Robin：是的，科技就在我们身边，AI就在我们身边。过去，我们的女工还需要用眼睛一秒一块去检验这些地板，今后这种重复性、耗时耗力的脑力的判断可以逐步用机器来实现了。当然，百度的AI能力不仅仅被我们中国的开发者所使用，也输出到了海外，可以让更多中国以外的开发者从中获益。下面，我也请大家看一个百度AI能力在美国零售业的应用情况。
【播放美国零售CheckPoint案例视频】
Robin：过去，中国向全球输出廉价的商品。未来，中国会向全球输出AI的技术。而且无论你在哪里，无论你从事什么行业，我们都希望你能够平等、便捷地获取AI能力，至少获取百度的AI能力。今天我们也请了一位开发者到我们的现场来，这位开发者比较特殊，他是一位来自西藏林芝的医生，他和他的团队用百度AI技术开发出了一套可以识别寄生虫虫卵的系统。今天我们就请他上台来给大家介绍一下情况，我们有请陈静飞医生。
陈医生您好，欢迎来到百度开发者大会。我知道您是从林芝来的，十年前我也去过一趟林芝，那里特别漂亮，但是医疗条件是不是不是特别好啊？
陈医生：应该来说，是比内地来讲稍微差了一些。
Robin：您能不能给大家介绍一下您开发这套寄生虫虫卵识别的系统呢？
陈医生：我本人对AI不是很了解，一次偶然的机会看到了百度EasyDL图像定制化识别，医生的直觉告诉我，这个技术是可以用来做寄生虫虫卵的识别。通过指导，我们训练了寄生虫虫卵的识别模式。接下来通过测试发现，这个技术很有用。现在，我们这个系统可以识别十多种寄生虫卵，其中几种已经在小范围临床应用当中，发现它的准确度稳定在97%以上。未来几个月，我们有信心使得这套系统识别寄生虫卵种类达到临床上常见的40多种，我们接下来也会把它的识别速度和识别的准确率进一步提高。换句话讲，我们这个系统用了几个月时间达到的识别能力，就能够相当于临床试验二十多年的检验专家，比一般检验医师能识别的寄生虫种类多很多，而且识别速度和识别准确率也高很多。
Robin：速度肯定没有问题，因为机器永远比人快。准确率相当于二十年经验的医生，这个还是相当震撼的，我也觉得非常自豪。这套系统如果应用的话，对当地的医疗事业会有什么帮助吗？
陈医生：寄生虫疾病是全球公共卫生安全问题，虫卵镜检是关键的防治技术，也是基层临床一线检验常用的技术手段，只有诊断正确，才能够对症下药。我们西藏地区地广人稀，和一些基层地区一样，基层医疗机构往往缺乏技术过硬的检验人员，牧民要看病必须要到百公里以外的医院做检查，而这套系统就是要把更专业的临床检验工具直接送到他们临近的医院，以缓解他们奔波之苦。同时，我们希望这套系统在经过更加严格、更加科学的验证过后，尽快部署到临床一线。
Robin：那真是太好了，感谢您对边疆人民健康所做出的贡献！我也很期待AI技术早日能够在医疗领域能够有广泛的应用，为更多人们的健康带来好消息！谢谢陈医生。
陈医生：谢谢Robin，谢谢百度！
Robin：AI技术在哪里都会应用，但是背后支撑这些应用的平台和系统就是我们的百度大脑。2016年，我们首次向外界介绍了“百度大脑”这样一个概念，在那个时候是百度大脑1.0，我们搭建了具有语言识别能力、计算机视觉能力、自然语言理解能力和用户画像能力的百度大脑架构。去年我们实现了百度大脑2.0，它的功能越来越丰富，而所有功能也全面地对外开放。今天，我们会正式发布百度大脑3.0，3.0有平台、技术和生态的全栈布局，已经变成了一个非常繁荣的生态，稍后王海峰会和大家详细介绍百度大脑3.0的情况。
百度大约从2011年起开始大规模地对AI技术进行投入，不断遇到各种各样的问题，也需要用创新的方法来解决，其中一个重要的问题，就是对算力的需求一直在提升。我们早期用的是CPU，后来开始用GPU，再往后用FPGA，端到端去做各种各样的优化，到2017年的时候，我们还是觉得这些市场上现有的解决方案和现有的技术不能够满足我们对AI算力的要求。
