深度学习平台飞桨助力 百度让三百六十行都有AI

智能时代正在到来，大家对人工智能的认知，早已不仅仅局限于家里的智能音箱、手机里的智能助理、商场里的智能导购机器人……而是正将人工智能应用到各行各业。AI落地背后的动力，来源于技术本身的发展和应用的推动。深度学习平台是助力人工智能技术发展和应用的重要“基础设施”，而百度飞桨(PaddlePaddle)作为国内唯一开源开放的深度学习平台，在核心框架、工具组件和服务平台等各方面，都进行了完整的体系化布局，帮助产业开发者获取人工智能能力，助推产业智能化转型。

在工业领域，质检环节以往通常由人工进行，费时费力，成本也较高。早期的工业质检智能化转型基于机器学习的特征工程方法，对外观缺陷类质检无法进行较好的检测，面临研发成本高、识别效果差的问题。

在林业防治的领域，红脂大小蠹是让工作人员非常头痛的问题。这是一种危害超过35种松科植物的蛀干的害虫，自1998年首次发现到2004年，其造成的灾害面积超过52.7万平方公里，导致枯死松树达600多万株。且在持续扩散，给我国林业经济带来巨大损失。

但对红脂大小蠹密度及分布进行监控以往有人工进行实地检查，工作专业要求高，周期长。古老又传统的农业，也在经历着人工智能的变革。对桃农而言，桃子采摘后需要根据其品质进行筛选，这项工作主要靠人工完成，一方面人工筛选质量缺乏硬性标准，造成质量参差不齐，另一方面对人工和时间的成本也是个挑战。

而智能桃子分拣机改变了这一切。花费6小时在飞桨(PaddlePaddle)上进行桃子智能分类模型训练之后，智能桃子分拣机就可以实现分拣的自动化，分拣准确率高达90%以上，并为桃农节省雇人、组织工作等环节的时间精力，节约了90%人力成本，每年为桃农直接节省3万元。

在即时物流场景中，核心问题是将订单智能的分配给最适合的骑手。但系统在进行分配决策时，核心环节在于预估商家需要多长时间进行准备工作，以更精准地让骑士在预定时间到达指定地点，提升骑手的运转效率。
顺丰同城利用飞桨(PaddlePaddle)实现了订单准备时间预估功能，减少了骑手在商户等待时间的同时，也减少了骑手到达过晚导致订单超时的现象，优化了用户的使用体验。

随着消费互联网流量红利的逐渐殆尽，移动互联网的主战场转向产业互联网，家居行业3D数字化进程高歌猛进，行业开始沉淀下了大量的与真实商品对应3D模型数据。但与之相对，线下实体店仍然占据80%的销售额，这意味着线上流量无法直接转化成消费行为。次元视界公司利用飞桨(PaddlePaddle)训练模型，实现2D图像的特征提取，再生成3D模型，达到了模型轮廓识别准确率达到89%，让用户“以图搜商品”成为可能，这优化了用户的线上浏览体验，将消费意愿延伸到线下家居实体店，助力家装企业实现智能化转型升级。

对聋哑残障人士而言，手语是与外界交流的渠道，但如果没有人翻译，交流就无法成立。如果让人工智能来承担这份工作，手语的翻译的难度比文字翻译、语音翻译都要高。而诺百爱公司通过飞桨(PaddlePaddle)构建机器学习框架，对不同肌电信号进行对应信息训练，从而得到肌电与肌肉对应关系、肌电与手势的对应关系，打造出SHOWING手势翻译臂环，让手语翻译成为了可能。此外，SHOWING臂环还可以在XR、手势交互、控制等场景下，在军用、工业、民用、医疗等多领域中得到应用。

工业、农业、零售、物流……人工智能与产业深度结合带来的潜力是无限，期待飞桨(PaddlePaddle)能够推动人工智能在更多的行业与场景落地，驱动智能化时代的全面来临。

深度学习百度平台认知

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