1月10日,百度Create AI开发者大会成功举办,聚焦“创造者精神”,分享创新与增长理念,与开发者和创造者们一道激发科技想象力,开拓创新创造新天地。
百度首席技术官王海峰表示,当前规模化的AI大生产已然形成,深度学习从技术、生态、产业等多个维度逐渐成熟,人工智能的技术创新和产业发展,进入“深度学习+”阶段,让创新创造大有可为。
人工智能多元融合趋势明显,步入“深度学习+”阶段
纵观人类历史上前三次工业革命,其核心驱动力如机械技术、电气技术和信息技术都具有很强的通用性。进入工业大生产阶段后,一方面,这些核心技术自身的产业链逐渐成熟,成为整个经济社会的基础设施;另一方面,各行业加速应用新科技,转型升级,新行业、新业态得以兴起。
知史而鉴今。在王海峰看来,以人工智能为重要驱动力的第四次工业革命,深度学习是其关键核心技术,具有很强的通用性,呈现出标准化、自动化、模块化的工业大生产特征,推动人工智能进入工业大生产阶段。
王海峰指出,当前人工智能的融合创新越来越丰富,在融合中趋向统一,在融合中孕育新方向和新模式;大模型进一步增强了人工智能的通用性,成为AI开发和应用的新基座,跨模态、统一大模型向着通用人工智能迈进;深度学习平台的标准化、自动化和模块化特征越来越显著,不断降低人工智能的应用门槛,规模化的AI大生产已然形成。人工智能的技术创新和产业发展,进入“深度学习+”阶段。
深度学习平台+大模型筑基,驱动技术创新和产业增长
如何理解“深度学习+”,王海峰分别从技术、生态、产业三个角度进行阐述。
从技术角度,“深度学习+知识”,是人工智能技术进一步发展的重要方向。知识增强的深度学习,让机器同时从海量数据和大规模知识中融合学习,效果更好,效率更高。百度研制的文心产业级知识增强大模型,具备跨模态、跨语言的深度语义理解与生成能力,应用于搜索、信息流、智能音箱等互联网产品,并通过飞桨深度学习平台赋能制造、能源、金融、通信、媒体等各行各业。
从生态角度,深度学习+上下游生态伙伴。芯片、深度学习框架、模型及应用构成了深度学习良性生态,使得应用需求和反馈传递到深度学习技术及应用的每个环节,各环节持续迭代优化,加速AI技术创新和产业发展。此外,生态中的产学研用各方,也在携手培养人工智能人才,百度联合社会各界已培养超过300万AI人才。
从产业角度,深度学习+千行百业。各行各业应用深度学习技术降本增效,创新产品和业务,加快产业智能化进程,努力实现高质量增长。我国的产业体系品类齐全、体量庞大,深度学习驱动的创新有丰富的应用场景,有助于形成良性循环,促进底层技术突破,加快升级现代化产业体系。比如,智能交通中“智能调度系统”,则是深度学习+交通融合创新的智能应用。城市交通复杂多变,缺乏全局感知数据,难以全域协同控制。应用深度学习技术,可实现对整个区域交通流量的全局调控,最大限度地减少各方向绿灯的空放,减缓道路拥堵,节省出行时间。
王海峰强调,“深度学习+”驱动技术创新、产业发展,离不开深度学习产业链的完善和壮大,而深度学习框架平台和大模型贯通了从硬件适配、模型训练、推理部署,到场景应用的全产业链,为人工智能技术创新和产业增长夯实了智能化基座。
基于多年的深度学习技术研究和产业实践,百度打造了集核心框架、产业级模型库、开发套件、工具组件和服务平台于一体的飞桨深度学习平台。飞桨平台已经凝聚535万开发者,服务20万家企事业单位,创建了67万个模型。
以“飞桨+文心大模型”筑基,百度致力于技术创新,打通产业化路径,加速 “数实融合”,为我国实现高水平科技自立自强、经济社会高质量增长贡献力量。
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