加速“第四次工業(yè)革命”，百度飛槳吹響AI“大航海”時(shí)代號(hào)角

文|智能相對(duì)論（aixdlun）

作者|佘凱文

“人工智能”作為第四次工業(yè)革命的代表性科技，在生活、生產(chǎn)及社會(huì)經(jīng)濟(jì)方面所取得的成績已經(jīng)相當(dāng)顯著，并且普遍認(rèn)為人工智能帶來的生產(chǎn)力提高將遠(yuǎn)高于前三次工業(yè)革命。

今年兩會(huì)期間，推動(dòng)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展也成為科技圈大佬們熱衷的提案，更是涵蓋交通、教育、養(yǎng)老、數(shù)據(jù)治理等眾多領(lǐng)域。

然而時(shí)至今日，人工智能技術(shù)依舊還有不足，如何解決？在5月20日召開的“WAVE SUMMIT 2021”深度學(xué)習(xí)開發(fā)者峰會(huì)上，百度首席技術(shù)官王海峰就分享了關(guān)于人工智能技術(shù)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的兩點(diǎn)思考：一是融合創(chuàng)新。多技術(shù)融合創(chuàng)新、深度學(xué)習(xí)平臺(tái)與芯片軟硬一體優(yōu)化、人工智能技術(shù)與應(yīng)用場景融合創(chuàng)新發(fā)展的趨勢愈加明顯；二是降低門檻。隨著人工智能技術(shù)在各行業(yè)的滲透，面向不同應(yīng)用場景，高效滿足不同的開發(fā)者需求，持續(xù)降低門檻非常關(guān)鍵。門檻的大幅降低，加快了人工智能應(yīng)用的多樣化和規(guī)模化，加快了產(chǎn)業(yè)智能化進(jìn)程。

開源5年，百度飛槳如何做到越飛越高？

從國家“十四五規(guī)劃”起，將“人工智能”列為了需要重點(diǎn)突破的科技前沿技術(shù)之首，提出要繼續(xù)加大培育并壯大人工智能產(chǎn)業(yè)。

如今隨著人工智能技術(shù)的突飛猛進(jìn)，已經(jīng)陸續(xù)在不少簡單或危險(xiǎn)領(lǐng)域出現(xiàn)了全面人工智能替代，另一方面人工智能也在加速產(chǎn)業(yè)智能化熱潮，整個(gè)產(chǎn)業(yè)正展現(xiàn)蓬勃之姿。

將目光移至幾年前，可能很難相信如今國內(nèi)人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展速度，特別是人工智能的一些核心領(lǐng)域，比如作為AI時(shí)代“操作系統(tǒng)”的深度學(xué)習(xí)框架，深度學(xué)習(xí)技術(shù)是AI面向深層次不斷前進(jìn)的基礎(chǔ)，也是科技巨頭轉(zhuǎn)型角逐AI時(shí)代的核心內(nèi)容。

其中百度飛槳深度學(xué)習(xí)開源開放平臺(tái)，既成為這個(gè)時(shí)代人工智能飛速發(fā)展的見證者，也是推動(dòng)者。因?yàn)榫拖裨凇癢AVE SUMMIT 2021”峰會(huì)上百度集團(tuán)副總裁、深度學(xué)習(xí)技術(shù)及國家工程實(shí)驗(yàn)室副主任吳甜所言，從企業(yè)中的少數(shù)人開始考慮“我們面對(duì)的問題能不能用AI來解決”，到真正的實(shí)現(xiàn)高效、高質(zhì)量的大生產(chǎn)，把AI技術(shù)的價(jià)值帶入到企業(yè)的生產(chǎn)活動(dòng)當(dāng)中，是否存在一條可以參考、可以實(shí)踐的路徑？而飛槳將這條路徑打通了。

