不知你是否察觉，如今人工智能的发展阶段，与百年前电力系统的诞生初期颇为相像：当人类发明了电力，这一革命性基础设施就会迅速完成对创新者的赋能，让人们的创造力与电力完成嫁接，引领各个领域完成从“电”到“电器”的蜕变——如今，作为新时代的基础设施，人工智能也正走在从技术攻坚到嵌入大众生活的历史进程，无论是凭借个人还是组织的力量，当技术本身不再是问题，你就会清晰看到开发者将想法变成现实的景象，清晰听到AI在不同领域落地的声响。
而完成这一历史进程的硬性约束条件，就是“技术本身不再是问题”，这意味着，在底层框架层面，开发者需要“被赋能”，这一角色毫无疑问将由巨头担当。
就在不久前，Facebook，谷歌，微软等国际科技巨头都召开了自己的年度大会，在硅谷知名科技行业分析师本·汤普森看来，除了传递最新的业务发展逻辑，这些大会还透射出巨头们的技术哲学观，汤普森就在文章中敏锐地指出：与谷歌和Facebook希望让“技术帮人类做事”不同，微软的哲学观是让技术“为人类赋能”——“不是让技术为人们做事，而是让人们做以前从未做过的事”，就像微软CEO纳德拉所言：“我们有责任确保这些技术赋予每个人权力，用这些技术确保每个行业都能增长和创造就业机会。”
而在中国，百度也在最近召开了AI开发者大会，在大会上，作为百度人工智能赋能的核心，百度大脑宣布升级至3．0版，并宣布对外开放110多项AI能力，未来也将持续平等赋能开发者——从这种自我期许来看，百度的技术哲学观似乎更偏向更具使命感的后者，他们希望平等赋予每个人和每个组织权力，以取得更多成就。
可以预见，在科技巨头的赋能下，AI将在不同领域迅速落地，诞生这个时代最重要的“电器”。
落地为先
先来回顾一下百度大脑3．0的迭代，其中包括技术层面和开放层面。
在技术层面，百度大脑3．0提出了“多模态深度语义理解”的核心能力，它指对文字、声音、图片、视频等多模态的数据和信息进行深层次多维度的语义理解，包括数据语义、知识语义、视觉语义、语音语义一体化和自然语言语义等多方面的语义理解技术，不仅能让机器听清、看清，更能深入理解它背后的含义，深度地理解真实世界，进而更好地支撑各种应用。
另外值得一提的是，当百度大脑迭代到3．0版本，也形成了从芯片到深度学习框架、平台、生态的AI全栈技术布局，是目前最完整的AI技术平台：尤以芯片领域最令人振奋，百度大脑3．0首次将芯片纳入技术体系，发布了百度自主研发的中国第一款云端全功能AI芯片“昆仑”，其中包含训练芯片“昆仑818－300”，推理芯片“昆仑818－100”，能够大幅加速百度大脑的算力增长；而在百度深耕已久的开源框架领域，深度学习平台PaddlePaddle也发布了完整的PaddlePaddle Fluid训练与预测框架，PaddlePaddle作为AI芯片指令集，将与AI芯片结合，推动AI行业生态快速发展，降低深度学习应用门槛，优化整个深度学习的研究环境。
更重要的是，如前所述，百度AI开发者大会上，百度大脑3．0宣布开放110多项场景化AI能力与解决方案，并通过开放EasyDL等定制化平台以及软硬一体的AI能力，持续降低AI应用门槛，从而帮助开发者和企业应用AI实现业务升级，百度大脑未来也将不断开发新的AI能力，让任何人（包括个人开发者和不同规模的企业）基于真实需求的AI想法，都能通过百度的赋能，在不同领域从容落地。
对于任何AI开发者而言，这无疑是一种巨大利好。你知道，在资本和媒体的合力塑造下，人工智能多少成为一个“概念的囚徒”——于是不难发现，在产业界，有太多为演示而生的产品，太多为概念而生的公司，太多不知如何让技术落地，不懂需求，把AI当“锤子”到处找“钉子”的创业者；与之类似，在学术界，尽管中国AI论文发表数量经常被视作中国AI产业领先的理由之一，但坦率地讲，懂得技术原理的人很多，但真能让AI应用实现落地的很少。
嗯，真正的人工智能，绝不仅仅是学者的论文和网上刷分的选项，任何的学术研究和产品展示，最终都要实现落地，普惠大众——这就好比，在电力时代，大众并不关心爱迪生与特斯拉的直流交流电“原理之争”，他们只想要更好的电器。
我相信，在百度等科技巨头的充分赋能下，AI大规模落地的速度，可能要比人们想象中要快。
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