人工智能进入工业大生产阶段

　　2019年被认为是多个新技术及技术应用的“元年”，例如5G商用元年、自动驾驶技术落地元年等。新技术带来的影响尚未体现，但毫无疑问，人们对新技术的重视程度远超以往任何时候。

　　在这些新技术的应用中，最受关注的莫过于AI。今年以来，业界、学界、政府机构合力推动AI技术的落地，尤其是与传统产业的结合，成为眼下新一轮科技革命和产业革命的核心驱动力。

　　人工智能进入工业大生产阶段

　　人工智能从概念到落地，经历了六十余年的探索。1956年，达特茅斯会议首次提出“人工智能”的概念，成为AI的起源地。其后，人工智能在上世纪经历了两波高潮和低谷。进入21世纪，大数据出现和深度学习崛起后，AI又得到飞跃式的发展。

　　虽然人工智能较以往有了突飞猛进的发展，但就技术本身而言，人工智能还有很大的进步空间。新一代人工智能技术的核心是深度学习，深度学习本身仍在不断发展进化，目前深度学习需要大计算、大数据，而且能耗很高。从基础技术原理角度来看，未来深度学习需要发展基于小数据、低能耗的人工智能算法。此外，人工智能在应用的过程中不再仅仅是核心算法，而是结合硬件以实现一体化。

　　从更宏观的层面来看，自18世纪60年代起，人类经历的三次工业革命，分别以机械技术、电气技术和信息技术为核心驱动力。驱动工业革命的核心技术表现出很强的通用性，而每一次工业革命到达高潮时，驱动它的核心技术就进入工业大生产阶段，呈现出标准化、自动化、模块化的工业大生产特征。

　　目前，新一代人工智能技术已经具备很强的通用性，呈现出标准化、自动化和模块化特征，这意味着其将进入工业大生产阶段。因此，如今深度学习框架起到了承上启下的作用，下接芯片、大型计算机系统，上承各种业务模型、行业应用，将成为“智能时代的操作系统”。

　　飞桨降低深度学习门槛避免重复造轮子

　　在国内，百度的深度学习平台飞桨，正支撑着人工智能进入工业大生产阶段，其以百度多年的深度学习技术研究和产业实践为基础，是全面开源开放、技术领先、功能完备的产业级深度学习平台。

　　当下，各行各业正在应用AI推动产业智能化升级，开源开放的深度学习平台能够有效降低深度学习技术应用门槛，让开发者和企业避免重复“造轮子”。基于飞桨更快速、便捷地开发AI应用，推动产业智能化进程。

　　在今年的世界互联网大会上，百度飞桨深度学习平台入选“世界互联网领先科技成果”。

　　目前，百度飞桨正在与芯片、硬件平台结合，体现了人工智能朝着软硬件一体化的方向发展。

　　飞桨是百度人工智能技术多年积累和产业实践的集大成者——百度大脑的核心组成部分。百度大脑在2019年实现了一次飞跃式的升级，实现了AI算法、计算架构与应用场景的融合创新，成为“软硬一体AI大生产平台”。

　　在数据和算力的基础上，百度大脑“软硬一体AI大生产平台”打通了人工智能产业化应用落地相关的全部流程，包括深度学习平台、通用AI能力、定制化训练平台、部署与集成，以及应用的技术解决方案，同时有完整的AI安全体系保障，实现了AI技术的标准化、自动化、模块化，推动产业智能化。

　　目前，百度大脑AI大生产平台已开放216项核心AI能力，日调用量突破1万亿次，开发者超过150万，企业用户发布模型超过16.9万个。

　　百度大脑为各行业智能化转型提供支撑

　　百度首席技术官王海峰曾表示，AI的发展最终是要服务于人的。在继续加强AI基础技术研究的同时，我们要让顶尖技术走出实验室，真正落地成产品、解决方案，赋能社会经济各领域。

　　人工智能技术在推动产业智能化发展的过程中，一定要跟场景、产业相结合。例如，将人工智能技术应用在工业或者是农业领域，就需要了解这个行业本身的特点和需求，进而对技术的模型进行有针对性的优化，从而获得良好的应用效果。

　　以百度大脑为例，百度大脑“软硬一体AI大生产平台”，以飞桨深度学习平台为基础底座，以百度智能云为载体，结合5G等技术，加快各行各业的智能化升级。目前，百度大脑已为各行各业的智能化转型升级提供了强力支撑，其核心AI能力已经广泛应用于互联网、交通、工业、农业、医疗、零售、金融等诸多领域，深入与实体经济融合。