九年前，当AlphaGo在棋局上击败李世石时，可能很少有人预见到，这场胜利将人工智能（AI）以一种强势到令人瞩目的姿态，正式推入公众视野。
最初，大家普遍认为AI是一个相对遥不可及的技术概念。然而，很快AI就展现出其亲民的一面，从可以随时调用的聊天机器人，到一句指令就能生成图像和视频的创意工具，AI的触角开始深入我们生活的方方面面。
紧接着，AI的发展步伐明显加快，其影响力也日益广泛。
如今，无论是手机还是电脑新品发布，AI的宣传已成为标配，仿佛不提AI就缺少了灵魂。在医疗领域，人们拍摄X光片后，AI甚至可能比医生更早地给出诊断建议。各类App也争相推出琳琅满目的AI功能，让用户应接不暇。
尤其引人注目的是“具身智能”的发展。它正以一种科幻般的姿态，逐渐模糊人与机器人共处界限，仿佛电影中的场景正在现实中以一种奇特的方式展开。
从机器人在春晚舞台上扭秧歌，到如今逛街时可能偶遇兜揽生意的机器人或机器狗，再到各种营销活动热衷于邀请机器人助阵，具身智能的普及程度和融入速度令人惊叹。
更值得关注的是，机器人的能力也在飞速进化。几年前，它们可能还只能笨拙地行走，如同年迈的老人，而如今，许多机器人已经能够跑跳腾跃，甚至完成后空翻、进行拳击表演，甚至还举办了人形机器人运动会。
这一切都反映了AI行业的迅猛发展态势。
可以说，如果现在还在谈论“互联网+”，那可能需要重新审视趋势了。我们已然一只脚踏入了“人工智能+”的时代。
各行各业都在积极思考，甚至已经开始利用AI重塑甚至颠覆原有的旧有模式，生怕稍有迟疑就会被时代的大潮远远甩在身后。
这一切的背后，离不开企业在技术创新上不断突破瓶颈，达到新的高度。然而，深入探究会发现，每一个光鲜亮丽的AI应用背后，都离不开云服务商的强大支撑和默默付出。
提起云服务商，或许有人会觉得枯燥乏味，但今天，我们不妨来聊一些更有趣的方面。
以大家熟知的具身智能为例，你是否认为那些能够奔跑跳跃的机器人，是凭空进化而来？这或许将问题想得过于简单化了。
坦白来说，当前具身智能发展所面临的挑战，绝非易事。主要体现在数据获取的困难、软件算法的短板，以及泛化能力的不足等方面。总结来说，就是机器人的“大脑”还不够智能，虽然能够展示一些如“科目三”等炫技动作，但真要投入实际应用，还需要长足的进步。
仅仅数据短缺这一项，就足以让机器人研发面临巨大压力。
为了解决高质量数据稀缺的问题，业内已经付出了大量的努力。
真实数据获取成本高昂且数量有限。为此，英伟达推出了Omniverse平台，通过在数字孪生的物理世界中为机器人进行模拟训练。同时，也有专门的数据采集工厂，用于线下真实机器人的数据收集。
此外，建立完善的数据集也是一项常规且重要的方式，例如北京人形机器人创新中心正加速构建百万量级的高质量数据集。
然而，百万量级的数据并非凭空而来，数据集的创建涉及数据的生产、采集以及复杂的标注过程，这些工作自行完成将耗费巨大的精力和资源。
因此，专业的任务需要专业的团队来协作完成。
正因如此，北京人形机器人创新中心选择了与百度智能云合作，因为百度智能云在自动驾驶领域深耕多年，积累了丰富的数据采集与标注经验。
更重要的是，在AI公有云市场份额方面，百度智能云稳居榜首，其市场表现充分证明了其实力。
然而，如果仅仅是数据处理方面的问题，找一家专业的数据公司或许 suffices。但事实远不止于此。
数据处理完成后，仅仅是机器人万里长征的第一步。后续还有更耗费资源的模型训练、仿真测试以及模型推理等关键环节。
因此，选择像百度智能云这样拥有全栈AI开发能力的云服务商，无疑能够事半功倍。
在算力方面，百度智能云的GPU主力——百舸，是训练与推理的得力助手。
特别是对于机器人这种需要反复进行模拟训练和策略优化的场景，单卡的强大性能固然重要，但百舸的优势在于其能够确保万卡集群能够高效协同稳定运行。
拥有充足的算力保障，才能让各种AI开发和应用不再受到束缚，得以大展拳脚。
要提升机器人的智能化水平，百度智能云提供的千帆大模型平台，能够为技术人员提供充足的自由发挥空间。
例如，北京人形机器人创新中心的机器人，借助百度智能云的千帆大模型平台，不仅能够精准理解人类语言（自然语言精准解析），更能“看见”并理解世界（多模态信息处理）。
可以说，其“天工”系列机器人能够赢得百米赛跑和半程马拉松的冠军，百度智能云在其背后发挥了不可或缺的作用。
