百度开放云论坛继续合作创新

日前，百度世界大会在京如期举行。自去年9月宣布推出的百度开放云，作为百度“连接人与服务”战略转型的技术支撑，百度开放云分论坛吸引了众多参与者。当天，百度开放云开放了六款通用解决方案，以及面向教育领域、大数据领域、移动互联网领域的四套行业解决方案。

以“索引真实世界，连接3600行”主题，百度开放云总经理刘炀在会上发表演讲。刘炀表示，过去的百度世界聚焦于搜索、框计算、移动应用分发等，今年则专注于3600行，原因由于整个商业发生剧变，3600行都在经历以互联网为核心的产业大升级。
这场产业大升级经历了几项重大的技术突破。一是云计算重新定义了IT；二是大数据重新定义了资产；三是人工智能重新定义了效率。
百度业务正是由这三大技术所驱动。不论是百度搜索、百度地图、百度贴吧和度秘，底层都是百度云计算技术、大数据、人工智能技术在支撑。过去15年百度作为一个搜索公司，所研究的技术核心就是云计算、大数据、人工智能。这些技术本身就没有一个行业属性。
百度开放云的目标是支撑越来越多的行业完成升级。“在我们看来3600行都可以充分的站在这些技术的肩膀上，都可充分使用云计算技术解决IT问题，用大数据技术产生更多资产，用人工智能技术大幅度提升系统效率。”刘炀说。
百度云开放云的发展虽然只有短短一年时间，但从基础IaaS平台到强大的数据分析和CDN服务，从大规模机器学习大数据智能服务到多个整体解决方案，百度开放云的产品线越来越丰富。至今，百度开放云已经有23款产品，含14款云计算产品和9款大数据、人工智能产品。当天，百度还发布了10个行业解决方案，覆盖数字营销、物联网、在线教育、政企混合云等方向。
基于百度现有高性能计算与网络资源，可靠极速的存储和CDN资源，百度开放云还将推出南方机房、香港机房，以便更好地服务用户。拟全新发布图片处理服务、音视频转码服务 Multimedia Cloud Transcoder、视频直播服务 Live Streaming Service、归档服务、NoSQL数据库、MolaDB、BAE专业版、PALO、百度机器学习Baidu Machine Learning等高精尖技术和产品。
百度语音技术部高级架构师、语音开放平台技术负责人谢延介绍，语音开放平台作为百度第一批平台化项目的典范，已开放了近两年。该云开放平台支持IOS、安卓，SDK可实现在线和云融合的模式，可识别十多种语音，提供30多个语义解析能力；且终身免费。
目前，该平台开发者人数超过两百，应用超过四万，在线语音识别超过500万，语音合作超过百万。其针对开放者和厂商需求，逐渐形成了行业解决方案，技术适配有智能家居、手机APP、穿戴设备等。
在新发布的百度开放云多媒体解决方案中，视频云解决方案解决企业在视频品质保障和安全保护、成本投入的三大难题。整个视频传播过程经历视频存储和视频的处理、视频网络分发和内容播放四个主要环节。开放云分别提供了存储系统，音视频转码和CDN加速网络、多端播放等等。
百度智能图像云解决方案，诸如缩略、裁减、水印等等，百度贴吧每天完成三到四亿次的基础图片处理需求，百度搜索以图识图、作业帮APP和百度魔图等通过提炼以获得更多的应用场景，对图片进行裁剪和技术处理，百度提供一系列图像，助用户迈入智能读图时代。
当天百度实时图片处理服务正式发布。百度40多条产品线稳定使用，日均完成百亿次图片处理请求，使图片处理服务的基础架构经受住稳定性和性能的双重考验。百度图片处理服务和系统的完美融合，使图像处理和分发更加流畅。
百度人脸识别服务上线公测，人脸检测FDDB评测世界第一，学术界第一个人脸实时检索系统2013年上线，使百度实现了人脸识别的产品化。对外开放也让百度社交网络、电子商务、安防监控和金融机构等等领域的创新打下的坚实的基础。
百度开放云高准确率OCR和图片审核服务开放，开放云在智能云服务方面带领产业大幅度发展。基于百度开放云图像和视频云的通用解决方案，可以让行业方案的伙伴，云服务实施和取代代理的合作伙伴，联合百度开放云一起为整个产业的企业客户，提供完整的云服务方案。
百度开放云提供几大数据分析和挖掘的利器。一是百度MapRreduce服务，提供完全兼容开源的大数据分析服务。如Hbase、Spark等等，网站日志分析、数据仓库建设、海量数据查询等等；按需部署，在几分钟完全独享的集群部署，无需担心数据的安全性问题；第二个典型特点是支持对台收缩，依赖于百度成熟的资源隔离和大数据处理和调度的技术，完全可以支持50个节点缩减到10个节点。不同的作业不同的时段对资源的需求差别非常大，动态伸缩是比较强的需求。针对用户构建的专用的场景问题，如在统计高峰期资源不够而在下班后该集群又闲置，百度大数据分析服务只需要部署最小规模集群就可，其他资源采用动态伸缩即可解决。其提供非常成熟自动优化的建议，因为本身提供的参数很多。如设多少个Web参数等等，平台可以自动的进行优化建议，按照优化建议每天运行，大幅度节省大数据分析的资源浪费。通过类似语言完成处理之后，加工成高度结构化数据，加入到OPAP服务的Polo中。适用的业务场景首先是支持的规模超大，支持数百GP到PB结构化数据，毫秒级、秒级延迟。兼容Mysql网络协议，ODBC和JDBC和BI工具。