采寫／陳紀英

作為呼嘯而至的超級風口，AI這一概念幾乎人人都有耳聞，其實，AI并不僅僅是科幻電影里的酷炫場景，也不僅僅是大佬精英口口相傳的務虛概念。

于全社會，AI的價值很宏大很高遠，于每一個人，AI的價值又很微小很親切——它可以讓荒漠重回綠色，讓飛機火車更加準點兒，還是每個人無門檻打開數智新世界的金鑰匙。AI帶來了個人就業、產業轉型、教育公平的新機會。

中國首個自主研發、開源開放的產業級深度學習平臺飛槳，作為典型的AI大生產平臺，正在賦能廣大開發者實現原本不可想象的突破。

12月12日，由深度學習技術及應用國家工程實驗室主辦的WAVE SUMMIT+2021深度學習開發者峰會上，百度首席技術官、深度學習技術及應用國家工程實驗室主任王海峰公布了飛槳最新成績單：凝聚406萬開發者，創建47.6萬個模型，服務15.7萬家企事業單位，在中國深度學習平臺綜合市場份額第一。

本文講述的四個故事的主人公，都是飛槳的受益者——這雙“槳”，讓普通公眾、莘莘學子、產業人士都可以在AI的汪洋中找到自己的航向。

鑰匙：耄耋與少年 打開AI之門

用人工智能檢測口罩佩戴，算不上多么驚艷——假如它不是出自一位12歲的少年，一個壓根不懂代碼的初一女生。

開發一款AI五子棋小游戲，和退休老友們一起在線下棋，介紹孫女借助AI完成畢業設計，看起來似乎平平無奇——假如你不知道這位開發者是80歲的耄耋老人。

少年名叫郭佳慧，是位“碼二代”。

初中生郭佳慧愛上了AI學習

身為程序員的父親郭峰，一直想引導女兒學習編程，但卻遭到了拒絕，“里面有很多英語單詞，我都看不懂啥意思，看著頭暈怎么學？！”

無奈的郭峰，只好暫時擱淺了計劃。直到2020年，他發現，自己一直關注的百度飛槳EasyDL零門檻AI開發平臺推出了免費的直播課，在EasyDL上，不會寫代碼的小白，也能調取各種AI模塊，隨心所欲開發各種應用。

郭峰讓郭佳慧試學一下。正是這次嘗試，讓女孩發現，原來開發程序一點也不枯燥——在EasyDL平臺上，不用寫代碼，只需按照平臺指引，輸入相關數據，然后根據平臺的算法模型自主訓練學習，就能開發應用。

學習過程中，郭佳慧也開始主動思考，如何用AI解決生活中的問題。

口罩檢測的創意就是來源于生活。郭佳慧看到志愿者在地鐵口，指點乘客佩戴口罩，覺得很是辛苦，所以，她才決定開發一款AI程序，用來檢測口罩佩戴。

如今，市面上的不少口罩檢測方案有一個明顯短板——用袖子、手臂遮擋面部，就能“騙過”檢測系統。

但郭佳慧設計的模型，經過幾輪訓練之后，能夠輕易甄別上述“作弊”行為，甚至對口罩佩戴不標準的行為，也能有效識別。

原本打算長大當老師的她，現在成了徹底的AI迷，“長大了要做人工智能，要考人工智能專業”。

和郭佳慧在父親的引導之下入門AI不同， 80多的徐老，則是主動為之。

徐老算是中國第一代程序員，1959年，他進入清華大學自動控制系，開始學習計算機專業。

彼時的計算機還是電子管構造，徐老也深度參與了中國第一臺硅晶體管計算機的設計。在校期間，他學習過機器語言學、匯編語言等等，后來在工作中，也自學過開發人工智能的邏輯語言Prolog——后者誕生于1972年。

盡管很早就涉獵過AI，但由于工作繁忙，且當時AI應用場景過于稀缺，因此，徐老并沒有機會深入研究AI，他為此一直頗為抱憾。

退休之后，時間多了，徐老對于各種前沿科技，一直相當關注，并且熱情不減。

2016年，他看到了一個振奮人心的消息——圍棋機器人AlphaGo以4:1戰勝圍棋世界冠軍李世石，隨后不久又戰勝了柯潔。

這條新聞震撼了徐老，也讓他重拾了對AI的學習熱情，最初，徐老嘗試利用國外網站學習，但訪問起來極不方便，他非常苦惱。

直到2019年，徐老獲悉了百度飛槳AI Studio人工智能學習與實訓平臺，他迫不及待登陸AI Studio開始上課，覺得課程通俗易懂，而且自成體系，特別適合入門學習。“其實幾十年前學習的AI知識，我都忘完了，但在飛槳學習之后，撿起來很容易。”

