当AI能在15分钟内部署完毕，世界离巨变就不远了。

摘要:深圳已经成为中国智能硬件的大本营。这必然是一个双赢甚至多赢的典型案例。在百度飞桨崛起的过程中，国内深度学习框架成为重构当前深度学习世界秩序的全球领导者并不意外。

对于广大消费者来说，“AI”已经不再是一个陌生的词汇。我们生活中能接触到的相当一部分消费产品都被AI赋能了。从手机到家电，从工作到生活，“智能”和“AI”已经成为相当突出的特征。

可以说，各种智能硬件的出现极大地方便了我们的日常生活。未来，随着AI更加深入地融入各行各业，更多的生活细节，我们的生活将会发生翻天覆地的变化。

但是，摆在各行各业面前的还有一个很大的问题需要解决，那就是AI模型的建立和部署其实是一个很大的工程，不仅需要企业招聘专业人员，还需要付出大量的时间成本。这么高的门槛直接把中小企业拒之门外。

对此，深圳这座城市或许有“发言权”。为什么？对于深圳来说，“创新”是非常重要的发展引擎。2021年上半年，深圳新注册数字经济、高端装备制造、新一代信息技术等战略性新兴产业企业近3.5万家，全市国家高新技术企业总数超过1.86万家。深圳已经成为全国智能硬件的“大本营”和“基地”。虽然AI技术是推动创新的重要手段，但对于这些中小企业来说，如果不能降低部署成本，那么高大上的AI只是空中楼阁。

在“百度飞桨中国行”深圳站，各行业企业对如何更便捷地应用AI有了新的想法。活动现场，百度的产品技术专家向我们介绍了两大“必杀技”:飞桨的EasyDL零门槛AI开发平台和EdgeBoard的嵌入式AI解决方案，让企业更低成本、更快速度地实现AI开发和应用，智能硬件的落地变得更加容易。

人工智能的发展和应用已经进入“民用时代”

百度EasyDL的主要优势是“零门槛”。换句话说，使用EasyDL不需要很深的算法知识和基础。还可以使用EasyDL在屏幕前开发定制化的AI模型，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有更低的学习成本，它采用了图形化、可视化的交互界面，用户只需要通过最基本的点击和输入操作就可以掌握AI开发。

这种变化就像当年PC从DOS系统换成Windows一样具有革命性。为了展示EasyDL的“零门槛”特点，主办方还在现场设置了指导定制AI模型开发的环节。只要按照百度工程师一步一步的指导，最快15分钟就能开发出针对特定场景的定制化AI模型。这种体验真的很奇妙。

其次，EasyDL的“零门槛”还体现在流程简化上。我们只需要输入相应的参数，就可以等待结果了。至于数据是如何处理的，算法是如何工作的，我们完全不用担心。

究其原因，虽然EasyDL可以算是百度深度学习平台飞桨的“浓缩版”，但它仍然融合了飞桨的“精髓”。比如内置模型来自飞桨的模型库，训练推理能力也来自飞桨，甚至底层算法结合了飞桨的AutoDL/AutoML技术，性能世界领先。

此外，EasyDL还集成了模型开发的全过程，如数据清洗、标注、参数调整等。，然后利用AI的能力将这些原本需要人工参与的步骤自动化，大大减少了AI建模过程中“人”的参与。

毫不夸张地说，只要你有一些基本的PC操作基础，有一定的文字理解能力，即使你对算法一窍不通，也可以通过EasyDL设计生成一个AI模型，让硬件智能化。

看到这里，可能有人其实会问，EasyDL的开发不需要太高的门槛，是不是意味着AI模型的性能只会一般？针对这个问题，其实我们可以放心，通过现场案例，我们发现EasyDL制作的模型准确率非常高，高于很多传统工艺开发的AI模型。

有了AI模式，智能硬件的开发完成了一半，但剩下的一半也是广大企业棘手的问题。在开发智能硬件的过程中，对于涉及边缘计算和嵌入式系统的场景也有较低的开发门槛。算法怎么训练？硬件选型怎么选？二次开发和集成的问题能解决吗？

