落地的豐富經(jīng)驗(yàn)。

從某種意義上講，這些具有全局視角和技術(shù)實(shí)施能力的高端技術(shù)管理人才，才是AI技術(shù)在中國(guó)落地的關(guān)鍵。

現(xiàn)在，大門(mén)已經(jīng)打開(kāi)。未來(lái)，就在腳下。