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百度ai平臺（百度ai開放平臺）

發(fā)布時間：2023-04-14 04:56:57 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 66

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關于百度ai平臺的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

1、百度ai標注員怎么注冊
2、AI類產(chǎn)品概述 — 平臺型AI產(chǎn)品技術初識
3、百度2020打響第一槍：升級“人工智能體系”四大業(yè)務升級為事業(yè)部
4、百度AI新業(yè)務是如何賦能的呢？

百度ai平臺（百度ai開放平臺）

一、百度ai標注員怎么注冊

可以登錄百度ai網(wǎng)站去注冊。

具體步驟如下：

1.打開網(wǎng)址https://ai.baidu.com/，點擊右上角“控制臺”；

2.點擊立即注冊，輸入用戶名、手機號、密碼、驗證碼等信息，并勾選“閱讀并接受《百度用戶協(xié)議》及《百度隱私權保護聲明》”；

3.點擊注冊，提交上去等待審核通過即可。

二、AI類產(chǎn)品概述 — 平臺型AI產(chǎn)品技術初識

總體來說，AI類產(chǎn)品可大體分為兩類：

對于推薦算法產(chǎn)品經(jīng)理而言，算法本身即是產(chǎn)品。產(chǎn)品經(jīng)理的職責主要在于，通過挑選合適的數(shù)據(jù)、算法幫助用戶更好地解決個性化需求與海量信息之間的匹配問題，通過恰當?shù)臏y評方法，幫助技術人員尋找優(yōu)化特定場景下算法效能的方法?？紤]到用戶的需求相對單一，且參考指標明晰（如點擊率、瀏覽率等），因此算法產(chǎn)品相對于其他產(chǎn)品而言，要對技術實現(xiàn)和底層算法邏輯擁有更清晰的認識，從而可以方便的配合技術人員完成轉(zhuǎn)化率的提升。

對于終端類產(chǎn)品經(jīng)理而言，如果產(chǎn)品形態(tài)僅僅是算法，那么需要考慮的內(nèi)容應與推薦算法產(chǎn)品大同小異。隨著家居物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的興起，越多越多的企業(yè)開始提供硬件類產(chǎn)品，常見的包括：AI智能音箱、安防攝像頭以及疫情期間的測溫儀等等。由于硬件產(chǎn)品對物流供應鏈的要求高、產(chǎn)品集成度也更高，產(chǎn)品經(jīng)理除卻需要考慮算法是否能夠適配當前的場景之外，更應當專注于產(chǎn)品的集成測試和競品分析（尤其需要掌握潛在進入者的動向），來確保產(chǎn)品的整體可用性和市場競爭力。

非個性化推薦算法關注的是一群人的共性。

典型應用場景包括，“音樂熱曲排行榜”、初期谷歌的“搜索引擎”等等。

由于非個性化推薦的結果依賴于大眾的點擊，因此易呈現(xiàn)強者越強、弱者越弱的馬太效應。對于內(nèi)容生產(chǎn)者而言，推薦引擎如果始終維持這樣的策略，將對新產(chǎn)生的內(nèi)容不公平。為了兼顧冷啟動的問題，可以考慮采用“最近時間窗口”策略，維護內(nèi)容的新鮮度的同時兼顧大眾偏好。

個性化推薦算法關注的是少數(shù)人的個性。

適用于非個性化推薦算法的場景主要具有以下兩個特征：

1.海量數(shù)據(jù)；

2.擁有收集用戶信息的渠道。

其中用戶信息的收集方法又可分為以下兩種：

1.來源于網(wǎng)頁Cookie信息、訪問地址信息;

2.來源于用戶登錄賬戶期間的操作日志記錄。

個性化推薦中有兩類重要的算法設計思路，分別是（1）基于向量相似度的推薦算法，以及（2）基于用戶的協(xié)同過濾推薦算法。前者偏重于推薦標的物與用戶興趣之間的相似度評估，通過在預先設定的維度上獲取用戶的興趣向量作為基向量，而后用同一坐標系對標的物進行標注，獲取到用戶興趣與潛在標的物之間的相似度（具體示意如圖1所示）。后者則偏重于用戶間相似度的衡量，假設認為，擁有較高興趣相似度的用戶，針對某個具體標的物將具有相似的偏好（具體示意如圖2所示）。

產(chǎn)品發(fā)展到一定的DAU數(shù)量之后，為了進一步提高這部分DAU人群的使用效率，需要通過精細化的推薦來輔助運營實現(xiàn)更高層次的目標。

