送君雙飛槳：百度如何與AI開發者一同踏入產業智慧時代

根據麥卡錫在去年釋出的資料包告，在2030年之前，AI技術將為人類社會帶來超過中國和印度GDP綜合的生產力提升。而這場比蒸汽機和電氣技術帶來更大比例生產力發展的技術革新，將有90%發生在AI與各行各業，各生產場景的深度結合上。

這樣一個判斷已經廣泛被全球經濟體接受，在我國也上升為“智慧+”國家戰略，被寫進了今年兩會發布的《政府工作報告》中。

而“智慧+”作為一場以深度學校技術驅動，到理論戰略探索、再到技術應用落地和商業場景的全面行動，這涉及到方方面面的基礎設施建設。這場行動中，深度學習開發者顯然是探索未知的排頭兵和先鋒營。但在行動開始之初，中國深度學習開發者必須要獲得一個通道，才能有效開展AI走進社會化大生產的宏偉冒險。

這個“通道”是什麼?百度剛剛給出了答案。

4月23日，百度高階副總裁、深度學習技術及應用國家工程實驗室主任王海峰在首屆WAVE SUMMIT 2019深度學習開發者峰會上表示“深度學習正在推動人工智慧進入工業大生產階段。深度學習框架是智慧時代的作業系統”。

隨著以深度學習為代表的AI技術，不斷證明自身的通用性與產業結合能力。百度作為中國AI技術的代表企業，已經開始走到了新的站位：透過自身AI技術優勢促進社會生產力發展;驅動AI走入工業化大生產階段，賦能實體經濟和千行萬業——而作業系統作為深度學習走進產業智慧的必備因素，是目前這一階段最關鍵的行業樞紐。

針對這個邏輯，百度正在輸出一套從深度學習開發基礎設施，到產業智慧化整合平臺的全解決方案。其主角就是在中國開發者群落中耳熟能詳，且剛剛擁有了中文名“飛槳”的PaddlePaddle。

百度為什麼要做飛槳?飛槳在未來又會帶給百度什麼?

這兩個重要問題的答案，都隱藏在剛剛舉辦的WAVE SUMMIT 2019深度學習開發者峰會中。在這場匯聚了過千名人工智慧專家、深度學習開發者的盛會上，把百度、飛槳、開發者、產業智慧，這四個關鍵詞緊密聯絡到了一起。

從深度學習到“智慧+”時代，開發者們需要什麼?

深度學習開發者峰會中，王海峰提出，深度學習的通用性特點，以及深度學習框架及平臺的發展，正在推動人工智慧標準化、自動化和模組化，進入工業大生產階段。

這樣的判斷隱藏了這樣一個邏輯：深度學習從一門技術，究竟應該如何走向千行萬業的產業世界，這個邁步又必須建立在哪些基礎上?

回顧深度學習的技術特性。會發現從上世紀70年代的專家系統，到機器學習復興，再發展到深度學習。AI帶給現實世界以三大技術價值特性：改變互動模式，改變資料排列效率，自學習和長期增長。

秉承這些技術價值，深度學習已經被證明可以有效、通用地解決了三大社會生產力問題：讓專家經驗可移植、讓機器進一步取代低水平重複勞動、透過資料智慧，讓生產效率的精準化提升。

因此，深度學習在理論上已經完成了驅動生產力發展的價值自證。然而實際上還面臨著大量的問題。其突出問題有四個：算力問題，融合呼叫問題、相容障礙、大規模部署困境。

解決這四個問題，需要的是需要的是深度學習的整合化，為應用者和開發者提供算力充沛、AI基礎能力多樣、開發部署簡單、輸入輸出標準化的“大平臺”。

最好的解決方案，就是產業關係中湧現出一個具備高度整合化和相容性、高可用性，支援大規模部署落地的作業系統。讓開發者的需求和問題，都在同一個體系內找到解決方案。

這個體系應該是什麼?從深度學習開發必須基於開發框架這個工程化需求來看，從框架到作業系統，是最有可能完成這一目標的產業邏輯。這也是為什麼王海峰認為，深度學習框架承上啟下，下接晶片、大型計算機系統，上承各種業務模型、行業應用，是智慧時代的作業系統。

而今天的深度學習框架發展情況如何呢?迄今為止，百度的PaddlePaddle都還是國內唯一能夠解決端到端深度學習模型開發與落地的框架。因此PaddlePaddle在中國AI走向產業這個趨勢裡，依舊是具備產業唯一性的。

湖津毋痴望，但送雙飛槳

從現實世界的產業情況，到AI賦能提質增效的新一輪工業革命，這其中隔著一條看不見的江河。雖然理論上已經有了通航的可行性，但是開發者在實際操作中，還是沒有可以渡河的舟楫——或者說，開發者的智慧和產業影響需求已經搭好了舟楫，但開發者缺少一對可以渡河的船槳。

這就是百度在這場渡江之旅中，為無數開發者和產業需求所準備的關鍵禮物：PaddlePaddle擁有了中文名“飛槳”。這個名字出自宋代詩人、理學大師朱熹的 《即事有懷寄彥輔仲宗二兄》“聞說雙飛槳，翩然下廣津”。剛好，這首詩裡也蘊含了一個關於渡河登岸的美好寓意——今天的AI技術和AI開發者，正是那群渡河登岸的探險者。

