10月17日，百度主办的2019年中关村论坛·AI时代的深度学习技术与应用创新论坛在北京举行。本次会议，百度AI技术平台体系执行总监、深度学习技术及应用国家工程实验室副主任吴甜为人工智能领域展示了重磅升级的“飞桨产业级深度学习开源开放平台”，及其四大领先技术，并首度发布《百度大脑AI技术成果白皮书》
10月20日，第六届世界互联网大会2019年度领先科技成果大奖揭晓，百度飞桨入选互联网领先科技成果。
一、产业变革时代，AI操作系统成全球竞争焦点
在白皮书中，百度宣布深度学习平台百度飞桨（Paddle Paddle）已经成为具备标准化、自动化、模块化特征，并且集核心框架、工具组建和服务平台为一体的端到端深度学习平台。在全球产业技术发展进入到以AI为核心新阶段的当下，百度飞桨的高速进化对我国产业升级转型的未来走向具有极其重要的意义。
作为全球第二大经济体，中国的制造业、服务业等领域的发展，已经走到了一个临界点。一方面，庞大的市场需求正在像精细化、个性化的方向发展。为了适应这个趋势，产业界都在力争实现AI技术上的“弯道超车”；另一方面，前沿技术在各行业里的应用，也已经达到相当高水平，客观上给产业技术带来了通过AI应用实现升级的可能性。这种发展态势，对超大规模深度学习模型训练技术提出了极高要求。而百度飞桨，正是在这个大背景下应运而生的。
事实上，在今年8月29日举行的2019百度云智峰会上，百度已经向业界指出，世界产业经济的发展已经开始进入“人工智能工业化”的新时代。全球产业界都已经提出，要在实现AI技术应用时，摆脱以往那种“散兵游勇”状态，转而以系统化、标准化形态实现AI技术在产业中的全面落地。
在此大背景下，全球各国都掀起了AI人工智能领域里，关于深度学习框架的“暗战”。要知道，越是规模庞大的经济体，在实现AI技术应用时，就越需要在国家层面上共享框架开放、生态开放的深度学习框架平台。这种框架平台，实际上就是AI时代的操作系统，它与PC时代的Windows、移动互联网时代的安卓具备同样关键的战略意义，是AI产业时代的“兵家必争之地”。
当前，世界范围内共有四种AI操作系统。它们包括：微软的Cognitive Services、Facebook旗下的 Pytorch、Google的 TensorFlow，以及百度的飞桨（Paddle Paddle）。其中，前三者均被美国科技巨头所垄断，只有百度飞桨为中国科技企业研发和构建，并能为中国产业界提供不受限制的、全面的支撑。显而易见，从保障国家基础科技、以及产业安全的角度来看，百度飞桨的重要性无论怎样强调都不过分。
二、提前布局、百度飞桨为中国深度学习撑起天空
飞桨今天的成就，是百度在AI人工智能领域里提前布局、孜孜不倦持续研发投入的成果。众所周知，在中国百度是最早于AI和无人驾驶领域里进行布局的科技企业，经过多年的研发，已经在深度学习开源平台、无人车开放平台等底层基础领域里拥有了强大的核心能力。为了打破谷歌Tensor Flow等国外技术在深度学习领域的垄断地位，百度为我国产业界构建了共享的深度学习框架----百度飞桨。
时至今日，百度飞桨已经成为国内唯一的完整、全套开源深度学习平台。该平台为各行业AI技术开发者提供了多大60个以上的主流模型，以及丰富的配套组件。飞桨不但架构先进，而且在顶层设计上就注重高度开放性。在开发环境方面，百度飞桨具有极强的延展性，能够满足不同行业开发者、不同技术条件开发平台的需求；在灵活性方面，飞桨拥有多端多平台部署的高性能推理引擎，能够兼容在其他开源框架下训练出来的模型，并且允许开发者将模型轻松快捷地部署到各种不同架构的平台系统上。百度飞桨这种兼具先进性和灵活性的优势，已经吸引了越来越多各行业AI开发者。
