02

做產(chǎn)業(yè)的AI底座

人工智能領(lǐng)域流行著這樣一種說法：如果說AI是一場饕餮盛宴，那數(shù)據(jù)就是原材料，算力是天然氣，算法是菜譜。

開源的深度學(xué)習(xí)框架就如同無數(shù)廚師用經(jīng)驗(yàn)與智慧合著而成的烹飪百科全書，其他廚師可以從書中學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)制作菜肴，也可以指出書中存在的問題，并源源不斷地為百科全書貢獻(xiàn)新的菜譜。

當(dāng)整個(gè)商業(yè)的重心徹底從To C轉(zhuǎn)向To B，新基建、智能經(jīng)濟(jì)、十四五規(guī)劃一次次為這種趨勢摁下了“快進(jìn)鍵”， 飛槳代表的深度學(xué)習(xí)框架也開始肩負(fù)起新的使命，即全面推進(jìn)產(chǎn)業(yè)智能化。

截止到2020年末，百度飛槳已經(jīng)凝聚了265萬開發(fā)者，累計(jì)提交代碼超過16萬次，以PR或ISSUE提交形式的開源貢獻(xiàn)者超過了5000位；同時(shí)在產(chǎn)業(yè)應(yīng)用層面，飛槳已經(jīng)服務(wù)了超過10萬家企業(yè)，平臺(tái)上擁有超過34萬個(gè)模型。

如此沉甸甸的一份成績單，離不開百度飛槳的兩個(gè)核心優(yōu)勢：

一是技術(shù)上的硬實(shí)力。

日前舉行的Wave Summit＋ 2020深度學(xué)習(xí)開發(fā)者峰會(huì)上，飛槳一口氣發(fā)布了八項(xiàng)新技術(shù)和新升級，包括生物計(jì)算平臺(tái)PaddleHelix螺旋槳、飛槳開源框架2．0 RC版、AI集成開發(fā)環(huán)境BML CodeLab、業(yè)界首個(gè)通用異構(gòu)參數(shù)服務(wù)器架構(gòu)等等，幾乎每一項(xiàng)升級都是“核彈級”的技術(shù)。

比如讓開發(fā)更加便捷的飛槳開源框架2．0 RC版，提供了“編程一致、動(dòng)靜統(tǒng)一”的全新開發(fā)體驗(yàn)，尤其是動(dòng)靜統(tǒng)一的編程體驗(yàn)將為深度概率編程、量子機(jī)器學(xué)習(xí)等前沿學(xué)術(shù)研究提供更好的支持。

二是應(yīng)用上的軟實(shí)力。

目前飛槳已經(jīng)開源了200＋經(jīng)過真實(shí)業(yè)務(wù)場景驗(yàn)證的官方算法模型，包括計(jì)算機(jī)視覺、NLP、智能語音等核心技術(shù)領(lǐng)域。開發(fā)者只需要稍微了解下源碼原理，即可導(dǎo)入數(shù)據(jù)進(jìn)行模型的訓(xùn)練，從開發(fā)到訓(xùn)練再到部署的全鏈條幫助開發(fā)者降低門檻，繼而讓越來越多行業(yè)無縫進(jìn)入AI時(shí)代。

可以找到的例子有很多。有高�；�于飛槳的林業(yè)蟲情監(jiān)測系統(tǒng)，將原本需要兩周的檢查任務(wù)壓縮至一個(gè)小時(shí)；OPPO將飛槳的大規(guī)模分布式訓(xùn)練應(yīng)用于應(yīng)用商店、內(nèi)容推薦、負(fù)一屏等等，推薦場景效果提升了4％－5％……

作為中國深度學(xué)習(xí)框架的領(lǐng)軍者，技術(shù)領(lǐng)先、功能完備、便捷易用的飛槳，不僅是中國破局深度學(xué)習(xí)框架自主可控的一柄利器，還應(yīng)該抓住產(chǎn)業(yè)智能化的窗口期，成為產(chǎn)業(yè)賽道中的AI底座，向外界釋放出技術(shù)創(chuàng)新的生態(tài)紅利，并與產(chǎn)學(xué)研各界合作伙伴共建共享繁榮生態(tài)圈，讓AI流進(jìn)社會(huì)生活的每一個(gè)角落 。

03

向“星辰大海”出發(fā)

經(jīng)濟(jì)學(xué)家通常將10年作為一個(gè)經(jīng)濟(jì)周期，上一個(gè)十年是互聯(lián)網(wǎng)代表的數(shù)字經(jīng)濟(jì)的黃金時(shí)代，下一個(gè)十年終將是屬于人工智能的大時(shí)代，等待百度飛槳等開源深度學(xué)習(xí)框架的將是浩瀚的星辰大海。

