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  • 近日,百度智能云飞桨一体机全新问世,将为企业提供功能全面、便捷高效、稳定可靠的一站式人工智能服务,提速智能化转型进程。 国际权威研究机构Gartner曾发布报告指出,中国企业强烈致力于利用人工智能来提高生产...

    云智一体正在助力中国企业走好落地AI应用的“最后一公里”。近日,百度智能云飞桨一体机全新问世,将为企业提供功能全面、便捷高效、稳定可靠的一站式人工智能服务,提速智能化转型进程。

    国际权威研究机构Gartner曾发布报告指出,中国企业强烈致力于利用人工智能来提高生产效率、客户体验和业务增长。预计到2022年,超过60%的中国大型企业将开发自己的AI解决方案。

    与此同时,作为人工智能技术落地的核心环节,AI模型的研发与应用所遭遇的阻力日益凸显。随着大数据与AI大模型时代到来,对算力的需求呈几何倍数增长,且算法模型越来越复杂,对服务器的异构计算、存储、网络等都有越来越明确的特殊要求。企业无力从0-1搭建一套深度适配AI模型的生产应用平台,亟需集合『算力+算法+工具』一体化、甚至“开箱即用”的AI一体机。

    在此背景下,百度智能云飞桨一体机通过软硬件的深度适配和调优,实现高性能的AI计算,支撑多场景人工智能模型的研发和应用,为企业AI建设中的上述痛点提供了解决方案。

    ^(百度智能云飞桨一体机架构图)

    作为百度自主研发的产业级AI服务器,百度智能云飞桨一体机是软硬一体的一站式人工智能建模与推理预测应用平台。

    在软件方面,它内置自主研发的飞桨企业版BML全功能AI开发平台、飞桨模型库和超大规模预训练模型,并深度集成百度智能云的AI中台解决方案,提供数据存储、模型训练、模型预测、运维管理等AI能力建设与应用的全流程功能支撑,还可支持二次开发,满足不同行业和不同客户的多层次需求。另外,它还全面适配CentOS、麒麟等国内外主流操作系统,适用性强,且有助于提升自主可控水平。

    而在硬件上,百度智能云飞桨一体机拥有高性能AI加速芯片,全面支持语音、图像、NLP模型的训练、推理;通用版配置Nvidia Tesla T4或Nvidia Tesla A100加速卡;信创版则配置百度自研昆仑AI加速卡,同时可扩展支持昇腾、寒武纪、比特大陆等国内主流AI加速卡。它还拥有专用AI服务器设计,具备高可靠CPU与AI加速卡异构融合,并依托国内外主流CPU架构,可配置2/4/8块 AI加速卡,支持多种数据精度的训练和推理,信创版更是中国首款“PKS”AI服务器,在单pcie switch下支持两块全高全长AI加速卡并行训练的能力也是业内首创。

    基于以上配置,百度智能云飞桨一体机拥有技术领先、功能全面、自主研发等核心优势。特别是其预置的飞桨算法库和超大规模预训练模型,与芯片深度适配,可支撑多场景高效应用,推理服务还实现与20+国内外芯片与硬件适配,提供完备的模型端到端部署能力,这让百度智能云飞桨一体机拥有被企业广为看重的“开箱即用”核心优势,可让企业像用平板电脑一样轻松使用AI能力,被看作是构建企业自主创新AI能力的基石。

    凭借独特优势与易部署易运维的特性,百度智能云飞桨一体机正在不断开拓智慧金融、智慧医疗、智慧能源、智慧城市、智能制造、智能交通等应用场景。以智慧金融为例,百度智能云飞桨一体机不仅助力浦发信用卡中心使用AI技术在金融风控、反欺诈等领域的探索,构建浦发信用卡中心的AI大脑;而且还帮助中国人寿完成了深度学习软硬一体机平台的搭建,为中国人寿利用AI提供更好的保险服务提供了保障。在信创解决方案落地应用上,百度智能云飞桨一体机正助力江苏银行进行证照识别能力的建设,探索国产化AI服务器在金融生产环境的落地应用,江苏银行也成为了国内首个使用国产化AI服务器进行实际业务应用的金融机构。目前实测的身份证识别等OCR模型在飞桨一体机服务器上已经可以达到和英伟达T4服务器的同等性能水平,满足江苏银行业务上线运行的条件。

