最近几个月，AI行业国际顶级盛会接连召开，与以往不同的是，在如今的AI领域的国际顶会中，像百度这样的中国AI企业开始摘得更多的AI学术奖项。

继先后登陆AAAI2021、QIP2021、IJCAI2020等国际顶级会议之后，百度AI技术又在计算机视觉三大顶会之一的CVPR2021国际计算机视觉和模式识别大会上再次登场。

值得注意的是，作为全球计算机视觉三大顶级会议之一，近年来CVPR大会论文录取率均不超过25%。此次CVPR2021大会上，百度入选优质论文22篇入选，覆盖图像语义分割、文本视频检索等多个研究方向。其中，在语义分割、高分辨率人体解析、AI CITY2021挑战赛等赛事和项目中，百度共获得十项冠军。

百度连夺十冠的背后，一方面体现出百度领先的AI技术实力，另一方面这也意味着百度AI技术国际影响力的进一步提升。作为国内AI领域代表企业，百度AI技术也在深刻影响AI行业的发展。

百度“夯实”AI领域的学术地基

其实，百度一开始就重视AI方向的学术研究，这也为后来百度AI技术的演化和发展，打下了坚实的技术基础。

经过多年对AI领域的深耕，百度形成自身的AI学术体系，今年CVPR2021大会上的连续获奖，背后其实也是百度学术基因的一种展现。

正所谓：“学术基础决定上层建筑”。百度AI学术上的一系列成果，是百度AI技术未来发展的底牌。 据悉，此次获得CVPR大会AI CITY挑战赛的冠军技术，已经应用至百度智能交通和智慧城市系统中。

基于SoccerNet-v2挑战赛的冠军AI技术，也应用至智能创作平台，实现AI创作赋能内容生产;近日，国家知识产权局还发布了第二十二届“中国专利奖”，以百度CTO王海峰为第一发明人的发明专利《基于人工智能的人机交互方法和系统》获专利金奖。

CVPR竞赛夺冠以及百度AI专利获奖的背后，透露出两个颇为重要的信息。

一方面，比赛夺冠以及专利获奖让行业内的人更多地看到了百度在AI学术上的影响力和AI技术的竞争力。 尤其是百度AI在NLP(自然语言处理)以及计算机视觉等领域领先的技术实力。

(数据来源：IDC)

来自第三方机构的报告数据似乎也证明了这一点。IDC发布的报告显示，百度智能云在NLP(自然语言处理)领域市场份额第一。这可能意味着在NLP(自然语言处理)以及AI视觉这两个重要的AI技术领域，百度已经建立起核心的优势。长远来看，百度AI或许也将对未来全球AI行业的发展和竞争格局产生更重要的影响。

另一方面，这些事件背后，百度的AI生态一直都有很好的底层基础。

视觉和语音，是实现人机交互的重要入口，是AI发展的底层基础，也是一个将用户锁定在信息生态系统中的机会，而且可以通过添加物联网设备扩展生态系统，市场前景广阔。

由此可见，一系列的获奖 、夺冠既是百度“夯实移动基础 决胜AI时代”战略的落地，也是百度在不断夯实国内AI技术、产业发展的学术地基。在这样的“地基”之上，未来国内AI技术和产业，也能够有更多创新发展的机会和可能性。

多技术融合创新：点到线，形成全栈AI技术的基本面

近年AI技术的发展，一个大的基调是AI技术越来越“接地气”了。技术开发者、创业公司也都逐渐认识到：AI技术的创新发展不是空中楼阁，需要实打实地落地到产业。

在AI场景落地上，行业不仅需要有技术基础，也更需要类似产品经理的角色：要懂运营，懂技术，懂场景，更加注重复合型的AI能力。就像百度AI云智一体，云是AI能力的输出平台，通过云计算把AI技术赋能产业与应用场景结合的更紧密。

计算机视觉、NLP技术等AI技术，形成AI技术矩阵，在百度智能云的平台上从点到线把AI技术的关键节点连接起来，形成了百度AI技术体系和AI能力体系的基本面。这样矩阵式的创新，才能促进更深入的AI商业化落地。

如今，很多独角兽也在不断拓宽边界，公司的落地场景上也势必要更加的多元化，这意味着技术的开发和应用需要更好的为前端的业务赋能提效。换言之，技术能支撑战略扩张才是好AI，能赋能战略落地的AI才是真正的硬核AI。这就要求AI大厂懂得AI技术上的融合创新，只有懂融合创新才能更懂得正确赋能产业。

比如，工业4.0中的数字化工业升级如何实现?关键就在于数字化技术与工业技术体系的融合。对于工业升级，也有不少技术的解决方案，但囿于兼容性问题，企业选择方案的成本其实很高，通常费时费力。

所以，AI落地的关键，其实就是多技术融合创新。

一个是AI技术之间的融合创新。另外就是AI技术与产业已有的技术之间的融合。

算法的有效性是AI能否顺利落地产业的关键，但AI算法不可能一落地就能完全满足产业对智能化的需求，仍然需要大量的数据训练。

也就是说，在应用的过程中，交互端能否正确的采集数据也同样重要。这就需要NLP、计算机视觉等AI技术，与底层的AI大数据分析技术之间有足够的融合协同应用。

百度给出的解决方案是，全栈AI技术作为融合创新的底层支持，把人工智能技术构建在百度智能云上，从而技术的融合度更高，产业端也可以“按需所取”。

比如，在电力领域，广东电网与百度智能云合作打造的智慧客服系统，通过自然语言处理以及计算机视觉技术，以意图识别、实体识别、多轮对话、语义理解等关键技术，帮助客服系统准确的从用户输入内容中识别出意图及需求的关键信息，从而提供相应的内容服务。

