看懂2020年智能浪潮，咱们从百度和谷歌的AI足迹出发

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2020年已然过去，无论咱们过得顺遂安全，还是过得无比艰难，咱们应该都会记住这一年。

回顾2020年，在这个区别寻常的疫情之年，科技作为人类抗击疫情的关键，而人工智能技术投入抗疫战争之中，能够说是人类有史败兴的第1次。而与此同期，AI技术已然在咱们的生产生活、公共管理等方方面面得到深入应用。

人工智能应用场景的爆发，其背面是全世界AI科技企业从后端走向前台，从实验室走向产业纵深的奋斗和实践。

近期，百度和谷歌不约而同都发发布了长文，来总结2020的AI发展。

谷歌首席AI专家Jeff Dean在谷歌博客上刊出了Google Research: Looking Back at 2020, and Forward to 2021的万字长文，仔细介绍了谷歌在2020年AI技术在多个行业取得的应用发展。

而更早一点时间，百度先后发布了长达万字的《百度AI的2020》和《百度科研院2021年十大科技趋势预测》，一样细数了百度过去一年里在AI技术业务体系和产业赋能体系中的各项成果，同期亦对2021年的AI技术和应用行业做出清晰判断。

倘若仔细对比谷歌和百度在AI技术和产业应用的实践，咱们就会惊讶地发掘，两家几乎同期以搜索引擎业务起家的机构已然将AI技术应用到自己制品体系的方方面面。

咱们同期亦看到，谷歌和百度正在构建一幅千行百业智能化的全世界AI图景，不外两家巨头的区别之处在于，相较于谷歌更加多进行多行业、多尝试性的产业AI合作，百度则是更系统地推动产业智能化的应用落地。

站在2020和2021的时间交汇处，咱们想要认识全世界AI技术的整体样貌和发展进程，深入谷歌和百度的AI体系之中，无疑是一次非常好的契机。

技术基石：谷歌和百度的AI基本科研

AI技术之因此能够连续推动产业的智能升级，为企业、行业和社会带来价值，其核心就在于AI基本技术的连续进化。

咱们看到，在2020年谷歌和百度的AI基本科研中，都在关注无监督学习、AutoML（自动设备学习）、设备感知这三大行业，其中谷歌在这些行业都提出了有些基本性算法的创新。

例如在设备学习（ML）算法行业，谷歌的无监督学习行业取得了必定的发展。去年，谷歌研发了名为SimCLR的自监督和半监督学习技术，能够实现同期最大化同一图像的区别变换视图之间的一致性和最小化区别图像的变换视图之间的一致性。

在AutoML上，谷歌正在尝试从AutoML-Zero的学习代码运算中采取一种由原始运算（加减法、变量赋值和矩阵乘法）构成的搜索空间，以期用来从头起始演绎现代的设备学习算法。而在设备感知行业，亦便是设备怎样感知、理解咱们周边世界的多模态信息上，谷歌亦取得众多成果，包含CvxNet、3D形状的深层隐式函数、神经体素渲染和CoReNet等算法模型的推出，在户外场景分割、三维人体形状建模、图像视频压缩等场景的实质应用。

而百度的AI技术的底层创新则是经过百度大脑6.0的大幅进化所推动。2020年，百度大脑6.0核心技术突破了“知识加强的跨模态深度语义理解”能力，结合知识图谱与深度学习技术，使得人工智能不仅能具备知识，还能连续学习，像人同样“活到老学到老”。

日前在AI技术周期中非常重要的多模态语义理解行业，百度大脑推出了多模态预训练模型 ERNIE-ViL，明显加强了跨模态的语义理解能力，刷新了5 项多模态经典任务的世界最好效果，并登顶视觉常识推理任务（VCR）榜首。在对话智能行业，百度大脑发布超大规模开放域对话生成网络PLATO-2，该模型参数规模提升到 16 亿，在内容丰富性和连贯性上达到新高度，能够就开放域专题进行流畅深入的聊天。在端到端问答方面，百度大脑提出RocketQA训练办法，大幅提高了对偶式检索模型效果，为实现端到端问答迈出了重要一步。

而在前沿技术上，谷歌和百度都在积极布局量子计算技术，量子计算被视为面向将来的计算范式与生产力。

在2020年，谷歌对新的量子算法进行了验证，在Sycamore处理器上执行了精细校准，表示量子设备学习的优良或测试量子增强优化；经过QSIM模拟工具，在Google Cloud上研发和测试了多达40个量子比特的量子算法。接下来谷歌将根据技术路线图，创立通用的纠错量子计算机，证明量子纠错能够在实践中发挥实质功效。