    业内人士指出,百度智能云飞桨一体机的推出颇具意义。企业AI开发本质上是一项系统性工程。只有在特定的基础软硬件系统之上进行算法模型的开发,才能达到理想的应用效果。这就要求算法模型与硬件环境必须进行深度的适配与优化,除了核心算法的开发与调优之外,数据的获取/标注/处理,模型的部署也至关重要。

    在今天的AI大模型面前,企业购买AI模型后,再自行配置软硬件配套设施的做法,已经成为过去式。这是因为一方面,高性能的AI模型对配套设施的要求极为精细,稍有偏差,就无法实现最好的效果,一般企业无力满足。另一方面,企业采购配套设施,将配套设施与AI软件进行调试,都需要大量的时间成本,难以满足企业的紧急需求,甚至耽误商机。而百度智能云飞桨一体机内含AI企业事先深度适配好的软件与硬件组合,让企业只管使用即可。

    值得一提的是,作为百度智能云飞桨一体机背后的核心支撑,飞桨深度学习平台、百度智能云AI中台解决方案等科技,均拥有显著的行业领先优势。据IDC此前报告显示,飞桨助力百度在中国深度学习平台市场中的综合份额持续增长,跃居第一。百度智能云则在AI Cloud市场份额则连续四次第一。它们将为百度智能云飞桨AI一体机提供持续强大的性能支撑,帮助更多企业快速、高效、稳定地落地AI能力。

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  • 2017年是AI之年,人工智能领域多年的努力和积累终于勃发,从政府到民间,从国家战略到坊间热点,从学术圈到资本圈,从主流领导企业到创新独角兽,一时间全社会各个角落关注AI、走向AI、布局AI,AI正在热气腾腾地从...


    2017年是AI之年,人工智能领域多年的努力和积累终于勃发,从政府到民间,从国家战略到坊间热点,从学术圈到资本圈,从主流领导企业到创新独角兽,一时间全社会各个角落关注AI、走向AI、布局AI,AI正在热气腾腾地从学术走向产业。


    2018年,是AI赋能行业、展示威力的关键年。企业和公众已经不再质疑“AI能不能”,而是迫切的想知道“AI怎么能”。AI必须要在生态建设、行业应用、产业赋能等方面取得比以往更大的成就,才能更进一步,形成燎原之势。


    针对这个趋势,在1月16日CSDN举办的 “AI生态赋能2018论坛”上,CSDN副总裁孟岩重磅发布了《2017~2018中国人工智能产业路线图V1.0》


    本路线图从AI基础资源、 AI基础技术以及AI技术主要应用领域等方面着手,基于十多位特邀业内专家的支持及众多的实际案例调研,探索不同行业的企业智能化升级的路径,并首次提出了AIMM——企业智能化成熟度模型,并将随时更新,动态开放,希望成为中国企业实现AI转型的有益参考。



    CSDN《2017~2018中国人工智能产业路线图V1.0》

    主要观点摘编



    1. CSDN首次推出 AIMM——企业智能化成熟度模型



    根据AIMM可以将企业按照智能化的程度划分为 0~5 级 6 个发展阶段:


