2018年7月4日，北京国度会议中心，这是百度转型AI战略以来举行的第二次百度AI开发者大会，相比第一届，技术配方和滋味愈发纯粹，而且往年的重点不再是树旗造势，更多的是技术效果解读和商业化讨论。
在过来的一段工夫内，很多人有这样的质疑？第一，陆奇亲身操刀帮百度理顺了AI航道后漠然离场，对百度的影响大不大？之前束手无策设定好的目的道路还能否被持续坚持？第二，百度总是说本人是AI公司，AI次要业务的真实状况怎样样？如何去做商业转化和技术变现？
因而，李彦宏特意用一场AI开发者大会交了一份长长的答卷，用答卷去证明陆奇分开，百度并无大碍，并且本人可以率领一众技术高管把AI战略停止的有声有色，无人驾驶车量产、AI开放平台和芯片、智能小顺序上线······一步一个亮点，步步为营构成技术体系和商业生态的闭环。
AI全栈技术规划：多模态深度语义了解+“昆仑”芯片
百度初级副总裁、AI技术平台体系（AIG）总担任人王海峰详解了百度大脑3.0，从芯片到深度学习框架，百度大脑构成了技术、平台和生态的AI全栈技术规划。
发布会上，李彦宏播放了一段电话录音，一位行将参与开发者大会的嘉宾与百度AI客服停止了几轮对话后，一问一答十分自然，随后答案揭晓，录音中的这位客服并不是人，而是AI，它的面前是百度大脑的自然言语了解、语音辨认与分解技术。
王海峰指出，百度AI才能的中心是百度大脑，而百度大脑3.0是百度AI才能的集大成者。8年前，基于多年的搜索技术积聚，百度开端片面规划AI，并在2016年9月正式发布“百度大脑”，如今，百度大脑的才能从1.0进阶到3.0。百度大脑1.0完成根底才能搭建和中心技术初步开放，2.0构成了完好的技术体系，开放60多项AI中心才能，3.0的中心是“多模态深度语义了解”，同时开放110多项AI才能，掩盖算法层、感知层、认知层、平台层。
百度大脑3.0提出了“多模态深度语义了解”，“多模态深度语义了解”是指对文字、声响、图片、视频等多模态的数据和信息停止深层次多维度的语义了解，包括数据语义、知识语义、视觉语义、语音语义一体化和自然言语语义等多方面的语义了解技术。王海峰表示，“多模态深度语义了解不只能让机器听清、看清，更能了解它面前的含义，深度天文解真实世界，进而更好地支撑各种使用。”
技术可以将大千世界中多元、异构和多模态的三元空间大数据，构成包括千亿节点、万亿关系的庞大数据语义网络，从中总结规律、提炼知识、发现价值，助力经济和社会开展。比方在新动力充电桩智能运维中，结合百度的大数据、深度学习等技术停止设备监测、毛病诊断等，可以明显提升效率，浪费本钱。而多元语义知识方面，百度曾经构建了包括数亿实体、数千亿级现实的庞大知识图谱。除了根底的由实体、属性、关系构成的实体图谱，我们还针对不同的使用场景和知识形状，构建了关注点图谱、事情图谱、多媒体图谱、行业知识图谱等多种图谱。一切这些知识，构成了百度大脑的根底。
可以让机器从看清到看懂视频，并提炼出构造化语义知识。视觉语义化技术使用于世界杯视频解析，可以片面辨认视频中的球员、裁判、球、以及球门、球场线等人、物和场景，可以捕获射门、进球、角球、恣意球、换人等事情。基于这些语义化知识，既可以完成机器人自动讲解，也可以停止精彩片段集锦、以及各种数据统计剖析等。而在实践生活的超市购物场景中，百度的视觉语义化技术经过辨认人物、举措、物品并关联工夫序列，将数字化的视频转化为构造化的语义知识，既能完成顾客在无人超市购物的完好体验，还可以协助商店运营者剖析和优化商店运营。
