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文／陈纪英

“未来你的同事将是机器人，你的朋友将是机器人，也许你的恋人也将是机器人，亲眼看着你离开这个世界的朋友也将是机器人。世界各地的多家医院也已采用机器照顾病危病人。”

“硅谷精神导师之父”、硅谷人工智能研究院院长称皮埃罗曾如此畅想过未来的人工智能世界。

但其实，类似的场景已经不再是想象，滚滚而来的AI浪潮，已经让诸多行业“湿身”，医疗、交通、金融、零售、教育、餐饮，等等，很难想象，有哪一个行业能够完全不被AI“染指”。

正如百度CTO王海峰所说，“随着大规模的产业应用落地，人工智能已经进入到工业大生产阶段”。

各行各业实现“智”变的同时，参与其中的每一个个体，人生轨迹也或多或少因而发生偏移。

有趣的是，AI大潮的踏浪者并不仅仅局限于金字塔顶尖的社会精英，位于腰部和底部的普罗大众也成为AI赶潮者，他们可能是打算转行的煤矿工人，可能是不想出局的开发者，也可能是经验丰富的车间老师傅…..

一

矿场宝妈给“AI”当老师

从业十年，郭梅上班时一直要对着电脑屏幕，但工作性质完全不同。

前八年，她是煤矿职工，对着电脑实时监测矿井瓦斯浓度。

最近两年，她成为了AI数据标注师——可以把其理解为AI“老师”，就像教幼儿说话、走路一般，AI也需要在人工标注的引导下，持续训练学习。

这份工作算不上劳累，也谈不上多么复杂，对学历要求不高，中专生、大专生，只需经过培训，也能轻松上手。

工作的基本动作就是画框，比如检测目标是车，标注员就需要把一张图上的所有车都标出来，画框要完全卡住车的外接矩形，框得不准确机器就可能“学坏”。再比如人的行动姿态识别，就囊括了18个关键点，同样必须精准框定。

很多前同事都很羡慕郭梅，新工作的环境改善了不少，位于百度（山西）人工智能基础数据产业基地；收入也显著提升，如今，她日均标注图片1300多张，按件计酬多劳多得，每月的收入早已超过当地平均水平——2019年，太原城镇居民的人均月收入在3000元左右。

随着AI场景的多元化落地，数据标注的需求也不断喷涌而出。曾有数据显示，人工智能下游端口每增加一名从业者，便需要同步增加100名数据标注师。

而郭梅的工作内容也在不断变化。

人工智能发展初期，语音识别、人脸、图像等基础识别需求大；最近几年，自动驾驶正当风口，郭梅的工作就改成了无人车、地图、3D点云等数据标注。

随着AI应用场景的复杂度提升，对于数据标注的需求也在同步上行。比如，普通的物体检测，所需数据量很少，只要引导AI认识几千到一万张图像即可，而自动驾驶领域涉及生命安全，训练所需数据量十分庞大。

其实，不仅标注环节，数据的收集、清洗、校验环节，同样离不开人工。

明年，郭梅的同事数量将有望翻番，而百度（山西）人工智能基础数据产业基地，也已成为中国人员和产值规模第一的单体数据标注基地，容纳超过2000名AI数据标注师，实现营业收入超亿元，吸引了35家企业入驻。

未来五年，该基地还计划培养5万名AI数据标注师。除了专职的AI数据标注师，“我们的线上众包注册用户有将近2000万人”，百度（山西）人工智能基础数据产业基地负责人尉赤透露。

值得一提的是，尽管数据标注师的进入门槛看似不高，但也需要不断提升职业技能和专业素养，比如，要习惯人机配合、多人协作等等。

而在今年保就业的大计之下，AI标注师带来的就业新机会尤为引人关注。今年8月，人力资源社会保障部与国家市场监管总局、国家统计局前联合发布了16个新职业，“人工智能训练师”赫然在列。

过去，在对于人工智能的一个典型质疑，就是人工智能会不会导致失业率增加，显然，郭梅的案例给出了相对乐观的答案。

事实上，从历史数据来看，科技创新的进步，整体而言，和失业率并非正相关，从1990年至今，全球的劳动适龄人口增加了20亿以上，但失业率一直稳定在6%左右。

二

AI人才军备赛

在AI人才的培养大潮中，数目庞大的开发者堪称中坚力量，而相关专业的高校学生，则是AI人才后备军。

作为中国首个开源开放、技术领先、功能完备的产业级深度学习平台，飞桨提供了不同阶梯的AI开发平台服务。

比如零门槛的EasyDL 开发平台，连不会写代码的小学生也能借此开发AI应用。

在去年的一场少儿编程比赛中，来自湖南邵阳的7岁小朋友康康，就利用EasyDL，编写了一个识别交通工具的应用，可以识别轮船、飞艇、汽车、火车、汽车、潜水艇等。

而对于中年码农来说，“有了EasyDL，就能快速变身AI码农”，42岁的程序员王京京总结。

在中国，程序员的数量高达1000万左右，但是掌握AI原生开发技能的开发者数量有限，尤其超过35岁的码农，很多都陷入焦虑状态，担心自己跟不上AI时代。

EasyDL则可以助力他们从PC时代的前浪，进化成AI时代的后浪。

“我自己使用EasyDL最大的好处是简单、方便、省时间。用其他AI开发构架做模型如同爬楼梯，用了EasyDL就感觉像是坐上了电梯、省时、省力又省心”，王京京有过切身感受。

