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百度又拿了個第一后，好像找到了自己的節奏

機器人百度人工智能ai云服務

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九年前 ， 當AlphaGo在棋局上擊敗李世石的時候 ， 或許沒多少人能預見 ， 這場勝利 ， 讓人工智能以一種強勢的姿態 ， 闖入了我們的視野當中 。
剛開始的時候 ， 大伙兒突然發現 ， 原來 AI 也不是什么高深莫測的玩意兒 ， 它可以是召之即來 ， 揮之即去的聊天機器人 ， 也可以是一句話生成圖像和視頻的工具 。

結果也沒過多久 ， AI這手就伸得越來越長了 。
手機、電腦發新品的時候不宣傳一波AI ， 好像就少了靈魂；去醫院拍個片子 ， 搞不好先給你下診斷的都不是醫生；還有各種App上的AI功能 ， 讓人看得眼花繚亂 。。。
特別是具身智能 ， 像科幻電影里那種人和機器人共處的世界 ， 以一種怪異的方式展開了 。
上春晚扭秧歌不說 ， 現在出門逛個街 ， 指不定都能碰上機器人/機器狗出來招攬生意 ， 各種營銷活動也熱衷于請機器人過來熱場子 。

而且機器人的花活也是越整越多 ， 前幾年 ， 還是走路跟個八旬老太太似的鐵憨憨 ， 今年基本都能跑能跳 ， 后空翻、打拳擊都不在話下 ， 甚至還操辦起了人形機器人運動會 。
整個AI行業的發展 ， 實在太快了 。
就這么說吧 ， 要是你現在還在提“互聯網+” ， 那就真得好好補補課了 ， 咱們現在屬于是一只腳已經踏入了“人工智能+”時代 。

各行各業 ， 都在思考 ， 或者已經用AI來重構、顛覆原先的舊模式 ， 生怕慢一步就被時代甩開了 。
這一切 ， 當然離不開企業 ， 在技術創新上又卷出了新高度 ， 但差評君順著網線扒了扒發現 ， 每一個表面上看著光鮮亮麗的AI ， 背后都有云服務商在負重前行 。
一看到云服務商四個字 ， 可能有差友眼皮子已經開始打架了 ， 但別著急 ， 咱們今天先聊點有意思的 。
就拿大伙兒比較熟悉的具身智能來說 ， 你以為能跑能跳的機器人 ， 全靠自己進化來的？那就想得太理所當然了 。

坦白講 ， 現在等著具身智能跨過去的坎兒 ， 可都不是省油的燈 。
缺數據、軟件算法有短板、泛化能力不足 。。。 一句話總結就是 ， 腦袋嘛還不夠聰明 ， 跳科目三炫炫技還湊合 ， 真干活兒還是算了吧 。
光是缺數據 ， 就夠機器人喝一壺的了 。
其實為了解決高質量數據稀缺的問題 ， 業內也做了很多努力 。
真實數據又貴又少 ， 英偉達就搞了個Omniverse平臺 ， 先在數字孿生的物理世界里給機器人上上強度 。 也有專門的數據采集工廠 ， 線下真實機器人 。

建立數據集也是常規手段 ， 像北京人形機器人創新中心 ， 就在加速搞百萬量級的高質量數據集 。
當然 ， 百萬量級的數據也不是憑空產生的 ， 建立數據集你得先生產、采集 ， 再標注 ， 這些活兒自己吭哧吭哧干 ， 太費勁 。
專業的事兒 ， 還得專業團隊來干 。
所以北京人形機器人創新中心 ， 就找了百度智能云 ， 因為他們家之前搞自動駕駛 ， 算是數據采集和標注的老手了 。

更重要的是 ， 在AI公有云市場占有率這一塊 ， 百度智能云妥妥的榜一大哥 ， 能力如何 ， 市場數據不會騙人 。
但如果只有數據集的事兒 ， 其實找一家數據公司干也不是不行 。
偏偏搞定數據 ， 只是機器人萬里長征的第一步 。。。 后面還有更吃資源的模型訓練 ， 仿真測試和模型推理 。
所以找一家像百度智能云這樣 ， 有全棧AI開發能力的云服務商 ， 更省事兒 。
首先在算力上 ， 百度智能云的GPU扛把子百舸 ， 訓練推理的一把好手 。

對于機器人這種 ， 需要反復進行模擬訓練和策略優化的場景 ， 單卡性能強沒用 ， 而百舸強就強在 ， 能確保萬卡集群同時高效協同的穩定性 。
有足夠的算力之后 ， 干點啥都不至于畏手畏腳的了 。
想讓機器人的腦袋變聰明 ， 百度智能云也能掏出千帆大模型平臺 ， 讓技術人員自由發揮 。
像北京人形機器人創新中心的機器人 ， 就是在百度智能云的千帆大模型平臺幫助下 ， 既能聽得懂人話（自然語言精準解析） ， 又能看得懂世界（多模態信息處理） 。
要我說 ， 他們家的天工機器人 ， 之所以能拿百米冠軍和半程馬拉松冠軍 ， 這里邊多少有點百度智能云的功勞 。