EdgeBoard的出现就是答案。作为成熟的嵌入式AI解决方案，可以提供全栈的AI技术服务，可以满足中小企业从模型搭建到硬件选型适配到应用集成的需求，让AI的应用开发更加省心省力。

在开发智能硬件的过程中，硬件的选型一直是很多开发者头疼的问题，但是使用百度EdgeBoard可以直接解决问题。

简单来说，这个智能硬件不要太贵，还要有强大的计算能力让高精度模型在推理阶段表现更好，还要有丰富的接口接入摄像头等传感器设备。如果这样让开发者自己去找硬件，必然会消耗巨大的时间成本。

不过直接用百度EdgeBoard就能解决问题。在算法上可以根据开发者的情况选择EasyDL或者BML平台，通用模型和定制AI模型都可以使用。EdgeBoard有低功耗、高质量、高性能等多种选择。比如一些需要长时间待机运行的智能设备，可以直接选择低功耗的硬件。

最后是价格优势。EdgeBoard的价格可以低至100元，对于果蔬秤等需要大量调配的设备来说自然更轻。

随着“智能化浪潮”席卷，越来越多的生活用品被智能化赋能，这也对模型适配提出了更高的要求。只有让集群训练的模式广泛适应多种硬件终端，才能满足多种应用场景。

上面提到的EdgeBoard的这些特点，其实可以在一定程度上概括智能硬件生产和研发中遇到的痛点。一直以来，AI端侧硬件可以用“各种类型”甚至“鱼龙混杂”来形容。业内没有绝对的口碑产品，Google等国外公司引入的端侧硬件不能很好地适应国内“陌生”的开发环境，出现了“水土不服”的情况。

百度EdgeBoard的出现，无疑让有志于打造智能硬件的企业看到了“曙光”和“可能”。当然，EdgeBoard的出色表现意义更大，这意味着EdgeBoard赋能的智能硬件也能有很好的实际使用体验，对于推动和发展智能生态具有积极意义。

简单总结一下，在“低门槛发展智能硬件”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。“事实证明，打造一个智能硬件远比想象的简单”。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的共同辅助下，AI对行业和生活的影响也会引发“蝴蝶效应”。

降低创新门槛，未来更值得期待。

EasyDL零门槛AI开发平台和EdgeBoard AI硬件解决方案是独立的合作伙伴。这是一套完整的定制化AI解决方案，可以最大程度的帮助中小企业解决软硬件开发过程中的问题，实现“智能化”。随着百度propeller平台的不断演进，EasyDL和EdgeBoard必然会不断增强，让更多的产品也能具备智能，AI将成为企业的标配。

显然，AI的普及已经成为不可阻挡的趋势。我们已经可以预见，有了足够多的智能设备，我们生活中的各种场景将被各种智能硬件串联起来，提供的服务也将从单一变为整体，成为一个“服务链”。

同时，智能硬件的应用场景将得到前所未有的拓宽，智能产品的市场需求自然会水涨船高，这对广大企业来说无疑是一座巨大的金矿。

再者，在AI能力的快速普及中，部分企业将完成转型。随着生产力的大幅提升，产品形态乃至功能实现都将远远超出我们的想象。

我们想象一下，当AI能力发展到一定程度，我们生活的一些组合场景可以智能化的时候，我们的交通、垃圾处理等很多场景是不是可以更好的在没有人类参与的情况下完成任务？农业防灾和长势监测能否由智能系统完成，问题能否自动处理？这种似乎只存在于未来的科幻场景，相信离我们越来越近了。

最终，发达的工业也会反哺技术。在大量企业的支持下，EasyDL乃至百度的深度学习平台可以获得更多的经验，不断积累和成长。这必然是一个双赢甚至多赢的典型案例。在百度飞桨崛起的过程中，国内深度学习框架成为全球领头羊，重构当前深度学习的世界秩序并不意外。

这将是一场轰轰烈烈的“蝴蝶效应”，最初的开始可能是EasyDL实现“零门槛”开发，应用AI模型的时刻。

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