    • 0级 企业无信息化

    • 1级 数字化:企业核心流程标准化和数字化

    • 2级 商业智能:在业务中运用数据挖掘和数据分析,实现描述性分析

    • 3级 算法模型:企业运用机器学习算法建立模型,预测和优化决策

    • 4级 AI采用:在业务中使用AI为基础的解决方案,实现创新和效率的提升

    • 5级 AI驱动:以AI为核心的全新企业形态和商业模式


    2. AI投资热潮来临,然而超过五分之一的企业还不具备基本条件


    2017年 CSDN 中国软件开发者大调查显示,22%的企业还未进行信息化改造,51%的企业刚刚在核心业务中实现了核心流程标准化和数字化。


    3. AI人才需求迅速增长,薪酬比IT工程师高出一个等级


    • 2017年,AI类工程师在全部IT技术招聘岗位中的占比为9.86%,是2014年的8.8倍。


    • 十年以上工作经验的AI工程师,最高年薪可达140万,而10年以上工作经验的普通IT工程师的最高年薪还不到55万。


    4. 中美互有胜负:美国垄断AI芯片,中国在AI应用领域蓬勃发展



    • 中国在AI芯片领域实力薄弱,玩家多为创业公司。而美国在这一领域既有英伟达、英特尔等重量级玩家,创业公司也层出不穷。

    • 中国在AI领域除了BAT之外,还诞生了包括商汤、旷视、云知声在内的新兴独角兽,融资额度甚至超过美国同行,支撑AI应用蓬勃发展。


    5. 金融、文娱、安防等领域向AI转型的条件最成熟,农业、制造业等还有待观察



    • AI对各行业赋能需具备数据、计算力、算法、应用场景这四个要素,其中计算力属于通用基础设施。

    • 金融、文娱、安防等行业条件最成熟,农业、制造业等还在积累阶段。


    6. 人工智能领域投资额逐年攀升,智慧金融、智能汽车、智慧医疗最受资本青睐。



    7. 实现AI转型,明确应用场景是关键




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  • 企业信息化、数字化和智能化的区别 在云计算、物联网、人工智能和虚拟现实技术的快速发展下,全球迎来了数字化时代。那么,企业的信息化、数字化及智能化到底有什么区别呢,且听业内的两位专家如何解读: 一、信息...

    企业信息化、数字化和智能化的区别

    在云计算、物联网、人工智能和虚拟现实技术的快速发展下,全球迎来了数字化时代。那么,企业的信息化、数字化及智能化到底有什么区别呢,且听业内的两位专家如何解读:

    一、信息化、数字化和智能化本体层的分析

    1. 信息化:解决的是数据映射问题,是对现实世界(即企业的存在配置、资源存流、运营状态、外部联通)实现数据映射集合。感知、采集、识别判断、指令传递、动作控制、反馈监测均处于数据层面。与人类的关系是只有数据界面交互。关键点:所有语义内容均为人为定义、解读、赋予,信息系统只是传递、运算、执行单元。

    2. 数字化:开始解决语义层的问题,不仅实现了信息化,而且在识别、采集数据底层已经设计、赋予了语义内容,并且在算法上植入了包括自然语言理解、智能识别、自组织、自寻优等智能,使得系统的识别判断、指令传递、动作控制、反馈监测都具备了一定程度的语义内容,特别是与人类可具有双向的语义互动了。

    3. 智能化:是信息化-数字化的终极阶段,这一阶段解决的核心问题是人和机器的关系:信息足够完备、语义智能在人和机器之间自由交互,变成一个你中有我我中有你的“人-机一体”世界。人和机器之间的语义裂隙逐步被填平,并逐步走向无差异或者无法判别差异。

    信息化、数字化和智能化三者之间没有取代式递进关系,但是有本体层次差异。

    二、信息化、数字化和智能化的特征和场景

    信息化、数字化和智能化系统的体系架构、内容、作用和价值,不赘述,直接列于表中:

    信息化、数字化和智能化的特征和场景

    三、协同管理平台与信息化、数字化及智能化的关系

    协同软件,即协同管理平台(COP)在企业信息化的初期阶段还没有出现,直到OA——办公自动化系统发展成熟,进一步发展为企业工作和工作管理平台即协同管理平台(今天的OA只是企业协同的典型应用之一),就为企业信息化向数字化转型提供了核心运营引擎和管理体系架构。也为企业智能化升级奠定了平台基础。