當然了 ， 這種強強聯合的模式 ， 并不是個例 。 實際上 ， 這已經成了具身智能行業的標配 。
差評君了解到 ， 像大名鼎鼎的宇樹科技等頭部廠商 ， 也選擇了百度智能云的AI服務 。
而百度智能云 ， 顯然也意識到了 ， 自己作為行業基礎設施的定位 ， 所以一直在進化 。
就在這兩天的百度云智大會上 ， 百舸、千帆又上新了 。
百舸5.0 ， 給訓練推理效率又來了一波加強 。 只需要幾分鐘 ， 就能跑萬億參數模型的昆侖芯超節點上線之后 ， 說不定明年的機器人運動會 ， 就得加個花樣滑冰的項目了 。

還有升級的千帆4.0 ， 發布RFT工具鏈 ， 能用幾百條數據 ， 達到過去上萬條數據的模型精調效果 。 這對缺數據的具身智能行業來說 ， 也無異于雪中送炭 。
聊完在現實世界摸爬滾打的機器人 ， 咱們再看看AI在游戲世界里 ， 玩得能有多花 。
這么說吧 ， 就連游戲NPC ， 現在都得卷活人感 。
像港科大研究出來的AI小鎮 Aivilization， 里面的十萬個智能體 ， 個個都跟真人似的 。
圖源Youtube

問題在于 ， 活人感NPC你靠人工寫 ， 那肯定是行不通的 。 用大模型吧 ， 可以是可以 ， 就是大模型要足夠聰明 ， 而且還得考慮到 ， 怎么讓這么多玩家同時跟AI NPC交流 ， 還不卡頓 。
網易伏羲出的《逆水寒》手游 ， 哥幾個應該聽說過吧 ， 里面的AI NPC可以跟玩家自由對話 ， 這就好比 ， 給你的ChatGPT套了個漂亮的游戲皮膚 。
因為跟NPC聊天 ， 有些人都快把《逆水寒》玩成乙游了 。
圖源小紅書網友

當時 ， 網易伏羲也是找到了百度智能云 ， 一方面 ， 百度智能云的文心人設大模型 ， 能給AI NPC注入能理解、會思考、懂人設的靈魂 。
另外呢 ， 百舸的底層算力資源 ， 也保障了游戲在高并發訪問下的穩定性 ， 確保玩家的游戲體驗 。
結合這次千帆4.0的升級 ， 百度智能云不光豐富了模型庫 ， 更重要的是 ， Agent開發更絲滑 ， 這給游戲行業 ， 又提供了更多的想象力 。

最后 ， 咱們再來看看平時接觸得比較多的AIGC ， 什么文生圖、文生視頻 ， 一個兩個都是吃算力的怪獸 。
在技術上 ， 為了保證生成結果的穩定性、一致性 ， 模型訓練也不是一天兩天的事兒 ， 甚至硬件、系統配置和軟件的故障 ， 還可能中斷訓練 。
所以對于大多數玩家而言 ， 不如就把臟活累活 ， 都交給了云服務商來干 。
以生數科技為例 ， 百度智能云為其提供了百舸異構計算平臺 ， 萬卡集群都說膩了 ， 重點是有效訓練時長占比超過 98.8% 。

訓練穩定性方面 ， 百舸還提供了一系列運維工具 ， 保證萬卡集群不在關鍵的時候掉鏈子 。
【百度又拿了個第一后，好像找到了自己的節奏】包括這次升級 ， 百舸5.0在網絡、推理系統等方面也做了優化 ， 通信更快、延遲更低 ， 更智能的調度策略 ， 提升推理系統的吞吐量 ， 把AI的訓練推理效率 ， 又推向了一個高潮 。
雖說這次咱們只舉例了三個行業 ， 但實際上 ， 像智能終端、智能汽車 ， 還有工業、金融、教育 ， 各行各業的AI百花齊放 ， 都少不了包括百度智能云在內的云服務商在打地基 。
可能有差友疑惑 ， 這么多云服務商 ， 到底應該咋?。 ?
差評君特地去翻了IDC剛發的報告 ， 發現國內市場 ， 主要是被百度、阿里、騰訊還有華為四家把著 。

借著榜一大哥百度智能云的表現 ， 我們還發現 ， 這個圈子已經內卷出了新高度 。
AI時代的云服務 ， 早就不是野蠻堆卡的粗放模式了 ， 讓成千上萬的GPU高效協同 ， 才是真正值得解決的工程難題 。
百度第一個喊出了AI云的口號 ， 包括“云智一體”戰略在內 ， 每一次產品的升級和生態融合 ， 其實都是在回答一個問題：AI時代 ， 到底需要什么樣的云服務？
今天 ， 他們對于這個答案更清晰了 ， 智能經濟時代 ， 需要的是“云智一體、智能優先” 的云 。

從底層算力到模型訓練 ， 再到AI應用的全棧開發能力 ， 百度智能云讓開發者 ， 不再需要關心底層的硬件、模型部署等復雜問題 ， 而是可以放開手腳去打磨一個好的AI應用 。
就像工業革命的浪潮 ， 離不開鋼鐵、煤氣和電力 ， 今天AI想要掀起變革 ， 也需要自己的水電煤 。
我們對于AI的所有想象 ， 可能都要依賴于云服務商的進化 。

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