百度:人工智能技术创新和产业发展进入“深度学习+”阶段

2月27日,中国人工智能学会首届智能融合产业论坛在成都举办。本届论坛由中国人工智能学会(CAAI)主办,中国人工智能学会智能融合专委会、百度公司、深度学习技术及应用国家工程研究中心和电子科技大学联合承办。中国工程院多名院士、知名专家、企业代表齐聚一堂,共同探讨人工智能技术发展与创新,促进智能融合领域产学研交流,推动智能融合领域的核心理论、关键技术和产业变革的蓬勃发展。百度首席技术官、深度学习技术及应用国家工程研究中心主任王海峰以《“深度学习+”创新发展新引擎》为题,阐释了人工智能技术创新和产业发展进入“深度学习+”阶段。

众所周知,第四次工业革命的核心驱动力是人工智能,而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。

王海峰表示,深度学习在技术、生态、产业等多个维度已逐渐成熟,人工智能的技术创新和产业发展进入“深度学习+”阶段,正引领新一轮技术更迭。

在技术层面,“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,已应用于搜索、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。此外,在数字人、智能视频生成等方向,文心大模型的技术能力已经体系化输出,并在冬奥等舞台亮相。

在生态层面,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。在硬件生态上,飞桨深度学习框架与芯片联合优化,提供高性能强大算力,已有超过40家硬件厂商与飞桨深度融合优化,国内外主流芯片基本都已适配飞桨。目前,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67万个模型。

在产业层面,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。

作为近几年人工智能发展的重要方向,大模型具有效果好、泛化性强、研发流程标准化的特点。但与此同时,大模型研发门槛高、难度大,依赖算法、算力和数据综合支撑,产业化面临挑战:首先是模型体积大,训练难度高;其次是算力规模大,性能要求高;第三是数据规模大,数据质量参差不齐。

如何实现大模型产业化?王海峰表示,具有算法、算力和数据综合优势的企业,可以将模型生产的复杂过程封装起来,通过低门槛、高效率的生产平台,为千行百业提供大模型服务。

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。

面向未来,百度将坚持技术创新,推进文心大模型与飞桨深度学习平台融合发展、共享生态,推动AI技术创新进入新阶段,加速产业生态共荣,为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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