干活又快又好？五一致敬勞動者，這個(gè)AI勞模也不能少 _勞動者

又是一年五一勞動節(jié)，在這個(gè)專屬于廣大勞動者的節(jié)日里，總會有許多愛崗敬業(yè)、無私奉獻(xiàn)的勞動模范案例涌現(xiàn)出來，引發(fā)大家的關(guān)注、學(xué)習(xí)和致敬。

進(jìn)入AI時(shí)代后，產(chǎn)業(yè)智能化轉(zhuǎn)型和升級給勞動者的工作環(huán)境、方式和成果等帶來了諸多改變。作為人類勞動者背后的AI勞模之一，百度產(chǎn)業(yè)級的開源深度學(xué)習(xí)平臺飛槳以開發(fā)便捷的深度學(xué)習(xí)框架、超大規(guī)模深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練技術(shù)、多端多平臺部署的高性能推理引擎、產(chǎn)業(yè)級開源模型庫四大領(lǐng)先技術(shù)為各行各業(yè)賦能，并已在多行業(yè)落地生根，幫助勞動者們提高生產(chǎn)效率!e3%(1減輕勞動負(fù)擔(dān)，更創(chuàng)造出意想不到的新成績。

質(zhì)檢方向顯神通，精度效率兩手抓

【干活又快又好？五一致敬勞動者，這個(gè)AI勞模也不能少】在南方電網(wǎng)的智能巡檢機(jī)器人身體里，就潛藏著飛槳，它為牽一發(fā)而動全身的電力輸送增添火眼金睛。

南方電網(wǎng)與百度槳合作的智能巡邏機(jī)器人

由于輸電線路長，對時(shí)效性的需求高，原人工現(xiàn)場檢查和人工審查圖像無法完全滿足電網(wǎng)巡邏的要求。利用飛槳團(tuán)隊(duì)實(shí)現(xiàn)的高性能目標(biāo)檢測算法YOLOv3及語義分割算法U-Net,巡檢機(jī)器人突破了干擾力巨大的環(huán)境因素障礙，面向表計(jì)的深層次特征識別能力得到了大幅提升，模型魯棒性也得到了進(jìn)一步的加強(qiáng)，最終實(shí)現(xiàn)了表計(jì)目標(biāo)檢測與示數(shù)讀取方面性能的飛躍。過去工作人員花費(fèi)6個(gè)小時(shí)的現(xiàn)場巡視，現(xiàn)在只需要在遠(yuǎn)方的主控室一鍵下達(dá)巡檢任務(wù)就輕松完成，大大節(jié)省了南方電網(wǎng)的審核工作量與成本。

加快行業(yè)質(zhì)量檢驗(yàn)，保護(hù)與日常生活密切相關(guān)的產(chǎn)品質(zhì)量，百度槳繼續(xù)落地產(chǎn)業(yè)應(yīng)用，努力成為AI質(zhì)量檢驗(yàn)勞動模式。

保護(hù)糧食和森林，A

民以食為天，稻谷是我國糧食安全的重要保障。但是，水稻田間管理復(fù)雜，農(nóng)活也非常重，特別是育苗這一環(huán)節(jié)，俗話說育苗半年。

為了打好水稻繁殖的良好基礎(chǔ)，降低成本，蘇州博田采用百度槳的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，使拖拉機(jī)和農(nóng)業(yè)機(jī)器人學(xué)習(xí)視覺導(dǎo)航。通過百度槳深學(xué)習(xí)平臺開發(fā)的水田導(dǎo)航線自動檢測系統(tǒng)，應(yīng)用槳圖像分割開發(fā)套件PaddleSeg中的模型，苗可以從背景分割，克服天氣時(shí)間帶來的圖像亮度差異和水田出現(xiàn)的干擾因素，實(shí)現(xiàn)苗列中心線的正確提取

蘇州博田基于劃槳圖片分割套件開發(fā)的水稻苗識別

農(nóng)林不分家，除農(nóng)業(yè)外，百度劃槳在森林防護(hù)上也取得了巨大成果。為了保護(hù)森林的安全，護(hù)林員需要進(jìn)行森林巡邏，但面對工作強(qiáng)度大、巡邏效率低、時(shí)效性差等問題，特別是面對森林火災(zāi)、樹木砍伐等危險(xiǎn)時(shí)，人工巡邏很難及時(shí)發(fā)現(xiàn) 。