    由于企业信息化进程的路径依赖等原因,ERP逐步演化为企业信息化的“底盘”。而协同平台正在演进为工作和工作管理平台并进一步发展为数字化的体系语义层框架(因为协同平台正在成为具备丰富的语义引擎的体系架构)。ERP和COP二者的融合将演变成即将到来的智能工厂(企业)体系架构。

    阿朱:《走出软件作坊》一书作者,现任用友研究院的院长。

    一、对信息化、数字化和智能化的解读

    1、信息化:现实的业务流程在计算机及其网络系统里固化,从部门各岗位联动、到企业各部门联动、到消费者联动、到产业上下游联动。

    价值:流程与规则固化便于大规模统一作业与协同作业。

    2、数字化:用智能产品智能设备传感器、视觉识别自动采集全息全程现实数据,形成计算机里的数字孪生,现实变就计算机里的数字孪生物品自动变,在计算机里操作数字孪生物品,现实世界就自动同步反应。

    价值:不会形成现实情况和计算机里的情况两张皮导致决策误判

    3、智能化:一曰具备智能OS、二曰具备智能传感且物联成网、三曰具备视觉识别和语音交互、四曰具备深度学习计算机来进行社会资源(人才、物料、设备、仓库、运输车、资金)最佳调度。

    价值:到达产业联动乃至社会化商业,事情的庞大复杂性已经超出人的掌控能力,必须通过社会大数据驱动的人工智能深度学习,来做到社会资源的自动化最佳化供需匹配调度。

    4、信息化、数字化、智能化到底有什么区别

    核心结论:信息化、数字化、智能化,不是三个递进的发展阶段,而是因为智能传感和人工智能技术进步,过去想做却做不了的,现在能做到了。产业成网调度、社会成网调度,是这样的现实业务需求驱动导致新技术被应用。没有智能设备自动采集全息全过程数据、没有互联网络联动、没有深度学习自动处理数据、没有大数据技术平台存储海量数据、没有云计算技术平台计算海量数据,成网调度是不可能达成的。

    中国企业,从小作坊到企业、到全国化甚至全球化经营,现在正在悄然迈进产业整合、产业调度,并且与政府与公共事业单位联动,形成社会化商业。

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  • 企业管理的智能化趋势

    千次阅读 2019-03-05 13:24:29
    所谓智能化管理,就是协同发挥人类智能和人工智能、个人智能与组织智能、企业智能与社会智能以应对可持续挑战的管理模式[6]。更仔细的来说,智能化管理还有以下几个特征: ①集中人类智慧解决可持续发展难题。面对日...

