Baidu Cloud yöneticileriyle röportaj: Kurumsal müşteriler artık IOE tarafından kaçırılmak istemiyor, "kapsamlı AI" ya ihtiyaçları var
Resim kaynağı: Visual China
Titanyum Ortam Notu: Amazon, esnek bilişim bulut hizmetini 2006 yılında piyasaya sürdüğünden beri, bulut bilişim on yıldan fazla bir süredir gelişmektedir.
Yerel bulut hizmeti oyuncularına bakıldığında, ister "IOE" yi savunan Alibaba Cloud (IBM mini bilgisayarlarını, Oracle veri tabanlarını ve EMC depolama cihazlarını kaldıran); geleneksel endüstrilerle bağlantıyı vurgulayan Tencent Cloud, devlet ve kurumsal müşterilere hizmet vermeye odaklanan NetEase Cloud; Denizden çıkmaya hazırlanan JD Cloud veya çıktı avantajı olarak yapay zekayı kullanan Baidu Cloud, her üretici kademeli olarak grubun özelliklerine sahip bir etiket oluşturdu.
Bunlar arasında BAT'a giren son kişi olan Baidu, bulut bilişim işinin gelişiminde birçok katliam ve dönüş yaşadı.
Robin Li, 2010 yılında Çin BT Liderlik Zirvesi'nde açıkça şöyle demişti: "Bulut bilgi işlem, hoş geldiniz, bu yeni bir şişede eski şarap, yeni bir şey değil." O zaman Li Yanhonga göre, Microsoft ofisini geleneksel bir müşteriden Bulut yaklaşımı bir şekilde "solak ve sağaktır" ve aynı zamanda ticarileştirmede zorluklara eğilimlidir.
Bununla birlikte, veri merkezleri, sunucular ve diğer altyapılar dahil olmak üzere bulut bilişim donanımının yeniliği, mobil İnternetin yükselişiyle birleştiğinde, Li Yanhong'un bulut bilişim beklentileri hakkındaki görüşleri hızla değişti.
Robin Li, 2012'de Baidu Alliance Zirvesi'nde "PC tarafındaki uygulamalarla karşılaştırıldığında, mobil terminalin bilgi işlem gücü ve işlevleri birçok kısıtlamaya tabidir. Bulut bilgi işlem bu sınırlamaları telafi edebilir. Artık yeni bir şişe eski şarap değil." Dedi. Baidu'nun bir bulut bilişim platformu üzerinde çalıştığı ve bulut depolamanın tipik temsilcisi olduğu ortaya çıktı.
2015 yılında Baidu Cloud, hizmetlerini resmi olarak açtı. Bir yıldan kısa bir süre içinde Baidu Cloud ekibi hızla 200'den binlere çıktı. Ayrıca Apple ve SAP'de önemli pozisyonlarda bulunan Yin Shiming'i Baidu'nun başkan yardımcısı ve Baidu Cloud'un genel müdürü olarak işe aldı. Baidu Başkanı Zhang Yaqin'e rapor verin.
Grup yetkilendirmesi, üst düzey yönetim ve Baidu'nun mevcut teknolojisi ve veri birikimi sayesinde Baidu Cloud, geliştirme yönünü hızla netleştirdi.
Temmuz 2016'da Baidu Bulut Bilişim Stratejisi Konferansı'nda Baidu Yönetim Kurulu Başkanı ve CEO'su Robin Li, Baidu Bulut "Yapay Zeka + Büyük Veri + Bulut Bilişim" üçlüsünün geliştirme stratejisini yayınladı; aynı yılın Kasım ayında 2016 Baidu Bulut Bilişim Zirvesi (ABC Zirvesi), Baidu Başkanı Zhang Yaqin, "Bulut Akıllı Sayı" üçlü stratejisini ilk kez ABC (AI, Büyük Veri, Bulut Bilişim) olarak özetledi.
"ABC, Baidu Cloud'un temel rekabet gücüdür ve Baidu'nun AI stratejisi, Baidu Cloud aracılığıyla çeşitli sektörlerde uygulanacaktır." Baidu Başkanı Zhang Yaqin bir keresinde öyle demişti.
