百度云发布 ABC 3.0,张亚勤称“云计算架构发生根本变化”

2018-09-06 10:02:23

作为承接百度人工智能 To B 业务的重要板块,百度云又到了一年一度“秀肌肉”的时候。

9月4日,2018 ABC SUMMIT 百度云智峰会在上海开幕,这已经是百度云第三年举办该主题峰会。会上,百度总裁张亚勤发布 ABC 3.0,并针对农业、制造业、客服等细分场景,推出“云农、云制、云服”三类产业赋能平台;以及国内首个一站式AI开发平台Infinite等产品。

从2016年百度云发布 ABC 战略至今,延续 ABC (AI 人工智能;BigData大数据;Cloud Computing 云计算)三种方向,百度云已成为百度内部诸如百度大脑等底层技术,与 Apollo 、DuerOS 这类行业应用之间的“连接器”,而一贯高举 AI 大旗的百度,也将人工智能的应用渗透进云计算版图的推广中。

这也成为百度云区别于市面上其他云计算厂商的显著标签。

在活动现场,张亚勤谈及当下云计算正处于动态演化的过程之中。从PC到Mobile,IT技术架构的前端与后端都发生了改变,传统的集中式C/S架构演变成了分布式的IaaS、PaaS、SaaS等。

“当下的云计算,已全面进入物理世界数字化、AI as a Service、新型体系架构等为特点的Cloud 2.0时代。”张亚勤表示。

具体来说,当现实世界中的个人活动、企业生产、经济运转在今天被数字化后,当中形成的新技术、商业模式又被映射回物理世界,最终形成更智能的经济发展模式和社会生态系统;而 AI 范畴中语音/图像/自然语言处理,又将云计算基础设施与终端设备带来智能化发展。

一言以蔽之,云计算正从传统分布式处理的存储、计算等需求类型,逐渐向自动驾驶、新零售、智能制造等新型业态演进。

AI 能力:从最全面,到最落地

 

以往来看,在百度技术的发育期,诸如语音、语义、视觉、机器学习平台等基础能力的延展,曾作为 百度 AI 版图扩张的重点,而当百度云在技术层面完成沉淀后,落地行业就成为百度云 AI 能力的发展新周期。

作为百度AI战略的载体,百度云的AI能力已经增长至110+,并且通过云服务框架集成在AI、大数据、云计算方面的能力,以ABC-STACK、ABC一体机的形式加速ABC能力交付,帮助企业快速接入云端获取AI能力。

大会现场,百度云推出了号称为“业界唯一、最完整”的AI to B平台,包含了深度学习、对话式搜索、自然语言处理等全面AI能力;并搭配了诸如模型标注平台、ABC一体机、定制化训练平台等多样化载体;以及涵盖至新零售、新制造、交通与公共安全等各领域的一站式解决方案。

在具体的落地场景方面,以中化农业和百度云在智慧农业领域的合作为例。双方通过IoT技术,实现农械设备、传感器等设备端数据上云,实时采集地面信息、地下信息、气象信息、作物信息等数据,实现对农业生产环境的远程监测。

依托云服平台,双方通过接入农械设备,实现生产设备的智能调度;通过挖掘历史数据,预测产品产量与质量,为产品销售与种植策略提供依据;通过智能分拣等新技术提升种植效率。

通过IoT技术,中化农业和百度云在智慧农业领域实现农械设备、传感器等设备端数据上云

针对制造业产能过剩以及生产模式遭遇瓶颈等痛点,百度云与国内最大的钢铁企业宝武集团合作。通过机器视觉模型量化质检流程,为质检流程提供更精准的决策依据,在降低误报率的同时,大幅提升了作业效率,并通过设备上云产生的生产数据的积累和挖掘,推进生产流程的优化和质量分析,进而提高企业对自动化生产流程的适配。

百度与宝钢合作,通过机器视觉模型量化质检流程,为质检流程提供更精准的决策依据。

与农业、工业制造业不同,以服务为核心的第三产业直接面向消费者。因此,在汽车消费、金融与交通领域的落地实践中,百度云打造了“线上+线下”的全场景智能化购车体验,其与二手车电商优信集团通过VR技术升级远程选车,并线下门店内部署AI摄像头,通过人脸识别匹配购车信息,并结合云平台与业务系统沉淀用户数据,为后续经营提供支撑。

数据隐私:从最开放,到最安全

 

在今年的百度云智峰会中,数据安全被当作一个重要议题,这源于百度云在推进企业信息化环节中遭遇到的企业“数据安全焦虑”。

相比于以往封闭式的IT架构,企业级市场更倾向于通过云计算的弹性计算服务模式节省IT成本,而云计算作为海量数据的载体,又能为上层AI及大数据应用提供场景基础,可在硬币的另一面,近来频发的数据安全问题正成为企业上云的掣肘。

特别是对于金融、政务等领域,确保数据安全和业务的连续性更为重要。随着云计算、大数据等技术对金融领域的深度介入,数据安全风险成为金融业面临的核心风险因素之一。同时,基于互联网诞生的金融服务模式无时无刻不暴露在网络环境之中,对于风险的控制面临更多挑战。

百度副总裁、百度云总经理尹世明

因此,为了在满足数据融合的前提下保证企业数据安全,针对两方或多方数据的融合计算,以及不同机构间的辅助合作建模等场景,百度云研发了多种安全计算技术以确保多方协同运算的数据安全。

以金融业为例,Fintech企业在利用大数据建模技术,帮助银行优化信用卡风险模型过程中,百度云大数据通过MesaTEE SGX方案及隔离域的设计和划分为多方计算提供高效可信的执行环境,确保数据安全。

另一方面,在数据安全的基础上,百度云大数据解决方案为企业客户提供开放的数据服务。

具体来看,百度云大数据提供从数据采集传输、离线数据存储及计算、在线数据建模到大数据分析与挖掘的一站式服务。通过日志采集与流式数据传输提升数据采集效率,结合BOS、HDFS等方式实现高效存储,而在上层的数据分析与出口环节,百度云基于数据挖掘平台Jarvis呈现数据挖掘结果,为企业客户提供可视化数据处理与建模方式。 (本文首发钛媒体,作者/苏建勋)

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