摘要：深圳已然成为全国范围内智能硬件的大本营基地。这必然会是一个双赢乃至多赢的典型案例，在百度飞桨的崛起过程中，国产深度学习框架成为全球领头羊重构当下深度学习的世界秩序也不是不可期待。
对广大消费者而言,“AI”已经不是一个陌生词汇，我们生活中能够接触到的消费产品，已经有相当一部分得到了AI的赋能。从手机到家电，从工作到生活，“智能”、“AI”已经成为相当突出的特征。
可以说，各式各样智能硬件的出现让我们的日常生活得到了极大的便利，未来随着AI更加深入地融合到各行各业、生活的更多细节中，我们的生活将会出现翻天覆地的变化。
然而，摆在各行各业面前仍有一大难题需要解决，那就是AI模型的建立、部署，其实是一个大工程，这背后不光要求企业需要招聘专业人员，还需要付出时间上的大量成本，如此高昂的门槛直接将中小企业拒于门外。
在这方面，深圳这座城市或许更有“发言权”。为什么？对深圳来说，“创新”是相当重要的发展引擎，在2021年半年时间里，深圳新登记的数字经济、高端装备制造、新一代信息技术等战略性新兴产业企业近3.5万户，全市的国家级高新技术企业总量超过1.86万家。深圳已然成为全国范围内智能硬件的“大本营”、“基地”。虽说AI技术是推动创新的重要手段，但对这些中小企业来说如果部署成本降不下去，那么高大上的AI也不过是一座空中楼阁。
在“百度飞桨中国行”深圳站上，各行业企业如何更便捷地应用AI有了新的思路。活动现场，百度的产品技术专家为我们介绍了两大“杀招”：飞桨EasyDL零门槛AI开发平台和EdgeBoard嵌入式AI解决方案，让企业可以低成本、更快速地实现AI开发和应用，智能硬件的落地变得更加简单。
AI的开发和应用进入“平民时代”
百度飞桨EasyDL的主打优势就是“零门槛”，换言之，我们使用EasyDL并不需要深厚的算法知识和基础，屏幕前的你也能利用EasyDL来开发一个定制化的AI模型，从而让智能硬件顺利落地。
具体来说，EasyDL的“零门槛”体现在两个方面。
首先，为了让EasyDL拥有更低的学习成本，它采用了图形化、可视化的交互界面，使用者只需通过最基本的点击和输入操作，就能掌握AI开发。
这种变化的革命性，不亚于当年PC电脑从DOS系统更迭到Windows。为了展示EasyDL“零门槛”的特性，主办方还设置了现场指导开发定制AI模型的环节，只要跟着百度工程师的指示一步步操作，最快15分钟就能开发出一个应用于特定场景的定制化AI模型，这种体验实在奇妙。
其次，EasyDL的“零门槛”还体现在流程简化上，我们只需要输入对应的参数，就能静候结果，至于数据是怎么处理的、算法是怎么运作的，根本不用操心。
究其原因，EasyDL虽然可以看作是百度飞桨深度学习平台的“浓缩版”，但它依然整合了飞桨中的“精华”，比如说内置的模型就是来自于飞桨的模型库，训练和推理能力也来自飞桨，甚至底层算法更是结合了飞桨的AutoDL/AutoML技术，性能上是世界领先。
另外，EasyDL还将模型开发的全流程整合到一起，比如数据的清洗、标注、调参等等，再利用AI的能力让这些原本需要人工参与的步骤实现自动化，极大地降低了AI建模过程中“人”的参与度。
毫不夸张地说，只要你拥有一些最基本的PC操作基础，有一定的文字理解能力，哪怕对算法相关一无所知，也能通过EasyDL来设计、生成一个AI模型，让硬件实现智能化。
看到这里其实有些人可能就会问了，EasyDL的开发不需要太高门槛，是不是意味着AI模型的表现只会比较一般？针对这个问题，其实我们大可放心，通过现场的案例我们发现，利用EasyDL产出的模型准确率都很高，比很多传统流程开发的AI模型都要高。
有了AI模型之后，智能硬件的开发算是完成了一半，但对广大企业来说剩下的一半也是棘手的问题。在开发智能硬件的过程中，涉及边缘计算和嵌入式的场景同样存在不低的开发门槛，算法训练怎么整？硬件选型怎么选？二次开发和集成的难题，可否有解？
EdgeBoard的出现正是答案。作为一套成熟的嵌入式AI解决方案，它可以提供全栈式的AI技术服务，足以满足中小企业从模型构建到硬件选型适配再到应用集成的需求，让AI的应用开发更加省心省力。