能让机器精确辨认并了解人说的话，完成更自然的人机对话。王海峰现场对着百度地图说出了一长串绕口令般的导航需求，百度地图语音智能助手完满辨认并给出最佳道路，李彦宏收场播放的智能客服给参会者打电话的片段，其面前也是这些抢先的AI技术在支撑。王海峰引见，百度高噪声环境Hand-free语音辨认精确率已提升了10个百分点，语音语义一体化技术使得远场语音辨认精确率提升了10个百分点；在语音分解方面，WaveNet+拼接的情感语音分解技术，使得流利度和自然度也大幅提升。
王海峰以为例，为大家引见了抢先的百度自然言语了解技术。百度的对话了解技术曾经积聚多年，经过研发最新的深层留意力婚配模型，比已知的最好后果又提升了4.1%。在阅读了解技术上，百度大脑曾经阅读了千亿量级的文章，相当于6万个中国国度图书馆的藏书，并由此积聚了亿级实体、千亿现实的知识。“经过继续获取和积聚知识，百度大脑的了解才能不时晋级，智能程度明显提升，进而可以更好地效劳用户。”王海峰说到。
百度大脑3.0提出“多模态深度语义了解”，PaddlePaddle是其技术打破面前的根底。PaddlePaddle是百度自主研发的深度学习框架，目前迭代到PaddlePaddle3.0，包括完好的中心框架，以及AIStudio、AutoDL、EasyDL等可以让开发者对等便捷获取百度AI才能的平台。
PaddlePaddle3.0中心框架对效劳器版本以及挪动端版本停止了片面优化，可以灵敏适用于普遍的开发需求。AutoDL能更高效自动搜索神经网络构造，开发者无需特殊硬件设备可以疾速失掉高质量模型；EasyDL可以协助开发者零算法根底训练业务定制模型，操作可视化，无需懂深度学习；AI studio具有云端集成、复杂易用、运转高效和资源收费的特点，是集成“数据、算法、算力”的PaddlePaddle实训平台，一站式满足运用者学习、技术进阶、学术研讨需求。
百度大脑3.0初次将芯片归入技术体系，它使百度大脑具有了更齐备的软硬一体化才能，带动百度大脑算力疾速增长。百度自主研发的中国第一款云端全功用AI芯片“昆仑”在会上初次地下亮相。“昆仑”针对语音、自然言语处置、图像等停止了专门优化，在同等功能下本钱降低10倍，同时具有很高的易用性。“AI芯片将与百度自主研发的PaddlePaddle深度学习框架深度结合，推进AI行业生态疾速开展。”王海峰表示。
“昆仑”定位是云端全功用AI芯片，采用14nm三星工艺，采用260Tops功能，512GB/s内存带宽，100+瓦特功耗设计，针对语音、NLP、图像等停止了专门优化，同等功能下本钱降低10倍，支持多个深度学习框架。
与谷歌做TPU的选择一样，百度本人做AI芯片有一定偶然性，从2011年起，为了深度学习运算的需求，百度开端基于FPGA研发AI减速器，同期开端运用GPU，在过来几年中，百度对FPGA和GPU都停止了大规模部署。AI使用的迸发，对算力的要求越来越高，基于传统芯片的AI运算减速，曾经不能满足需求。在大规模AI运算的理论探究中，百度研收回了一款专门用于AI大规模运算的芯片“昆仑”，听说它的运算才能比最新基于FPGA的AI减速器，功能提升了近30倍。
王海峰表示，百度大脑每天调用次数超越4千亿次，调用的人中既有AI工程师，也有零“AI”根底的初入门者，还有来自各行各业希望用AI创新业务、为业务转型晋级的企业。这些开发者和协作同伴虽然身份不同、目的不同，但都能从百度找到了最合适的AI接入方式。
百度AI智能小顺序，深耕挪动端掘金
百度副总裁、百度APP&信息流业务体系总担任人沈抖发布百度智能小顺序，一边是日益成熟的AI产业，一边是逐步火爆的小顺序热潮，智能小顺序是百度AI在挪动端落地的关键纽带。