一样在去年，百度发布了国内首个云原生量子计算平台量易伏Quantum Leaf，供给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；另外，量子脉冲计算服务量脉Quanlse、量子设备学习工具集量桨Paddle Quantum全面升级，构建起百度量子平台为核心的量子生态，开启属于中国的量子时代。

在AI技术开源和研发，推动AI生态发展上面，谷歌和百度一样在连续行动。谷歌经过TensorFlow社区推动了一系列特殊兴趣组、TensorFlow用户组、TensorFlow证书、AI服务合作伙伴的显现和成长；谷歌还投资了一个开源的、专注于科研的ML系统JAX，能够广泛应用于差异隐私、神经渲染、理学信息网络、快速重视、分子动力学、张量网络、神经切线核和神经ODEs等技术行业。另外，谷歌经过TFRC项目向世界各地的科研人员免费供给了超过500petaflops的云TPU计算能力，以帮忙拓宽对设备学习科研前沿的拜访。今年，TFRC项目除了支持TensorFlow之外，还将支持JAX和PyTorch。

而在去年，百度飞桨推进了“AI研发基线”，提高了软硬件体系的适配能力。日前，飞桨已然凝聚了265万研发者，服务了10万家企业，创造了34万个模型，在城市、工业、电力、通信等非常多关乎国计民生的行业都有飞桨在发挥功效。

按照权威数据调研公司IDC颁布的2020年下半年深度学习框架平台市场份额报告中，百度与Google、Facebook居于中国深度学习平台市场综合份额前三，其中，百度综合市场份额位列第二，与位列第1的Google几乎持平。

业务生长：谷歌和百度的AI应用图景

咱们看到，在AI的基本技术开发上，谷歌和百度在整体的技术路线和技术生态上有许多重合之处，不外两家各有侧重的AI技术则构成为了谷歌和百度在其各自庞大的制品体系上的差异化应用。

过去的一年中，谷歌正在将一系列AI的技术创新应用在其制品系统的方方面面。

经过设备学习算法的改进，谷歌在移动设备上的体验得到大幅改善。在设备上运行繁杂的NLP技术，实现更加自然的对话功能，例如，基于transformer这一神经网络模型，去年谷歌正创建了一个对话设备人Meena，几乎能够实现任何挑战的自然对话。另外，还有像利用双工技术给企业打tel，确认疫情下是不是临时关闭之类的事情，实此刻全世界范围内对商场信息进行300万次更新，在地图和搜索上信息表示次数超过200亿次。

经过设备翻译和语音识别技术的升级，谷歌还运用了文本到语音技术，经过支持42种语言的Google Assistant能够大声朗读网页，从而更方便地拜访网页。借助多语言传输、多任务学习等多种技术，谷歌在100多种语言的翻译质量上评估加强5个BLEU点，能够更好地利用单语数据来改进低资源语言，为哪些少许族裔的人们供给翻译。

从Jeff Dean的介绍中，咱们还看到谷歌的AI技术正在无数的谷歌制品的细节中得到应用。

例如，结合跨模态推理以及有效感知办法的研发，谷歌在MediaPipe中研发了多种新的感知推理功能和处理方法，如设备上的人脸、手和姿势预测、实时身体姿势跟踪、实时虹膜跟踪和深度估计以及实时3D目的检测。在YouTube上，识别潜在的有害内容，加强人工审查效率；经过自动加强声音和减少背景噪音，帮忙YouTube创作者制作更好的视频。在Google Meet中，经过模糊背景来改进线上虚拟会议。

AI技术赋能业务，业务又反向推动AI技术升级，一样是百度AI带给百度制品业务体系的发展路线。

在移动生态中，百度展示了AI技术与移动服务的高度结合。在AI技术的加持下，百家号、智能小程序和托管页，三大支柱制品快速发展作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，百度搜索亦在连续智能化。今年9月，百度推出虚拟助手“度晓晓”App，持有二次元虚拟名人形象和独特的情感交互系统，能够像真人同样跟用户沟通，供给更好的个性化服务。

在地图行业，百度地图坚守“新一代人工智能地图”的AI优良和创新能力。日前百度地图90%以上的数据生产环节实现AI化，输出九大行业处理方法，全景地图覆盖全国95%以上的城市，覆盖里程超过300万千米。与此同期，语音交互场景实现快速增长，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）

