CTO王海峰谈百度AI的2020：打造AI新型基础设施、云智一体加速产业智能化

转眼间，2020已经接近尾声。这一年，有很多变化，也有许多不变的信念与坚守。12月30日，百度发布《百度AI的2020》，以一篇万字长文回顾与总结过去的一年。CTO王海峰总结百度AI在2020年的三大特色：持续 探索 科技 前沿、打造AI新型基础设施、云智一体加速产业智能化。

王海峰表示：“世界的2020，是充满不确定性的变局之年；中国的2020，是团结一心、共克时艰、于变局中开新局的希望之年；百度AI的2020，是坚定信念，拥抱变化，践行“ 科技 为更好“的实干之年。

回望2020年，抗击疫情中，百度AI第一时间贡献了 科技 抗疫、保护生命安全的温度和力量；复工复产和高质量发展中，百度AI是促进创新、构建新格局的新动能；我们的工作和生活中，百度AI在你搜索的每一条信息和知识里、在地图导航的叮咛声中、在国际会议的同传字幕上、在工厂的无人质检设备上、在自动驾驶出租车持续拓展的里程上……百度AI在我们身边每个角落，让我们的工作更高效、生活更便捷。

2020，百度AI的实干之年继续自己的特色之路：持续创新突破， 探索 科技 前沿；自主可控、开源开放，夯实软硬一体AI大生产平台，打造AI新型基础设施；云智一体，使能行业，赋能生态，加速产业智能化。”

一些关键的数字可以窥见百度AI的成绩：在 CVPR、ACL、ECCV、NeurIPS、INTERSPEECH等全球顶级人工智能学术会议和权威竞赛上，百度AI问鼎冠军30多次，论文收录260多篇，持续彰显AI技术领军实力；在人工智能专利申请量和授权量方面，百度以9364件专利申请和2682件专利授权处于中国第一位；今年，百度再次入选《麻省理工 科技 评论》“50家聪明公司”；截止目前，百度共获得了来自政府、行业协会、媒体等多方机构颁发的100多个奖项，例如2020世界人工智能大会最高奖项SAIL奖。

除了这些最直接的数字，《百度AI的2020》还全面展现了其在AI新兴基础设施、产业智能化、AI服务 社会 和人才培养等方方面面的进展和成果。

AI 新型基础设施

2020年，百度AI的四个剪影，描绘出AI进入工业化大生产，成为坚实的AI基础设施。

第一个剪影，百度大脑6.0勾勒的核心技术自主创新。2020年，百度大脑核心技术突破“知识增强的跨模态深度语义理解”，理解真实世界的复杂场景。另一方面，百度大脑“软硬一体AI大生产平台”升级为AI新型基础设施，更高效地支持AI工业化大生产，帮助产业智能化发展提速。

第二个剪影，百度飞桨持续创新，繁荣的开源生态支持产业发展。飞桨是中国首个开源开放、功能完备、自主可控的产业级深度学习 平台。飞桨开源框架V2.0RC版本，带来“编程一致、动静统一”的全新开发体验，硬件生态伙伴达到20家，适配或者正在适配的芯片/IP型号29种，提供自主可控的坚实底座，加速AI产业生态构建。飞桨凝聚超过265万开发者，训练34万个模型，服务10万家企业。

第三个剪影，前沿技术描绘的未来蓝图。百度发布了国内首个云原生量子计算平台量易伏Quantum Leaf，提供QCompute等量子开发套件，缩短量子编程全生命周期，实现量子工具链闭环。百度超级链拥有链内并行技术、立体网络等425项技术专利，实现单链8.7万TPS 的行业领先网络性能，并作为国内首个项目捐赠给开放原子开源基金会。百度人工智能还与生物计算和病毒研究相结合，百度开源了线性时间算法Linearfold，可将此次病毒全基因组二级结构预测从55分钟缩短至27秒，提速120倍。此外，百度推出的全球首个mRNA疫苗基因序列设计算法LinearDesign，能在16分钟内大大提升疫苗设计的稳定性和蛋白质表达水平，从而有效解决了mRNA疫苗研发中最重要的稳定性问题，加速疫苗研发速度。

