百度CTO王海峰:百度飞桨平台开发者数量达320万,同比增长70%

林志佳

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· 5月20日

在王海峰看来,融合创新、降低门槛是AI技术行业的发展现状和未来趋势。

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百度CTO王海峰:百度飞桨平台开发者数量达320万,同比增长70%

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5月20日消息,WAVE SUMMIT 2021深度学习开发者峰会今天在北京举办。在大会开场致辞中,百度集团首席技术官(CTO)、深度学习技术及应用国家工程实验室主任王海峰博士表示,以深度学习为核心的新一代人工智能(AI)技术已经具备了非常强的通用性,同时也具备了标准化、自动化和模块化的特征。利用百度飞桨PaddlePaddle,通过融合创新、降低门槛两大重要因素,可高效进行技术创新和业务拓展,加快了产业智能化的进程。

据悉,飞桨(PaddlePaddle)是由百度研发的开源深度学习框架平台。飞桨以百度多年的深度学习技术研究和业务应用为基础,集深度学习核心框架、基础模型库、端到端开发套件、工具组件和服务平台于一体。

截至目前,百度飞桨开发者数量累计达到320万,相比一年前增长70%。同时,百度飞桨服务的企事业单位也达到了12万家,创建了36万模型,而且与超过22家AI芯片和服务器厂商展开合作。这些开发者企业模型已经覆盖了工业能源、金融、医疗、农业、城市管理、交通、信息技术等各种各样的行业和场景。

在王海峰看来,融合创新、降低门槛是AI技术行业的发展现状和未来趋势。

融合创新方面,王海峰表示,从底层技术角度来看,多种技术的融合创新,比如知识与深度学习的结合,通过融合大规模知识,研发知识增强的深度学习方法。在解决语义理解问题上,参数规模相同的情况下可以取得语义理解效果的大幅提升。同时,基于知识和语义表示关联并统一表示跨模态信息,在知识增强语义理解的基础上实现语音、视觉和语言跨模态的语义理解。

其次是深度学习平台和AI芯片的融合创新。王海峰以百度飞桨为例,基于飞桨统一的底层架构,可实现到跨模态的语义理解,并和国内外硬件厂商运行的设备进行结合,针对多种硬件并存的环境,研制出异构计算参数服务器的训练技术,让数据参数的规模持续扩大;而在产业融合中,人工智能技术可以结合应用场景进行创新应用。

“有了百度昆仑芯片跟飞桨深度学习平台的联合优化,使得效果得到了非常大的提升。同时,算法还要针对场景和数据综合来创新,才能达到最好的效果。”王海峰在演讲中表示。

降低门槛方面,王海峰表示,人工智能已经逐渐成为新一轮科技革命和产业变革的一个核心的驱动力量,而它会在各行各业进行广泛应用。通过应用百度飞桨PaddlePaddle框架,不断降低深度学习的算法技术门槛,320万开发者不再需要从头就开始编写一行一行的AI技术算法代码,就可以高效进行技术创新和业务拓展。

以宁德时代为例。作为动力电池制造龙头企业,宁德时代的动力电池产量大、质检严。但动力电池缺陷种类复杂且差距小,需要耗费大量人力财力,人工逐个确认。为了解决产业难点,宁德时代通过百度飞桨深度优化过的PP-YOLO和ResNst系列算法,提升了算法精度、检测精度及预测效率,整体产品检测相较于原本的人工传统检测算法过杀率降低了66.7%,使其充分适应实际生产需求。
飞桨全景图

飞桨全景图

除此以外,在本次2021深度学习开发者峰会上,百度AI团队还发布了最新的飞桨开源框架2.1,大规模的图检索引擎,飞桨企业版EasyDL和BML模型升级,云原生机器学习核心系统PaddleFlow的升级、开放合作,与硬件生态融合的进展,以及量桨、螺旋桨技术升级等多项新技术、新产品、新功能。

在产业合作方面,百度宣布与中国信息通信研究院合作启动AI创新应用大赛开源框架前沿模型复现赛,并联合学术结合产业链共同开启分享的大航海计划,助力人员人才培养,产业发展智能化升级以及前沿探索。

王海峰强调,百度要和合作伙伴分享人工智能技术应用的产业创新实践,一起共同努力,坚持科技的自主创新发展壮大,共同壮大自主科技创新平台,共同促进产业智能化。

(本文首发钛媒体App,作者|林志佳)

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