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乐高模式|李彦宏福州峰会启示录：“乐高模式”将加速人工智能发展

乐高模式|李彦宏福州峰会启示录：“乐高模式”将加速人工智能发展
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文/三两
1932年创立的乐高 ， 或许连自己也没有想到 ， 其各种模块随用随取的积木搭建方式 ， 在88年后的今天 ， 竟然成为了人工智能底层基础设施赋能开发者的最高效方式 。 这种方式 ， 被百度创始人兼CEO李彦宏洞察和概括为了“乐高模式” 。
10月12日 ， 在第三届数字中国建设峰会上 ， 李彦宏做了主题为“从潮起东南到百川追海”的精彩演讲 。 “AI先生”李彦宏这次的演讲仍然聚焦于人工智能 。
李彦宏表示 ， “从整个智能经济发展的角度来看 ， 我们需要有一个好的基础设施 。 基础设施的智能化要通过技术的开源和开放来实现 。 当有各种各样的能力大家可以方便使用的时候 ， 社会经济的发展就可以进入所谓的‘乐高模式’ ， 就像拼图一样 ， 把这些东西拼在一起就实现了 。 ”
其实 ， 仔细分析李彦宏的整个演讲尤其是有关“乐高模式”的阐述 ， 会发现“乐高模式”在某种角度上 ， 和被马斯克所推崇的第一性原理 ， 在本质上相通的 。 李彦宏的“乐高模式” ， 就是透过了人工智能的表面万象 ， 看到了人工发展最为关键的底层逻辑其实有三点：开发者最低门槛、最高效率的开发 ， 用户以真实生活的数据力量进行反哺 ， 以及在开发者、用户、产业、以及平台之间的正循环 。 而这些恰恰是第一性原理最精要之所在——看透事物的本质 ， 并把事物从整体分解成元素 ， 最终从根源上解决问题 。
纵观人类文明史 ， 无论是科学还是哲学 ， 当研究和发展到最高阶段的时候 ， 这两者往往是互联互通的 。 如果说马斯克推崇的第一性原理 ， 是西方科学文明的一个表征的话 ， 那么李彦宏所提倡的“乐高模式”则是东方哲学智慧的一个显学 。 西方科学文明和东方哲学智慧 ， 至少在马斯克和李彦宏这两个人的职业演绎和产业洞察上 ， 最终是异曲同工、殊途同归的 。
“乐高模式”：
让AI变成开发者的“积木游戏”
马斯克说 ， “第一性原理的思想方式是用物理学的角度看待世界 ， 也就是说一层层拨开事物表象 ， 看到里面的本质 ， 再从本质一层层往上走 。 ”
从这个角度去看人工智能 ， 其本质上就是一切能够给人们生活、工作、生产、学习、娱乐等带来更加便捷、更加高效、更加美好体验的技术、产品和服务等的总和 。
很显然要解决人工智能的本质问题 ， 就要解决人工智能的源头问题 。 毫无疑问 ， “开发者”就是亿万人工智能产业的“源头” 。
然而 ， 在通往人工智能的道路上 ， 全球的开发者们目前却面临着各种各样的问题 。 比如 ， 海量数据问题、模型构建问题、模型训练问题、计算能力问题、环境部署问题、测试环境问题等等 。
对于中小企业、广大开发者而言 ， 每一个问题都无异于一道鸿沟 。 仅仅以数据方面的问题为例 ， Alegion的一项调查报告就显示 ， 81%的开发者承认用数据训练人工智能的过程比他们想象的要困难得多 ， 这种困难体现在数据的数量、获取、标记、分析、挖掘、以及准确性等方方面面 。
用李彦宏的话说 ， “每一个公司都需要向智能化转型 ， 但是绝大多数公司其实没有这个能力去重新发明各种各样的人工智能算法 。 ”