基于劃船語義套件分割的森林植被分析

在森林巡邏中積累了豐富經(jīng)驗(yàn)的航天飛機(jī)，選擇百度劃船作為伙伴，基于百度劃船深度學(xué)習(xí)技術(shù)PaddleSeg和PaddleDetection，為森林巡邏行業(yè)定制開發(fā)無人機(jī)自主飛行平臺，應(yīng)用管理平臺GDU與過去的人工巡邏相比，該系統(tǒng)的效率提高了200%，巡邏范圍也從以前的40%提高到了100%的全范圍，召回率從原來的75.64%提高到了90%，精度從原來的69.58%提高到了91.6% 。百度槳已經(jīng)落地于普通宇宙無人機(jī)項(xiàng)目的8個(gè)行業(yè)，17個(gè)場景，出國，落地東南亞155個(gè)森林公安局。

從以前的人工操作到百度飛槳這個(gè)AI勞動模式的幫助，農(nóng)林等傳統(tǒng)行業(yè)在智能化的支持下煥發(fā)出新的面貌。

智能醫(yī)療，醫(yī)生患者更信賴

在腫瘤治療中，醫(yī)生需要描繪病灶區(qū)域和需要保護(hù)的正常組織范圍，這一步對放射治療質(zhì)量起著非常重要的作用。為了完成這項(xiàng)工作，醫(yī)生通常會根據(jù)不同部位的50~200張CT和MRI二維圖像描繪立體圖像。病例千變?nèi)f化，醫(yī)生描繪的顯示結(jié)果也大不相同，不僅工作負(fù)擔(dān)重，診療效果也不確定。

為了讓標(biāo)注更智能、準(zhǔn)確，連心醫(yī)療與飛槳聯(lián)手打造了一套方案，基于放療醫(yī)生勾畫的CT或MRI多通道影像建立數(shù)據(jù)庫，并采用圖像剪裁與增強(qiáng)等預(yù)處理提升采集的數(shù)據(jù)質(zhì)量，在U-net語義分割網(wǎng)絡(luò)的算法支撐之下，采用假陰假陽后處理抑制，最后通過邊緣檢測到了勾畫結(jié)果。

鼻咽癌靶區(qū)MRI標(biāo)記

而在抗疫期間，連心醫(yī)療還基于飛槳開發(fā)岀了CT影像肺炎篩查與病情預(yù)估系統(tǒng)，成為樂前線醫(yī)生的好幫手，可以快速檢測識別肺炎病灶，為病情診斷提供病灶的數(shù)量、體積、肺部占比等定量評估信息。同時(shí)輔以雙肺密度分布的直方圖和病灶勾畫疊加顯示等可視化手段，為臨床醫(yī)生篩查和預(yù)診斷患者肺炎病情提供定性和定量依據(jù)，提升醫(yī)生診斷和評估效率。

飛槳積極探索醫(yī)療領(lǐng)域的可能性，為醫(yī)生的診斷治療提供更有效的輔助，成為人類健康的AI衛(wèi)士。

今年十四五策劃中提出推進(jìn)產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)高端化、產(chǎn)業(yè)鏈現(xiàn)代化，同時(shí)強(qiáng)調(diào)科技自立自強(qiáng)作為國家發(fā)展的戰(zhàn)略支持，瞄準(zhǔn)人工智能、量子信息、集成電路等尖端領(lǐng)域。作為國內(nèi)首個(gè)自主開發(fā)、開源開放、功能完善的深度學(xué)習(xí)平臺，不斷更新AI能力和服務(wù)，聚集了265萬開發(fā)人員、服務(wù)企業(yè)10萬家，創(chuàng)造了34萬多個(gè)模型。在智能浪潮的推進(jìn)下，槳具有AI勞動模型的精神，以更加敏捷的步伐在技術(shù)革新上繼續(xù)領(lǐng)先，與開發(fā)者、產(chǎn)業(yè)伙伴一起追加產(chǎn)業(yè)智能化進(jìn)程。