    所谓智能化管理,就是协同发挥人类智能和人工智能、个人智能与组织智能、企业智能与社会智能以应对可持续挑战的管理模式[6]。更仔细的来说,智能化管理还有以下几个特征:
    ①集中人类智慧解决可持续发展难题。面对日益严重的生态危机,越来越多的企业加 入以实现人类社会可持续发展为宗旨的,自觉履行社会责任的“全球契约”行动,建立评价标准,发布社会责任报告,力图以全人类的智慧解决可持续发展的各种难题。
    ②广泛开展基于开发人类智能的知识管理。如今,越来越多的企业组织力量开发专家系统,建立知识共享平台,实行开放式的研究开发政策,中国许多企业还积极践行学习型组织,大大提升了企业的智能水平。总体上大大增加了产品和服务的知识价值含量。
    ③大量开发应用人工智能工具。企业各项业务和管理领域纷纷应用人工智能技术,取代人类完成越来越多的管理工作,从简单重复的作业,到程序化的决策,再到半程序化的决策。
    ④构建和完善智能化管理环境。企业为实现智能化管理积极创造条件,包括增强信息化、知识化、智能化意识,积极开发建设物联网,为建立信息化平台统一通信标准,为加强沟通、促进创新而进行组织变革,为适应信息系统运行要求而进行流程再造。
    三、企业管理有必要进入智能化的新阶段
    (一)如今的时代背景
    随着科学技术的发展,大数据让管理科学真正进入到了可量化的科学发展阶段。通过计算,我们实现对现实世界的优化。比如现实中的一些交通难题,通过大数据不断优化方案,反复再现结果,最终得以解决。再到如今无处不在的人工智能,正从方方面面影响着我们的生活。这些新兴科技产业的发展,必定会影响到管理的方式,传统的物流,审计,电子商务甚至是农村企业,如果还停留在过去的系统化管理阶段,必定不能适应新时代的发展要求。
    (二)企业管理智能化的必要性
    以信息技术为主导的新科技革命。20世纪80 年代以来,以信息技术为主导的 ,包括新材料、新能源、生物科技 、空间与海洋科技、激光科技、新型制造技术等在内的新科技革命风暴 ,以前所未有的规模与速度席卷全球,改变着我们赖以生存的物质 、能量、信息世界 ,改变着企业投入、转换 、产出的整个系统。根据中国用友软件公司与INFOX公司对400多家企业近500 位高管进行的联合调査,90%以上的高管认为信息技术对企业实施战略、实现商业模式变革产生重大影响 ,特别是对企业提升管理运营能力至关重要[3]。
    全球化以及互联网催生了新的竞争格局。由于信息流通加快,模仿缩短了创新的收获期,商品与服务的同质化日益严重 ,而消费者可供选择的余地大大增加,于是差异化成为企业生存发展的可行之路 ,推动了经济的转型,大众消费向小众消费、个性化消费转变。规模经济向速度经济转变,必须借助于协同智能提升快速满足消费者需求的核心竞争力。
    变革与创新决定企业命运。科技革命加速导入新的生产要素、新的生产手段 ,产品 、技术、流程的生命周期日益缩短 ,业间不时发生颠覆性创新,企业时时面临被淘汰,或重新洗牌的压力,要求不断变革和创新,经营管理难度空前提髙,需要获得高效的管理[6]。
    四、智能化管理的创新应用
    (一)在审计行业内的应用
    在市场经济环境的影响下,企业的发展模式发生了很大的变化,财务收支情况变得更加复杂。为了对自身的发展状况进行更加客观、准确的判断,必须对所有数据进行全面分析,这就对数据处理的精度、速度、效率提出了新的要求。而审计工作中所面临的数据更是十分冗杂和繁琐,传统数据分析系统显然不能满足实际需要。市场经济大环境以及企业管理模式的变化决定了审计工作的特征。过去,数据的分析工作依靠人力就可以完成,只要审计人员足够专业,就能够作出最准确的判断[7]。而现在却大不相同了,数据量呈现爆发式增长,数据的类型越来越多样化,依靠人力处理是不现实的。
    传统的数据处理系统也无法满足实际需要,无论是从数据处理速度上还是从准确度上来看都是如此。很多企业由此表现出不适应,难以处理这些庞大的数据,即便工作人员非常专业,仍旧难以开展数据分析和处理工作。在这种情况下,审计领域内的从业人员开始尝试用全新的思维思考这项工作。以大数据、云计算为代表的先进技术,开始被应用到这个领域中。实践证明,这些技术的应用的确发挥了非常积极的作用。对于审计领域内的从业者来说,不仅要从专业性的角度来思考问题,更要从技术性的角度来思考问题。审计领域内的从业者普遍认为,智能化系统的应用是一种必然趋势[8]。这些系统能够帮助审计人员以动态、远程式、事中审计的方式轻松完成繁杂的工作。信息化已经成为审计工作改革的重要方向。未来企业要加强对先进技术的学习,将这些技术与审计实践联系起来,研发出更加先进的智能化系统,并积极去推广这些系统,提高审计行业的发展水平,为企业革新管理模式提供助力。
