80岁学霸、12岁少女、00后本科生，走进同一所“AI”学堂 采写／陈纪英 作为呼啸而至的超级风口，AI这一概念几乎人人都有耳闻，其实，AI并不仅仅是科幻电影里的酷炫场景，也不仅仅是大佬精英口口相传的务虚概念。

80岁学霸、12岁少女、00后本科生，走进同一所“AI”学堂

采写／陈纪英

作为呼啸而至的超级风口，AI这一概念几乎人人都有耳闻，其实，AI并不仅仅是科幻电影里的酷炫场景，也不仅仅是大佬精英口口相传的务虚概念。

于全社会，AI的价值很宏大很高远，于每一个人，AI的价值又很微小很亲切——它可以让荒漠重回绿色，让飞机火车更加准点儿，还是每个人无门槛打开数智新世界的金钥匙。AI带来了个人就业、产业转型、教育公平的新机会。

中国首个自主研发、开源开放的产业级深度学习平台飞桨，作为典型的AI大生产平台，正在赋能广大开发者实现原本不可想象的突破。

12月12日，由深度学习技术及应用国家工程实验室主办的WAVE SUMMIT+2021深度学习开发者峰会上，百度首席技术官、深度学习技术及应用国家工程实验室主任王海峰公布了飞桨最新成绩单：凝聚406万开发者，创建47.6万个模型，服务15.7万家企事业单位，在中国深度学习平台综合市场份额第一。

本文讲述的四个故事的主人公，都是飞桨的受益者——这双“桨”，让普通公众、莘莘学子、产业人士都可以在AI的汪洋中找到自己的航向。

钥匙：耄耋与少年 打开AI之门

用人工智能检测口罩佩戴，算不上多么惊艳——假如它不是出自一位12岁的少年，一个压根不懂代码的初一女生。

开发一款AI五子棋小游戏，和退休老友们一起在线下棋，介绍孙女借助AI完成毕业设计，看起来似乎平平无奇——假如你不知道这位开发者是80岁的耄耋老人。

少年名叫郭佳慧，是位“码二代”。

初中生郭佳慧爱上了AI学习

身为程序员的父亲郭峰，一直想引导女儿学习编程，但却遭到了拒绝，“里面有很多英语单词，我都看不懂啥意思，看着头晕怎么学？！”

无奈的郭峰，只好暂时搁浅了计划。直到2020年，他发现，自己一直关注的百度飞桨EasyDL零门槛AI开发平台推出了免费的直播课，在EasyDL上，不会写代码的小白，也能调取各种AI模块，随心所欲开发各种应用。

郭峰让郭佳慧试学一下。正是这次尝试，让女孩发现，原来开发程序一点也不枯燥——在EasyDL平台上，不用写代码，只需按照平台指引，输入相关数据，然后根据平台的算法模型自主训练学习，就能开发应用。

学习过程中，郭佳慧也开始主动思考，如何用AI解决生活中的问题。

口罩检测的创意就是来源于生活。郭佳慧看到志愿者在地铁口，指点乘客佩戴口罩，觉得很是辛苦，所以，她才决定开发一款AI程序，用来检测口罩佩戴。

如今，市面上的不少口罩检测方案有一个明显短板——用袖子、手臂遮挡面部，就能“骗过”检测系统。

但郭佳慧设计的模型，经过几轮训练之后，能够轻易甄别上述“作弊”行为，甚至对口罩佩戴不标准的行为，也能有效识别。

原本打算长大当老师的她，现在成了彻底的AI迷，“长大了要做人工智能，要考人工智能专业”。

和郭佳慧在父亲的引导之下入门AI不同， 80多的徐老，则是主动为之。

徐老算是中国第一代程序员，1959年，他进入清华大学自动控制系，开始学习计算机专业。

彼时的计算机还是电子管构造，徐老也深度参与了中国第一台硅晶体管计算机的设计。在校期间，他学习过机器语言学、汇编语言等等，后来在工作中，也自学过开发人工智能的逻辑语言Prolog——后者诞生于1972年。

尽管很早就涉猎过AI，但由于工作繁忙，且当时AI应用场景过于稀缺，因此，徐老并没有机会深入研究AI，他为此一直颇为抱憾。

退休之后，时间多了，徐老对于各种前沿科技，一直相当关注，并且热情不减。

2016年，他看到了一个振奋人心的消息——围棋机器人AlphaGo以4:1战胜围棋世界冠军李世石，随后不久又战胜了柯洁。

这条新闻震撼了徐老，也让他重拾了对AI的学习热情，最初，徐老尝试利用国外网站学习，但访问起来极不方便，他非常苦恼。

直到2019年，徐老获悉了百度飞桨AI Studio人工智能学习与实训平台，他迫不及待登陆AI Studio开始上课，觉得课程通俗易懂，而且自成体系，特别适合入门学习。“其实几十年前学习的AI知识，我都忘完了，但在飞桨学习之后，捡起来很容易。”