实际上，这种强强联合的合作模式，并非个例，而是已经成为了具身智能行业发展的普遍趋势。
据了解，包括宇树科技等在内的多家领先企业，也选择了百度智能云的AI服务。
百度智能云自身也深知其作为行业基础设施的定位，始终致力于持续进化和优化。
就在不久前的百度云智大会上，百舸和千帆系列再次迎来了重磅升级。
百舸5.0进一步提升了训练和推理效率。特别是搭载昆仑芯超节点的上线，能够在几分钟内运行万亿参数模型，这无疑为未来机器人运动会的项目增添了更多可能性，或许明年我们就能看到机器人进行花样滑冰表演了。
此外，升级后的千帆4.0发布了RFT工具链，能够利用数百条数据就达到以往使用上万条数据才能实现的高效模型精调效果。这对于面临数据挑战的具身智能行业而言，无疑是雪中送炭。
在继续探讨AI在各领域的应用之前，我们先来聊聊AI在游戏世界中能够玩出多少花样。
毫不夸张地说，现在的游戏，连NPC（非玩家角色）都在追求“活人感”。
例如，香港科技大学研究出的AI小镇Aivilization，其中的十万个智能体，都具备了非常逼真的行为和交互能力，如同真实人类一般。
图源Youtube
然而，要实现高“活人感”的NPC，如果仅仅依赖人工编写剧本，是难以实现的。使用大模型是一种选择，但这要求大模型足够智能。同时，还需要考虑如何支持大量玩家同时与AI NPC进行流畅交互，而不出现卡顿。
网易伏羲推出的《逆水寒》手游，相信不少玩家都有所耳闻。该游戏中的AI NPC能够与玩家进行自由对话，这好比是为ChatGPT披上了一件精致的游戏外衣。
由于与NPC进行深度对话，一些玩家甚至将《逆水寒》玩成了“养成游戏”。
图源小红书网友
在此过程中，网易伏羲同样选择了百度智能云。一方面，百度智能云的文心人设大模型，能够为AI NPC注入理解力、思考能力和人设设定，赋予其“灵魂”。
另一方面，百舸的底层算力资源，能够保证游戏在面对高并发访问时保持稳定性，从而确保玩家的流畅游戏体验。
结合此次千帆4.0的升级，百度智能云不仅丰富了模型库，更重要的是，“Agent”开发流程更加顺畅，这为游戏行业带来了更广阔的想象空间。
最后，我们来关注一下日常生活中接触最多的AIGC（人工智能生成内容），无论是文生图还是文生视频，这类应用都属于“算力消耗大户”。
在技术层面，为了保证生成结果的稳定性和一致性，模型训练往往是一个耗时漫长的过程。硬件、系统配置甚至软件的任何故障，都可能导致训练中断。
因此，对于大多数开发者而言，将这些繁琐且资源密集型的工作交给云服务商来完成，是更为明智的选择。
以生数科技为例，百度智能云为其提供了百舸异构计算平台。虽然万卡集群的说法已经不新鲜，但关键在于百度智能云能够实现超过98.8%的有效训练时长占比。
在训练稳定性方面，百舸还提供了一系列运维工具，确保万卡集群在关键时刻不会出现掉链子的情况。
包括本次升级，百舸5.0在网络、推理系统等方面也进行了优化，实现了更快的通信速度、更低的延迟，以及更智能的调度策略，有效提升了推理系统的吞吐量，将AI的训练与推理效率推向了新的高峰。
尽管我们在此仅列举了三个行业的案例，但实际上，在智能终端、智能汽车、工业、金融、教育等各个领域，AI技术的蓬勃发展和广泛应用，都离不开包括百度智能云在内的云服务商所搭建的地基。
一些开发者可能会疑问，面对众多云服务商，该如何选择？
差评君特意查阅了IDC近期发布的报告，发现国内云服务市场主要由百度、阿里、腾讯和华为这四家巨头主导。
从“榜一大哥”百度智能云的表现，我们可以看到，这个行业已经进入了白热化的“内卷”阶段。
AI时代的云服务，早已超越了单纯堆砌GPU的粗放模式。让成千上万个GPU实现高效协同，才是真正需要解决的关键工程难题。
百度率先提出了“AI云”的口号，并以“云智一体”战略为核心，每一次的产品升级和生态融合，本质上都是在回答一个核心问题：在AI时代，什么样的云服务才是真正所需的？
今天，他们对于这个答案的理解更加清晰：智能经济时代，需要的是“云智一体、智能优先”的云。
从底层算力到模型训练，再到AI应用的端到端开发能力，百度智能云让开发者能够摆脱对底层硬件、模型部署等复杂问题的顾虑，从而能够更专注于打磨创新的AI应用。
正如工业革命的浪潮离不开钢铁、煤炭和电力等基础支撑，如今AI想要掀起新一轮的变革，也同样需要其赖以生存的“水电煤”。
我们对AI的无限想象，或许都将取决于云服务商的持续进化和创新。
