百度公布“新十大發(fā)明”，跨模態(tài)AIGC、自動(dòng)駕駛及知識(shí)增強(qiáng)大模型等技術(shù)上榜｜科技前沿

9月21日消息（李文朋）9月20日，百度首次發(fā)布“2022十大科技前沿發(fā)明”。據(jù)數(shù)據(jù)顯示，截至2022年，百度已在人工智能領(lǐng)域發(fā)展了十年，累計(jì)研發(fā)投入超1000億元，連續(xù)四年在AI專(zhuān)利申請(qǐng)量和授權(quán)量上保持國(guó)內(nèi)第一。其中，跨模態(tài)通用可控AIGC（基于人工智能的內(nèi)容生成）發(fā)明，首次在全球范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)語(yǔ)言與視覺(jué)大一統(tǒng)的理解與生成；無(wú)人車(chē)多傳感器融合處理系統(tǒng)，也提升百度Robotaxi應(yīng)對(duì)各種城市復(fù)雜道路的能力；知識(shí)增強(qiáng)大模型鵬城-百度·文心成全球最大中文單體模型，具備了語(yǔ)言理解能力和文學(xué)創(chuàng)作的能力等。

AIGC被認(rèn)為是顛覆現(xiàn)有內(nèi)容生產(chǎn)方式的新一代技術(shù)。在不久前的世界人工智能大會(huì)上，百度總裁李彥宏表示，AI作畫(huà)就是AIGC的一種，它可以以十分之一的成本，千百倍的生產(chǎn)速度，創(chuàng)造出有獨(dú)特價(jià)值和獨(dú)立視角的內(nèi)容。而在AIGC的背后則是預(yù)訓(xùn)練大模型的發(fā)展。百度最早在2019年3月發(fā)布了首個(gè)開(kāi)源預(yù)訓(xùn)練模型文心ERNIE 1.0。目前已升級(jí)成產(chǎn)業(yè)級(jí)的知識(shí)增強(qiáng)大模型家族，涵蓋語(yǔ)言大模型、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、跨模態(tài)、生物計(jì)算大模型，以及電力、金融、航天行業(yè)大模型等，可從大規(guī)模的知識(shí)和海量數(shù)據(jù)中融合學(xué)習(xí)，具備相應(yīng)的理解與生成能力。

在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，百度無(wú)人車(chē)多傳感器融合處理系統(tǒng)的感知技術(shù)已在自動(dòng)駕駛車(chē)輛上得到了推廣應(yīng)用，其漏檢率總計(jì)減少60%，低矮障礙物漏檢率減少83%。在活動(dòng)現(xiàn)場(chǎng)，“基于人工智能的人機(jī)交互方法和系統(tǒng)”，榮獲第二十二屆中國(guó)專(zhuān)利金獎(jiǎng)，該專(zhuān)利技術(shù)主要以深度語(yǔ)義理解為基礎(chǔ)，運(yùn)用知識(shí)圖譜及深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了跨越語(yǔ)言、語(yǔ)音、圖像等模態(tài)的智能人機(jī)交互。此外，“基于弱監(jiān)督的字符檢測(cè)器訓(xùn)練方法”榮獲第二十三屆中國(guó)專(zhuān)利銀獎(jiǎng)，該專(zhuān)利實(shí)現(xiàn)了全場(chǎng)景覆蓋、超高精度的光學(xué)字符檢測(cè)。

百度CTO王海峰對(duì)此表示，百度一方面要在科技前沿領(lǐng)域加緊創(chuàng)新和探索，攻關(guān)核心關(guān)鍵技術(shù)，把發(fā)展主動(dòng)權(quán)掌握在自己手里；另一方面，也要將創(chuàng)新成果與產(chǎn)業(yè)融合，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，助力高水平科技自立自強(qiáng)。

2022十大科技前沿發(fā)明，具體如下：

1.跨模態(tài)通用可控AIGC：該發(fā)明提出語(yǔ)言與視覺(jué)統(tǒng)一的理解與生成模型，創(chuàng)新提出融合知識(shí)的生成，實(shí)現(xiàn)了文本生成、圖像生成、視頻生成、數(shù)字人生成的實(shí)用化跨越?？蓱?yīng)用于圖文轉(zhuǎn)視頻、高精度數(shù)字人生成、文生圖等創(chuàng)新領(lǐng)域，大幅提升內(nèi)容生產(chǎn)效率。

2.無(wú)人車(chē)多傳感器融合處理系統(tǒng)：該項(xiàng)發(fā)明以多傳感器融合為核心，完善激光雷達(dá)感知能力，構(gòu)建了環(huán)視視覺(jué)的獨(dú)立閉環(huán)能力，已經(jīng)在自動(dòng)駕駛車(chē)輛上得到大規(guī)模應(yīng)用，實(shí)測(cè)效果漏檢率總計(jì)減少60%，低矮障礙物漏檢率減少83%。