现在，徐老已经养成了每天按时打卡学习的习惯。不仅自己主动学习，甚至还把飞桨平台介绍给在读大学的孙女，引导她利用AI完成毕业设计。

徐老打卡学习记录

不止自己投身其中，如今，徐老也呼吁更多人可以学习、了解AI知识，“任何人都能来这里学习，不管你的年龄和背景，中国在人工智能领域发展比较领先，希望越来越多人能关注AI等前沿科技”。

跳板：双非大学生成就AI布道者

当AI浪潮滚滚而来，数百所高校都相继开设了相关课程。

仅仅2021年新增AI专业的高校就高达130所，加上此前全国开设人工智能专业的共三百多所院校，构筑了人工智能生力军培养孵化的一线阵地。

但师资、教材、算力等，处处都是制掣，2019年前瞻产业研究院发布的《2019年中国人工智能行业市场分析》显示，目前全球共有30万AI人才储备，但只有不到1/3在高校。

因此，AI产学研的脱轨，在中国高等院校里也是常态。

2018年进入某二本院校就读的博培，就深有同感。他选中这所大学，是因为其开设了全国首个机器人专业的全日制本科二级学院，“机器人，听起来就很酷炫”，但到了学校才发现，相关AI专业课要到大三才会开设。

在失落之中，博培开始自学，误打误撞接触到了百度飞桨。

飞桨AI Studio里开设了数量繁多的AI课程，“这些课程第一是深入浅出，第二是注重实践和应用性，第三是开源，有一些基础的算法模块，可以直接调用，哪怕你是小白，也能上手AI应用”。

自学之余，博培也尝试开发了不少AI应用，最受好评的一个项目是“看图写古诗”。

“没文化的人看到美景，只能枯燥的来一句真好看，有文化的可以吟诗诵词”，博培开玩笑说，“用了这个AI，你在朋友圈发个美景，都能高大上起来！”

在模型里输入一张山青水蓝云淡风轻的风景照，自动生成的古诗是，“蕾蕾海河海，岳峰岳麓蔓。不萌枝上春，自结心中线。”

简单的看图写诗背后是AI技术的支撑。首先，识别图像，进行分类，抽离出关键词；其次，找到足够多的关键词，构成古诗的上阕，然后输入模型；其三，模型自动匹配古诗下阕（通常会拔高提炼诗词主题），组合为一首完整的古诗；其四，AI还可以对古诗进行评估，分析一下情感倾向，比如是离愁，是热血，是悲壮，还是深情等等。

博培开发的AI写诗应用

而这个模型能够自动匹配诗词下阕，要赖于飞桨的开源属性——博培的程序中，调用了自动生成古诗的AI预训练模型。

越接近，越熟悉，越热爱，越专注——以飞桨为桥梁，进入AI世界，博培收获的不仅有知识和能力，还有越发清晰的人生规划，用AI技术助力家乡产业升级。

“我想继续深造，考硕士，但最终我还是会回老家的”——他的老家柳州是中国著名的重工业基地，柳工集团，五菱汽车都坐落于此。

而随着AI知识和技能的进步，博培的成绩，也得到了飞桨官方的“盖章”——百度飞桨开发者技术专家PPDE、百度飞桨北京领航团团长、2020年度CSDN“博客之星”TOP200博主、百度大脑智能对话训练师等官方认证，成为他的新标签。

左一为博培

原本看起来遥不可及的顶尖院校的深造机会，也被他收入囊中——博培所在的学院，每年仅有一个名额，去参与中科院自动化研究所复杂系统与智能控制国家重点实验室的实培计划，争夺非常激烈。

为了拿到名额，博培在申请简历上，特意详述了自己在飞桨学习、开发、比赛、交流的经历，最终，他得偿所愿，“第一，老师发现了我对AI真的上心，第二，可能是发现我主动学习意识强，第三，我有参与飞桨比赛的经验，中科院师兄师姐也在参与类似项目，可以打配合”。

学而优则教，博培的身份也在开始转变，从求索到布道，从请教到答疑，如今，他还成为了百度飞桨官方帮帮团、答疑团成员，主动帮助AI初学者指点迷津。

在飞桨社区里，他也是极为活跃的分享者。一些受益于他的读者，戏称他为“院士”，“好厉害，有帮助，很详细”，“感谢院士！fork起~”，“院士教我写论文”，“膜拜大佬”；过去曾为他指点迷津的“大神”GT，也现身鼓励他。