峰會(huì)上吳甜首次公開分享了飛槳通過與產(chǎn)業(yè)伙伴的廣泛合作所觀察到的AI工業(yè)大生產(chǎn)的實(shí)現(xiàn)路徑。企業(yè)應(yīng)用AI的過程分三個(gè)階段，第一階段是企業(yè)中有少數(shù)先行人員嘗試引入AI進(jìn)行原型驗(yàn)證，稱之為AI先行者探路階段；當(dāng)進(jìn)行了驗(yàn)證產(chǎn)生效益后，會(huì)從個(gè)人實(shí)踐轉(zhuǎn)變成建設(shè)團(tuán)隊(duì)來學(xué)習(xí)和應(yīng)用AI，稱之為AI工作坊應(yīng)用階段；當(dāng)企業(yè)進(jìn)行大量的AI應(yīng)用，幾百、幾千人一起工作，多人多任務(wù)協(xié)同生產(chǎn)，就進(jìn)入了AI工業(yè)大生產(chǎn)階段，更長期看，還會(huì)實(shí)現(xiàn)社會(huì)化協(xié)同大生產(chǎn)。

而對(duì)應(yīng)于不同階段的企業(yè)，飛槳都能提供相應(yīng)的解決方案，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)快速且有效的場景落地，儼然飛槳已成為企業(yè)AI技術(shù)落地的“前哨站”。

自2016年飛槳正式開源，從此中國終于有了自主研發(fā)可控的深度學(xué)習(xí)平臺(tái)，至今飛槳已經(jīng)歷經(jīng)多次升級(jí)，今年在“WAVE SUMMIT 2021”峰會(huì)上帶來九大最新發(fā)布。

產(chǎn)品技術(shù)層面發(fā)布了飛槳開源框架V2.1、大規(guī)模圖檢索引擎、文心ERNIE四大預(yù)訓(xùn)練模型、硬件生態(tài)進(jìn)展、推理部署導(dǎo)航圖、云原生機(jī)器學(xué)習(xí)核心PaddleFlow。這些技術(shù)層面的核心總結(jié)起來就是一點(diǎn)就是“讓AI開發(fā)者具備更高的技術(shù)能力和更低的進(jìn)入門檻”。

像開源框架V2.1的發(fā)布，實(shí)現(xiàn)了將自定義算子功能全面升級(jí)，進(jìn)一步降低了開發(fā)者自定義算子的學(xué)習(xí)與開發(fā)成本，大幅提升開發(fā)靈活性。而開放云原生機(jī)器學(xué)習(xí)核心PaddleFlow，則是專為AI平臺(tái)開發(fā)者提供核心能力并賦能更多細(xì)分場景和深度定制的AI平臺(tái)。

生態(tài)層面宣布飛槳“大航?！眴⒑接?jì)劃取得階段性進(jìn)展，并正式發(fā)布《AI人才產(chǎn)教融合培養(yǎng)方案》、正式發(fā)布“大航海”護(hù)航計(jì)劃及“大航?！鳖I(lǐng)航計(jì)劃。

隨著這些計(jì)劃的陸續(xù)落地實(shí)施，在助力廣大開發(fā)者及企業(yè)實(shí)現(xiàn)AI工業(yè)大生產(chǎn)的同時(shí)，飛槳也必然成長為中國人工智能的核心基座。

無論時(shí)代的車輪前行得多快，飛槳硬是憑借過硬的“自身素質(zhì)”領(lǐng)先于時(shí)代之前，其最終目的，就是讓AI開發(fā)具有更高的技術(shù)能力和更低的進(jìn)入門檻，以為產(chǎn)業(yè)做減法的形式，增加產(chǎn)業(yè)智能化升級(jí)的廣度和深度提速，而這也是飛槳越飛越高的核心本質(zhì)。

緊握產(chǎn)業(yè)智能化轉(zhuǎn)型要素， 飛槳軟硬件兩手抓

都說“光說不練假把式”，技術(shù)也一樣，評(píng)價(jià)任何技術(shù)優(yōu)劣都需以最終的落地實(shí)踐為標(biāo)準(zhǔn)，人工智能技術(shù)當(dāng)然也不例外，所以評(píng)判人工智能技術(shù)的最佳方式還是在于看看其在產(chǎn)業(yè)端的應(yīng)用、融合究竟怎樣。

