百度大脑5.0得以发布，将其作为已然标识着的信息，那便是AI技术正处于演变进程中，其状态正朝着单一的算法突破，向着算法、硬件与真实场景的深度融合转变，一个可以规模化生产AI能力的平台时代已然来临。而这不仅仅只是局限于技术方面的迭代，更有着极为重大的意味，意味着各行各业在涉及获取和使用AI时的门槛将会被大幅度地降低。
语音技术的革新与芯片落地
在那个语音识别的领域范围当中，百度所提出来的SMLTA模型达成了关键的进展情况。该模型头一回达成了局部注意力建模的效果超出传统的整句建模的现象，并且获得成功并应用于大规模的在线语音识别场景之中。这般直接提升了语音交互的实时性以及准确率，为复杂环境之下的语音应用奠定了基础。
百度专门研发了鸿鹄芯片，旨在满足设备端侧的苛刻需求，这款芯片依循车规级标准严格设计，可应对车载等情景对稳定性、低功耗的超高要求，它的现身，会极大推进车载语音交互以及智能家居设备的体验提升，使远场语音交互更为可靠。
视觉交互进入语义化时代
由于5G网络越发普及，物理设备跟数字世界的连接会更加紧密，百度所发布的视觉语义化平台2.0，其核心目标在于促使视觉技术从能够“看清”图像，进阶到能够“理解”并且可以跟场景“交互”，这给人与机器、虚拟环境的自然融合奠定了技术基础。
此平台的突破展现于两大系统，一体化人机交互系统，能运用于直播、短视频等这类需要增添AR特效的场景，大场景物理世界交互系统，可把虚拟信息精确叠加至广阔的现实空间里，二者相结合，正于重新界定未来的交互方式。
软硬结合赋能视觉计算
达成高效且低延迟的视觉计算同时保障数据隐私，使得软硬件协同设计变成必经之路，百度于这个领域的实践主要着重在三个具体方面，分别是模型压缩工具PaddleSlim、多模态FaceID开发组件以及一体化的AI相机解决方案。
这些付出致使复杂的视觉人工智能模型能够以更高的效率在资源受限的设备上运转，比如说，经过深度优化的人工智能相机，能够在端侧迅速达成人脸识别、行为分析等工作，不需要把所有数据上传到云端，兼顾了效率以及隐私安全。
从感知智能到自主智能体
视觉语义化技术取得进步，进而推动了机器人等同于智能体技术的发展。一个名副其实的智能体，不仅要具备感知环境的能力，更得能够依据感知来做出决策，并且执行动作，也就是达成从被动感知直至主动交互的跨越。
百度把相关技术重点应用于三大领域，其中包括自动驾驶 Apollo 系统，还有智能化的工程机械，以及各类服务机器人。借助整合先进的感知算法、决策算法与控制算法，这些智能体正渐渐在复杂动态环境里完成特定任务，进而展现自主能力。
知识增强的理解与创作
在语言跟知识技术层面，百度推出了知识增强的语义理解框架ERNIE，它借助持续学习海量文本以及知识，显著地提升了机器对于中文语义的理解深度，当前，ERNIE已经学习超过10亿知识，并且在多项实际产品里提升了交互效果。
鉴于此，百度搭建了智能创作平台，此平台能够追踪热点、关联素材以给内容创作者予以全流程辅助，据悉，该平台还会推出多模态自动创作功能，这意味着AI往后也许会在文案、视频等内容生产领域充当更核心的角色。
深度学习平台与算力生态
AI要实现大规模生产，离不开强大的底层算力，以及易用的开发平台。百度所自主研发的深度学习平台“飞桨”，扮演了“AI操作系统”这样的角色，为开发者给予了从开发直至部署的全套工具链。它和华为麒麟芯片进行了深度对接，进一步强化了端侧AI的计算效率。
与此同时，百度的点石大数据平台在不断升级，AutoDL自动深度学习工具也在持续进行升级。它们一同致力于处理AI开发里的数据安全问题，致力于解决此开发中的处理效率问题，致力于应对此开发中的模型自动化构建等问题，目标在于使得开发者能够将更多精力专注于业务创新自身。
已吸引了超过130万开发者的百度大脑5.0，是通过开放210多项AI能力做到的。当技术平台变得易于获取，变得如水、电一般时，你觉得传统行业里会是哪一个最先被AI彻底改造呢？欢迎分享你的看法，要是认为本文有启发，请点赞支持。
