1月10日,百度Create AI開發(fā)者大會成功舉辦,聚焦“創(chuàng)造者精神”,分享創(chuàng)新與增長理念,與開發(fā)者和創(chuàng)造者們一道激發(fā)科技想象力,開拓創(chuàng)新創(chuàng)造新天地。
百度首席技術官王海峰表示,當前規(guī)模化的AI大生產已然形成,深度學習從技術、生態(tài)、產業(yè)等多個維度逐漸成熟,人工智能的技術創(chuàng)新和產業(yè)發(fā)展,進入“深度學習+”階段,讓創(chuàng)新創(chuàng)造大有可為。

人工智能多元融合趨勢明顯,步入“深度學習+”階段
縱觀人類歷史上前三次工業(yè)革命,其核心驅動力如機械技術、電氣技術和信息技術都具有很強的通用性。進入工業(yè)大生產階段后,一方面,這些核心技術自身的產業(yè)鏈逐漸成熟,成為整個經濟社會的基礎設施;另一方面,各行業(yè)加速應用新科技,轉型升級,新行業(yè)、新業(yè)態(tài)得以興起。
知史而鑒今。在王海峰看來,以人工智能為重要驅動力的第四次工業(yè)革命,深度學習是其關鍵核心技術,具有很強的通用性,呈現出標準化、自動化、模塊化的工業(yè)大生產特征,推動人工智能進入工業(yè)大生產階段。
王海峰指出,當前人工智能的融合創(chuàng)新越來越豐富,在融合中趨向統一,在融合中孕育新方向和新模式;大模型進一步增強了人工智能的通用性,成為AI開發(fā)和應用的新基座,跨模態(tài)、統一大模型向著通用人工智能邁進;深度學習平臺的標準化、自動化和模塊化特征越來越顯著,不斷降低人工智能的應用門檻,規(guī)模化的AI大生產已然形成。人工智能的技術創(chuàng)新和產業(yè)發(fā)展,進入“深度學習+”階段。
深度學習平臺+大模型筑基,驅動技術創(chuàng)新和產業(yè)增長
如何理解“深度學習+”,王海峰分別從技術、生態(tài)、產業(yè)三個角度進行闡述。
從技術角度,“深度學習+知識”,是人工智能技術進一步發(fā)展的重要方向。知識增強的深度學習,讓機器同時從海量數據和大規(guī)模知識中融合學習,效果更好,效率更高。百度研制的文心產業(yè)級知識增強大模型,具備跨模態(tài)、跨語言的深度語義理解與生成能力,應用于搜索、信息流、智能音箱等互聯網產品,并通過飛槳深度學習平臺賦能制造、能源、金融、通信、媒體等各行各業(yè)。
從生態(tài)角度,深度學習+上下游生態(tài)伙伴。芯片、深度學習框架、模型及應用構成了深度學習良性生態(tài),使得應用需求和反饋傳遞到深度學習技術及應用的每個環(huán)節(jié),各環(huán)節(jié)持續(xù)迭代優(yōu)化,加速AI技術創(chuàng)新和產業(yè)發(fā)展。此外,生態(tài)中的產學研用各方,也在攜手培養(yǎng)人工智能人才,百度聯合社會各界已培養(yǎng)超過300萬AI人才。
從產業(yè)角度,深度學習+千行百業(yè)。各行各業(yè)應用深度學習技術降本增效,創(chuàng)新產品和業(yè)務,加快產業(yè)智能化進程,努力實現高質量增長。我國的產業(yè)體系品類齊全、體量龐大,深度學習驅動的創(chuàng)新有豐富的應用場景,有助于形成良性循環(huán),促進底層技術突破,加快升級現代化產業(yè)體系。比如,智能交通中“智能調度系統”,則是深度學習+交通融合創(chuàng)新的智能應用。城市交通復雜多變,缺乏全局感知數據,難以全域協同控制。應用深度學習技術,可實現對整個區(qū)域交通流量的全局調控,最大限度地減少各方向綠燈的空放,減緩道路擁堵,節(jié)省出行時間。
王海峰強調,“深度學習+”驅動技術創(chuàng)新、產業(yè)發(fā)展,離不開深度學習產業(yè)鏈的完善和壯大,而深度學習框架平臺和大模型貫通了從硬件適配、模型訓練、推理部署,到場景應用的全產業(yè)鏈,為人工智能技術創(chuàng)新和產業(yè)增長夯實了智能化基座。
基于多年的深度學習技術研究和產業(yè)實踐,百度打造了集核心框架、產業(yè)級模型庫、開發(fā)套件、工具組件和服務平臺于一體的飛槳深度學習平臺。飛槳平臺已經凝聚535萬開發(fā)者,服務20萬家企事業(yè)單位,創(chuàng)建了67萬個模型。

以“飛槳+文心大模型”筑基,百度致力于技術創(chuàng)新,打通產業(yè)化路徑,加速 “數實融合”,為我國實現高水平科技自立自強、經濟社會高質量增長貢獻力量。