在飞桨开源社区，像博培一样的开源贡献者还有很多。受益于此，又反哺于此，这或许正是飞桨社区生生不息之处。“如果三年前我没有接触飞桨，没有接触AI，可能人生是另外一种模样”，博培说，“但那一定不是我要的生活”，他被AI改变，也改变了AI生态。

引擎：为产业武装AI新内核

AI其实在不少行业已经落地，替代了很多重复性、危险性、繁重性的一线工作，解放了生产力。

电力行业创业者梁先生就是其一，他的公司为电网等提供AI解决方案。

他所服务的电力行业，是一个外人觉得光鲜，但其实十分辛苦的行业，无论是户外一线高空作业，还是蹲在办公室里监测输电线路安全——前者危险，后者枯燥。

架在高空的线路是电网的血管，总是面临这样那样的安全隐患。

比如天气因素，2008年，由于连续的低温、冰冻天气，湖南出现大面积停电；比如人为因素，2018年9月，江西鄱阳县的一台挖掘机作业过程中，触碰到地下的高压线缆，20多岁的挖掘机司机当场触电死亡。

电力行业的不少一线作业相当危重

最近几年，大量传感器被安放于输电线路的各个部位和环节，用来检测线路安全。但由于不同的监测系统相互隔离，各个系统的数据无法融合共享，依然要依靠人力把关——毕业于211、985的名校高材生，进入电网的安全检测部门后，365*24小时满周期工作，8小时一轮岗，紧盯着屏幕，以便及时洞察输电线路隐患、异物等等。

当前的方案之下，由于照片视频要传输到监控中心主站，对于电力系统的专有网络建设、人工和存储的成本压力比较大。

其次，当前系统的拍照时间间隔默认是1个小时，有可能造成隐患漏报。

满负荷的枯燥工作，让一线监测人员不堪重负，后者的心理情绪、工作状态波动时，可能也会出现人为疏忽。

梁先生希望能找到一个全新的AI方案，实现自动的风险预报。但摆在梁先生面前的第一个难题就是，他创业的小公司，并没有AI相关人才——AI工程师的人力成本较高，每月起码3万以上，雇佣四五个工程师，每月支出就在15万左右，公司难以承受。

兜兜转转之下，他找到了飞桨EasyDL， “起码给我省了200万的人力成本。”

目前，借助飞桨EasyDL开发的检测模型已在某省输电线路测试运营，监测准确率达到了85%以上，一旦发现输电线路出现施工、冒烟等风险因子，就会自动触发报警系统；此外，这套系统还实现了实时监测，规避了漏报风险；未来一旦正式投入使用，可以解放一线检测人员，综合成本能够下降一半左右。

梁先生的创业项目得到飞桨官方认可

“有了EasyDL这样的平台，我们这种小创业公司，实现AI升级转型也不再是奢望”，梁先生很感叹，“将来AI支撑的解决方案，会成为我们的支柱型营收来源”——尽管公司没有一名专业的AI人才。

无需经过专业学习，就能上手使用——作为零门槛AI开发平台，飞桨EasyDL正在让更多个人开发者、公司、行业更轻松便捷地获取AI能力，创造新的可能。

人工智能引领的第四波工业革命浪潮，已经滚滚而来，大企业拥有随时入局的能力。但中小微企业由于资金实力薄弱，AI人才匮乏，很难迈过智能化的高门槛——请不起专业AI人才，也难以支付高昂的算力费用，同时也缺乏海量数据的处理与积累能力；还有更多的人，渴望通过跻身AI领域去创新、去拓展人生的全新篇章。

而百度飞桨的破浪前行，就是为了让蚂蚁雄兵一般的中小微企业、数量广大的个人开发者，也能登上“AI号”，共同建设与完善人工智能生态。

结语

综上，于百度而言，AI不仅仅是抬头仰望的星辰大海，把AI的价值释放到烟火生活里，落地到各行各业中，深入到产学研一线，普及普惠于大众群体，才是百度的目标，飞桨就是承担这一使命的技术底座。

百度集团副总裁、深度学习技术及应用国家工程实验室副主任吴甜解释说，“建设飞桨需要抓住的关键点有三个，技术持续创新、功能体验以开发者的需求为首位，以及广泛地与生态共享、共创。”

在飞桨助攻下，千行百业加速智能化升级的新蓝图，正在徐徐展开。