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AI正在走入工业化大生产阶段:百度亮出“飞桨”应战

励志人生网 2019-04-26 03:53 创业新闻 95次

AI正在走入工业化大生产阶段:百度亮出“飞桨”应战

根据麦卡锡在去年发布的数据报告,在2030年之前,AI技术将为人类社会带来超过中国和印度GDP综合的生产力提升。而这场比蒸汽机和电气技术带来更大比例生产力发展的技术革新,将有90%发生在AI与各行各业,各生产场景的深度结合上。

这样一个判断已经广泛被全球经济体接受,在我国也上升为“智能+”国家战略,被写进了今年两会发布的《政府工作报告》中。

而“智能+”作为一场以深度学校技术驱动,到理论战略探索、再到技术应用落地和商业场景的全面行动,这涉及到方方面面的基础设施建设。这场行动中,深度学习开发者显然是探索未知的排头兵和先锋营。但在行动开始之初,中国深度学习开发者必须要获得一个通道,才能有效开展AI走进社会化大生产的宏伟冒险。

这个“通道”是什么?百度刚刚给出了答案。

AI正在走入工业化大生产阶段:百度亮出“飞桨”应战

4月23日,百度高级副总裁、深度学习技术及应用国家工程实验室主任王海峰在首届WAVE SUMMIT 2019深度学习开发者峰会上表示“深度学习正在推动人工智能进入工业大生产阶段。深度学习框架是智能时代的操作系统”。

随着以深度学习为代表的AI技术,不断证明自身的通用性与产业结合能力。百度作为中国AI技术的代表企业,已经开始走到了新的站位:通过自身AI技术优势促进社会生产力发展;驱动AI走入工业化大生产阶段,赋能实体经济和千行万业——而操作系统作为深度学习走进产业智能的必备因素,是目前这一阶段最关键的行业枢纽。

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针对这个逻辑,百度正在输出一套从深度学习开发基础设施,到产业智能化集成平台的全解决方案。其主角就是在中国开发者群落中耳熟能详,且刚刚拥有了中文名“飞桨”的PaddlePaddle。

百度为什么要做飞桨?飞桨在未来又会带给百度什么?

这两个重要问题的答案,都隐藏在刚刚举办的WAVE SUMMIT 2019深度学习开发者峰会中。在这场汇聚了过千名人工智能专家、深度学习开发者的盛会上,把百度、飞桨、开发者、产业智能,这四个关键词紧密联系到了一起。

从深度学习到“智能+”时代,

开发者们需要什么?

深度学习开发者峰会中,王海峰提出,深度学习的通用性特点,以及深度学习框架及平台的发展,正在推动人工智能标准化、自动化和模块化,进入工业大生产阶段。

这样的判断隐藏了这样一个逻辑:深度学习从一门技术,究竟应该如何走向千行万业的产业世界,这个迈步又必须建立在哪些基础上?

回顾深度学习的技术特性。会发现从上世纪70年代的专家系统,到机器学习复兴,再发展到深度学习。AI带给现实世界以三大技术价值特性:改变交互模式,改变数据排列效率,自学习和长期增长。

秉承这些技术价值,深度学习已经被证明可以有效、通用地解决了三大社会生产力问题:让专家经验可移植、让机器进一步取代低水平重复劳动、通过数据智能,让生产效率的精准化提升。

AI正在走入工业化大生产阶段:百度亮出“飞桨”应战

因此,深度学习在理论上已经完成了驱动生产力发展的价值自证。然而实际上还面临着大量的问题。其突出问题有四个:算力问题,融合调用问题、兼容障碍、大规模部署困境。

解决这四个问题,需要的是需要的是深度学习的集成化,为应用者和开发者提供算力充沛、AI基础能力多样、开发部署简单、输入输出标准化的“大平台”。

最好的解决方案,就是产业关系中涌现出一个具备高度集成化和兼容性、高可用性,支持大规模部署落地的操作系统。让开发者的需求和问题,都在同一个体系内找到解决方案。

这个体系应该是什么?从深度学习开发必须基于开发框架这个工程化需求来看,从框架到操作系统,是最有可能完成这一目标的产业逻辑。这也是为什么王海峰认为,深度学习框架承上启下,下接芯片、大型计算机系统,上承各种业务模型、行业应用,是智能时代的操作系统。

而今天的深度学习框架发展情况如何呢?迄今为止,百度的PaddlePaddle都还是国内唯一能够解决端到端深度学习模型开发与落地的框架。因此PaddlePaddle在中国AI走向产业这个趋势里,依旧是具备产业唯一性的。

湖津毋痴望,但送双飞桨

从现实世界的产业情况,到AI赋能提质增效的新一轮工业革命,这其中隔着一条看不见的江河。虽然理论上已经有了通航的可行性,但是开发者在实际操作中,还是没有可以渡河的舟楫——或者说,开发者的智慧和产业影响需求已经搭好了舟楫,但开发者缺少一对可以渡河的船桨。

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