Bu konumlandırma bu güne kadar devam etti. Zhang Yaqin, bu yılın eylül ayının başında, derin öğrenme, konuşmaya dayalı arama ve doğal dil işleme gibi kapsamlı AI yeteneklerine sahip AI To B platformunu içeren Baidu Bulut İstihbarat Zirvesi'nde ABC 3.0'ı piyasaya sürdü. Aynı zamanda tarım, üretim ve müşteri hizmetlerini hedefliyor. Senaryoda, üç tür endüstri güçlendirme platformu, "bulut çiftçisi, bulut sistemi ve bulut hizmeti" başlatıldı.
Baidu Başkanı Zhang Yaqin, bu yılki Bulut İstihbarat Zirvesi'nde ABC 3.0'ı yayınladı.
ABC 1.0 dönemindeki teknik entegrasyondan, ABC 2.0 döneminde ulaşım, finans, lojistik ve diğer endüstriler için tek noktadan çıktıya kadar Baidu Cloud ABC 3.0, Baidu içinde 110'dan fazla AI özelliğini entegre eder ve ABC-STACK'i kullanır, ABC hepsi bir arada makineler şeklinde hızlandırılmış teslimat, çıktı endüstrisi için daha sistematik bir metodoloji de sağlamıştır.
"Baidu'nun dahili perspektifinden, To B'nin çözümleri, haritalar, Araçların İnterneti ve Baidu'nun dahili yapay zeka yetenekleri gibi veriler de dahil olmak üzere Baidu Cloud ekibi tarafından sağlanmaktadır, bu nedenle müşterilere gördüğümüz şey bir yüzdür." Baidu Cloud genel müdür yardımcısı Li Shuo, Titan Media'ya söyledi.
Baidu Cloud'un genel müdür yardımcısına ek olarak Li Shuo, başka bir önemli dahili pozisyona da sahip: AI ticari işletme başkanı. 2006 yılında Baidu'ya katıldığından beri Li Shuo, Baidu arama, temel teknoloji, IDC stratejik işbirliği, yapay zeka platformu ve diğer önemli iş ekiplerini başarıyla deneyimledi. 0'dan 1'e kadar bir yapay zeka ticari platformu ve ürün matrisi oluşturdu ve Baidu yapay zekasını teşvik etmekten sorumluydu. Finans, iletişim, enerji ve ulaşım gibi birçok alanda iniş yaptı.
Li Shuo, kurumsal müşterilerle ilk temas noktasında, ister Baidunun 2017'de piyasaya sürülen ABC hepsi bir arada makinesi olsun, isterse bu yılın daha ayrıntılı dikey sektör çözümleri olsun, pazardaki yapay zeka ürünlerinin bilişsel değişikliklerine ilişkin sezgisel bir algıya sahiptir. Li Shuo, müşterinin yapay zeka yetenekleri talebini üç kelimeye ayırdı: edinme duygusu.
Bu "kazanç duygusu" ilk olarak fiyata yansır.
Geleneksel bilgi işlem teknolojisinden farklı olarak, bir yapay zeka sistemi oluşturmak, sıradan BT mimarisinden çok daha yüksek bilgi işlem gücü gerektirir. Yapay zeka platformu şirketi "Shangtang Technology", bir zamanlar Titanium Media tarafından bildirilen yapay zeka altyapısını yeniden şekillendirmek için örnek olarak ele alınırsa, Tang kendi başına bir süper hesaplama merkezi kurdu ve her yıl GPU satın alımlarına yüz milyonlarca yuan'dan fazla para harcıyor. Ortalama bir işletme için, yapay zeka hesaplama gücüne adapte olan bir dizi BT sistemi satın almak, sunucuları değiştirmek için de yaklaşık bir milyon yuan gerektirir.
Shangtang tarafından büyük bir yatırımla kurulan "Süper Bilgisayar Merkezi"
Li Shuo Titanium Media'ya "Kurumsal CIO'lar veya CTO'lar için, ekipman satın almak için milyonlarca hatta on milyonlarca dolar harcadılar ve sonunda bu yatırımların değerini dikkate almaları gerekiyor." Dedi.
Başka bir deyişle, Hâlâ ortaya çıkan yapay zeka ürünleri için kurumsal müşterilerin ihtiyacı olan şey, doğru ilacı reçete edebilen uygun maliyetli bir çözümdür. Örneğin, bir şirket, dahili maliyet kontrolü hususları için yalnızca sesten metne gibi tek bir AI senaryosuna ihtiyaç duyuyorsa, en iyi GPU'yu satın almak gerekli değildir.