現在，徐老已經養成了每天按時打卡學習的習慣。不僅自己主動學習，甚至還把飛槳平臺介紹給在讀大學的孫女，引導她利用AI完成畢業設計。

徐老打卡學習記錄

不止自己投身其中，如今，徐老也呼吁更多人可以學習、了解AI知識，“任何人都能來這里學習，不管你的年齡和背景，中國在人工智能領域發展比較領先，希望越來越多人能關注AI等前沿科技”。

跳板：雙非大學生成就AI布道者

當AI浪潮滾滾而來，數百所高校都相繼開設了相關課程。

僅僅2021年新增AI專業的高校就高達130所，加上此前全國開設人工智能專業的共三百多所院校，構筑了人工智能生力軍培養孵化的一線陣地。

但師資、教材、算力等，處處都是制掣，2019年前瞻產業研究院發布的《2019年中國人工智能行業市場分析》顯示，目前全球共有30萬AI人才儲備，但只有不到1/3在高校。

因此，AI產學研的脫軌，在中國高等院校里也是常態。

2018年進入某二本院校就讀的博培，就深有同感。他選中這所大學，是因為其開設了全國首個機器人專業的全日制本科二級學院，“機器人，聽起來就很酷炫”，但到了學校才發現，相關AI專業課要到大三才會開設。

在失落之中，博培開始自學，誤打誤撞接觸到了百度飛槳。

飛槳AI Studio里開設了數量繁多的AI課程，“這些課程第一是深入淺出，第二是注重實踐和應用性，第三是開源，有一些基礎的算法模塊，可以直接調用，哪怕你是小白，也能上手AI應用”。

自學之余，博培也嘗試開發了不少AI應用，最受好評的一個項目是“看圖寫古詩”。

“沒文化的人看到美景，只能枯燥的來一句真好看，有文化的可以吟詩誦詞”，博培開玩笑說，“用了這個AI，你在朋友圈發個美景，都能高大上起來！”

在模型里輸入一張山青水藍云淡風輕的風景照，自動生成的古詩是，“蕾蕾海河海，岳峰岳麓蔓。不萌枝上春，自結心中線。”

簡單的看圖寫詩背后是AI技術的支撐。首先，識別圖像，進行分類，抽離出關鍵詞；其次，找到足夠多的關鍵詞，構成古詩的上闋，然后輸入模型；其三，模型自動匹配古詩下闋（通常會拔高提煉詩詞主題），組合為一首完整的古詩；其四，AI還可以對古詩進行評估，分析一下情感傾向，比如是離愁，是熱血，是悲壯，還是深情等等。

博培開發的AI寫詩應用

而這個模型能夠自動匹配詩詞下闋，要賴于飛槳的開源屬性——博培的程序中，調用了自動生成古詩的AI預訓練模型。

越接近，越熟悉，越熱愛，越專注——以飛槳為橋梁，進入AI世界，博培收獲的不僅有知識和能力，還有越發清晰的人生規劃，用AI技術助力家鄉產業升級。

“我想繼續深造，考碩士，但最終我還是會回老家的”——他的老家柳州是中國著名的重工業基地，柳工集團，五菱汽車都坐落于此。

而隨著AI知識和技能的進步，博培的成績，也得到了飛槳官方的“蓋章”——百度飛槳開發者技術專家PPDE、百度飛槳北京領航團團長、2020年度CSDN“博客之星”TOP200博主、百度大腦智能對話訓練師等官方認證，成為他的新標簽。

原本看起來遙不可及的頂尖院校的深造機會，也被他收入囊中——博培所在的學院，每年僅有一個名額，去參與中科院自動化研究所復雜系統與智能控制國家重點實驗室的實培計劃，爭奪非常激烈。

為了拿到名額，博培在申請簡歷上，特意詳述了自己在飛槳學習、開發、比賽、交流的經歷，最終，他得償所愿，“第一，老師發現了我對AI真的上心，第二，可能是發現我主動學習意識強，第三，我有參與飛槳比賽的經驗，中科院師兄師姐也在參與類似項目，可以打配合”。

學而優則教，博培的身份也在開始轉變，從求索到布道，從請教到答疑，如今，他還成為了百度飛槳官方幫幫團、答疑團成員，主動幫助AI初學者指點迷津。

在飛槳社區里，他也是極為活躍的分享者。一些受益于他的讀者，戲稱他為“院士”，“好厲害，有幫助，很詳細”，“感謝院士！fork起~”，“院士教我寫論文”，“膜拜大佬”；過去曾為他指點迷津的“大神”GT，也現身鼓勵他。

