在11月30日百度云智峰会上,百度云副总经理傅徐军发布了百度云生态“云图计划”,要在资金和资源投入方面,计划未来 5 年投入 100亿,建立百度云平台及生态体系,与行业伙伴共建共赢、共生的云生态和 ABC 生态圈。

所谓 ABC,是在百度云智峰会上,百度云提出了“ABC”成为新时代信息科技发展的主题。旨在打造以人工智能 (AI) 为中枢、以大数据 (Big Data)为依托、以云计算 (Cloud Computing) 为基础,形成 ABC 三位一体的云服务结构,与传统行业深度融合,小欧app,构建新型云计算生态系统。

傅徐军:坦白说,5年、3年或者是8年,没有特别严谨的定义。我们觉得,像国家计划都是5年为目标,我们也模仿了一下,五年目标。总之,我其实想表达的意思是:百度希望长期、持之以恒地在云计算产业不断投入。至于这100亿如何分配?在百度内部有百度的风投和基金,包括有很多政府基金愿意来加入,已经和百度有一些勾兑,还有一些第三方的投资机构。详细的计划现在还没有,但是一定会出一个非常严谨的审核原则。比如,哪些企业可以参与这个计划,这是作为一个补贴方式给出去的,因此要挑一些特别有前瞻性、有潜力的企业一起合作。

傅徐军:在百度7月份的战略发布会上,百度的董事长指出人工智能、大数据和云计算是三位一体的关系,最近,我们给“三位一体”取了一个简称“ABC”。它们是什么关系?百度首席科学家吴恩达有一个比喻:如果人工智能是一个火箭,那么大数据是燃料,云计算就是个引擎。有这个引擎,才可以把火箭升空。云计算是基础设施,我们需要一个非常稳定、可靠、高性能的基础平台。在这个平台上,大数据才可以被很好地处理。人工智能很多底层的需求,包括机器学习、深度学习,才可以在这个应用上跑得很好。

从另外一个角度说,人工智能是解决具体问题的,但是在百度这样的企业,有技术、数据、产品、计算能力和解决方案,但是它不知道如何定义问题,说得比较直白一点,360行都有自己的需求,但是你不懂那些行业,或者说百度对那些行业缺乏洞察。

云计算是帮助人工智能寻找场景的方式。当我们和这些企业沟通时,他一定会把问题告诉我,可能中间有些问题靠云计算本身不能解决,人工智能、大数据可以解决。把百度云、百度数据、百度人工智能三个技术内在的耦合,才可以提供一个很好的功能。

傅徐军:AI和大数据是一个部门,它的负责人是百度的首席科学家吴恩达,它的定位更像一个实验室,而云的定位更像和产业结合做解决方案的。双方的层次不一样,AI更关注核心技术,比如,其指标是语音识别准确率,而云的目标是服务好客户。可能准确率提高了,但是有一些方面有问题,比如,客户还是不喜欢用,或者说这个东西不好用,不方便用。所以,对云而言,可能更重要的是和产业结合,如何全方位满足客户的诉求,而AI 和大数据是提供核心,能力。

傅徐军:百度云的角色就是打造一个非常靠谱的基础平台,同时为大数据和人工智能提供更好的应用场景。人工智能的责任是把很多核心技术进行攻关,无人车、云识别、智能对话机器等都有很多技术难题。而这些难题,比如,度秘、和微软小冰、Siri有点像,但是一个泛场景的聊天机器人想做到完美很难的。

一个泛需求的事很难做到很好,小欧视频锤子所以可以看看如何在细分领域做创新。创新也只是一小步,你得先满足客户,真正要做的是不断挖掘客户的需求。让他线分,这个可能没有创新听起来那么Sexy,但是他可能是切切实实地需要做功课。在某些产品下,iso文件怎么安装可能比创新更重要。

傅徐军:百度现在是用整机柜技术最多的公司,基本上整机柜和传统的服务器不太一样,包括高密度存储,传统服务器大家都知道,有机箱、风扇、电源、硬盘、主板。整机柜就变成一个机柜里面有40台机器,每台机器就是一个抽屉,拉开来之后看见什么东西?就是一排硬盘。它是一块主板加上8-18块不等的硬盘。通过这样的方式来管理。同时电源和风扇全部外置,放到一边,机箱就直接把它丢弃掉。这样的好处是什么?比如,做一些维护特别方便。

由于风扇和电源统一管理,风扇管理得好,加大散热的效率,电源管理好可以提升用电效率。从这几方面看,又可以降低很多成本。

我们对每一块硬盘都做了状态记录。比如,硬盘有多大,什么时候买的,哪一家厂商买的,什么型号,上面跑的是在线还是离线的应用……这些记录之后,通过机器学习的方式,可以预测硬盘什么时候会坏。

傅徐军:离线和在线应用了混布,当然这和存储没什么关系。一般公司会把离线放在离线的服务器上,比如,做单纯的离线计算。在线需要实时性,这个问题确实切中要害,百度确实在过去几年,在这个方面做了大量实践,踩了很多坑,犯了一些错误。但通过这种方式,确实可以把这件事情做好。但是很难用一句话概括是如何做到的,因为每一个应用不一样,搜索是搜索,地图是地图,视频是视频,外卖是外卖,它都有自己的特点,需要责公司内部存储计算虚拟化,机器需求和硬件加速的基础架构部门上层应用部门坐到一起分析。比如,这个业务是什么类型,高峰期在何时,能不能做调度。

百度内部的分布式计算每天已经有百万级任务量。后来发现还是不够,因为业务部门太多了,资源总是往多了要,永远不会往少了要。所以,每个服务器都加一个Agent,查看它的状况,知道有多少CPU 是闲置的。这时如果有计算任务,就自动部署空闲资源,但也因此,这个计算任务的优先级可能会低一些。一旦人家要用了,马上把你的应用给 Q掉,再给你找一块新的地。所以对这样的服务,你不能期望有太高,可能会跑得慢一点,但是也可以部分解决问题。这种方式也是一种如何尽量最大化利用空闲资源、降低成本的方式。

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