Bu nedenle, "kazanç duygusu", uygun maliyetli hususlar nedeniyle AI programının spesifik uygulamasında daha fazla yansıtılmaktadır.
Geleneksel BT tesisi tedarik yönteminden farklı olarak, AI yetenekleri için mevcut müşteri edinme yöntemi sadece basit bir toplu ürün satın alımı değil, aynı zamanda yazılım (platform) + donanım (hepsi bir arada) kombinasyonunu gerektiren bir üründür; danışmanlık çözümleri Öte yandan, AI çağına uyarlanmış kavramlar ve metodoloji sağlamak gerekiyor.
Li Shuo, "Bunu Lego tuğlaları veya trafik paketleri olarak anlayabilirsiniz. Şirketler, uygulama senaryolarının ölçeğine ve karmaşıklığına bağlı olarak temel, gelişmiş ve hatta lüks paketleri seçebilir." Dedi.
Li Shuo, Baidu Cloud Genel Müdür Yardımcısı, Li Shuo, AI Ticari İşletme Başkanı
Bulut bilişim perspektifinden bakıldığında, bu "kullanıma hazır" esnek seçim yöntemi şirketlerin kaynak maliyetlerini azaltmalarına yardımcı olabilir.Az alanında, bilgi işlem kaynaklarının seçimine ek olarak, iş kullanıcılarının özel uygulama planları da vardır. Daha ayrıntılı bir gereklilik.
Baidu ve Inspur tarafından 2017'de piyasaya sürülen ABC hepsi bir arada makineyi ele alalım. Ürün ilk başta genelleştirilmiş model eğitimine ve çevrimiçi tahmine yönelikti ve ayrıca yüz, OCR ve ses tanıma gibi genel işlevler sağladı. Finans ve endüstri gibi belirli sektörlerde ABC hepsi bir arada makinelerin uygulanmasıyla Baidu Cloud, kademeli olarak farklı sektörler için ABC Fdata finansal veritabanı hepsi bir arada makineler gibi alt bölümlere ayrılmış ürünlerin yanı sıra temel sunucular, sabit sürücüler, GPU'lar ve diğer aksesuarlar da sağlamıştır. Şirketlerin ikincil gelişimi desteklemesine yardımcı olacak esnek seçenekler.
Zhang Yaqin tarafından kısa süre önce açıklanan verilere göre, hizmetin açılmasından bu yana sadece üç yıl geçmesine rağmen, Baidu Cloud kullanıcı sayısını 2017'ye göre üç katına çıkardı, ortak sayısı üç kat arttı ve gelir dört kat arttı. Kooperatif müşterileri arasında Sinochem Tarım ve Baosteel yer alıyor. Wuhan Group, BAIC Group, China Life ve diğer büyük grup şirketleri.
Sonra, Baidu Cloudun yapay zeka çözümü, dahili teknolojiden harici ürünlere nasıl evrilir; büyük grup müşterilere hizmet vermek için hangi metodoloji iyileştirildi ve mevcut sektörün yapay zeka uygulamasına yönelik eğilimini nasıl görüyorsunuz? Titanium Media ile özel bir röportajda Li Shuo, Baidu Cloud'un yapay zekayı 0'dan 1'e ticarileştirme metodolojisini ayrıntılı olarak gözden geçirdi. Aşağıda, Titanium Media tarafından düzenlenen ve yayınlanan röportaj metni yer almaktadır:
İniş hakkında konuşmak: Yapay zekayı çok fazla bilgi içermeyen endüstrilerle birleştirmek, kolayca bir çıkmaza girebilir
Titanyum Medya: Baidu Cloud, 2017 Cloud Intelligence Zirvesinde ABC hepsi bir arada makineyi piyasaya sürdü ve 2018 AI Geliştirici Konferansı, robot açık platform Nuwa'yı başlattı. Baidu Cloud neden bu tür "donanım + yazılım" çözümlerini başlatıyor ve yazılım ile donanım arasındaki ilişki nedir?
