AI正在走入工业化大生产阶段:百度亮出“飞桨”应战

2019-04-26 14:41:41爱云资讯

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。

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。

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。

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。

这就是百度在这场渡江之旅中,为无数开发者和产业需求所准备的关键礼物:PaddlePaddle拥有了中文名“飞桨”。这个名字出自宋代诗人、理学大师朱熹的 《即事有怀寄彦辅仲宗二兄》“闻说双飞桨,翩然下广津”。刚好,这首诗里也蕴含了一个关于渡河登岸的美好寓意——今天的AI技术和AI开发者,正是那群渡河登岸的探险者。

可以看到,今天AI开发走入各行业和广袤的产业场景,实质缺乏的就是上文中推理论证过的中枢操作系统,以及完善的工具、服务与生态。

而从国内唯一功能完备的深度学习开发框架,再到AI世界最完善的操作系统与开发生态,飞桨走过的路,恰好填补了这一关键产业需求。在这次深度学习开发者峰会上,飞桨又重磅发布11项新特性及服务,包含PaddleNLP、视频识别工具集、Paddle Serving、PaddleSlim、AutoDL Design等多种深度学习开发、训练、预测环节的“硬通货”。

不断进化的飞桨,正在对深度学习技术赋能产业起到了三点支撑作用:

1、核心层具有不可替代性,不断完善基础设施功能

作为国内唯一完整、全套的深度学习平台,飞桨在核心框架层面,可以提供开发、训练和预测一整套的技术能力;同时又提供了丰富的预训练模型,形成完整的模型库,通过模块化的方式提供给使用者。在开发者峰会上,飞桨再次升级了核心能力,已经开始让开发者感叹:平台比开发者跑的更快。

2、面向产业实际需要的工具与服务层,综合连接AI与落地需求

为适应工业大生产阶段的“标准化、自动化和模块化”,飞桨提供了包括迁移学习、强化学习、自动化网络结构设计、训练可视化工具、弹性深度学习计算等在内的工具组件。

而在服务平台层面,飞桨提供了零基础定制化训练和服务平台EasyDL和一站式开发平台AIStudio,通过完善的工具与服务容纳,将真实产业需求与AI能力连接在一起。

3、激活深度学习开发生态,承担产业从零到一的领路者

这次峰会中,百度宣布了一站式开发平台 AI Studio 将提供总计1亿元的免费算力。而这只是飞桨生态中的冰山一角。在更广泛的深度学习人才培养生态体系中,百度提供深度学习师资培训,并通过协同育人专项基金以及 AI Studio 教育版,培育深度学习领域高校人才;在开发者社区中,飞桨提供免费在线课程、以及不间断的赛事互动;在企业方面,有黄埔学院和“AI 快车道”计划以及 AI 技术的生态扶持计划,预计深度扶植1000家 AI 企业。

飞桨的价值,在于让开发者获得创造的自由,让千行万业具备用AI升级生产力的自由,让国家AI战略获得产业发展的自由,让年轻人拥抱通过AI追逐梦想的自由。

飞桨卡位,百度蝶变

飞桨的能力、服务和生态进化,在某种程度上代表着百度在AI时代的机遇正在不断拓张。被誉为在AI时代“最早醒来”的百度,今天已经明显可以从飞桨的产业战略价值和生态活力中,收获面向未来市场的发展轨道。

从飞桨今天出色的战略卡位价值向前看,会发现百度经历了一系列AI时代的蝶变,他们发生在悄无声息的坪林烟雨间,一旦破茧却能惊起千丈叠峦。

百度的第一次AI蝶变,是早在2012年就开始布局深度学习,并且极具前瞻性地布局人工智能基础能力,这让百度在今天的AI浪潮中游刃有余。

第二次AI蝶变,是在需求逻辑的驱动下,默默孵化了Paddle以及大量AI工具,并率先进行了技术平台化。这些工作一方面让百度的PC与移动端业务持续收益,一方面精准卡位了AI时代的开发者需求。

第三次蝶变,是各个领域的富有前瞻性的AI能量,集成于百度大脑的平台化模式,通过飞桨生态,向下连接计算,向上触达行业应用、开发者,向内支撑百度所有业务的AI化和智能升级,向外开始赋能千行万业的产业应用,提供端到端的开发、服务、工具,以及生态赋能。

有理由相信,今天百度正在第四次蝶变的肇始,这次百度要做的,是将整个AI体系进行面向工业级AI基础设施的升级,目标是为各行业提供足够充沛的AI算力、足够多元可融合的AI能力和开发工具、平台服务。最终触发AI能力输出的模块化、标准化、自动化,抵达启动工业大生产所需的产业奇点。

可以看到,从飞桨的前瞻性布局到不断战略升级,破茧而出,印证了AI时代百度做对了三件事:

1、看远处,足够前瞻性地提前多年判断清楚了AI必然会发生,从而长期积累,广屯粮草。当AI风起时,百度成为最先做好准备的飞行员。

2、看细节,储备必备的AI工具和能力,长线发展,在具备产业唯一性的时刻重磅升级,全力孵化。飞桨的故事就是如此,从最开始并不为大众所知的技术创新,到广受开发者好评的国内最完善深度学习框架,再到成为中国AI走向产业化的核心操作平台。从细节到全局,百度的棋路很是精彩。

3、看逻辑,飞桨不断提高战略价值,核心在于它处在一个必要逻辑上:没有深度学习开发框架的自主化,国家产业将始终受制于人,本土开发无从谈起。另一方面,框架又是距离开发者和产业应用者最近的东西,从这里释放工具和服务、构筑生态价值,是最有效率的。两个逻辑支撑百度始终以超前的姿态正确布局,完成了百度在AI时代的“蝶变”。

到今天,飞桨的技术能力、战略意义和生态活力,已经开始源源不断地赋能百度。对内撑起了百度AI时代的体验快跑,对外让百度接入了产业智能化这个未来很长时间中最具想象力的宏大市场。

正确地事,往往发生在对正确食物的笃定与坚持里——开发者需要飞桨,百度就送给他们飞桨——这件正确的“小事”,正在带给百度一个悠长的未来。

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