第四个剪影，云计算铺设的智能经济“高速公路”。今年，百度智能云在业内率先提出AI-Native的云计算架构，发布新一代基础架构百度“太行”，自主研发的云原生数据库产品百度智能云Gaia（盖亚），便捷高效支持产业的智能应用。此外，混合/专有云平台ABC Stack全部支持国产化服务器和操作系统，ABC Stack行业版和企业版重点加持百度自研昆仑AI芯片，实现真正的国产化智能云。

四个“剪影”交叠，“百度AI新基建版图”逐渐清晰。百度正在依托包括百度大脑、飞桨、智能云、数据中心等在内的新型AI基础设施，推动智能交通、智慧城市、智慧金融、智慧能源、智慧医疗、工业互联网和智能制造等领域实现产业智能化升级。

AI 描绘“万物智能”，产业智能化更加澎湃

新冠肺炎疫情对全球经济带来巨大冲击，也让 社会 各界充分意识到人工智能等新兴 科技 的重要价值。百度AI一方面通过搜索、地图、输入法、小度、Apollo等产品和平台服务大众，让生活更简单、更便捷；另一方面通过百度AI to B的重要承载者和输出者——百度智能云，为各行各业大规模输送百度的AI技术成果与平台能力，支持产业智能化升级，加快智能经济的到来。

百度AI助力 搜索体验持续优化，更好地连接信息与服务。 百度移动生态是中国领先的以信息和知识为核心的移动生态，在AI技术的加持下，百家号、智能小程序和托管页三大支柱迅速发展成为国内领先的内容和服务接入平台。基于自然语言处理、知识图谱、语音、视觉、深度学习等AI技术能力，百度搜索也在持续智能化。

新一代人工智能地图—百度地图让出行更简单。 2020年，百度地图坚守AI优势和创新能力升级出行服务，上线熟路导航模式、车道级导航功能、AI室内通和红绿灯倒计时等，已成为国民信赖的权威出行平台。目前，百度地图90%以上的数据生产环节实现AI化，全景地图覆盖全国95%以上的城市，覆盖里程超过300万公里语音交互场景也实现迅速增长，百度地图智能语音助手用户量已破4亿。

百度地图AI室内通

AI 全面赋能输入法，市场份额与活跃用户量跃居行业领先。 百度输入法市场份额与月活跃用户量增势迅猛，目前月活突破6亿；多项AI功能取得重大行业突破，其中语音输入能力持续突破，并成为业内首个日均语音请求量破10亿次大关的输入法产品，语音识别准确率达98.6%，同时实现离线中英自由说升级突破，百度输入法目前已成为语音输入渗透率最高的第三方手机输入法；手写输入持续升级，手写识别准确率提升至96%。

小度“破圈”，拓宽智能助手的应用边界。 小度今年发布了搭载百度鸿鹄芯片的小度智能音箱2红外版、主打在线少儿教育的小度教育智能屏和小度智能早教机、以及超高性价比的智能屏入门级产品小度智能屏Air、随身场景首款新品小度真无线智能耳机和满足每一位家庭成员更多元细分需求的小度智能屏X10，让小度在更多场景和人群实现了“破圈”，加速人工智能硬件的市场普及，拓宽智能助手的应用边界。

Apollo 自动驾驶超过十项中国第一，技术实力领跑行业。 百度Apollo不断刷新智能出行领域的“高难度”。在“万物智能——百度世界2020”大会上，百度完成全球首次全无人驾驶直播，即人工智能系统在没有车内安全驾驶员的情况下独立驾驶。百度先后在长沙、沧州、北京开放Apollo Go自动驾驶出行服务。智能车联产品 Apollo小度车载已进入上百万辆智能 汽车 。百度发布了国内外首个车路行融合的全栈式智能交通解决方案“ACE 交通引擎”，扎根中国智能交通新基建，目前已获近20个城市的智能交通新基建订单。

