融合创新,降低门槛,飞桨推动人工智能走通工业大生产之路

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5月20日,由深度学习技术及应用国家工程实验室与百度联合主办的 WAVE SUMMIT 2021深度学习开发者峰会在北京召开。
百度首席技术官、深度学习技术及应用国家工程实验室主任王海峰在峰会上致辞。王海峰透露,飞桨已凝聚320万开发者,相比1年前增长近70%;服务的企事业单位达到12万家。
王海峰也分享了在现阶段关于人工智能技术和产业发展的两点思考:

一是融合创新。从技术的角度,知识与深度学习相结合,突破了知识增强的深度语义理解;多技术融合创新,通过知识图谱关联跨模态信息,用自然语言语义表示融合语言、语音、视觉等不同模态的语义空间,突破跨模态语义理解。
从平台的角度,深度学习平台与芯片软硬一体融合创新,满足不同算力、功耗、时延等的多样化需求,取得 AI 应用的最佳效果。飞桨针对多种芯片并存的环境,研制了异构参数服务器训练技术,突破了超大模型的高效训练难题。目前,飞桨已经和22家国内外硬件厂商开展适配和联合优化,硬件生态蓬勃发展。
从产业的角度,人工智能技术越来越深入与产业融合,以产业需求为牵引,持续打磨 AI 技术及平台能力,与应用场景融合创新发展。

二是降低门槛。随着人工智能技术在各行业的渗透,面向不同应用场景,高效满足不同的开发者需求,持续降低门槛非常关键。飞桨是源于产业实践的深度学习开源开放平台,一直致力于降低门槛,既有支持动静统一的核心框架,也有产业级模型库、开发套件和工具组件,以及提升企业生产效率的飞桨企业版等,满足不同行业、不同阶段、不同层次开发者的需要。基于飞桨平台,320万开发者不再需要从头编写人工智能的算法代码,即可高效进行技术创新和业务拓展。门槛的大幅降低,加快了人工智能应用的多样化和规模化,加快了产业智能化进程。


本届峰会上,百度解析了融合创新趋势下的 AI 工业大生产实现路径,企业在应用 AI 过程中,起步于 AI 先行者探路,在完成模型验证、产生效益后促使企业组建 AI 团队,进入 AI 工作坊应用阶段,当企业内大量研发 AI 应用,多人多任务协同展开 AI 生产时,即进入 AI 工业大生产。
飞桨团队详细解读了飞桨深度学习平台的全新发布和重要升级,包括:飞桨最新开源框架,开发更加灵活便捷;大规模图检索引擎,支持万亿边的分布式图存储与检索;文心 ERNIE 预训练模型,进一步在知识增强的语义理解、跨模态语义理解等方面取得突破,为开发者赋能,以及推理部署导航图,助力开发者打通 AI 应用的“最后一公里”,等等。
同时,飞桨联合学术界和产业界,共同开启飞桨大航海计划,助力 AI 人才培养、产业智能化升级和前沿探索。此外,飞桨的合作伙伴分享了应用飞桨的产业创新实践、人才联合培养计划等。
飞桨持续引领深度学习技术发展和科技融合创新,同时不断降低应用门槛,加速 AI 工业大生产,推动产业智能化进程。

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