Li Shuo: ABC hepsi bir arada makine, tüm işletmenin gerçekleştirilmesi için altyapıdır. Bu tür sistemler genellikle bilgi grafikleri, doğal dil anlama, ses ve metin dönüştürme gibi yapay zeka teknolojilerini ve ürün ve kullanıcı portreleri gibi veri etiketlerini içerir. Bu taşıyıcılar kurumsal düzeyde konumlandırılabilir. AI altyapısı, hepsi bir arada makinenin mevcut matrisi, hepsi bir arada aygıtın öğrenilmesi ve eğitilmesi, hepsi bir arada ses, hepsi bir arada aygıtın doğal dil anlayışı vb. Dahil olmak üzere çok genişletildi.
Bu alt bölümlere ayrılmış ürün çözümünü Lego tuğlaları olarak anlayabilirsiniz.Hepsi bir arada bir makine yalnızca bir makine grubu değildir. Teknik destek almanın yanı sıra, şirketlerin dahili işletmelerle de bağlantı kurması gerekir. Bu, bugün şirketlerin yapay zeka yeteneklerinin edinilmesi konusunda vurguladığı şeydir. Hepsi bir arada makinede bir araya getirilen AI motorunun, işletmenin iş yeniliğine adapte olabileceğini umuyorlar.Bu, işletmeye altyapı sağlanmasını ve aynı zamanda onlara ikincil geliştirme yeteneği kazandırmayı gerektiriyor.
Titanyum Medya: Bu "kazanç duygusuna" neden "yumuşak + sert" bir planla ulaşılması gerekiyor?
Li Shuo: Donanım seviyesinden, kuruluş içinde maliyet kontrolüne güçlü bir ihtiyaç vardır.Kurumsal CTO / CIO için, bu ekipmanı satın almak için milyonlarca veya on milyonlarca dolar harcadılar ve ayrıca nihai girdi ve çıktı değeri için değerlendirilecekler. . Bu nedenle, şirketler AI yeteneklerine yatırım yapmayı düşündüklerinde, ekonomik bir donanım ve bu senaryoya uygun bir algoritma kullanmaları gerekir.
Şu anda, şirketlerin ölçeğine ve uygulama senaryolarının karmaşıklığına bağlı olarak uygun temel sunucuları, sabit diskleri, GPU'ları ve diğer uygun maliyetli yazılım ve donanım entegre paketleri seçmelerine yardımcı olacağız.Örneğin, sesten metne gibi tek bir senaryo en iyisini kullanmak zorunda değil. GPU, çünkü en iyisi, en pahalısına eşittir.
Titanyum Medya: Şu anda, AI To B çözümlerimiz esas olarak hangi endüstrilere odaklanıyor ve bir endüstri seçme kriterleri nelerdir?
Li Shuo: Basitçe ifade etmek gerekirse, finans, otomobil, enerji, tarım ve endüstriyel üretim gibi ulusal ekonomi ve insanların geçim kaynakları ile ilgili endüstrilerle ilgilidir.
Bir endüstri girin, En önemli seçim kriteri sektörün kendisinin bilişim olgunluğudur. Bilişimin temelini henüz tamamlamamış sektörlerde günümüzün yapay zeka ve büyük veri yeteneklerini oluşturmak zordur. İlk günlerde bu tür müşterilerle karşılaştık ve onlar yapay zekayı coşkuyla kucaklıyorlar, ancak müşterinin üretim ortamını ve iş ortamını gerçekten gözlemlediğimizde, birçok dahili üretim sürecinin hala Excel tarafından tamamlandığını gördük. Bu durumda, yapay zeka ve büyük veri Bunun hakkında konuşmanın bir yolu yok, önce bilgilendirmeyi tamamlamaları gerekiyor.
Bilgilendirme denen şey, en az bir BT sisteminin dahili üretim ve iş faaliyetlerinde çalıştığı ve içinde üretilen verilerin, satış elemanının bilgisayarında depolanmak yerine en azından bulutta (özel veya genel) depolandığı anlamına gelir.
Titanyum Medya: Farklı sektörler arasında bilişim olgunluğundaki farklılıklar nelerdir?