壮“智”凌云，百度智能云加速产业智能化。 2020年在疫情、全球经济局势变化的背景下，以 科技 创新推动产业发展，提升经济质量的效益和核心竞争力成为关键。百度智能云融合了云计算、百度大脑、大数据等百度核心技术，发布“以云计算为基础，以AI为抓手，聚焦重要赛道”的全新战略，推动产业智能化发展，成为新基建大潮中加速AI工业化大生产的关键力量。

百度智慧城市解决方案已在北京海淀、重庆、成都、苏州、宁波、丽江等10+省市落地应用；智慧金融服务近200家金融客户，构建了超过30家的合作伙伴生态，跻身中国金融云解决方案领域第一阵营；百度智慧医疗“灵医智惠”已经服务300多家医院和1500家基层医疗机构，辅助数万名医生，惠及超过千万患者；智能制造覆盖14大行业，100多家企业，30多个合作伙伴，触达50多类垂直场景，在3C、 汽车 、钢铁、能源等行业已规模落地；百度智慧能源已覆盖电网、发电、新能源、清洁能源、石油、化工等场景，携手国家电网、南方电网智能化升级；发布企业智能应用“百度如流”，构建 AI 时代办公流水线，打造新一代智能工作平台。

服务 社会 与人才培养

没有一个冬天不可逾越，没有一个春天不会来临。2020年，面对突如其来的疫情，百度AI第一时间加入抗疫防疫的战斗中。百度AI出现在中国疾控中心，助力10个小时就完成了北京四个病例样本的全基因组测序；出现在地铁高铁等公共场所，解决佩戴口罩及帽子情况下的体温检测；出现在基层随访的电话中，智能外呼平台一秒呼出1500个电话辅助排查及通知，让基层防控人员有时间坐下来吃一口热饭；AI问诊每日调用近万次，机器人战疫解决方案落地30多家医院、机构，百度地图迁徙大数据平台、实时路况平台为国家防控部署提供参考，发热门诊地图、疫情小区地图、核酸检测机构查询等功能，从不同角度帮助抗疫防疫更快速、更便捷。

百度秉承“ 科技 为更好”的理念，践行企业公民的 社会 责任。百度最早将人工智能技术用于寻人，截止到2020年12月，百度AI寻人已经累计帮助了近12000个家庭团聚。百度AI持续支持文化保护、动物保护，例如百度和国际爱护动物基金会IFAW合作，推出全球首个利用人工智能技术打击野生动物制品非法贸易的平台。

人工智能的快速发展和产业智能化浪潮加剧了全球AI人才的紧缺。面向高校，百度提供了全套教学资源包、实训平台和亿元算力支持，并与高校共建课程体系；目前已举办13期高校师资培训班，培养了1800多位AI教师，支持200余所高校开设AI学分课。前不久，百度飞桨的“大航海”计划公布，其中的“启航”部分面向高校AI人才培养：未来三年，百度飞桨将投入总价值5亿元的资金与资源，支持全国500所高校，重点培训5000位高校AI教师，与高校联合培养50万AI未来人才。

面向未来

2020年，世界格局不断变化。正如百度CTO王海峰所言：“立足新发展阶段，以新理念建新格局， 科技 创新是关键。百度AI的2020，与时代共前行。”

Jim Gray（詹姆斯·尼古拉·格雷 1988年图灵奖获得者）在《科学发展的四个范式》里提出了人类科学发展的四个关键阶段

实验科学 —>理论科学 —>计算科学 —>数据科学

实验科学：人类通过经验传承指导行动。

理论科学：人类开始从现象经验里总结理论，抽象出本质规律。

计算科学：通过计算机的计算来对未来进行推演。

数据科学：计算机从海量数据中抽象出规律，指导现实行动。

而AI的本质是一种极限理性。能够通过海量的数据和计算，总结出海量的科学规律。跟人类决策不一样的是，AI的细粒度非常小，而人的决策一般基于相对有限的经验。

“人们在决定过程中寻找的并非是‘最大’或‘最优’的标准，而只是‘满意’的标准。” ——Herbert Simon，1975年图灵奖、1978年诺贝尔经济学奖得主。

