智能产业落地实战：AI驱动第四次工业革命，2022年75%企业将实现智能自动化

本文放弃了从概念到单点技术模式的转变，直接从行业的实现开始。以业务为基础，实战为血肉，勾勒出智能产业实施转型升级的脉搏。

文字|百文

每个时代都有历史赋予的使命。我们把这个时代称为人工智能时代。人工智能也被科技行业称为“第四次工业革命”。这是一场由人工智能驱动的技术和产业革命。不仅为未来城市建设和管理引入新思路，也不断强化智慧经济的核心。引擎。

IDC曾预测，到2022年，75%的企业将把智能自动化嵌入到技术和流程开发中，并使用基于人工智能的软件来引导创新。国际咨询公司Gartner也将“AI工程”列为2021年九年趋势大科技趋势之一。这些不仅仅是预测。 2021年已过半，我们可以看到，在自动驾驶、医疗、智能交通、零售电商等领域利用AI实现智能化的案例将层出不穷。

即使人工智能发展了，技术人员仍然需要握桨破浪。

1956年夏天，一群年轻科学家在美国东部的达特茅斯举行了一场传奇性的学术会议。会议首次提出“人工智能”一词，标志着“人工智能”这一新兴学科的正式诞生。

在此后的六十年里，人工智能经历了技术的繁荣和时代的衰落。人工智能的兴衰史在2012年迎来了新的里程碑。深度学习技术的应用，一年内语音识别准确率的提升超过了过去15年的总提升；图像搜索的图像识别准确率从20%提高到80%。今年，深度学习在学术界和应用领域迎来重大突破。这一突破迎来了人工智能的又一次“技术复兴”，从此进入智能革命时代。

这种文艺复兴深深地影响了当今社会。 AI在商业界不再是一个陌生的词汇，而是成为了一个新术语：

人工智能比以往任何时候都赋予人们更多的力量。

近十年来，神经网络技术在工业生产领域逐渐蓬勃发展，云计算的蓬勃发展，使得依托大算力和大数据的AI硬件条件逐渐成熟。实现高可用、分布式、高效的AI平台已成为企业战略应用转型和产业化生产的基本要求。

关键技术人员作为企业的技术“舵手”，如何驾驭风浪、构建AI架构，机遇与挑战并存。百度飞桨等深度学习框架可以帮助工程师解决数值计算、算法实现和模型训练等问题，但要构建高效支撑工业生产的AI平台，还有很多问题需要解决。

为了构建这样的人工智能平台，人工智能架构师必须构建三个系统：

目前，传统业务受限于数据获取和处理效率，获取准确数据进行训练和预测仍然是个问题。但我们需要对人工智能长期保持耐心，短期要有信心。问题一定会迎来新的解决方案。

复合型AI人才转化的3种能力和2个方向

回望2016年，基于多年深度学习技术研究和商业应用，百度成为国内首个开源工业级深度学习平台PaddlePaddle，从深度学习核心训练和推理框架到基础模型库和端到端端开发。套件和工具组件完全开源、开放，降低深度学习应用门槛。

随后的几年里，企业逐渐开始进入AI创新的深水区，行业内顶尖的AI技术人员成为“AI架构师”，开始进入业务。

AI架构师所谓的“AI”是指算法技术，而“架构师”则涉及工程架构和业务控制。 AI架构师必须具备将AI技术带入工业生产应用的能力。 AI架构师的能力可以概括为三个基本能力：

一、全面了解AI技术和工业生产流程

人工智能架构师必须对人工智能技术和工业生产架构有渐进的理解。人工智能技术是一项复杂的技术，入门难度大，学习曲线陡峭。如果缺乏对AI技术的系统掌握，面对复杂的企业项目或者新的任务场景就会不知所措。