在飛槳開源社區，像博培一樣的開源貢獻者還有很多。受益于此，又反哺于此，這或許正是飛槳社區生生不息之處。“如果三年前我沒有接觸飛槳，沒有接觸AI，可能人生是另外一種模樣”，博培說，“但那一定不是我要的生活”，他被AI改變，也改變了AI生態。

引擎：為產業武裝AI新內核

AI其實在不少行業已經落地，替代了很多重復性、危險性、繁重性的一線工作，解放了生產力。

電力行業創業者梁先生就是其一，他的公司為電網等提供AI解決方案。

他所服務的電力行業，是一個外人覺得光鮮，但其實十分辛苦的行業，無論是戶外一線高空作業，還是蹲在辦公室里監測輸電線路安全——前者危險，后者枯燥。

架在高空的線路是電網的血管，總是面臨這樣那樣的安全隱患。

比如天氣因素，2008年，由于連續的低溫、冰凍天氣，湖南出現大面積停電；比如人為因素，2018年9月，江西鄱陽縣的一臺挖掘機作業過程中，觸碰到地下的高壓線纜，20多歲的挖掘機司機當場觸電死亡。

電力行業的不少一線作業相當危重

最近幾年，大量傳感器被安放于輸電線路的各個部位和環節，用來檢測線路安全。但由于不同的監測系統相互隔離，各個系統的數據無法融合共享，依然要依靠人力把關——畢業于211、985的名校高材生，進入電網的安全檢測部門后，365*24小時滿周期工作，8小時一輪崗，緊盯著屏幕，以便及時洞察輸電線路隱患、異物等等。

當前的方案之下，由于照片視頻要傳輸到監控中心主站，對于電力系統的專有網絡建設、人工和存儲的成本壓力比較大。

其次，當前系統的拍照時間間隔默認是1個小時，有可能造成隱患漏報。

滿負荷的枯燥工作，讓一線監測人員不堪重負，后者的心理情緒、工作狀態波動時，可能也會出現人為疏忽。

梁先生希望能找到一個全新的AI方案，實現自動的風險預報。但擺在梁先生面前的第一個難題就是，他創業的小公司，并沒有AI相關人才——AI工程師的人力成本較高，每月起碼3萬以上，雇傭四五個工程師，每月支出就在15萬左右，公司難以承受。

兜兜轉轉之下，他找到了飛槳EasyDL， “起碼給我省了200萬的人力成本。”

目前，借助飛槳EasyDL開發的檢測模型已在某省輸電線路測試運營，監測準確率達到了85%以上，一旦發現輸電線路出現施工、冒煙等風險因子，就會自動觸發報警系統；此外，這套系統還實現了實時監測，規避了漏報風險；未來一旦正式投入使用，可以解放一線檢測人員，綜合成本能夠下降一半左右。

梁先生的創業項目得到飛槳官方認可

“有了EasyDL這樣的平臺，我們這種小創業公司，實現AI升級轉型也不再是奢望”，梁先生很感嘆，“將來AI支撐的解決方案，會成為我們的支柱型營收來源”——盡管公司沒有一名專業的AI人才。

無需經過專業學習，就能上手使用——作為零門檻AI開發平臺，飛槳EasyDL正在讓更多個人開發者、公司、行業更輕松便捷地獲取AI能力，創造新的可能。

人工智能引領的第四波工業革命浪潮，已經滾滾而來，大企業擁有隨時入局的能力。但中小微企業由于資金實力薄弱，AI人才匱乏，很難邁過智能化的高門檻——請不起專業AI人才，也難以支付高昂的算力費用，同時也缺乏海量數據的處理與積累能力；還有更多的人，渴望通過躋身AI領域去創新、去拓展人生的全新篇章。

而百度飛槳的破浪前行，就是為了讓螞蟻雄兵一般的中小微企業、數量廣大的個人開發者，也能登上“AI號”，共同建設與完善人工智能生態。

結語

綜上，于百度而言，AI不僅僅是抬頭仰望的星辰大海，把AI的價值釋放到煙火生活里，落地到各行各業中，深入到產學研一線，普及普惠于大眾群體，才是百度的目標，飛槳就是承擔這一使命的技術底座。

百度集團副總裁、深度學習技術及應用國家工程實驗室副主任吳甜解釋說，“建設飛槳需要抓住的關鍵點有三個，技術持續創新、功能體驗以開發者的需求為首位，以及廣泛地與生態共享、共創。”

在飛槳助攻下，千行百業加速智能化升級的新藍圖，正在徐徐展開。