利用AI的这种极限理性，我们如何影响业务？

1、用高维技术让决策的层级更下沉。

比如像新闻端app，原来的推送规则可能就几十条。现在今日头条的推送规则”千人千面“，每个人都有专属自己的推荐规则。

2、用实时技术让决策依据和触达更及时。

人的行为数据是实时变化的，而人是没办法实时去分析这些变化的数据。而AI可以。它能让决策的依据和触达可以做到更及时。

3、用闭环技术让决策进化永续不断。

AI的迭代速度很快，一开始它提供的决策可能不准确。但因为它能时刻根据收到的反馈进行迭代。很快它决策的精准度会超过人类。当然不是说要抛弃人，而是要利用人的特长和机器的特长相结合。

人擅长感性的、判断的、非常复杂的决策，而机器擅长排程、协调、组织等类型的工作。因为它不知疲倦，并且非常中立，所以企业转型，是从以人为中心的体系走向人机协同的AI决策体系。

了解了AI的作用，我们再来看，现在企业说的智能化转型说的是啥？其实说的就是如何通过AI帮助我们企业做决策。

AI支持企业经营中的三种决策：执行性决策、业务性决策、战略性决策。

执行性决策：场景决策，降本增效。

一线人员每天都在做的事情，根据用户的实际情况来决定如何服务用户。比如应该给用户推荐什么商品，说什么话。都属于执行性的决策，也就是我们经常说的场景决策。

AI比人更了解人。所以在做场景决策，会更精准、更科学。所以在提升效率上非常明显。但如果只拿AI做场景决策，价值也只是在提升效率上。并不能本质上改变企业。

业务性决策：业务的再造和创新。

业务性决策主要是针对整个价值链条，目的虽然也是降本增效，但是是通过AI在整个上下游一系列的点上进行优化，让整个供应链效率变得更高，提升企业的核心指标，最终实现业务的再造和创新。

不能在意一个点，要看全局。业务再造一般是一个1+N的过程。1就是企业业务中最重要的那个业务目标。N是业务链条上其他各个环节的指标。所谓的智能化转型就是通过AI改造这个1，达到极致的业务效果。同时还要优化各个链条上的各个点。最终实现整个业务的转型。

战略性决策：全面转型重塑，实现经营质变

战略性决策如果都依赖创始人来决策，这太难了。主要是犯错的成本太大了。尤其在转型中，不仅经营业务模式要变，甚至连管理模式也要跟着变。而AI在这里能帮助创始人改变企业管理模式。

比如原来的实体店，都是金字塔型的经销模式，依赖于人的管理。而通过AI可以细分管理到每一个门店，管理模式都改变了。

企业在转型过程中经常犯的两个错误

1、要以终为始地来看智能化转型。而不是从自动化、信息化、数字化、智能化这种阶梯式的使用。否则后期会面临大改大修，甚至重新设计架构。

2、智能化转型是持续经营的实践，非常依赖”对的方法“和”对的人“。AI只是工具，如何用，谁来用基本决定了用的效果。

成功完成了智能化转型的企业，都做到了新方法、新组织、新工具。

一、新方法：顶层设计打破增长瓶颈，量变到质变

首先一定是通过创始人的顶层设计出发。老板先得先清楚企业的瓶颈。然后通过机器的智能去打破这个瓶颈。

二、新组织

CEO领导组织进行变革，并决定什么是质变。然后新增新的角色CAIO（首席人工智能官）

CAIO、业务负责人和CTO形成三元组，组成一个智能化转型的作战指挥部。然后根据自己的企业的北极星指标进行细化。在通过AI来改进这些细化的指标，最终通过量变引发北极星指标的质变。