首先要熟悉机器学习的基本原理，然后掌握相关技术栈，结合算法模型和网络结构，熟悉AI开发和应用部署的流程。这是一个渐进的过程，不能指望一朝一夕就能实现。作为企业的技术架构师，最好先成为AI技术专家，然后再实施业务，并根据项目实践不断迭代和深化。

这些都是针对AI技术本身，尚未涉及商业。就像超级英雄电影里的情节一样，只有拥有超能力或者黑科技才能带领大家拯救世界。

其次，了解上层业务，有良好的技术抽象能力和技术判断能力。

AI架构师尤其需要注意理解业务的需求和逻辑。只有抓住业务问题的关键点，才能做出正确的抽象设计和技术选型。他们不应该仅仅从AI技术的角度来理解业务。从业务的关键问题和核心逻辑出发，掌握机器学习技术层面的抽象以及相应的技术匹配。完成技术匹配后，进行具体选型。

图中三个环节对解决问题效果的影响是越往前（对业务的理解）越重要，越往后（技术实现方法）影响越小。如果对业务关键问题的把握和大技术的选择不正确，具体模型算法的优化只会事倍功半。

AI落地过程中存在太多不明确的情况，对AI技术的需求必须根据实际业务场景来构建。这就要求架构师具备整体的架构能力，而不是简单机械地照搬。

第三，设计并实施高效合理的人工智能实施方案的能力。

有不止一种人工智能技术可以解决复杂的业务问题。人工智能架构师需要根据实际业务场景，合理选择工具和资源，进行组合、组装和连接，以满足工程实践的需求。

大多数情况下，由于业务时间要求、成本限制、质量要求等原因，很难在理想条件下解决问题。在限制下提高技术方案的可扩展性，使其能够随着业务的变化而不断演进，才是解决问题的关键。人工智能架构师的价值。

方案落地后，肯定会涉及到更多的系统建设和部署问题。 AI架构师必须仔细考虑系统的整体设计、部署和硬件环境，硬件资源如何选择，如何实施部署，系统如何运行等相关问题。最后，“高速换轮胎”的迭代意识”是不可或缺的。毕竟，效率影响企业的价值。

事实上，AI架构师不同于传统的AI算法研究人员。算法研究人员关注的任务往往是环境变量相对固定的抽象问题。基于这些问题，他们进行了模型算法层面的研究；

从算法工程师到AI工程师的转变，是一个从深入理解技术到深入理解业务的渐进过程。当我刚开始做算法工程师时，我更关心和关注AI技术的原理；随着工作的进展，关注的方向和重点逐渐转向算法的价值以及算法能解决什么问题；然后面对将算法应用到真实的业务场景，解决算法实现的瓶颈以及其他存在的问题。

“抓业务”、“发现问题”、“看场景”。只有改变商业思维方式，融合算法和工程经验，才能实现高效的AI业务系统。

这个过程相当于从算法本身到业务/问题本身的融合和渐进的过程。 AI架构师的核心工作是设计并实现相应算法在具体业务场景下的最佳实践。

传统架构师通常直接根据业务需求来设计工程实现。没有AI算法层，技术要求和思维角度差异很大。 AI架构师对AI算法、业务理解、工程实现等综合要求较高。

在传统建筑向AI建筑师转型的过程中，遇到的最大问题就是AI专业知识。这是一条没有捷径的路，因为深度学习更接近数学，而计算机技术更接近大数据和高性能，注重体验和实践。目前还没有一种算法可以称为通用的。需要根据不同的场景做出选择并尝试不同的建模方法，才能找到最优的算法。深度学习是理论与实践的结合，用好深度学习技术需要丰富的经验积累。

AI行业量产阶段优秀AI架构师

成为一名人工智能架构师需要长期的培训。从开始探索人工智能技术到应用人工智能技术，逐步达到人工智能产业化量产。在这三个阶段中，大多数企业架构师仍在探索AI技术和少数架构。工程师和企业已经进入应用阶段，现在需要跟进AI的新变化，带领企业进入AI产业量产阶段。