首先，技術(shù)不能脫離生活，離生活太遠(yuǎn)再厲害的技術(shù)也將失去光澤。所以，透過飛槳的延伸視角，能看到正是哪里有需要，飛槳就去哪里。

比如，去年的疫情讓我們對(duì)藥物研發(fā)、疫苗設(shè)計(jì)等生物工程的效率有了更高的期待，于是飛槳發(fā)布了生物計(jì)算平臺(tái)PaddleHelix螺旋槳進(jìn)行跨界探索。具體到實(shí)際應(yīng)用，抗疫期間飛槳與醫(yī)療機(jī)構(gòu)共同開發(fā)了CT影像肺炎篩查與病情預(yù)估系統(tǒng)，可以快速檢測識(shí)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(píng)估信息。

又比如前不久飛槳與成都國鐵電氣設(shè)備有限公司合作解決軌道交通巡檢難題，傳統(tǒng)的高鐵檢修手段嚴(yán)重受限于人工，也讓企業(yè)背負(fù)了高額的人力成本及低下的工作效率，飛槳的介入讓軌道交通安全運(yùn)維問題的解決有了新的可能。成都國鐵借助飛槳的PaddleDetection等套件解決了AI算法難題，研發(fā)了一套“軌道在線智能巡檢系統(tǒng)”。

類似的案例還有很多，產(chǎn)業(yè)智能化浪潮的推動(dòng)造就了飛槳速度，同時(shí)飛槳也在不斷夯實(shí)“十四五”規(guī)劃中提出的“推進(jìn)產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)高級(jí)化、產(chǎn)業(yè)鏈現(xiàn)代化”，走向國家發(fā)展的戰(zhàn)略支撐。

其次，技術(shù)還需廣泛滲透進(jìn)企業(yè)業(yè)務(wù)流程的主要環(huán)節(jié)之中，真正幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)智能化的轉(zhuǎn)型升級(jí)，飛槳在這方面也取得了不俗的成績。

比如在電力方面，與南方電網(wǎng)合作的巡檢機(jī)器人，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，使過去工作人員花費(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。

又比如，目前全國大大小小的產(chǎn)業(yè)園都面臨著同一個(gè)矛盾，即產(chǎn)業(yè)智能化轉(zhuǎn)型需求旺盛，然而在AI技術(shù)落地過程中的痛點(diǎn)與技術(shù)難題頻出，飛槳?jiǎng)t成為解決這些矛盾的關(guān)鍵。

現(xiàn)階段，飛槳已經(jīng)覆蓋到了工業(yè)、能源、金融、醫(yī)療、農(nóng)業(yè)、城市管理、交通、信息技術(shù)等各種各樣的行業(yè)和場景；并聚集了320萬開發(fā)者，服務(wù)了12萬企業(yè)，創(chuàng)建了36萬模型，而且這組數(shù)據(jù)還在持續(xù)增長。飛槳深深扎根于產(chǎn)業(yè)智能化升級(jí)的事業(yè)之中，在為企業(yè)產(chǎn)業(yè)護(hù)航、聚力共振方面當(dāng)仁不讓。

聚力核心基座， 共享智能化浪潮

如王海峰在峰會(huì)上所言，在人工智能領(lǐng)域“高效滿足不同的開發(fā)者需求，持續(xù)降低門檻非常關(guān)鍵”。那么這“一高一低”兩個(gè)核心，飛槳又是如何實(shí)現(xiàn)的？

在提升技術(shù)能力高效滿足不同開發(fā)者需求方面，飛槳的應(yīng)對(duì)措施是“升級(jí)”，前面也有提到今年飛槳的九大發(fā)布，其中像“大規(guī)模圖檢索引擎”支持萬億邊的圖存儲(chǔ)和檢索，大規(guī)模圖模型訓(xùn)練架構(gòu)支持網(wǎng)易云音樂等企業(yè)大規(guī)模應(yīng)用落地、“文心ERNIE四大預(yù)訓(xùn)練模型”則是實(shí)現(xiàn)了統(tǒng)一的跨模態(tài)語義理解，目的都是為了強(qiáng)化飛槳的服務(wù)能力，使其更高效滿足開發(fā)者需求。

而開源框架V2.1、推理部署導(dǎo)航圖、開放云原生機(jī)器學(xué)習(xí)核心PaddleFlow，則都在降低AI開發(fā)應(yīng)用的門檻，滿足不同行業(yè)、不同階段、不同層次開發(fā)者的需要。