据引见，百度智能小顺序将在往年12月片面开源，不只可以片面接入百度大脑的AI才能，旨在为用户和开发者打造一个开放、智能化的挪动生态，目前包括携程、苏宁易购、唯品会、同程、春雨医生、爱奇艺、优信二手车、查违章等在内的近百家企业成为首批参加智能小顺序生态的协作同伴，并将陆续推出各自的智能小顺序。
百度智能小顺序的开放性表现在两个层面。首先，开发者只需复杂修正几行代码，就可以将本人在其他平台开发的小顺序接入百度智能小顺序，百度智能小顺序无缝运转在百度系App（百度App、百度贴吧、百度网盘等）以及内部协作App（哔哩哔哩、58同城等）上，完成一端开发，多端可运转。其次，百度还将开放全域千亿流量扶持开发者，协助他们疾速沉淀精准用户。值得留意的是，百度流量与其他平台不同的是，百度流量中自然存在少量与资讯、效劳、工具等相关的需求，尤其是在百度信息流中，用户看到的内容都是依据兴味婚配引荐的，这些内容可以激起用户各类需求，十分合适开发者去发掘。
沈抖强调：“如今，AI已不再是‘如虎添翼’，而是必备的技艺。百度将开放AI才能，让开发者重回业务了解与创意的赛道，专注于本人的业务逻辑。”据悉，来自百度大脑3.0的AI才能将全部开放给智能小顺序开发者，这些才能包括语音、视觉、自然言语处置、知识图谱、加强理想以及情形感知等类别，其中局部才能甚至曾经封装好，开发者直接调用即可。
同时，得益于百度的AI技术，百度智能小顺序还可以基于大数据、意图辨认、兴味辨认等技术精准的找到各类智能小顺序用户，无效延长用户转化途径，为开发者和协作同伴带来实真实在的商业效益。例如，接入百度智能小顺序后，“查违章智能小顺序”全网的DAU在50天内增长了370%，火车票智能小顺序订单转化率在20天内提升了44%，同时百度贴吧小顺序上线以来，用户人均运用时长添加了30%以上。
DuerOS人机交互操作零碎构成闭环，探究变现方式
百度智能生活事业群组（SLG）总经理景鲲发布DuerOS 3.0，不断想坐上新一代人机交互操作零碎的宝座。
“操作零碎中心三要素是什么？第一是交互的革新；第二是全新的使用生态；第三率先打通商业形式的闭环。”景鲲提出了操作零碎必需具有的三要素，DuerOS3.0正在完成这三要素的闭环。
DuerOS3.0三大要素之一的划时代的自然对话交互次要包括两小气面：中心技术才能的提升，场景与处理方案的拓展。中心才能方面，DuerOS3.0带来自然言语交互技术的片面晋级，提供情感语音播报、声纹辨认、儿童形式、极客形式、智能引导与纠错、视觉搜索才能、视频了解才能，完全向业界停止开放。
场景和处理方案方面，DuerOS3.0可以提供超越20个跨场景、跨设备的处理方案，包括有屏设备处理方案、蓝牙设备处理方案和行业处理方案等。景鲲现场展现了一块只要名片大小的模组方案，经过这个模组方案就可以将协作同伴的屏幕设备打形成一个可以对话的有屏设备。同时DuerOS还结合创新设计集团洛可可，以及洛客共享设计平台为各行业、场景提供一整套从技术到设计的有屏设备产品方案，协作同伴就能打造属于本人的“小度在家”，目前，在DuerOS下面有超越16000人的智能语音开发者在为DuerOS打造技艺。
蓝牙设备处理方案可以植入到蓝牙耳机、蓝牙音箱里，就可以让数以千万的蓝牙设备霎时变成可以对话的人工智能设备。行业处理方案已逐渐掩盖酒店和养老场所等场景，在现场展现的洲际酒店及度假村的智能酒店体验案例中，宾客可以经过语音控制客房设备、播放音乐、讯问天气等，提升酒店行业惯例的宾客下榻体验。