盡管同為推薦產(chǎn)品大類，但由于推薦場景略有不同，因此電商推薦類產(chǎn)品與內(nèi)容推薦類產(chǎn)品在業(yè)務指標的關注點上也略有不同。電商推薦類產(chǎn)品更關注用戶的營收，因此通常將轉(zhuǎn)化率設定為推薦指標；內(nèi)容推薦類產(chǎn)品則更關注用戶的留存和使用粘性，因此通常將推薦準確度、用戶體驗設定為推薦評估指標。以京東和頭條為例，由于前者是面向”大明型“用戶群體的產(chǎn)品，更關注推薦系統(tǒng)產(chǎn)生的效果為及時轉(zhuǎn)化貢獻了怎樣的力量；而后者則是面向”小閑型“的用戶群體，因此更關注推薦系統(tǒng)在用戶體驗與產(chǎn)品依賴層面貢獻了怎樣的力量。

關于廣告推薦的幾個共識：

1、產(chǎn)品的價值交換：為用戶創(chuàng)造使用價值、并獲取交換價值的過程。

2、幾乎所有的廣告需求都是對體驗有負向影響的反向需求。

廣告形態(tài)主要分為（1）橫幅；（2）插屏；（3）原生。其中橫幅廣告效果較差，且對體驗有一定影響；插屏廣告由于以整屏形式出現(xiàn)，會吸引用戶的全部注意力，盡管降低了產(chǎn)品的體驗，但一定程度上提高了廣告的展示效率；原生廣告以一種仿似真實展示結果的形式嵌入到用戶產(chǎn)品使用過程中，用戶體驗最好，但轉(zhuǎn)化率相對插屏而言較低。一般情況下，更推薦使用插屏和原生廣告，盡量避免使用橫幅廣告。

由于廣告具有一定的商業(yè)性質(zhì)，只有盡可能保障廣告推薦的高效性，才有機會獲取到足夠的廣告營收費用。通常而言，廣告是否有效需要從以下兩個角度進行衡量：

1.曝光頻次高；

2.展示效率高，其中展示效率可從以下三個方面去衡量：（1）展示時機；（2）用戶狀態(tài)及（3）可見區(qū)域。

通常情況下，在產(chǎn)品剛進入市場的階段，應當重點考慮DAU，只有把用戶基數(shù)做大，后續(xù)的流量變現(xiàn)規(guī)模才足夠可觀。當產(chǎn)品DAU開始逐漸穩(wěn)定時，則可以開始考慮MTR，產(chǎn)品也隨之進入商業(yè)化變現(xiàn)的成熟階段。Avglmps指數(shù)一方面展示出廣告曝光率與廣告收入之間的正線性關系，一方面也暗示著廣告的曝光率與用戶體驗之間的反比關系，需要產(chǎn)品在不同場景下進行適當?shù)臋嗪馀c取舍。廣告點擊率的大小，更多情況下取決于交互數(shù)據(jù)的應用和推薦算法的構建。當廣告推薦的準確度日趨成熟，產(chǎn)品的廣告位也將逐步獲得更好的議價能力，有望獲得更多的營收收入。

除了產(chǎn)品開發(fā)者本身可以招攬廣告位外，廣告生態(tài)系統(tǒng)中還存在這樣一類第三方，被稱之為ad network。作為連通廣告位和廣告主之間的中間方，通過統(tǒng)籌并協(xié)調(diào)廣告資源，制定相對普適化的廣告算法，能夠最大限度的保障廣告主對于廣告展示次數(shù)的要求，同時能夠幫助產(chǎn)品提供方充分利用剩余的廣告位資源。對于大廠而言，流量變現(xiàn)已成為最重要的營收手段，除非廣告資源稀缺，通常不會交予第三方管理。但對于尚處于發(fā)展期的公司而言，將廣告位外包給中間商，一方面獲取源源不斷的收入，一方面將更多的精力集中在產(chǎn)品的研發(fā)投入上，是一件一舉兩得的事情。

在進行廣告分析時，通常會采用如上的5個指標對廣告展示效率進行逐層次的分析，在自上而下的過程中每一層次都存在著流量的流失。下面將以兩個場景為例，逐一分析場景二的潛在提升空間。

1. 通常而言，廣告請求率應盡量保證在100%，可以考慮優(yōu)化用戶訪問時的請求率；

2. 當用戶端發(fā)出廣告請求時，缺少與用戶當前情境相匹配的廣告時，易出現(xiàn)填充率的情形。可考慮適當增加廣告源，進一步提高填充率；

3. 廣告展示率低，意味著廣告匹配成功后，卻由于網(wǎng)絡帶寬、用戶停留時長、廣告資源大小等原因沒有得到合適的展示機會。需要具體分析，可采用prefetch等方法、挑選合適的展示時機等方法，提高展示成功率；

4. 點擊率與廣告內(nèi)容、展示時機和廣告大小等等因素密切相關。通過選取與上下文情境相匹配的廣告源、增加廣告位的大小、篩選出高質(zhì)量廣告，可以進一步提升廣告的點擊期望。