同樣也是基于“一高一低”兩個(gè)核心，使飛槳在開發(fā)者、合作伙伴賦能及人才培養(yǎng)、產(chǎn)教融合方面都取得了卓越成績。

在助力開發(fā)者方面，據(jù)最新數(shù)據(jù)，飛槳平臺(tái)已經(jīng)凝聚了320萬開發(fā)者，相比一年前增幅70%，也是基于飛槳平臺(tái)，使這320萬開發(fā)者不再需要從頭編寫人工智能的算法代碼，即可高效進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新和業(yè)務(wù)拓展。門檻的大幅降低，加快了人工智能應(yīng)用的多樣化和規(guī)?；涌炝水a(chǎn)業(yè)智能化進(jìn)程。

在“WAVE SUMMIT 2021”峰會(huì)上飛槳與三大高校創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)實(shí)驗(yàn)室現(xiàn)場簽約，包括清華大學(xué)基礎(chǔ)工業(yè)訓(xùn)練中心、吉林大學(xué)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)實(shí)驗(yàn)室、鄭州大學(xué)人工智能工程應(yīng)用實(shí)驗(yàn)室，宣布將共同推進(jìn)產(chǎn)學(xué)研用一體化發(fā)展，打造產(chǎn)業(yè)智能化預(yù)備軍。此外，過去三年百度與教育部新工科累計(jì)舉辦了14期師資培訓(xùn)，覆蓋了所有985、211高校，共培訓(xùn)了2000+名老師，其中226所高校已基于飛槳開設(shè)了學(xué)分課。

人才培養(yǎng)方面，飛槳更是一馬當(dāng)先，目前已經(jīng)建起涵蓋“學(xué)習(xí)、實(shí)踐、比賽、認(rèn)證、就業(yè)”的開發(fā)者全周期服務(wù)體系。去年開始，飛槳針對(duì)業(yè)內(nèi)開發(fā)者也設(shè)置了專門的課程和培訓(xùn)體系，包括面向一線工程師的AI快車道、企業(yè)閉門交流AI私享會(huì)以及AICA首席AI架構(gòu)師培養(yǎng)計(jì)劃，在邊學(xué)習(xí)邊實(shí)踐的體系下，為廣大開發(fā)學(xué)者提供了廣闊的舞臺(tái)。

另外，隨著飛槳“大航?！庇?jì)劃的全面啟動(dòng)，15億元資金和資源將不斷落實(shí)到技術(shù)、人才、生態(tài)等各方各面，屆時(shí)“大航?！弊o(hù)航計(jì)劃將賦能全方位支持10萬家企業(yè)智能化升級(jí)，培養(yǎng)百萬AI人才；領(lǐng)航計(jì)劃將以PPDE飛槳開發(fā)者技術(shù)專家、PPSIG特殊興趣小組、飛槳領(lǐng)航團(tuán)等為主要組織形式，與業(yè)界優(yōu)秀的開源社區(qū)和開源項(xiàng)目合作，系統(tǒng)化的設(shè)立研究和研發(fā)方向，聯(lián)合優(yōu)秀的開發(fā)者、優(yōu)秀的開源社區(qū)一起共建深度學(xué)習(xí)開源生態(tài)，攜手探索AI前沿領(lǐng)域；啟航計(jì)劃將與全國500所高校深度合作，重點(diǎn)培訓(xùn)5000位高校AI師資，聯(lián)合培養(yǎng)50萬AI學(xué)子。

可以預(yù)見，隨著百度飛槳的持續(xù)投入，一批具有中國產(chǎn)業(yè)特色的人工智能大軍必將應(yīng)運(yùn)而生， 同時(shí)飛槳作為開源底座也將越發(fā)的繁榮與厚實(shí)，在不斷推動(dòng)產(chǎn)業(yè)智能化之時(shí)，屬于飛槳的烙印也被深刻其中。

總結(jié)

總而言之，當(dāng)下飛槳正以開發(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(tái)部署的高性能推理引擎、產(chǎn)業(yè)級(jí)開源模型庫四大領(lǐng)先優(yōu)勢，不斷助力各領(lǐng)域產(chǎn)業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)。而以飛槳為核心的智能化體系，也正不斷激起時(shí)代的智能化浪潮。

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