在百度飞桨面世之前，中国的AI技术开发依赖以谷歌Tensor Flow为代表的国外AI操作系统。来自不同产业的AI技术项目，普遍都高度依赖海外平台进行深度学习模型的训练，这种状况让产业界、科技界产生了危机感，一旦这些国外AI操作系统采取“卡脖子”手段，停止面向国内开发者提供开源，我国从消费到产业领域都将面临AI技术“断供”之忧。
正因为此，立足于中国的百度飞桨，一推出就让国内产业界普遍感到振奋。飞桨不但为国内产业提供了非常好的通用架构，而且它的自主性让各行业都能够放心。同样重要的是，飞桨为国内AI技术界提供了全中文的友好开发环境，具有更好的适应性。如今，大批国内AI应用开发者都已经习惯于使用百度飞桨来进行深度学习模型的训练了。这个转变对于我国产业智能升级的意义是重大的。其重要性，完全可以与从2013年开始的IT硬件“去IOE化”相提并论，它使得我国各行业终于实现了软硬件两方面对国外技术的高度依赖。
展望未来，已经跻身世界四大AI操作系统行列的百度飞桨，不但在中国大本营牢牢站住了脚，甚至有可能进一步走向海外市场，与谷歌Tenser Flow、微软Cognitive Services、Facebook旗下的 Pytorch等争一日之短长。
三、百度飞桨的人工智能工业化野心
事实上，与谷歌、微软、Facebook等巨头争夺全球AI深度学习框架的话语权，这正是界对百度飞桨的“野心”所在。目前飞桨突破了超大规模深度学习模型训练技术，是世界首个支持千亿特征、万亿参数、数百节点，攻克了超大规模深度学习模型在线学习难题，且实现了万亿规模参数模型实时更新的开源大规模训练平台。在此基础上，百度飞桨正在各行各业大规模实现AI应用的落地实施。
例如，在当前全球范围内都引发高度关注的环保领域，百度飞桨通过与北京林业大学的合作，研发出了智能害虫检测系统。该系统利用搭载AI芯片的摄像头模组进行虫子的检测与识别，分析病虫害当中虫子的种类，以及害虫集中在哪个层面，然后向相关部门提出进行针对性的防治方案；在智能交通领域，百度地图通过飞桨让用户出行时间预估的准确率从81%提升至86%；在工业领域，百度飞桨的图像检测及图像分割技术，已经帮助广东电网实现了变电站设备智慧巡检，极大提升识别准确度并节约宝贵的人力资源。
这些只是百度飞桨助力AI应用在产业落地实施的几个例子，事实上，飞桨迄今已累计服务150多万开发者、帮助6.5万企业用户，在定制化训练平台上发布了16.9万个模型。在百度飞桨的助力下，中国各行各业都在以空前的速度和积极性，将人工智能深度学习技术投入到了实际应用当中。
通过在各行各业推进AI应用的实施，百度飞桨正在帮助中国产业界实现AI技术的“跃迁”。目前的飞桨平台，提供开发、训练和预测一整套的技术能力，并支持包括自然语言处理、视觉、推荐和语音等在内的丰富的工业级模型库，以及支持语义理解、目标监测、图像分割等任务的端到端开发套件。该平台还为开发者提供包括自动化深度学习、迁移学习、强化学习、多任务学习等工具组件在内的工具，以帮助开发者降低技术门槛。
在百度飞桨的帮助下，中国各产业领域都得以大幅度降低了实现AI技术应用的成本、提升了开发和部署的效率。飞桨架构下的百度EasyDL定制化训练和服务平台，目前已经能够提供可视化页面，并允许开发者通过创建模型、上传并标注数据、训练模型、发布模型，从而获得公有云API、端计算离线SDK、软硬一体方案，并快速实现对各种业务场景的集成。包括工业、安防、零售、物流、教育 、 医疗等在内的各行业，都已经把百度飞桨平台视作进行深度学习训练模型的首选。无疑，在百度飞桨的强大支撑下，中国产业界在AI技术应用方面将很快实现升级。
正如百度方面于本次中关村论坛上强调的那样，在人工智能已成为新一轮科技革命和产业变革核心驱动力、整个社会走入智能时代的当下，百度飞桨作为我国自主的深度学习平台，将助力我国产业AI应用，加速实现产业智能化。