或许正是看到人工智能开发者面临的困难 ， 李彦宏才大力提倡人工智能的“乐高模式”——即通过开源开放的方式 ， 把百度在AI方面的底层基础设施和技术、产品、服务、资源、解决方案等能力 ， 输出给广大开发者 ， 中小企业、开发者可以类似乐高搭积木的方式 ， 方便快捷地获取自己所需的人工智能方面的“乐高模块” ， 从而在各行各业中 ， 开发出更多的人工智能产品 ， 在各领域中搭建出新的经济推动力 ， 为社会经济做出更大的贡献 。
这里只举一个最简单的例子 ， 看看百度是如何帮助到开发者的 。 比如以前开发者在人工智能的产品开发过程中 ， 即使是数据、模型、代码版本的管理这种看似最基础的事情 ， 都会被整的焦头烂额 ， 还经常会出现数据异常、代码丢失等等各种灾难性的开发问题 。
对此 ， 百度EasyDL基于飞桨深度学习平台 ， 可以帮助开发者制定业务专属AI模型 ， 面对前述那些问题 ， 百度EasyDL可以提供稳健灵活的数据集版本、模型版本与代码版本控制系统 ， 帮助开发者安全、高效地管理最重要的开发资产 。
乐高模式|李彦宏福州峰会启示录：“乐高模式”将加速人工智能发展
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当然 ， 数据才最能说明开发者在人工智能方面对百度的拥趸程度 。 如今飞桨深度学习开源开放平台 ， 已经深度凝聚了230万的开发者；百度语音技术 ， 每日的调用量已经超过150亿次；百度大脑 ， 每日的调用量更是超过了1万亿次……
值得一提的是 ， 李彦宏首提的“乐高模式” ， 绝不仅仅是开放和调取这么简单 。 而是从人工智能源头层面 ， 重新审视了互联网的两大运动——中心化运动和去中心化运动 。 “乐高模式”一体两面的做到了：一方面让基础设施、基础平台、AI能力集中化；另一方面又让用户认知、产业洞察、场景建设、创意创新等去中心化 。 这样做 ， 至少能够带来四大方面的好处 。
其一 ， 是可以帮助AI开发者 ， 跨过前面说到的种种阻碍前进的鸿沟 ， 让开发者的产品开发更加的便捷、高效和安全 。
其二 ， 是可以让开发者和中小企业 ， 可以以更低的成本 ， 开发出跟AI相关的产品和服务 。 《哈佛商业评论》此前的一份报告显示 ， 40%的企业高管曾表示 ， 人工智能项目的一个障碍是专业技术和专业人员过于昂贵 ， 而百度的“乐高模式” ， 无疑有效地解决了“昂贵”方面的问题 。
其三 ， 是让开发者 ， 可以更加心无旁骛地聚焦于产业的洞察思考和行业的创意创新 ， 构建出更多契合所在领域的场景以及相关的应用 ， 从而有效推动所在行业的人工智能进程 。 Alegion的调查报告称 ， 有近80%的企业和组织此前从事的AI和ML项目已经陷入停滞 ， 相信有了“乐高模式”之后 ， 大部分的中国开发者们不会在这80%之内 。
其四 ， 是可以在大平台的数据、算法、算力、资源等方方面面的护航下 ， 为B端的客户、C端的用户提供更稳定、更友好的使用体验 。
原子世界VS比特世界
李彦宏认为 ， “未来的智能经济时代 ， 智能终端会远远超越手机的范围 ， 除了手机之外 ， 还包括智能音箱 ， 各种可穿戴设备 ， 无处不在的智能传感器等等 ， 届时应用和服务的形态都会发生相应的变化 ， 人们将会以更加自然的方式和机器、工具进行交流 。 ”
确实如李彦宏所说 ， 以前“智能”只是生活的一个元素或者说一个特点 ， 未来的走向极有可能是“智能即生活 ， 生活即智能” 。 生活和智能将如影随形、合为一体 ， 难以区分 。
