百度深度学习：做出中国AI技术的底

十年前，百度开始全面布局人工智能技术，五年前，百度人决心“做一个中国自己的AI技术底层平台”，带着技术情怀，踏上AI研发的漫漫征程。
如今，百度人工智能技术已经与世界先进水平比肩。6月，国际调研机构IDC的2021年上半年中国深度学习平台市场综合份额调研结果显示，百度深度学习平台建设已走在世界前列。百度飞桨、谷歌、Facebook形成鼎立格局，其中飞桨是市场三强中唯一国产品牌，并持续稳步增长。

中国深度学习平台市场综合份额（2021年6）
市场数据显示，飞桨企业版EasyDL零门槛AI开发平台在市场排名中名列榜首，全功能AI开发平台BML显现强劲增速。作为我国首个自主研发、功能丰富、开源开放的产业级深度学习平台，百度飞桨通过持续的技术创新突破、产业人才赋能、社区生态共建，获得了市场广泛认可。
人工智能时代正在到来。见证着中国人工智能崛起的百度则意气风发，在当前国家宏观政策利好的时间窗口内，正在奋力向更高的山峰攀登。

百度席AI架构师培养计划（AICA）已向业界输送190名复合型端AI才,遍布业、能源、融、交通、农业、互联等业。图为刚刚毕业的第四批学员。
Al“先行者”的遥感应用探索
遥感成为科技发展的重要方向，遥感技术作为现代新型的大地测绘技术,已经应用于国家建设的方方面面。而作为AI在未来科技的重要支点，遥感技术将被应用到城市生产生活的方方面面。正如中国科学院院士周成虎所言，遥感应用已经进入大数据时代，结合人类知识图谱和计算机超算的“慧觉遥感”即将到来。
然而，“目前遥感影像的解译基本以人工目视解译为主,如何从海量的数据中快速精准地把信息解译出来是当下行业的痛点。”4月，在北京召开的一场遥感智能时空大数据峰会上，中国地理信息产业协会相关负责人表示,人工智能、大数据等新技术目前成为解决这个痛点的关键。遥感技术通过与人工智能、大数据技术的融合发展,已经在自动拼接、自动解译等多个方面取得很大进展,提升了遥感行业工作效率,为解决行业痛点提供了相应基础条件。
据百度方面介绍，经过多年的研究探索，百度人工智能在遥感领域已拥有了较强的技术能力，百度时空遥感已应用在城市管理、交通、气象、农业、自然资源等多个方面。
百度深度学习技术有效支撑了宁夏水土保持监测总站开展土地利用AI解译。随着我国经济建设的高速发展，区域土地利用情况每年都发生较大的变化，一年一度的遥感区域土地利用类别解译工作，涉及的土地利用类别多达20多个，空间范围数万平方千米。如果采用传统的人工目视解译方式，需要耗费大量的人力、物力资源，每人每天只能够解译300～400平方千米，在时效性方面难以满足区域水土流失动态监测工作需要。
““基于卫星遥感影像的区域土地利用分类识别工作，使用百度深度学习平台飞桨开发的土地利用分类AI解译方案，遥感识别提取的准确率达到90%以上，相对传统的人工解译项目有了很大的提升。”据相关开发人员介绍，使用飞桨人工智能解译方式，只需要两台GPU（服务器）工作站，即可快速完成全省解译工作，从而提高遥感解译的智能化程度，提升土地利用分类解译效率，节约了资源投入，快速推进了区域水土流失动态监测工作进展。
百度人工智能和深度学习技术在农业领域的应用大放异彩，让农户们不再“靠天吃饭”。张磊是一名农场主，每到冬天，他家上千亩农田都会种上冬小麦。在小麦播种后的一周里，他每天都要走上几万步巡视农田，查看小麦出苗情况。等到冬小麦返青、拔节、出穗、乳熟、成熟等关键生育期的时候，巡田工作更繁重。然而，虽然麦田巡视了，但是作物生长是否健康，只能凭借个人经验来判断。如果哪一次看“走眼”了，大片作物可能颗粒无收。