三、新工具

用新型的AI工具降低企业的使用门槛。数据可以买，算力可以买。人才得自己培养，毕竟最了解业务的还是公司内部人员。

内容来源 - 混沌周六大课《AI如何帮企业做出更好的经营决策？》

AI正在成为企业助力决策、提升客户体验、重塑商业模式与生态系统、乃至整个数字化转型的关键驱动力。

但在崭新的AI时代，数据中心网络性能也正在成为AI算力以及整个AI商用进程发展的关键瓶颈，正面临诸多挑战。

为此，华为以“网络新引擎 AI赢未来”为主题发布了业界首款面向AI时代数据中心交换机CloudEngine 16800，将人工智能技术创新性的应用到数据中心交换机，引领数据中心网络迈入AI时代。

AI时代数据中心网络面临三大挑战

当前，数字化转型的持续推进，正在提速驱动数据量暴增；同时，语音／视频等非结构化数据占比持续提高，庞大的数据量和处理难度已远超人类的处理能力，需要基于机器运算深度学习的AI算法来完成海量无效数据的筛选和有用信息的自动重组，从而获得高效的决策建议和智慧化的行为指引。

根据华为GIV 2025（Global Industry Vision）的预测，企业对AI的采用率将从2015年的16％增加到2025年86％，越来越多的企业将利用AI助力决策、重塑商业模式与生态系统、重建客户体验。

作为人工智能的“孵化工厂”，数据中心网络正成为AI等新型基础设施的核心。但与此同时，随着AI时代的到来，AI人工智能的算力也受到数据中心网络性能的影响，正在成为AI商用进程的一大瓶颈。

华为网络产品线总裁胡克文指出，AI时代的数据中心网络将面临以下三大挑战：

挑战1．AI算力。高性能数据中心集群对网络丢包异常敏感，未来的网络应该做到零丢包。但传统的以太网即使千分之一的丢包率，都将导致数据中心的AI算力只能发挥50％。

挑战2．大带宽。未来5年，数字洪水猛增近20倍，现有100GE的网络无法支撑。预计全球年新增数据量将从2018年的10ZB猛增到2025年180ZB（即1800亿TB），现有100GE为主的数据中心网络已无法支撑数据洪水的挑战。

挑战3．要面向自动驾驶网络的能力。随着数据中心服务器规模的增加，以及计算网络、存储网络和数据网络三网融合，传统人工运维手段已难以为继，亟需引入创新的技术提升智能化运维的能力，如何用新的技术去使能、把网络问题排查出来成为业界都在思考的问题。

华为定义AI时代数据中心交换机三大特征

从行业大势来看，随着以人工智能为引擎的第四次技术革命正将我们带入一个万物感知、万物互联、万物智能的智能世界，数据中心网络也必须从云时代向AI时代演进。在华为看来，数据中心需要一个自动驾驶的高性能网络来提升AI算力，帮助客户加速AI业务的运行。

那么，AI时代的数据中心网络究竟该如何建设呢？胡克文指出，“华为定义了AI时代数据中心交换机的三大特征：内嵌AI芯片、单槽48 x 400GE高密端口、能够向自动驾驶网络演进的能力。”

特征1．业界首款内嵌AI芯片数据中心交换机，100％发挥AI算力

从应用侧来看，刷脸支付的背后是上亿次图像信息的智能识别，深度 健康 诊断需要基于数千个算法模型进行分析，快捷网购体验离不开数百台服务器的智能计算。也就是说，新商业物种的诞生，产业的跨越式发展以及用户体验得以改变，强烈地依赖于人脸识别、辅助诊断、智能推荐等AI应用的发展。

但由于AI算力受到数据中心网络性能的影响，正在成为AI商用进程的关键瓶颈。为了最大化AI算力，存储介质演进到闪存盘，时延降低了不止100倍，计算领域通过采用GPU甚至专用的AI芯片将处理数据的能力提升了100倍以上。

CloudEngine 16800是业界首款搭载高性能AI芯片的数据中心交换机，承载独创的iLossLess智能无损交换算法，实现流量模型自适应自优化，从而在零丢包基础上获得更低时延和更高吞吐的网络性能，克服传统以太网丢包导致的算力损失，将AI算力从50％提升到100％，数据存储IOPS（Input／Output Operations Per Second）性能提升30％。