Li Shuo: Halihazırda yurtiçi bilişim sürecinin ön saflarında yer alan sektörlerden ilki finans, ikincisi operatörler, iletişim ve çevre birimleri destekleyici sektörlerdir. Ayrıca enerji çok iyi gidiyor, çünkü enerji şebeke işletimi, iletimi ve dönüşümü güvenliği gibi bir dizi şeyi içeriyor ve bilgi düzeyi 1980'lerden beri oluşturulmuş durumda.Ayrıca hava yolları, havalimanları ve otomobiller gibi trafik güvenliğini içeren endüstriler de var. .
Titanyum Medya: Sektör bilgisinin olmaması Baidu Cloud uygulamasına zorluklar getiriyor mu?
Li Shuo: Yapay zeka uygulama endüstrisinin seçimi gerçekten çok önemli bir göstergedir.Yakınlığı bir müşteri ve endüstri ile düşük bir bilgi düzeyiyle birleştirmek, verilerin değerini bulmak imkansız olduğu için kolayca bir çıkmaza girecektir.
2015'ten 2016'ya kadar turizm endüstrisinde yapay zeka uygulamaya çalıştık. O zamanlar manzaralı noktaya girmek için bilet satın almak için "yüzünü fırçalamak" için yüz tanıma çözümünü kullanmak iyi bir kombinasyon senaryosuydu, ancak bunu yaptığımızda, yerel manzara spot bilgi seviyesinin geliştiğini gördük. Düzensiz ve nispeten geri kalmış manzaraların internete erişimi bile yok, insan yüzlerinin tanınmasına bir yana, bilet kontrolünü tamamlamak için hala kağıt biletlere güveniyorlar.
Bu nedenle 2017'den sonra, manzaralı spotların elektronik biletleme gerçekleştirmesine yardımcı olan sektördeki entegratörler bulduk. Onlarla çalıştıktan sonra, tüm AI uygulama süreci daha hızlı hale geldi.
Titanyum Medya: Diğer AI çözüm sağlayıcılarıyla karşılaştırıldığında, müşterilerin Baidu Cloud'u tercih etmesinin nedeninin ne olduğunu düşünüyorsunuz?
Li Shuo: Kullanıcılar için Baidunun AI yeteneklerini satın alıyorlar, İlk katman, şu anda en gelişmiş AI teknolojisini elde etmeyi umarak tamamen iş yapıyor; ikinci katman, İnternet şirketlerinin başarılı metodolojisinin incelenmesidir. Baidu, birçok operatörün baş ağrısı çeken bugünün veri yönetişimi sorunları için bu süreci 2010 yılında dağıtılmış dağıtım yoluyla tamamladı. Bir kuruluşun verilerinin buluta gitmesine yardımcı olmak için dağıtılmış teknolojileri nasıl uygulayacağımızı çok iyi biliyoruz. İşletmeler için daha değerlidir.
Trendler hakkında konuşun: kurumsal müşteriler artık IOE tarafından kaçırılmak istemiyor, "kapsamlı AI" ya ihtiyaçları var
Titanyum Medya: Baidu Cloud, hizmetlerini resmi olarak 2015 yılında açtığından beri, sektördeki AI uygulaması trendinizden bahseder misiniz?
Li Shuo: 2016'dan 2017'ye kadar, endüstrinin yapay zekaya yönelik tavrının kabaca iki kategoriye ayrılabileceğini gördük: Birincisi, yapay zekanın her derde deva olduğu ve her şeyin çözülebildiği; diğeri ise yapay zeka hakkında bazı korkuları ve endişeleri olan emek yoğun sektörler. AI, mevcut iş modellerini bozacak.
AI sisteminin doğası nedir? Şimdi bazı yeni anlayışlara sahibiz: Bir AI sisteminin özü, herhangi bir şirketin çok sayıda BT sistemi tarafından üretilen verileri, iş faaliyetleri tarafından üretilen verileri ve hatta tüm çalışanların sahip olduğu bilişi bir AI sisteminin hammaddesine dönüştürmek ve sonunda bu sistemi kullanmaktır. Yeni bilgiler elde edin.
Titanyum Medya: Kurumsal müşterilerin AI yeteneklerine olan talebin değişmesinden bahsettiğinizde "kazanç duygusundan" bahsettiniz. Kurumsal müşteriler "kazanç duygusu" için daha yüksek bir birim fiyat ödeyecek mi?