在输入法行业，在AI技术的赋能下，百度输入法实现了市场份额与活跃用户量跃居行业第1。百度输入法的语音输入能力连续突破，作为业内首个日均语音请求量破10亿次大关的输入法制品，实现了98.6%的语音识别准确率、离线中英自由说新功能、方言自由说升级等功能或技术突破，日前已作为语音输入渗透率最高的第三方手机输入法；语音输入与手写输入等AI功能取得重大行业突破，用户认可程度高，手写识别准确率提高至96%居行业首位、AI滑行输入精细率超越行业最高水平15%。

针对小度来讲，2020年则是依靠领先智能化技术连续“破圈的一年。日前，小度第1方设备语音交互次数达到33亿次；截止9月，小度助手技能商店供给4300个技能，研发者数量亦已达到45000人，运用场景亦从家庭、酒店、汽车拓展到移动场景。硬件方面，国际权威调研公司Canalys数据表示，2020年上半年小度智能音箱全品类出货量位居国内第1；前三季度，小度智能屏出货量稳居全世界第1。618和双十一时期，小度均斩获全平台智能音箱品类营销额冠军，全平台智能屏品类销量&营销额双冠王。

而在自动驾驶与智能交通行业，百度Apollo 亦迎来了连续爆发。2020年，百度先后在长沙、沧州、北京开放Apollo Go自动驾驶出行服务。10月12日当天北京地区呼单量突破2600单，百度亦作为中国独一一家在多城开启Robotaxi试运营的机构。5月26日，百度位置于北京也庄经济研发区的全世界最大的自动驾驶和车路协同应用测试基地Apollo Park建造完成，这将加速推进Apollo自动驾驶、车路协同技术制品的成熟和应用。

2020年，百度的AI技术不仅有效支撑了百度业务体系的全线向好，同期亦起始广泛赋能各产业，在B端市场掀起智能化升级的浪潮。

产业赋能：

谷歌和百度AI产业化的区别路向

在AI产业化和产业智能化上面，咱们亦能够看到，谷歌一样在展开有些跨行业、跨地区的AI技术应用落地，尤其是在新冠疫情之下对社区大数据管理、流行病防控以及医学科研等行业供给了一系列处理方法，但并未形成体系化的产业级应用实践。

例如，去年疫情之下，谷歌破天荒的和苹果合作，联合推出了支持蓝牙隐私守护技术的暴露通告系统(ENS)，以即时通告用户避免接触检测呈现阳性的感染者人群中。同期，谷歌亦在利用用户的匿名搜索数据来预测新冠病毒传播和症状搜索关联的数据。

在生物医学行业，谷歌去年实现了对果蝇的半脑连接体大型突触分辨率图的大规模设备学习模型重建，从而帮忙神经专家更好地认识大脑的功能；与制药机构合作，经过ML对有前景的分子化合物进行“虚拟筛选”。

一样，谷歌的深度学习模型已然应用在医学行业，去识别疾患的出现率；在城市治理中，去预测一个详细地区的降水量，亦能帮忙有些洪水频发的国家来进行更准确的水位预测和洪水预报。

与谷歌区别的是，百度不仅在疫情防治中贡献了众多的AI方法，亦正在经过体系化产业战略，全方面与区别行业的实体产业结合，形成联接更为广泛的AI产业方法。

在疫情之下，百度的AI测温、AI问诊、智能外呼、服务设备人等创新应用起始大规模普及，表现着AI技术在服务社会、科技向善上的技术温度和企业的社会责任。

而在疫情之后，AI将进一步与城市、交通、工业等基本产业融合，推动复工复产，促进社会经济发展。

基于这一业务战略，百度在去年5月，知道提出了 “以云计算为基本，以AI为抓手，聚焦重要赛道”的“云智一体”的百度智能云的全新发展战略。

为了更好地执行新战略，百度智能云对业务架构进行了调节。新架构分为三层，底层是百度核心技术引擎百度大脑。中间是平台，包含通用的基本云平台、AI中台、知识中台，以及针对场景的平台和其他关键组件。在基本层和平台的支持下，上层的智能应用和处理方法将为各行各业赋能。

为了满足产业应用的规模化生产，百度智能云提出了AI-Native的云计算架构。在基本设备的AI计算集群、AI芯片到工程平台的飞桨、云原生以及到应用平台的视频云、区块链等，经过云智一体，端到端的方式，方便有效的支持产业的智能应用。基于“壮智凌云”加速产业智能化，将AI技术无缝接入千行百业，作为了众多产业这一年发展的全新契机。