5、然而，為了選取高質(zhì)量的廣告而為廣告位設置了廣告底價后，也意味著廣告資源數(shù)目的降低（即填充率的降低）。需要產(chǎn)品制定出適用于當前產(chǎn)品的整體策略。

除了上述AI產(chǎn)品之外，還有一類特殊的AI產(chǎn)品，通常由AI頭部公司創(chuàng)建。通過集成相關算法和數(shù)據(jù)，為開發(fā)者提供相對自由的基礎訓練模型，提供自然語言處理、圖像識別、VR等相關領域的SDK開發(fā)包，為各行業(yè)定制專用解決方案。可參考的AI平臺類產(chǎn)品主要包括：

1. 百度大腦 —— AI開放平臺（ http://ai.baidu.com/ ）

2. 騰訊AI開放平臺（ https://ai.qq.com/ ）

3. AliGenie ( https://iap.aligenie.com/ )

4. 網(wǎng)易人工智能平臺（ https://ai.163.com/#/m/overview ）

5. Amazon AI ( https://amazonaws-china.com/cn/events/amazon-ai/ )

6. IBM AI Developer Program ( https://software.intel.com/content/www/us/en/develop/topics/ai.html )

7. 京東人工智能開放平臺（ https://neuhub.jd.com/ ）

8. HIKVISION開放平臺（ https://open.hikvision.com/ ）

9. Face++ 人工智能開放平臺（ https://www.faceplusplus.com.cn/ ）

10. 搜狗AI開放平臺（ https://ai.sogou.com/ ）

（ps：后續(xù)將形成獨立章節(jié)，對top級AI開放平臺進行競品分析，敬請期待 ~）

三、百度2020打響第一槍：升級“人工智能體系”四大業(yè)務升級為事業(yè)部

1月8日，百度消息，百度AI體系進行組織架構升級，原AIG（AI技術平臺體系）、TG（基礎技術體系）、ACG（百度智能云事業(yè)群組）整體整合為“百度人工智能體系”（AI Group、縮寫為AIG）。新AIG包含技術中臺群組（TPG）和智能云事業(yè)群組（ACG）兩大群組組成，繼續(xù)由百度CTO王海峰整體負責。同時智慧政務、智慧醫(yī)療、智慧金融、智能客服與營銷四大業(yè)務板塊升級為四大事業(yè)部，并在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、視頻、物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)質(zhì)檢、物流地圖等領域加大投入。相關負責人繼續(xù)向王海峰匯報。

百度方面介紹，此次架構升級是為了進一步整合資源，發(fā)揮技術中臺價值，提升業(yè)務支持效率，將百度的領先技術能力更高效地向產(chǎn)業(yè)輸出，以進一步加快產(chǎn)業(yè)智能化步伐。

該內(nèi)部架構升級郵件由王海峰發(fā)出，主題為“ 乘AI風、踏產(chǎn)業(yè)浪，人工智能體系揚帆起航”。王海峰在郵件中表示，“ 人工智能正在進入大規(guī)模應用落地的關鍵時期。期望大家秉承‘用戶/客戶至上’的理念，開拓進取，勇于創(chuàng)新，在打造AI時代最領先技術平臺的同時，更進一步加強技術的應用落地，成為產(chǎn)業(yè)智能化的引領者。”

分析人士認為，此次百度AI體系架構升級，一方面意味著百度在AI道路上的堅定投入和決心，百度正在為AI To B戰(zhàn)役投入更多資源。同時表明百度產(chǎn)業(yè)智能化賽道更加明確聚焦，在當下企業(yè)、政府智能化升級的歷史性時刻，加大了重點行業(yè)的戰(zhàn)略性投入。

從2010年百度開始布局AI，到2020年已整整十個年頭。目前，百度AI在專利數(shù)、飛槳深度學習開源平臺、AI日調(diào)用量、開發(fā)者生態(tài)規(guī)模、AI Cloud等各方面都位列行業(yè)第一。剛剛過去的2019年，百度 AI 進入了工業(yè)大生產(chǎn)階段，并與百度業(yè)務以及各行各業(yè)的生產(chǎn)實踐深入結合， AI To B業(yè)務連續(xù)三個季度中國增速第一。此次百度整合成立人工智能體系，將為百度AI下一個十年奠定基礎。

四、百度AI新業(yè)務是如何賦能的呢？

作為百度AI新業(yè)務發(fā)展的重頭戲，Apollo通過開放平臺和生態(tài)系統(tǒng)已在全球自動駕駛領域占據(jù)高地。在人工智能浪潮中，百度Apollo生態(tài)正憑借技術和平臺優(yōu)勢，賦能眾多合作伙伴，推動智慧城市、智慧交通建設，構建起新一輪產(chǎn)業(yè)鏈，決勝AI時代。

百度ai平臺（百度ai開放平臺）