现在，经常会有一些AI应用订单找上门来，多数时候，王京京都通过EasyDL来实现。通常，客户上午拍摄并发送过来样本，王京京中午利用EasyDL云端训练模型，一两个小时后，就可以让客户在手机端看到直观的效果，“真正做到天下武功、唯快不破”。

如今，百度飞桨平台已经凝聚了265万开发者，服务了十万多家企业，创造了34万个AI模型。

高校AI人才的培养，也在加速进行。

北京大学计算机科学技术学院教授、计算机科学技术系党总支书记黄铁军认为，“科学解释现存世界，技术创造未来世界，已成为开发者主力军的高校学子，要发挥自己的想象力构建未来的世界。”

但AI教学不能封闭在教室里，产业研结合才是正道。

目前，百度飞桨的学习与实训社区AI Studio学习资源增长了180%，累计学习人次290万；目前已举办13期高校师资培训班，培养了1800多位AI教师，支持200余所高校开设AI学分课；积极举办各类AI竞赛，全年已超过50场赛事等。

南开大学计算机学院老师**，就利用飞桨旗下的AI Studio，开设了特色的人工智课程。

“可以一站式开课，它提供了系统的备课材料，丰富的实践案例，方便的实验环境和免费的计算算力。以及丰富的实践案例，也能节省老师巨大的工作量，而且代码完整，注释清晰，非常适合给初学者开课”，**给了个好评。

有了AI Studio的助力，**还利用线上线下混合双线教学的方式，吸引更多学生爱上了人工智能课程。

未来三年，在高校AI人才培养上，百度飞桨还将拿出总价值5亿元的资金与资源，支持全国500所高校，重点培训5000位高校AI教师，与高校联合培养50万AI未来人才。

而在AI人才军备赛上，百度还将长期投入，早在今年6月就已宣布了小目标，“未来希望为社会培养500万的AI人才。”

三

车间里的“AI老师傅”

与很多忧心仲仲的悲观者不同，苹果CEO库克认为，科技本身没有好与坏，AI可以令世界变得更美好。

比如，利用AI替代一些艰苦高危工种，把人类从重复机械的劳动中解放出来。

柳州源创电喷技术有限公司就有类似诉求。源创的主打产品之一是汽车喷油嘴，其尺寸以毫米计量。

传统模式下，4—7名经验丰富的工人每天8个小时马不停蹄，在40倍放大镜下，最多完成4000—6000件喷油嘴的质量检测。

但随着人力成本的不断提升，源创已经不堪重负，能否开发一套智能检测设备来替代人工检验？

这一小目标实现起来难度重重——源创公司的技术人员AI水平有限。

直到遇见百度EasyDL，使用门槛极低，而且识别精度足够，这些非AI专业人士才走上了“开挂”之路，智能检测喷油嘴的设备得以上线，识别率达到了95%以上，远远超过了人工识别的准确率，初步测算，可以帮助源创每年节省60万人力成本。

不仅为“我”所有，飞桨也能助力公司研发AI新设备，开拓新市场。

硕橙科技就是这样的尝鲜者。这家公司打造了新产品“机器听诊大师”。

在钢铁车间，切割钢材的噪声轰鸣刺耳，常人难以忍受，生产工人不得不带上耳塞进行检查作业。

现在，AI可以代替人耳，深入到恶劣的工厂环境中。在飞桨的助力下，“机器听诊大师”可以减少70%的故障停机，降低25%的维护成本，产量同步提升20%。

上述两个案例，也只是飞桨助力中国制造向中国智造升级的冰山一角。

其实，连行业龙头也能体会到飞桨真“香”。

新能源龙头企业宁德时代，已经利用百度飞桨的技术，实现了电池质量智能化检测，部分工序已经应用人工智能算法进行升级。

“传统的方法主要是人工去监控，每条流水线都需要十几个工人；其次，不同的生产线要求不一样，这些标准都需要人工一个个去确认，非常复杂”，宁德时代智能制造部部长张伟做了比较，“现在利用AI实现迁移式学习，经验可以低成本的高效复用，也可以省掉人力成本”。

当初选中百度作为合作伙伴，张伟也做过仔细考量，“整条生产线的AI应用范围非常广泛，需求技术特别复杂，在中国，百度在AI方面实力最强，而且百度的AI产品可以高效便捷部署”。

在飞桨的助力下，能源行业数智化服务商昆仑数智科技有限责任公司（以下简称昆仑数智），则把AI技术落地到了传统能源行业。

昆仑数智打造的梦想云AIoT平台，可以助力石油行业实现智能化的安全作业监控，智能化的油气生产过程优化，智能化的大型机械设备故障诊断，以及机器人智能巡检等服务。

可以看到，如今的百度AI已经成为全面推动国内产业智能化升级的重要基石，行业应用的广度和深度也在持续扩展。

回望过去，历史上的每一次工业革命，都由科技创新转化为生产力，继而推动产业应用，而大企业就是链接科技创新和应用转化的关键角色。

蒸汽革命催生的瓦特蒸汽机等，让英国成为跃居全球头号强国。电力革命时代的西门子发电机等，让美德成为世界强国。现在，全力加注人工制的百度等中国公司，有望成为人工智能革命时代的“瓦特”和“西门子”。

但改变产业不是最终目标，正如李开复所说，“在所有重复性工作上，人工智能都将高出人类一筹，但我们并非因为擅长重复性工作而为人，是爱定义了我们的人性，爱使我们有别于人工智能。”

因此，人工智能的终途还是为人类所用，造福人类本身——百度正在跋涉人工智能的星辰大海，而文中的AI踏浪者，也是百度漫长征途的同路人。

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