AI技术之间的融合之外，AI技术与产业深度融合创新，关键在于开放的技术生态。因为技术上的开放，才能够企业端灵活自主的选择AI技术的应用。

在工业领域，徐工挖掘机与百度智能云合作就是一个典型案例。基于“天算”大数据平台，为徐工挖机提供端到端、开源开放的AI技术与服务，通过智能化、数字化的赋能帮助徐工挖掘机实现制造业的数字化升级。

百度AI技术在研发理念上可能就考虑到，AI领域多技术融合创新发展趋势。这意味着百度更有融合创新的技术思维与实际经验 ，这也有助于技术导向的传统工业企业借助AI赋能。

互联网江湖认为，AI落地产业的过程，其实也是一个AI技术不断融合创新的过程。

当技术达到实现商业化的性能阈值时，技术与产品能够很好的融合到已有产业链中，新的产业要素和产业链结构正在形成，在特定场景中为用户带来特定价值。 在这个过程中技术不断适应产业，不断融合创新。

今年3月份，百度推出云智一体AI开发全栈模式，进一步完善百度AI技术生态，背后可能也有AI融合创新的深层次考量。技术融合创新，深入落地产业之后，产业链形成新的分工协作系统，最终帮助各行各业实现AI生产力。

国际舞台大放异彩：中国AI话语权提升

今年3月份，斯坦福大学发布了一份《人工智能指数报告》，该报告显示，中国AI 论文的引用数量在去年成为全球第一。国内AI技术的国际影响力显著增强。

报告背后，反映出一个趋势：过去移动互联网中国企业依赖人口红利，如今的AI时代，人口红利消失，劳动力要素正在逐渐被AI要素所取代。

AI一方面可以加固移动互联网的技术厚度，让更多新模式在AI技术的赋能下实现存量增长。另一方面，AI技术是智能经济时代的引擎，为发展物联网，车联网等系统提供了场景扩容的可能性。

因此，作为国际公认的AI巨头，百度AI也承载着更多行业性意义。

结合最近百度在CVPR2021国际计算机视觉和模式识别大会上的出彩表现来看，百度AI技术的国际影响力得到进一步提升，并且百度的AI技术正在深刻影响行业发展。

一家全球领先AI企业对于中国AI行业来说意味着什么?

其一，这可能意味着未来AI技术的发展有了更清晰的发展路线。因为头部企业扎根行业更深，更能敏锐的捕捉到技术演化的趋势。

比如，语音、视觉生长于深度学习等底层AI根基之上，而百度对于深度学习框架有超前认识与投入。早在2013年初，百度就成立了世界第一个深度学习研究院IDL，这对整个AI领域的深度学习技术发展，有着重要的推动作用。

其次，意味着未来产业智能化的基础更坚实，国际上AI话语权更强。

其二，在过去中国公司做的大多是上层应用，创新也主要以模式创新为主，技术创新为辅。当前的AI时代，中国也会出现很多技术创新型企业，为AI行业提供技术基础设施。这也意味着中国AI企业将更多的参与和推动全球AI技术发展演化，越来越多的中国AI企业将迈向国际的舞台。

而百度作为AI时代的公共物品提供者，以及智能经济时代最底层的基础设施之一的企业，也将进一步推动全球AI技术的发展，提升中国AI在国际上的话语权。

目前，通过搭建起的飞桨和智能云为代表的AI平台，百度不断向各行业场景输出技术能力与解决方案，进一步推动产业智能化升级发展，在中国乃至全球AI领域持续领跑。值得一提的是，百度飞桨是国内开源最早、技术领先的产业级深度学习平台，是底层的AI操作系统。

AI基础设施完善之后，随着AI技术向各个行业的渗透，智能经济时代的AI生产力就有可能被进一步释放出来。

美国经济学家Robert Gordon在《美国增长的兴衰》一书当中提到，1942年到1945年美国的劳动生产率突然有了30%的提升。原因是几乎所有的高科技都迅速产业化，新技术的扩散以前所未有的速度发生，带来了劳动生产力的跃升。

从这个意义上来看，如果我们能够发展好AI技术，就有可能像美国在1940年那样，把这些最先进的科技要素向产业加速扩散，从而推动劳动生产率的快速提升。

写在最后

《奇点临近》的作者库兹韦尔曾经说过：人类的感知是线性的，但技术的发展是指数型的，技术进展日新月异，过去与今天不能同日而语。

对于国内企业而言，AI时代变革，是挑战也是机遇。如今，百度作为全球四大AI厂商之一，不断提升中国AI技术在国际AI行业中的影响力和话语权，这也为国内企业带来新的机遇。

因此，百度AI在世界竞赛舞台大放异彩，对于中国企业来说也不啻为一件幸事，虽然获奖的是百度，但最终因AI技术而受益的，还有更多中国企业。

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