基于此，咱们能够看到百度AI技术创新实现了与社会经济、产业智能化升级之间的外循环建设，打造了区别行业的智能化样板与融合基本。

在智慧城市行业，百度智慧城市处理方法以自主创新的基本设备为底座，包含城市的感知中台、AI中台、数据中台、知识中台以及城市智能交互中台，帮忙城市提高智能化的水平，赋能公共安全、应急管理、智能交通、城市管理、智慧教育等场景。日前这一处理方法在北京海淀、重庆、成都、苏州、宁波、丽江等10+省市落地应用。

在数字金融行业，百度智能云已然服务了近200家金融客户，其中包含国有6大银行、9大股份制银行、21家保险公司，触及营销、风控等十几个金融场景。并且构建了超过30家的合作伙伴生态，跻身中国金融云处理方法行业第1阵营。

在智慧医疗行业，百度智慧医疗“灵医智惠”已然服务300+家医院和1500+家基层医疗公司，辅助数万名大夫，惠及超过千万病人。

在工业互联网行业，百度工业互联网助力企业及上下游产业实现数字化、网络化、智能化。百度智能云供给的智能制造处理方法，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。

在智能办公行业，2020年5月百度宣布依托“AI中台”和“知识中台”，发布“智能办公”的企业智能应用“如流”，构建 AI时代办公流水线，打造新一代人工智能办公平台。百度如流已然全面升级为新一代智能工作平台，用AI赋能企业实现智能化转型，实现对企业工作模式的全方位、智能化的支撑，从个人到组织，从业务到运营的全场景服务。

AI技术的赋能，不仅表现在对实体产业的智能化升级上，一样亦表现在服务社会的一起责任上面。

正如谷歌在对视听阻碍人士所设计的物品包装识别应用、视频会议的自动手语检测系统已于，AI技术亦正在表示其造福社会、服务公众的“科技向善”的伦理精神。

一样，百度亦秉承“科技为更好”的理念，践行企业百姓的社会责任。例如，百度早已将AI技术用于寻人的公益事业中，截止到2020年12月，百度AI寻人已然累计帮忙了近12000个家庭团聚。再例如，百度AI连续支持文化守护、动物守护，例如百度和国际爱惜动物基金会IFAW合作，推出全世界首个利用人工智能技术打击野生动物制品违法贸易的平台。与国家地理达成合作，经过百度AI图像识别能力加强蝴蝶物种识别效率，为蝴蝶物种的守护和科研供给技术支持。百度和清华大学、中国古迹遗址守护协会等公司合作，利用人工智能技术识别国宝级古建筑内外的微小变化，保准即时修缮；乐山大佛、广元千佛崖等重要文物管理和守护已然起始应用百度的AI技术。

咱们发掘，随着AI技术在全社会生产、生活中的普及应用，人工智能做为推动经济发展、社会进步的正向力量，其价值正在越发凸显。

结语：同向前行，各美其美

2020年，针对世界来讲是深刻影响政治经济格局的一个年份，同期亦是新技术浪潮引领下的全世界科技产业出现巨变的一年，通信、出行、互联网以及诸如能源、工业等传统产业等行业都面临新旧技术范式和势力范围的对决和权力争夺。

AI技术，尽管在这一年并无在基本算法行业显现多少明显突破，然则AI技术正在从少许科技机构的科研成果全面向各行各业的产业纵深渗透。AI技术在2020年，作为各行业、产业进行数字化、智能化升级的关键要素。

从对谷歌和百度的2020年AI技术的演进和产业化成果的梳理，咱们能够得出以下结论：

第1，AI的基本技术仍然在稳步推进，算法、算力和研发工具的成熟演进仍然是AI平台效率提高的有效手段。在这一层面，谷歌和百度保持了大方向上的同频，只是按照两家在制品体系和开发侧重点的区别，呈现出详细的技术路线的差异。

第二，随着AI技术和研发平台的愈加成熟，AI进入正在渗透到云、边、端等数字化场景的方方面面，谷歌如此，百度更加是如此。

第三，在AI产业化方面，谷歌尚未进行更为体系性地战略制定和推广，而是与区别行业的机构、结构保持零星、松散的合作，而在中国，因为面临着更为紧迫的产业升级的竞赛和AI企业之间的激烈竞争，AI产业化的推进速度和强度都可能远超国外市场。率先在AI技术行业发力的百度作为这场产业数字智能化变革的中坚推动力量。而构建“云智一体”这般的系统性AI产业战略方法，作为百度在这场新技术产业变革下的核心机遇所在。

告别2020年，原来有如此多的AI景象值得咱们盘点，而面向2021，AI技术在更加多业务和产业场景的爆发，相信必定亦不会让咱们失望。

听听海

哈哈、笑死我了、太搞笑了吧等。