开发智能硬件的过程中，硬件的选型总是让很多开发者头疼，但直接使用百度EdgeBoard，问题就能迎刃而解。
简单来说，这个智能硬件不能太贵，还要有很强的算力让高精度的模型在推理阶段表现更好的性能，还要有丰富的接口接入摄像头等传感设备，如果这让开发商自己去找硬件的话，必然耗费庞大的时间成本。
但是，直接使用百度EdgeBoard，问题就迎刃而解。在算法上，可以根据开发人员的情况选择EasyDL或者BML平台，既可以使用通用模型也可以定制AI模型；EdgeBoard有低功耗、高品质、高性能等多种方案可选，比如说一些需要长时间待机运作的智能设备就可以直接选用低功耗型硬件。
最后就是价格优势了，EdgeBoard的价格最低可以做到百元级，对比如蔬果秤这种需要大量部署的设备来说自然负担更轻。
随着“智能化浪潮”席卷而来，越来越多的日常用品得到智能化赋能，这也对模型适配提出了更高的要求，只有让集群训练的模型可以广泛在多种硬件终端适配，才能够满足多种多样的应用场景。
上面提到EdgeBoard的这些特性，其实也能在一定程度上概括了当前智能硬件在生产、研发过程中遇到的痛点。一直以来，AI端侧硬件可以用“品类繁多”甚至是“鱼龙混杂”来形容，行业中没有绝对的口碑产品，而谷歌等国外企业推出的端侧硬件又不能很好地适应国内“千奇百怪”的开发环境，出现了“水土不服”的情况。
百度EdgeBoard的出现无疑是让广大有意打造智能硬件的企业见到了“曙光”，见到了“可能性”。当然，EdgeBoard出色的性能意义更大，这意味着得到EdgeBoard赋能的智能硬件也能拥有不俗的实际体验，这对于推广和发展智能生态来说均有积极的推动意义。
简单总结一下，在“低门槛开发智能硬件”这个命题上，EasyDL和EdgeBoard的出现，相信会在一定程度上打破中小企业原有的认知，“原来打造一个智能硬件远要比想象中更加简单”。从长远来看，智能硬件诞生门槛的降低也是普及的开始，在EasyDL和EdgeBoard的联手“助攻”下，AI对行业和生活的影响也会引发“蝴蝶效应”。
降低创新的门槛，未来更值得期待
飞桨EasyDL零门槛AI开发平台和EdgeBoard AI硬件解决方案既独立，又是相互合作的伙伴，这是一套完整的定制化AI解决方案，能最大限度地帮助中小企业解决软硬件开发过程中的困扰，实现“智能化”。而随着百度飞桨平台的不断进化，EasyDL和EdgeBoard也必然会继续增强，让更多的产品也能拥有智能，让AI成为企业的标配。
显然，AI的普及化已经是不可阻挡的潮流，我们已经可以预见，在智能设备足够多的情况下，我们生活中的各个场景将会被各种智能硬件串联到一起，提供的服务也会从单一变成整体，变成“服务链”。
与此同时，智能硬件的应用场景将会得到前所未有的拓宽，市场对智能产品的需求自然水涨船高，这对广大企业来说无疑是一个庞大的金矿。
更进一步，在AI能力的快速普及中会有一部分企业完成蜕变，随着生产力的大幅度提升产品形态甚至的功能实现都将远超我们的想象。
不妨设想一下，当AI能力发展到一定水准，我们生活的一些组合场景能够实现智能化后，我们的交通、垃圾处理等诸多场景，是不是已经可以不需人力参与也能更好完成任务？农业方面防灾防害、生长监控能不能交由智能系统完成并自动化处理问题？这种只似乎存在于未来的科幻场景，相信已经离我们越来越近。
最终，发达的产业也将反哺技术，在大量企业的支持下，EasyDL乃至百度飞桨深度学习平台都能获得更多的经验，不断积累不断成长。这必然会是一个双赢乃至多赢的典型案例，在百度飞桨的崛起过程中，国产深度学习框架成为全球领头羊、重构当下深度学习的世界秩序也不是不可期待。
这会是一场轰轰烈烈的“蝴蝶效应”，而最初的开端，可能就是EasyDL实现“零门槛”开发、应用AI模型的那一瞬间。
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