    (二)在物流行业中的应用
    在物流行业,每天都有大量商品进行流转。为保证货物的正常流通,物流企业需要对这些商品进行记录和整理。条形码技术是传统物流中应用最为广泛的一种自动识别技术,在现代物流管理中发挥过重要的作用。但随着社会各界对物流运行效率和安全性要求的日益提升,条形码技术存储信息少、扫描效率低、保密性差、抗恶劣环境能力差等缺点日益显现,在一定程度上阻碍了物流行业的快速发展[9]。
    智能化把最新的射频识别技术创新应用到物流领域中来,有效提升了物流仓储、运输等环节的运行效率,实现了货物入库、检测、整理、出库、运输等全过程的自动化、智能化、可视化监控,提高了货物的安全性[10]。例如在货物仓储环节,当贴有射频识别标签的货运车抵达仓储中心时,入口处的阅读器会自动识读标签并将相关信息及时上传管理中心,省去了大量繁琐的检验、记录、清点等工作,使货物的入库、分拣、仓储变得更加准确、高效。
    利润最大化是企业经营发展的重要目标。在传统人工管理的模式下,企业的成本控制受诸多因素影响,仅仅依靠人力或个别工具往往无法实现各个环节的最优控制。最新的系列物流智能管理系统,依靠射频识别技术将货物仓储、分拣、运输等环节的信息自动纳入物流管理中,使企业管理者可以从全局的角度规划和部署货物仓储量、运输工具、运输路径等内容,为物流企业实现利润最大化提供了强有力的技术支持[11]。
    (三)智能化背景下企业管理的创新
    3.1客服管理体制的创新发展
    对于一个企业来说,赢得了客户就是赢得了一切,企业所有的商品、服务等的生产量最终都是以客户的购买量和购买需求决定。因此,当前国际化环境下的经济竞争主要还是各企业所掌握的客户资料以及客户服务之间的竞争。电子商务环境下智能化企业管理的发展能够帮助企业优化资源配置,提升产品的技术含量和总体服务质量,保证企业为消费者提供更多、更为优化的服务。就目前的现状来说,客户服务主要涉及的内容有产品销售、产品售后、消费者反馈等[12]。而销售阶段的分散性使得企业很难完整的把握客户的消费需求,更不能及时的处理客户所反馈的对于服务质量或者对于商品质量的评价。智能化的客服管理体制恰恰能够解决这些难题,帮助企业整合客户资料,进而促进整个企业内部的共享,提高企业经营效率的同时也为企业根据客户需求做出决策提供了更优质的条件。
    3.2 企业商品供应模式管理创新
    企业产品供应模式的管理创新主要指的是企业针对产品供应链所做出的新型的调整。当前经济发展环境下,各类信息化技术的发展为电子商务提供了更加广阔的发展空间,有效的保证了其取代传统的经济营销模式成为企业主流化的经营发展方式的优势地位[15]。这种条件下,企业以及企业内部供应模式的创新以及企业和下层经销商之间的互不联系,能够帮助企业形成良好的产品、信息共享能力,促进企业整体运营网络的形成。而这种整体的运营网络能够将企业的生产运作方式和各项运作制度的透明化,保证企业内部工作效率的提高;能够加强企业和经销商之间的联系,保证企业总体经营质量的提高。

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  • 自动化、信息化、数字化、智能化
  • 商业智能BI推动制造业智能化转型

    千次阅读 多人点赞 2016-03-29 10:14:26
    传统制造业的信息化并不发达,这一点体现在多数制造业的流程传统而粗糙,商贸流通环节多、物流成本大、仓储效率低下。如何利用商业智能BI提高制造业信息化水平,推动制造业智能化转型成为当下值得关注的问题。
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  • sugarnms网络管理智能化

    千次阅读 2013-11-29 16:30:01
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  • 3D可视化--智能化资产管理系统!

    千次阅读 2019-03-11 14:38:32
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  • 智能化运维最佳实践-自动化

    万次阅读 2016-08-08 09:38:55
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