如果仔细分析李彦宏上面的话就可以发现 ， 对用户而言 ， 人工智能将会带来三大变革 。
首先 ， 是硬件变革 。 以往用户熟悉的智能产品 ， 大多是手机、智能音箱、扫地机等 ， 而真正的人工智能时代 ， 理论上是所有的硬件都是智能的 ， 不仅如此 ， 这些硬件还应该是互联互通的、协同服务人类的 。
在这样的背景下 ， 不仅对用户来说是巨大的变化 ， 对企业来说也是如此 。 前几年 ， 新商业领域流行说 ， 各行各业都值得用互联网的方式重做一遍 ， 一样的逻辑 ， 未来各行各业都值得用人工智能的方式重做一遍 。
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其次 ， 是场景的变革 。 当下 ， 能够勉强称得上人工智能场景的 ， 还仅仅是当人们和手机发生“连接”的时候 ， 或者是在使用某一简单的工具、机器的时候 ， 以及一些生产领域的生产车间等 。 而未来伴随着智能硬件无处不在的情况 ， 智能场景也将发生根本性的变革 ， 场景之下相应的应用和服务 ， 也会有本质的变化 。 更具体讲 ， 现在的应用主要是手机上的“App”等 ， 而未来则可能是一切机器上的各种图标、二维码、小程序 ， 甚至都没有“有形的前端界面” ， 只有“无形的贴心服务” 。
再次 ， 是交互的变革 。 目前人工智能领域的交互 ， 最主要的还是以文字、类文字信息为主 ， 但是相比于此 ， 语音、图像、人脸等才是更高效、更直观的交互方式 。 当然 ， 交互的最高境界 ， 不是“提出需求-满足需求”这种被动式的交互 ， 而是“提供服务-恰好满足”这种主动式的交互 。 这就是所谓的 ， “连口都不用张” 。 即相应的人工智能产品 ， 能根据时间、地点、情境 ， 同时结合用户的习惯、偏好等 ， 提前为用户提供贴心服务 。
很显然 ， 当硬件、场景和交互都发生巨大变革的时候 ， 用户的生活也就发生了巨大的改变 。 而且 ， 过往只是“原子态”的日常生活 ， 也会呈现出“比特态”的特点 。 而原子世界和比特世界两个镜像并存的智能生活 ， 也会极大地驱动人工智能的发展 。 这也是我们应该要从李彦宏的演讲中 ， 要解读到的更深层次的言外之意和话外之音 。
这种强大的驱动力 ， 主要是因为用户将不仅仅是人工智能的接受者、受益者 ， 同时还是人工智能的研发者、生产者 。 用户的这种研发、生产和互联网、移动互联网时代的所谓用户参与 ， 有着本质的区别 。 因为后者只是以文字的形式 ， 在意见、建议层面进行参与 ， 而前者则因为能够以文字、语音、图像、人脸、表情、情绪等各个形式 ， 最真实地比表达和展现自身的习惯、偏好 ， 以及深层次、更多维度的各种需求 ， 因此可以在大数据、实际生活层面 ， 有效地反向驱动产品的研发和生产 。
一言以蔽之 ， 李彦宏是在让我们重新审视人工智能时代用户的价值 。 马斯克说 ， “要把事情升华到最根本的真理 ， 然后从最核心处开始推理 。 ”和开发者一样 ， 用户也是人工智能领域“最核心”的落脚点 。
要有走长征路的勇气 ，
更要有从代码中找到最优解的智慧
中国信息通信研究院发布的《中国数字经济发展白皮书（2020年）》显示 ， 2019年 ， 我国数字经济体量达到35.8万亿元 ， 在整体GDP的占比为36.2% 。
这一比例虽然并不算低 ， 但是面对更为庞大的增长空间 ， 用“还在路上”来形容并不为过 。 更为重要的是 ， “数字中国”是国家层面放眼未来、引领大势所作出的战略决策和顶层设计 ， 在最高层的有力推动下 ， 2019年数字经济对GDP增长的贡献率高达67.7% 。