DuerOS3.0的最大亮点则是在国际率先打通了商业形式闭环生态，这意味着为DuerOS增添新技艺的开发者，可以经过技艺开发赚钱。成为让开发者有收益的对话式AI平台，开发者可经过四种方式从DuerOS获取收益：技艺内付费、付费技艺、亿元开发者支持方案、DuerOS对话技艺大赛。DuerOS还正式启动了商业分红形式，景鲲宣布在前6个月将会把技艺支出100%回馈开发者时。DuerOS亿元开发者支持方案和DuerOS对话技艺大赛也在当天启动，鼓舞开发者去打造更优质的技艺。
景鲲在大会现场还发布了DuerOS的最新数据，截止2018年6月，DuerOS智能设备激活量曾经超越9000万，月活泼设备超越2500万。DuerOS平台生为数亿中文用户免费提供海量、全面、及时的百科信息，并通过全新的维基平台不断改善用户对信息的创作、获取和共享方式。态协作同伴超越200家，搭载DuerOS落地的主控设备超越110多款，在DuerOS平台上的开发者群体曾经超越16000人，平台才能和商业化落地失掉了市场验证。
Apollo搞好车企关系，主端详产方案
Apollo开放平台迈入量产阶段，在去年11月份的百度世界大会上，李彦宏事先说过要在2018年7月份完成L4级自动驾驶汽车“阿波龙”的量产，为了证明本人所言非虚，大会上还近程连线了厦门的金龙客车消费车间，直播了第100辆自动驾驶巴士“阿波龙”在车间下线消费的场景，金龙客车董事长谢思瑜全程站台背书。
“阿波龙”的外部设计比拟超前，全车没无方向盘，没有油门和刹车踏板，搭载了Apollo L4级自动驾驶处理方案的零碎。李彦宏引见说，这批“阿波龙”行将发往北京、雄安、深圳、福建平潭、湖北武汉等地展开商业化运营，并将结合金龙客车、软银集团旗下自动驾驶公司SB Drive将“阿波龙”销往日本，完成我国自动驾驶电动车的初次“出海”。
此外，李彦宏还补充发布一个量产“惊喜”——Apollo赋能新石器科技打造的无人作业车也已量产下线了。李彦宏表示：“自动驾驶汽车将从一开展到百、千、万，这样冲动人心的将来，需求开发者们一同去创作、去定义。”开发者能借助Apollo在物流、工程、环卫、农业、公共交通、共享出行等9大作业场景中开发使用。
百度副总裁、智能驾驶事业群组（IDG）总经理李震宇在发布Apollo3.0的同时，百度与比亚迪宣布将共同打造开放车辆认证平台，完成最大智能驾驶软件平台和汽车硬件开放平台的结合。为此，百度总裁张亚勤还与比亚迪董事长兼总裁王传福在大会上停止了讨论对话。
“Apollo3.0是Apollo开放的新终点。让每一位开发者对等便捷地获取智能驾驶才能，是Apollo从一而终的使命。”李震宇引见，目前Apollo曾经开放了超越22万行代码，超越1万名开发者引荐运用Apollo的开放代码，生态协作同伴规模到达116家。
面向量产，Apollo3.0发布了自主泊车（Valet Parking）、无人作业小车（MicroCar）、自动接驳巴士（MiniBus）三套自动驾驶处理方案，协助开发者及协作同伴三个月内打造出属于本人的“阿波龙”。基于Apollo自主泊车处理方案，百度已结合盼达用车完成了中国初次自动驾驶共享汽车示范运营，并结合古代汽车展开定点接驳的落地使用。此外，无人作业小车新石器AX1也已完成量产，在雄安、常州两地实地运营。自动接驳巴士“阿波龙”在四个城市、五大场景启动常态化运营，并取得国度客车质检中心重庆测试场平安认证。此外，Apollo3.0还带来了量产车联网零碎处理方案——小度车载OS，并初次发布了车载语义开放平台。
平安性是对自动驾驶量产的真正考验。当天，百度Apollo还与国际知名自动驾驶公司Mobileye协作，交融了其中心的自动驾驶平安模型RSS。Apollo还带来了更多样化的智能仿真，推出业内首创真实环境AR仿真“黑科技”，能提供虚拟交通流结合实景渲染的全栈式闭环仿真处理方案，协助开发者完成“日行百万公里”的仿真测试。