3.知識(shí)增強(qiáng)大模型：該發(fā)明是百度文心大模型的核心技術(shù)，其從大規(guī)模知識(shí)和海量數(shù)據(jù)中融合學(xué)習(xí)，具備領(lǐng)先的理解和生成能力。包括以全球首個(gè)千億級(jí)知識(shí)增強(qiáng)大模型鵬城-百度·文心為代表的語(yǔ)言大模型、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、跨模態(tài)等大模型，以及電力、金融、航天等行業(yè)大模型，目前已大規(guī)模應(yīng)用于百度的各類(lèi)產(chǎn)品，并通過(guò)飛槳和百度智能云支持各產(chǎn)業(yè)的智能化升級(jí)。

4.深度學(xué)習(xí)通用異構(gòu)參數(shù)服務(wù)器架構(gòu)：該項(xiàng)發(fā)明通過(guò)可擴(kuò)展的架構(gòu)設(shè)計(jì)，可支持基于CPU、GPU、XPU等不同類(lèi)型硬件的參數(shù)服務(wù)器架構(gòu)單獨(dú)訓(xùn)練，還可以通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法將同一深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練任務(wù)分配到不同類(lèi)型硬件的計(jì)算節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行混合硬件異構(gòu)訓(xùn)練，從而可減少50%以上的深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練成本，提升深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練效率。

5.基于AI的生物計(jì)算平臺(tái)PaddleHelix：該發(fā)明提出了一系列基于AI的生物計(jì)算創(chuàng)新技術(shù)，包括自主研發(fā)的mRNA疫苗設(shè)計(jì)LinearDesign算法，基于幾何空間構(gòu)象的化合物表征模型HelixGEM，端到端的單序列蛋白結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)模型HelixFold-Single等，可大幅提升新藥研發(fā)和疫苗設(shè)計(jì)效率，助力科技抗疫。

6.面向自動(dòng)駕駛的車(chē)路協(xié)同關(guān)鍵技術(shù)：該項(xiàng)發(fā)明構(gòu)建了車(chē)路協(xié)同自動(dòng)駕駛的復(fù)雜技術(shù)體系與融合協(xié)同機(jī)制，通過(guò)協(xié)同感知，解決自動(dòng)駕駛動(dòng)靜態(tài)盲區(qū)、超視距、遮擋等一系列感知長(zhǎng)尾問(wèn)題，通過(guò)協(xié)同決策規(guī)劃和協(xié)同控制解決混行狀態(tài)下的現(xiàn)實(shí)變更、博弈、阻塞和極端場(chǎng)景等問(wèn)題，降低自動(dòng)駕駛的接管次數(shù)和安全事故風(fēng)險(xiǎn)，保障自動(dòng)駕駛安全連續(xù)運(yùn)行。

7.全平臺(tái)量子軟硬一體：該發(fā)明圍繞“量羲”布局，“量羲”是百度推出的基于“乾始”研發(fā)的全平臺(tái)量子軟硬一體化解決方案，提供私有化部署、云服務(wù)、硬件接入等一系列服務(wù)，最大程度上簡(jiǎn)化量子硬件部署到量子服務(wù)的全流程。“量羲”具備適配超導(dǎo)、離子阱等多類(lèi)型主流量子芯片，可實(shí)現(xiàn)量子芯片“即插即用”。

8.數(shù)字人智能化生產(chǎn)：該發(fā)明基于語(yǔ)音、語(yǔ)義和視覺(jué)等AI技術(shù)，以智能終端為載體，實(shí)現(xiàn)人機(jī)可視化語(yǔ)音交互服務(wù)。借助百度智能云曦靈平臺(tái)，打通數(shù)字人生產(chǎn)、人設(shè)管理、內(nèi)容創(chuàng)作到業(yè)務(wù)編排的全流程。結(jié)合UNIT7.0跨模態(tài)對(duì)話引擎及AIGC技術(shù)，支持服務(wù)型和演藝型數(shù)字人多種人像（2D、3D、卡通）高效生產(chǎn)及運(yùn)營(yíng)。

9.智慧城市全要素雙總線技術(shù)：該發(fā)明的全要素雙總線包含“智慧總線”與“知識(shí)總線”，“智慧總線”構(gòu)建城市服務(wù)的全資源協(xié)同開(kāi)發(fā)與運(yùn)行環(huán)境，統(tǒng)一納管調(diào)度城市中的各類(lèi)數(shù)據(jù)、算法、算力，為智能化應(yīng)用開(kāi)發(fā)提供綜合技術(shù)供應(yīng)；“知識(shí)總線”依托文心增強(qiáng)的城市多模態(tài)大模型及知識(shí)圖譜、NLP等AI技術(shù)，搭建城市全要素融合知識(shí)圖譜，支撐跨部門(mén)、跨應(yīng)用、跨數(shù)據(jù)間的知識(shí)體系打通和資源共用。

10.自動(dòng)駕駛多模態(tài)行人運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)：該發(fā)明提出一種融合“多模態(tài)輸入特征”以及“多維度交互模式”的深度學(xué)習(xí)模型，用于預(yù)測(cè)行人未來(lái)6s的運(yùn)動(dòng)軌跡，已在Robotaxi業(yè)務(wù)中落地應(yīng)用，行人預(yù)測(cè)準(zhǔn)召提升30%，VRU碰撞風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題解決率95%。

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