“深度學(xué)習(xí)框架是智能時代的操作系統(tǒng)。百度飛槳深度學(xué)習(xí)平臺正在推動人工智能的快速發(fā)展，加快中國的產(chǎn)業(yè)智能化進(jìn)程。”6月28日，百度首席技術(shù)官王海峰應(yīng)邀參加2019中國國際軟件博覽會，發(fā)表了題為《飛槳深度學(xué)習(xí)平臺加速產(chǎn)業(yè)智能化》的演講。王海峰在演講中分享了深度學(xué)習(xí)技術(shù)推動人工智能發(fā)展的思考，介紹了百度飛槳(PaddlePaddle)深度學(xué)習(xí)平臺的優(yōu)勢以及助力產(chǎn)業(yè)智能化的成果。

王海峰表示，迄今為止人類經(jīng)歷的三次工業(yè)革命，分別以機(jī)械技術(shù)、電氣技術(shù)和信息技術(shù)為核心驅(qū)動力，而這些技術(shù)都表現(xiàn)出很強(qiáng)的通用性。當(dāng)前，我們身處以人工智能為核心驅(qū)動力量的新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革大潮，人工智能正在將人類社會帶入智能時代。

過去的60多年時間里，人工智能的發(fā)展經(jīng)歷了人工規(guī)則、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)三個典型階段。以O(shè)CR和自然語言處理技術(shù)為例，深度學(xué)習(xí)的通用性優(yōu)勢，使得其效果大幅提升，廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)。

深度學(xué)習(xí)技術(shù)的廣泛應(yīng)用，得益于深度學(xué)習(xí)框架。王海峰指出，在智能時代，深度學(xué)習(xí)框架起到承上啟下的作用，下接芯片，上承各種應(yīng)用，具有重要價值，是“智能時代的操作系統(tǒng)”。

現(xiàn)場，王海峰介紹了中國開源開放、功能完備的深度學(xué)習(xí)平臺——百度飛槳。飛槳的核心框架，包括開發(fā)、訓(xùn)練和預(yù)測，以及涵蓋推薦、視覺、自然語言處理、語音等在內(nèi)的豐富模型庫。同時，飛槳提供了包括遷移學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、自動化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計、彈性深度學(xué)習(xí)計算、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等在內(nèi)的工具組件。而在服務(wù)平臺層面，它提供了零基礎(chǔ)定制化訓(xùn)練和服務(wù)平臺EasyDL、一站式實(shí)訓(xùn)開發(fā)平臺AI Studio和端計算模型生成平臺EasyEdge等。飛槳以完備的框架、工具和服務(wù)，幫助廣大開發(fā)者和企業(yè)利用工具化、平臺化的方式進(jìn)一步降低深度學(xué)習(xí)應(yīng)用門檻，加速推動產(chǎn)業(yè)智能化變革。

飛槳已開源70多個經(jīng)過真實(shí)業(yè)務(wù)場景驗(yàn)證的官方模型，涵蓋視覺、NLP、推薦等 AI核心技術(shù)領(lǐng)域，成為官方支持模型較多的深度學(xué)習(xí)平臺。例如，面向工業(yè)應(yīng)用的中文NLP工具集PaddleNLP，在應(yīng)用任務(wù)層提供了中文詞法分析、文本情感分析、短文語義匹配等能力，在基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)層則納入了當(dāng)前業(yè)內(nèi)效果較好的中文語義表示模型——ERNIE，大幅增強(qiáng)了模型語義表示能力，達(dá)到工業(yè)級的應(yīng)用效果;而前不久剛剛發(fā)布的視頻識別工具集，則覆蓋了主流實(shí)用的序列建模算法與端到端視頻識別模型，為開發(fā)者提供視頻分類、視頻定位等一系列應(yīng)用技術(shù)方案。同時，飛槳具備適用大規(guī)模數(shù)據(jù)場景的分布式訓(xùn)練能力，從優(yōu)化算力的角度為深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用提供支撐。

據(jù)悉，針對大規(guī)模稀疏特征，飛槳設(shè)計并開放了大規(guī)模稀疏參數(shù)服務(wù)器，適用于超大規(guī)模數(shù)據(jù)、海量特征和自膨脹、高頻率模型迭代的業(yè)務(wù)場景。同時，針對工業(yè)級數(shù)據(jù)處理，飛槳開放了一系列數(shù)據(jù)處理技術(shù)服務(wù)于工業(yè)應(yīng)用。

開發(fā)和訓(xùn)練后，將模型部署到各種應(yīng)用場景下是非常關(guān)鍵的一步。飛槳提供包括底層硬件、推理引擎、多種程序設(shè)計語言、方案與服務(wù)工具在內(nèi)的端到端全流程部署方案，已經(jīng)在助力產(chǎn)業(yè)開發(fā)者實(shí)現(xiàn)應(yīng)用的快速落地。

靈活、高效、易用是產(chǎn)業(yè)開發(fā)者應(yīng)用深度學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行開發(fā)的訴求。以往，傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)設(shè)計是由人根據(jù)經(jīng)驗(yàn)設(shè)計，并不斷地進(jìn)行調(diào)參訓(xùn)練獲得更優(yōu)結(jié)果，這個過程較為復(fù)雜和費(fèi)時費(fèi)力。而飛槳開源的AutoDL Design自動化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計，是用深度學(xué)習(xí)設(shè)計深度學(xué)習(xí)，目前已經(jīng)全面超過人類專家設(shè)計的網(wǎng)絡(luò)效果，且自動化程度更高，效果更好。而針對沒有深度學(xué)習(xí)技術(shù)基礎(chǔ)的開發(fā)者，百度飛槳提供了定制化訓(xùn)練和服務(wù)平臺EasyDL，讓他們可以基于自身業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)，快速訓(xùn)練定制化AI模型。

王海峰以自動提取農(nóng)耕地塊為例，介紹了飛槳的實(shí)際應(yīng)用效果?；陲w槳的農(nóng)作物地塊識別，在遙感影像數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)了地塊提取準(zhǔn)確率80%，處理效率相對人工提升數(shù)萬倍，可以高效輔助作物生長、災(zāi)害監(jiān)測、估產(chǎn)等，顯著減少人力投入，對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)有非常重大的意義，是真正用深度學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)現(xiàn)利國利民。

現(xiàn)階段，深度學(xué)習(xí)技術(shù)不斷發(fā)展突破，加速與產(chǎn)業(yè)融合，持續(xù)提升各行各業(yè)的商業(yè)增值潛力，加速產(chǎn)業(yè)智能化。王海峰表示：“百度飛槳深度學(xué)習(xí)平臺將攜手中國的廣大開發(fā)者一起，為推動中國的產(chǎn)業(yè)智能化發(fā)展做出更多貢獻(xiàn)。”