之所以給出這樣的論斷，還要從當(dāng)前人工智能的落地現(xiàn)狀開始說起。

最讓人印象深刻的就是AI人才荒，甚至有機(jī)構(gòu)預(yù)測存在500萬的龐大缺口。但人才極度短缺的內(nèi)因其實(shí)在于AI的落地門檻：如果一家企業(yè)只是用圖像識(shí)別算法檢查產(chǎn)品的瑕疵，都需要寫代碼、建模型、跑數(shù)據(jù)，本質(zhì)上都是在重復(fù)造輪子，哪怕是未來十年內(nèi)培養(yǎng)1000萬AI人才，恐怕也無法滿足行業(yè)的需求。

想要破解這樣的難題，開源深度學(xué)習(xí)框架可能是為數(shù)不多的“鑰匙”。

百度集團(tuán)副總裁吳甜曾在演講中向外界透露了這樣一組數(shù)據(jù)：越來越多的傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)正加入到產(chǎn)業(yè)智能化升級的浪潮中，兩年間的占比從53．4％增長到了67．9％；高校AI培訓(xùn)覆蓋學(xué)科明顯增加，非計(jì)算機(jī)專業(yè)高校教師占比從2019年的35％增長到2020年的45％；許多城市的AI開發(fā)者活躍度持續(xù)增高，特別是在過去一年中，互聯(lián)網(wǎng)氛圍沒那么濃郁的佛山、東莞、重慶偏偏是增速最快的城市。

可以給出的解釋是，開源深度學(xué)習(xí)框架早已是企業(yè)連接開發(fā)者的利器，同時(shí)“授人以漁”的連鎖效應(yīng)正在發(fā)生，一大批熟諳產(chǎn)業(yè)的非互聯(lián)網(wǎng)從業(yè)者，在百度飛槳的幫助下點(diǎn)燃了產(chǎn)業(yè)智能化的星星之火，并將在下一個(gè)十年中星火燎原。

所以在底層技術(shù)不斷迭代的基礎(chǔ)上，百度在不久前發(fā)布了飛槳“大航�！庇�(jì)劃，針對面向核心開發(fā)者的“領(lǐng)航”、面向人才培養(yǎng)的“啟航”和面向產(chǎn)業(yè)智能化升級的“護(hù)航”三個(gè)部分，在未來三年內(nèi)投入總價(jià)值5億元的資金與資源，幫助國內(nèi)500多高校培養(yǎng)5000位AI教師，繼而培養(yǎng)越來越多的AI應(yīng)用人才。

當(dāng)然，站在企業(yè)的視角上，百度、谷歌等深耕開源深度學(xué)習(xí)框架的原因，還有另一維度的答案：在“得開發(fā)者得天下”的定理下，開源深度學(xué)習(xí)框架將是企業(yè)躋身“平臺(tái)型AI”的關(guān)鍵，也是打造AI創(chuàng)新生態(tài)不可或缺的一環(huán)。

如果說中國企業(yè)在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的成績，某種程度上可以歸結(jié)為人口紅利和商業(yè)模式創(chuàng)新的勝利，百度等巨頭正在用AI核心技術(shù)向世界證明中國的研發(fā)創(chuàng)新能力和底氣，在徐徐拉開序幕的人工智能時(shí)代講述科技自立自強(qiáng)的新故事。

也就預(yù)示著，當(dāng)商業(yè)的主旋律從互聯(lián)網(wǎng)切換到人工智能，唯有順應(yīng)智能經(jīng)濟(jì)時(shí)代的需求，才有機(jī)會(huì)成為下一個(gè)時(shí)代的巨頭。

04

結(jié)束語

21世紀(jì)即將邁入第三個(gè)十年，我們正站在新周期的起點(diǎn)。

可能新的周期中還存在諸多的不確定性，但歷史規(guī)律告訴我們：科技是第一生產(chǎn)力，也是大國競爭的制高點(diǎn)。

由此再來思考深度學(xué)習(xí)框架在2020年的歷程，或許可以看做是新制高點(diǎn)爭奪的伏筆。有別于操作系統(tǒng)、芯片等領(lǐng)域的苦苦追趕，在人工智能的賽道上，中國不再是那個(gè)處處挨打的落后者，百度飛槳等中堅(jiān)力量正在時(shí)代的大潮中奔騰。

END

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