可以看到，今天AI開發走入各行業和廣袤的產業場景，實質缺乏的就是上文中推理論證過的中樞作業系統，以及完善的工具、服務與生態。

而從國內唯一功能完備的深度學習開發框架，再到AI世界最完善的作業系統與開發生態，飛槳走過的路，恰好填補了這一關鍵產業需求。在這次深度學習開發者峰會上，飛槳又重磅釋出11項新特性及服務，包含PaddleNLP、影片識別工具集、Paddle Serving、PaddleSlim、AutoDL Design等多種深度學習開發、訓練、預測環節的“硬通貨”。

不斷進化的飛槳，正在對深度學習技術賦能產業起到了三點支撐作用：

1、核心層具有不可替代性，不斷完善基礎設施功能

作為國內唯一完整、全套的深度學習平臺，飛槳在核心框架層面，可以提供開發、訓練和預測一整套的技術能力;同時又提供了豐富的預訓練模型，形成完整的模型庫，透過模組化的方式提供給使用者。在開發者峰會上，飛槳再次升級了核心能力，已經開始讓開發者感嘆：平臺比開發者跑的更快。

2、面向產業實際需要的工具與服務層，綜合連線AI與落地需求

為適應工業大生產階段的“標準化、自動化和模組化”，飛槳提供了包括遷移學習、強化學習、自動化網路結構設計、訓練視覺化工具、彈性深度學習計算等在內的工具元件。

而在服務平臺層面，飛槳提供了零基礎定製化訓練和服務平臺EasyDL和一站式開發平臺AIStudio，透過完善的工具與服務容納，將真實產業需求與AI能力連線在一起。

3、啟用深度學習開發生態，承擔產業從零到一的領路者

這次峰會中，百度宣佈了一站式開發平臺 AI Studio 將提供總計1億元的免費算力。而這只是飛槳生態中的冰山一角。在更廣泛的深度學習人才培養生態體系中，百度提供深度學習師資培訓，並透過協同育人專項基金以及 AI Studio 教育版，培育深度學習領域高校人才;在開發者社群中，飛槳提供免費線上課程、以及不間斷的賽事互動;在企業方面，有黃埔學院和“AI 快車道”計劃以及 AI 技術的生態扶持計劃，預計深度扶植1000家 AI 企業。

飛槳的價值，在於讓開發者獲得創造的自由，讓千行萬業具備用AI升級生產力的自由，讓國家AI戰略獲得產業發展的自由，讓年輕人擁抱透過AI追逐夢想的自由。

飛槳卡位，百度蝶變

飛槳的能力、服務和生態進化，在某種程度上代表著百度在AI時代的機遇正在不斷拓張。被譽為在AI時代“最早醒來”的百度，今天已經明顯可以從飛槳的產業戰略價值和生態活力中，收穫面向未來市場的發展軌道。

從飛槳今天出色的戰略卡位價值向前看，會發現百度經歷了一系列AI時代的蝶變，他們發生在悄無聲息的坪林煙雨間，一旦破繭卻能驚起千丈疊巒。

百度的第一次AI蝶變，是早在2012年就開始佈局深度學習，並且極具前瞻性地佈局人工智慧基礎能力，這讓百度在今天的AI浪潮中游刃有餘。

第二次AI蝶變，是在需求邏輯的驅動下，默默孵化了Paddle以及大量AI工具，並率先進行了技術平臺化。這些工作一方面讓百度的PC與移動端業務持續收益，一方面精準卡位了AI時代的開發者需求。

第三次蝶變，是各個領域的富有前瞻性的AI能量，整合於百度大腦的平臺化模式，透過飛槳生態，向下連線計算，向上觸達行業應用、開發者，向內支撐百度所有業務的AI化和智慧升級，向外開始賦能千行萬業的產業應用，提供端到端的開發、服務、工具，以及生態賦能。

有理由相信，今天百度正在第四次蝶變的肇始，這次百度要做的，是將整個AI體系進行面向工業級AI基礎設施的升級，目標是為各行業提供足夠充沛的AI算力、足夠多元可融合的AI能力和開發工具、平臺服務。最終觸發AI能力輸出的模組化、標準化、自動化，抵達啟動工業大生產所需的產業奇點。

可以看到，從飛槳的前瞻性佈局到不斷戰略升級，破繭而出，印證了AI時代百度做對了三件事：

1、看遠處，足夠前瞻性地提前多年判斷清楚了AI必然會發生，從而長期積累，廣屯糧草。當AI風起時，百度成為最先做好準備的飛行員。

2、看細節，儲備必備的AI工具和能力，長線發展，在具備產業唯一性的時刻重磅升級，全力孵化。飛槳的故事就是如此，從最開始並不為大眾所知的技術創新，到廣受開發者好評的國內最完善深度學習框架，再到成為中國AI走向產業化的核心操作平臺。從細節到全域性，百度的棋路很是精彩。

3、看邏輯，飛槳不斷提高戰略價值，核心在於它處在一個必要邏輯上：沒有深度學習開發框架的自主化，國家產業將始終受制於人，本土開發無從談起。另一方面，框架又是距離開發者和產業應用者最近的東西，從這裡釋放工具和服務、構築生態價值，是最有效率的。兩個邏輯支撐百度始終以超前的姿態正確佈局，完成了百度在AI時代的“蝶變”。

到今天，飛槳的技術能力、戰略意義和生態活力，已經開始源源不斷地賦能百度。對內撐起了百度AI時代的體驗快跑，對外讓百度接入了產業智慧化這個未來很長時間中最具想象力的宏大市場。

正確地事，往往發生在對正確食物的篤定與堅持裡——開發者需要飛槳，百度就送給他們飛槳——這件正確的“小事”，正在帶給百度一個悠長的未來。