Li Shuo: "Kazanç duygusu" bugün kurumsal satın almanın olmazsa olmazı haline geldi. IOE'nin son dönemdeki ürünleri, müşterilere artık bir kara kutu ürünü satın alamayacaklarını öğretti, aksi takdirde daha sonra işlevlerini yükseltmeleri gerektiğinde Part B'ye güvenecekler.
Günümüzde hiçbir şirket IOE ürünlerine güçlü bir şekilde güvenmiyor.Altyapı için müşteriler, yeni çağda IBM, Oracle ve EMC tarafından kaçırılmak yerine güçlü teknik kontrol yeteneklerine ihtiyaç duyuyor.
Titanyum Medya: Baidu'nun beyni gibi temel teknolojilerin çökelmesinden Baidu Cloud'un ürünleştirilmiş yapay zeka yeteneklerinin harici çıktısına kadar, tüm Baidu sistemi perspektifinden, bu süreç nasıl gerçekleştiriliyor?
Li Shuo: Baidu, içinde çok eksiksiz bir işbirliği arayüzüne sahiptir. Bunların arasından bilimsel araştırma ekibi, mühendislik ve ticarileştirme ekibine kaba işlemeye benzer bir motor veya model verecek, ikincisi farklı senaryolarda motor üzerinde ikincil işlem yapacak ve ardından farklı senaryolarda çözülemeyen sorunları sorumlu kuruma geri getirecektir. Araştırma laboratuvarı sonunda bu tür bir rol etkileşimi oluşturur.
Örneğin, yüz tanıma teknolojisi için, Baidunun bilim insanı ekibi ilk olarak temel modelin yapımını tamamlayacak ve yüz tanıma doğruluğunu% 80'e çıkaracak. Ardından mühendislik ve ticarileştirme ekibi, yüz kapısının gerçek sahnesini izleyecek. Işık, hava durumu ve kamera konumu gibi birçok faktörü birleştirerek ikincil özelleştirme ve optimizasyon gerçekleştirilir ve son olarak bu teknoloji% 99,7'lik bir tanıma oranı ile bir ürüne paketlenir.
Titanyum Medya: Görsel tanıma, yapay zeka alanında çok popüler bir uygulama senaryosu.Diğer AI şirketleriyle karşılaştırıldığında, Baidu'nun bu alandaki engelleri sizce nedir?
Li Shuo: Üç yön var. Her şeyden önce, Baidu'nun markası şüphesiz bir avantajdır.Sektördeki çok sayıda lider müşteri için, üreticileri seçerken ortakların uzun vadeli varlığına dikkat edeceklerdir.
İkinci yön, Baidu'nun yapay zekasının kapsamlı bir teknoloji olmasıdır ve bu, Baidu'nun algı ve bilişsel katmanların eksiksiz düzeninde yansıtılır. Örneğin, operatörlerle işbirliği yapıyoruz.Akıllı müşteri hizmetleri gereksinimleri arasında görüntü tanıma, ses tanıma ve bilgi grafiği yetenekleri yer alıyor. Bu, şirketlerin bu yetenekleri entegre etmesini gerektiriyor.
Yapay zeka yetenekleri arasındaki bu bağlantı, teknik tanımanın doğruluğuna da yansır.Örneğin, müşteri hizmetleri senaryolarında ilk katman konuşmadan metne; ikinci katman, metni işletmeye dönüştürme anlayışıdır; üçüncü katman, iş anlayışı rehberlik sistemi tarafından tamamlanır. Çalışma, bu üç katman üç üretici tarafından ayrı olarak sağlanırsa ve birbirinin algoritma modelleri birlikte çalışmazsa, doğruluk geliştirilemez. Birçok yeni şirket yalnızca tek bir ürün katmanı yapar, ancak Baidu kapsamlı yetenekler sağlar ve müşteriler de Bu öder.
Son olarak, Baidu'nun bulut altyapısı metodolojisi. Şirketler AI yeteneklerini uygulamaya çalıştığında, çok sayıda altyapı yükseltmesi, dönüşüm ve veri yönetişimi içerir Baidu, metodolojisinde başarılı bir pratik deneyime sahiptir. (Bu makale ilk olarak Titanium Media tarafından yayınlandı, Su Jianxun ile röportaj yapılmış ve yazılmıştır)
Daha heyecan verici içerik için Titanium Media WeChat ID'yi (ID: taimeiti) takip edin veya Titanium Media Uygulamasını indirin