所以 ， 数字中国的战略地位已经无需多言 ， 而能够给数字中国建设带来最多、最大可能的 ， 无疑是李彦宏多年来一直在引领和布道的“人工智能” 。
就企业而言 ， 人工智能、数字经济 ， 已经远远超过了商业领域 ， 除了商业意义外 ， 还具备了浓厚的民生、社会乃至国家等更高阶的意义 。 也正是因为此 ， 所以即使明知人工智能是场长征 ， 但是为了“数字中国”的大胜利 ， 百度也在坚定不移的走下去 。 这从李彦宏过往的言论中 ， 我们其实也可以管中窥豹一番 。
在2020中国网络媒体论坛上 ， 李彦宏就强调 ， 算法应主动了解用户的高级目标 ， 而不是追随本能喜好 。 而在此次数字中国建设峰会上 ， 李彦宏虽然没有明说 ， 但是言辞之间仍旧表达了同样逻辑的价值观——AI不能只取悦资本 ， 只考虑商业层面的利益 ， 而应该有着“更为高级的目标” 。 很显然 ， 这种高级目标 ， 就是以AI的力量 ， 帮助国家推动经济、社会全面高质量地发展 。
当然 ， 有走人工智能长征路的勇气不够；有着崇高的目标也还不够；还需要有为用户、客户、行业、产业解决实际问题的能力和智慧 ， 在这方面百度笃信的是从代码中 ， 找到各行各业的最优解 。
以道路交通为例 ， 李彦宏介绍到 ， 实时交通的全量数据识别、调整红绿灯的智能信控功能、以及车路协同等 ， 这些AI技术可以使得现有汽车通行效率提升15%-30% 。 要知道 ， 中国交通运输部相关的数据显示 ， 静态交通问题带来的经济损失 ， 相当于GDP损失的5%-8% ， 占城市人口可支配收入的20% 。 由此 ， AI技术带来的15%-30%的效率提升 ， 无疑蕴含着巨大的经济和社会效益 。
在过往的几年中 ， 为了人工智能的发展 ， 百度做了巨大的投入 。 未来十年 ， 百度还将继续加大在人工智能、芯片、云计算、数据中心等新基建领域的建设 。 单以大家熟知的服务器为例 ， 到2030年 ， 百度智能云服务器的台数就将超过500万台 。 如此大手笔投入 ， 将能更好地满足各行各业产业智能化升级中 ， 对高性能计算能力的需求 ， 这将为中国智能经济的发展提供强有力的算力支撑 。
乐高模式|李彦宏福州峰会启示录：“乐高模式”将加速人工智能发展
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不仅如此 ， 面对人工智能领域人才短缺的问题 ， 百度还通过和高校合作开设人工智能课程等方式 ， 培养了上千名AI专业教师；同时还通过各种形式为整个社会培养了100万既懂AI又懂产业的复合型人才 ， 未来5年这一数字将上升至500万 。 届时 ， 困扰中国人工智能快速发展的人才问题 ， 将得到有效解决 ， 中国智能经济和智能社会的历史演进进程 ， 将在人才层面得到良好保障 。
写在最后
2003年7月特斯拉成立 ， 成立之初被人们一路嘲笑；2010年6月特斯拉上市 ， 上市前期资本市场也不看好；2020年6月 ， 特斯拉市值超越丰田 ， 登上全球车企第一的宝座 。
【乐高模式|李彦宏福州峰会启示录：“乐高模式”将加速人工智能发展】岁月有着不动声色的力量 。 时间总是给敢于在漫长的征途中 ， 坚守创新、保有勇气和追逐梦想的企业 ， 以丰厚的回报 。 汽车行业当属马斯克和他的特斯拉；而人工智能领域 ， 毫无疑问则是李彦宏和他的百度 。


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