如何成为一名优秀的AI架构师？

1.黑匣子就是AI。尝试达到人工智能能力的极限。

人工智能在技术上看起来很复杂，并且学习曲线陡峭。但对于所谓的“门外汉”来说，从一开始就使用“小马过河”的方法，可以快速发现AI能力的边界，完成对AI的快速入门。从一开始就不要陷入AI算法模型、效果调整等困难动作的陷阱。

尝试将人工智能视为一种工具，并使用黑盒思维来理解其功能。比如你想学开车，不需要学习发动机、汽车总成等工作原理，直接了解油门、刹车、法律法规、车辆限制就足够了。这与学生学习理论知识正好相反。

先使用，再学习原理。开始使用AI并自己测试一些AI用例，从OCR、图像识别、文本分类等最常见的应用开始，感受AI是什么以及它能做什么，并使用观察和反馈学习方法来打破人工智能认知的障碍。思维黑匣子。

2、只有懂AI的人，才能发现AI的美妙

优秀的AI架构师必须具备通用抽象能力。他们必须能够抽象业务和人工智能。他们必须对业务有足够深刻的理解，能够总结和发现业务问题的基本规律。他们还必须熟悉机器学习，对以深度学习为代表的人工智能技术有深入的理解和掌握。

以大型超市的业务场景为例，从货架展示到仓储物流再到客户结算，哪些业务可以抽象成几类问题，无论是分类问题还是排序问题，都是业务抽象能力接受测试的人工智能架构师；完成业务抽象后，面对如此多的AI框架和算法，如何基于现有基础设施环境选择和设计适合自己的AI架构，是对其AI抽象能力的又一考验。

3.从预测性部署入手，长期拥抱开源

传统行业算法人员转型AI架构师的一个更好的起点是预测或部署。相比之下，训练框架的开发涉及到自动求导、逆向算子开发等大量基础数学知识，比预测困难得多。算法人才进入深度学习框架最简单的环节就是预测。学习如何在线部署自己的算法并获得更好的性能是开发深度学习框架的良好起点。

纵观AI发展史，对于广大技术人员来说，现在无疑是AI最好的时代，因为成熟稳定的世界级开源框架已经触手可及。向AI架构师转型的人应该积极拥抱开源，利用巨大的社区力量来支持个人的学习和成长。例如，在飞票这样的国内社区，开发者可以拥有丰富的中文资源，并得到中国社区开发者的帮助。

百度“三位一体”AI架构师人才培养计划

曾几何时，少数人的坚持为我们带来了技术创新和变革的火花。如今，科技正在重塑行业，人才是关键。由此，百度首席AI架构师培训计划（AICA）应运而生。该项目由百度与深度学习技术及应用国家工程实验室联合打造。致力于为中国人工智能方向提供既懂人工智能技术又懂行业应用的人才。全面的高端人工智能人才和强大的人工智能“脊梁”是中国产业智能化转型的“前线”。

6月27日，爱克第四期 |首席人工智能架构师培训项目在北京举行毕业典礼。盛典上，《AI建筑师》首次发布。该手册基于对不同身份的AI架构师的采访、技术示例以及百度内部的成功转型，进行了23000字的讨论。多维度、多角度描述当代AI架构师融合“业务+算法+架构”的转型路径，为行业AI人才带来预见AI行业落地的前瞻变量。

目前，已有190名AI架构师通过爱克的培训深入行业，高效拓展版图。遍布工业、能源、金融、交通、农业、互联网等数十个行业。在此过程中，爱克在工业AI工业生产落地方面积累了丰富的经验。

人工智能与产业融合的过程中，正从理论创新、技术创新到大规模工程创新快速发展。

越来越多的企业必将面临从“AI技术应用”到“AI工业量产”的产业升级，打造企业竞争力，培养企业“首席AI架构师”，与AI技术一起推动工业智能化。变革的浪潮正在滚滚向前。