特征2．业界最高密度单槽位48 x 400GE，满足AI时代5倍流量增长需求

数据中心是互联网业务流量汇聚点，企业AI等新型业务驱动了数据中服务器从10G到25G甚至100G的切换，这就必然要求交换机支持400G接口，400GE接口标准化工作已经于2015年启动，目前针对数据中心应用已经完成标准化，400G时代已经来临。

集群的规模是数据中心架构演进的动力，经典的无阻塞CLOS理论支撑了数据中心服务器规模从千台、万台到今天10万台规模的发展，增大核心交换机容量是数据中心规模扩大的最常见手段。以一个1000T流量规模的数据中心组网为例，采用400GE技术，核心汇聚交换机需要5K个接口，相对100GE技术减少75％。

为此，CloudEngine 16800全面升级了硬件交换平台，在正交架构基础上，突破超高速信号传输、超强散热、高效供电等多项技术难题，不仅支持10G→40G→100G→400G端口平滑演进能力，还使得单槽位可提供业界最高密度48端口400GE线卡，单机提供业界最大的768端口400GE交换容量，交换能力高达业界平均的5倍，满足AI时代流量倍增需求。同时，CloudEngine 16800在PCB板材、工艺、散热，供电等多方面都进行了革命性的技术改进和创新，使得单比特功耗下降50％。

特征3．使能自动驾驶网络，秒级故障识别、分钟级故障自动定位

当数据中心为人工智能提供了充分的技术支撑去创新时，人工智能也给数据中心带来巨大利益，如借助telemetry等技术将异常信息送到集中的智能运维平台进行大数据分析，这极大提升了网络的运行和运维效率，降低运维难度和人力成本。但是当前计算和存储正在融合，数据中心服务器集群规模越来越大，分析的流量成千倍的增长，信息上报或者获取频度从分钟级到毫秒级，再加上信息的冗余，这些都使得智能运维平台的规模剧增，智能运维平台对性能压力不堪重负降低了处理的效率。如何减轻智能运维平台的压力，在最靠近服务器，最靠近数据的网络设备具有智能分析和决策功能，成为提升运维效率的关键。

CloudEngine 16800基于内置的AI芯片，可大幅度提升“网络边缘”即设备级的智能化水平，使得交换机具备本地推理和实时快速决策的能力；通过本地智能结合集中的FabricInsight网络分析器，构建分布式AI运维架构，可实现秒级故障识别和分钟级故障自动定位，使能“自动驾驶网络”加速到来。该架构还可大幅提升运维系统的灵活性和可部署性。

引领数据中心网络从云时代迈入AI时代

自2012年进入数据中心网络市场以来，目前华为已服务于全球6400＋个用户，广泛部署在中国、欧洲、亚太、中东、非洲、拉美等全球各地，帮助互联网、金融、政府、制造、能源、大企业等多个行业的客户实现了数字化转型。

2017年华为进入Gartner数据中心网络挑战者象限；2018年进入Forrester数据中心SDN网络硬件平台领导者；2013－2018年，全球数据中心交换机厂商中，华为连续六年复合增长率第一，发展势头强劲。

早在2012年，华为就以“云引擎，承未来”为主题，发布了CloudEngine 12800数据中心核心交换机，七年以来这款面向云时代的交换机很好的支撑了数据中心业务弹性伸缩、自动化部署等核心诉求。

而随着本次华为率先将AI技术引入数据中心交换机、并推出面向AI时代的数据中心交换机CloudEngine 16800，华为也在引领数据中心网络从云时代迈入AI时代。

2018年，华为轮值董事长徐直军宣布：将人工智能定位为新的通用技术，并发布了人工智能发展战略，全面将人工智能技术引入到智能终端、云和网络等各个领域。而本次华为发布的业界首款面向AI时代数据中心交换机CloudEngine 16800，也是华为在网络领域持续践行AI战略的集中体现。

而作为华为AI发展战略以及全栈全场景AI解决方案的一个重要组成部分，CloudEngine 16800不仅是业界首款面向AI时代的数据中心交换机，还将重新定义数据中心网络的代际切换，助力客户使能和加速AI商用进程，引领数据中心真正进入AI时代。

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