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12月12日， 由深度學習技術及應用國家工程實驗室主辦的WAVE SUMMIT+2021深度學習開發(fā)者峰會在上海召開。百度首席技術官、深度學習技術及應用國家工程實驗室主任王海峰公布了飛槳最新成績單：凝聚406萬開發(fā)者，創(chuàng)建47.6萬個模型，服務15.7萬家企事業(yè)單位，在中國深度學習平臺綜合市場份額第一。
他表示，飛槳產業(yè)級深度學習開源開放平臺是典型的AI大生產平臺，賦能廣大開發(fā)者，有力支撐AI工業(yè)大生產，促進技術創(chuàng)新和產業(yè)智能化升級。
百度首席技術官、深度學習技術及應用國家工程實驗室主任 王海峰
2019年4月第一屆峰會上，王海峰提出，深度學習推動人工智能進入工業(yè)大生產階段，深度學習框架下接芯片，上承應用，相當于“智能時代的操作系統”。
在大生產階段，需要AI大生產平臺，能夠將AI技術以標準化、自動化和模塊化的方式輸出給各行各業(yè)，實現規(guī)?；瘧茫煌瑫r能夠凝聚各方，以平臺為基礎融合創(chuàng)新，共同發(fā)展。
三年來，面向技術和產業(yè)發(fā)展需求，飛槳一方面持續(xù)突破創(chuàng)新核心框架，實現AI模型的便捷開發(fā)、高效訓練和多端多平臺部署；另一方面，飛槳開源開放，集開發(fā)者和社會各界力量，建設和壯大生態(tài)，并培養(yǎng)AI人才，實現技術、產業(yè)、人才和生態(tài)互相促進。
基于對AI技術和應用發(fā)展的觀察和思考，以及飛槳產業(yè)級深度學習開源開放平臺的實踐，王海峰認為，目前，人工智能呈現出“融合創(chuàng)新”和“降低門檻”的特點：一方面，AI技術及產業(yè)的融合創(chuàng)新越來越多；另一方面，雖然AI技術越來越復雜，但AI開發(fā)與應用的門檻卻越來越低。
融合創(chuàng)新包括知識與深度學習融合、跨模態(tài)多技術融合、軟硬一體融合、技術與場景融合。
知識與深度學習融合方面，百度剛剛發(fā)布的全球首個知識增強千億大模型—鵬城-百度·文心，參數規(guī)模達到2600億，在60多項任務中取得最好效果。知識增強千億大模型的發(fā)布，也得益于飛槳的大規(guī)模訓練技術。飛槳研制了自適應大規(guī)模分布式訓練技術，使大模型訓練效率達到業(yè)界最好水平。
跨模態(tài)多技術融合方面，機器需要像人類一樣理解真實世界，聽懂語音、看懂圖像視頻、理解語言。百度研制了知識增強跨模態(tài)大模型，提升跨模態(tài)理解與生成能力。
軟硬一體融合方面，芯片和深度學習框架綜合算力、功耗、時延等因素聯合優(yōu)化，才能獲得AI應用的最佳效果。飛槳已經和22家國內外硬件廠商完成了31款芯片的適配和聯合優(yōu)化工作。
技術與場景融合方面，飛槳在應用于各行各業(yè)的過程中，與實際應用場景融合創(chuàng)新，既切實解決了行業(yè)應用問題，又使飛槳平臺得到持續(xù)積累和提升。飛槳還專門推出系列科學計算API，支持量子計算、生命科學等應用，探索AI與前沿科技的融合創(chuàng)新。
雖然 AI 技術越來越復雜，AI開發(fā)與應用的門檻卻越來越低。
技術方面，近期成為AI技術重要方向的大模型，具有通用性好、泛化性強、效果好等特點，可降低AI開發(fā)與應用門檻。飛槳在核心框架上實現的動靜統一，兼顧科研開發(fā)的靈活和產業(yè)開發(fā)的高效，可滿足不同類型開發(fā)者需要。
工具與平臺方面，飛槳打造了推理部署工具鏈、模型壓縮等工具，以及產業(yè)級模型庫，降低模型開發(fā)和部署成本。
生態(tài)方面，飛槳為開發(fā)者準備了產業(yè)實踐案例庫，幫助企業(yè)汲取經驗和靈感，加速智能化升級；建設飛槳人工智能產業(yè)賦能中心，與合作伙伴一起，加速人工智能的落地。
隨著AI與產業(yè)的深度融合，需要越來越多既懂AI，又具備產業(yè)經驗的復合型AI人才。一直以來，飛槳致力于復合型AI人才培養(yǎng)，聯合學術界和產業(yè)界，打通產學研用的正向循環(huán)，持續(xù)為社會貢獻AI人才。
峰會上，飛槳發(fā)布十大最新進展，包括飛槳新版全景圖、飛槳“大航海”2.0共創(chuàng)計劃、業(yè)界首個產業(yè)實踐范例庫等最新技術產品。
如王海峰所言，飛槳一直秉承技術創(chuàng)新、開源開放的初心，敏銳判斷技術和產業(yè)發(fā)展趨勢，在核心技術的積累和突破上下功夫，同時扎實穩(wěn)健地推進生態(tài)建設，與廣大開發(fā)者、產學研用各方共同探索和成長，賦能產業(yè)轉型升級。
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