正在阅读:

百度CTO王海峰:人工智能进入工业大生产阶段,深度学习是核心技术

扫一扫下载界面新闻APP

百度CTO王海峰:人工智能进入工业大生产阶段,深度学习是核心技术

深度学习平台的标准化、自动化和模块化特征越来越显著,不断降低人工智能的应用门槛。

图片来源:百度官方

记者|崔鹏

1月12日,在百度Create AI开发者大会上,百度首席技术官(CTO)王海峰表示,当前规模化的AI(人工智能)大生产已经形成,人工智能的技术创新和产业发展将进入“深度学习+”阶段。

在王海峰看来,以人工智能为重要驱动力的第四次工业革命,深度学习是核心技术。它具备很强的通用性,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,人工智能的技术创新和产业发展将进入“深度学习+”阶段,他从技术、生态和产业三个层面详细阐述了“深度学习+”的概念。

从技术层看,“深度学习+知识”,是人工智能技术发展的重要方向。知识增强的深度学习,能让机器同时从海量数据和大规模知识中融合学习,显著提升效果和效率。

从生态层看,表现在深度学习+上下游生态伙伴上。芯片、深度学习框架、模型及应用构成了深度学习的完整生态,让应用需求和反馈传递到深度学习技术及应用的每个环节,加速AI技术创新和产业发展。

从产业层看,为深度学习+千行百业。各行业应用深度学习技术降本增效,加快产业智能化进程。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,有助于促进底层技术突破。

例如智能交通中“智能调度系统”,则是深度学习+交通融合创新的智能应用。城市交通复杂多变,缺乏全局感知数据,难以全域协同控制。应用深度学习技术,可实现对整个区域交通流量的全局调控,最大限度地减少各方向绿灯的空放,减缓道路拥堵,节省出行时间。

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,而深度学习框架平台和大模型贯通了从硬件适配、模型训练、推理部署再到场景应用的全产业链,成为人工智能技术创新和产业增长的基座。

官方信息显示,百度打造的集核心框架、产业级模型库、开发套件、工具组件和服务平台于一体的飞桨深度学习平台,已经拥有535万开发者,服务20万家企事业单位,创建了67万个模型。

未经正式授权严禁转载本文,侵权必究。

百度

5.6k
  • 百度Comate代码助手升级,面向个人开发者全面免费
  • 百度沈抖:大模型产业落地不能用爆款思维

评论

暂无评论哦,快来评价一下吧!

下载界面新闻

微信公众号

微博

百度CTO王海峰:人工智能进入工业大生产阶段,深度学习是核心技术

深度学习平台的标准化、自动化和模块化特征越来越显著,不断降低人工智能的应用门槛。

图片来源:百度官方

记者|崔鹏

1月12日,在百度Create AI开发者大会上,百度首席技术官(CTO)王海峰表示,当前规模化的AI(人工智能)大生产已经形成,人工智能的技术创新和产业发展将进入“深度学习+”阶段。

在王海峰看来,以人工智能为重要驱动力的第四次工业革命,深度学习是核心技术。它具备很强的通用性,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,人工智能的技术创新和产业发展将进入“深度学习+”阶段,他从技术、生态和产业三个层面详细阐述了“深度学习+”的概念。

从技术层看,“深度学习+知识”,是人工智能技术发展的重要方向。知识增强的深度学习,能让机器同时从海量数据和大规模知识中融合学习,显著提升效果和效率。

从生态层看,表现在深度学习+上下游生态伙伴上。芯片、深度学习框架、模型及应用构成了深度学习的完整生态,让应用需求和反馈传递到深度学习技术及应用的每个环节,加速AI技术创新和产业发展。

从产业层看,为深度学习+千行百业。各行业应用深度学习技术降本增效,加快产业智能化进程。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,有助于促进底层技术突破。

例如智能交通中“智能调度系统”,则是深度学习+交通融合创新的智能应用。城市交通复杂多变,缺乏全局感知数据,难以全域协同控制。应用深度学习技术,可实现对整个区域交通流量的全局调控,最大限度地减少各方向绿灯的空放,减缓道路拥堵,节省出行时间。

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,而深度学习框架平台和大模型贯通了从硬件适配、模型训练、推理部署再到场景应用的全产业链,成为人工智能技术创新和产业增长的基座。

官方信息显示,百度打造的集核心框架、产业级模型库、开发套件、工具组件和服务平台于一体的飞桨深度学习平台,已经拥有535万开发者,服务20万家企事业单位,创建了67万个模型。

未经正式授权严禁转载本文,侵权必究。