這一站杭州！ 繼烏鎮獲獎后 百度飛槳閃耀2019 AIIA開發

　　深度學習技術能讓文化底蘊濃厚的老茶館換上科技的“新裝”，也能讓原本1周的工作量縮短為1個小時，且效果更佳……這些看似稀奇的事已經隨著深度學習技術的發展成熟逐漸普及。

　　11月1-2日， “2019 AIIA人工智能開發者大會”在杭州重磅開啟。主論壇上，百度AI技術平臺體系執行總監、深度學習技術及應用國家工程實驗室副主任吳甜所分享的百度開源深度學習平臺飛槳，正是改變人們生活的“助攻者”之一，同時也是開發者最想快速掌握的深度學習平臺。會上，百度與中國人工智能產業發展聯盟(AIIA)聯合成立的人工智能人機對話聯合實驗室正式揭幕。

　　現場，吳甜分享到：“‘源’開則行，‘機’智則靈，此次會議的主題也是百度飛槳開源開放的初心。當前深度學習技術已推動人工智能技術進入新階段，我們期待與開發者們一道推進深度學習技術標準化、自動化、模塊化，不斷降低門檻，共拓產業智能浪潮。”

　　當下，人工智能已經成為新一輪科技革命和產業變革的核心驅動力量，人工智能技術已從人工規則、機器學習發展至當前，以深度學習技術為核心的新階段。而深度學習之所以帶來深刻變化，其通用性優勢是關鍵。

　　現場，吳甜以自然語言處理等經典人工智能問題為例進行了闡釋。例如做機器翻譯系統，在人工規則階段，需要依賴語言學家的專業知識來編寫規則，開發成本高且遷移困難。有了機器學習后，如MaxEnt等可以從數據里自動學習、訓練模型但仍存在模型選擇及算法調試復雜等問題。而深度學習技術出現后，標準化、自動化程度大幅提升，以往需要反復調節的東西，都統一在深度學習框架下。技術足夠通用，則意味著大規模產業應用的發端。

　　深度學習框架正是其中的核心，吳甜表示，深度學習框架下接芯片，上承各種業務模型、行業應用。類比來說，深度學習框架可以看作是智能時代的操作系統。通過對底層語言和重要算法模型進行封裝，能有效幫助開發者面對大規模產業化實踐過程中，在開發、訓練、部署等方面面臨的多種挑戰。

　　基于這一洞察，百度在多年深度學習和人工智能技術的積累和業務實踐的基礎上，研發了“飛槳產業級深度學習開源開放平臺”，自2016年正式開源以來，如今飛槳已經成長為集核心框架、模型庫、開發套件、工具組件和服務平臺為一體，功能完備、全面開源開放的產業級深度學習平臺。

　　吳甜介紹，目前百度飛槳擁有四大領先技術。包括：

　　第一，開發便捷的產業級深度學習框架。飛槳深度學習框架采用基于編程邏輯的組網范式，對于普通開發者而言更容易上手，符合他們的開發習慣。同時支持聲明式和命令式編程，兼具開發的靈活性和高性能。網絡結構自動設計，模型效果超越人類專家。

　　第二，超大規模深度學習模型訓練技術。飛槳突破了超大規模深度學習模型訓練技術，實現了世界首個支持千億特征、萬億參數、數百節點的開源大規模訓練平臺，攻克了超大規模深度學習模型的在線學習難題，實現了萬億規模參數模型的實時更新。

　　第三，多端多平臺部署的高性能推理引擎。飛槳不僅兼容其他開源框架訓練的模型，還可以輕松地部署到不同架構的平臺設備上。同時，飛槳的推理速度也是全面領先的。尤其經過跟華為麒麟NPU的軟硬一體優化，使得飛槳在NPU上的推理速度進一步突破。

　　第四，覆蓋多領域的產業級開源模型庫。飛槳官方支持100多個經過產業實踐長期打磨的主流模型，同時開源開放200多個預訓練模型。機器視覺、自然語言理解、強化學習等多領域模型曾在國際競賽中奪得20多項第一。

　　除核心框架外，飛槳還擁有完備的工具組件、面向任務的開發套件、產業級服務平臺等全方位助力產業應用。吳甜在會上分享了一組數據，截止目前，飛槳深度學習平臺已累計服務150多萬開發者，僅在定制化訓練平臺上就有超過6.5萬企業用戶，發布了16.9萬個模型。

　　11月1日的2019AIIA百度飛槳公開課上，眾多慕名而來的開發者們參與實戰，與百度資深工程師一道深度了解飛槳的特性、設計思路、深度學習算法開發及端側部署全流程實踐方案。

　　飛槳備受矚目的背后，是對產業切實的幫助。基于飛槳，百度、北京林業大學等合作開發，面向智能蟲情監測系統“AI識蟲”識別準確率能達到90%，原本1周的工作量只需1個小時即可完成。在飛槳的幫助下，百度與老舍茶館打造了一套能夠智能辨別茶葉品種特色的AI系統，不僅擁有豐富的茶葉知識儲備，在快速分析后，還可在短時間內識別并判斷茶的品類……

　　如今，人工智能步入快速落地時期，智能經濟正在為全球經濟帶來新的活力，深度學習框架正是其中的基礎設施。開源開放，賦能萬千行業，百度飛槳正在為中國智能化升級貢獻自己的力量。