以桨为楫 修己度人（三）

目录
1.人工智能开创的新时代
2.使命开启飞桨一春独占
3.技术突破奠定飞桨品牌一骑绝尘
4.行业应用积淀飞桨品牌一枝独秀
5.生态传播造就飞桨品牌一众独妍
6.深度学习平台的现状和未来思考

行业应用积淀飞桨品牌一枝独秀
业界认为，从竞争层面而言，深度学习框架的产业周期被极限压缩，十年左右的时间里先后跨越了三个阶段：
第一个赛段是“有无”的竞争，此时的框架大多有着学术性质，所能解决的往往是一类问题，而且在设计上有着不小的缺陷。
第二赛段是“多少”的竞争，谁能提供更丰富的模型库，谁就会赢得开发者的青睐。
第三个赛段是“应用”的竞争，重心放在了易用性和硬件适配优化上，对政策的依赖越来越低，市场需求才是最核心的驱动因素。
而百度飞桨，恰恰是这三个阶段的开创者、参与者、蝶变者、分享者。品牌布局的时机很重要，这是是否能成为头牌品牌的最重要起点。品牌研发推进的节奏布局也很重要，太早则容易成为被拍死在沙滩上的先烈，太晚容易流于跟随者的邯郸学步，因而与整体市场节奏同频共振才是恰如其分的表现。
深度学习框架常常被比作是“智能时代的操作系统”，下接芯片、上承应用，在人工智能的落地环节有着承上启下的作用。迄今为止，飞桨已创建67万个AI模型，超越TensorFlow和PyTorch成为国内服务规模最为广泛的框架工具。算法模型已经超过500个，覆盖计算机视觉、自然语言处理、推荐、语音等多个领域，并包含经过产业实践长期打磨的主流模型以及在国际竞赛中的夺冠模型。所幸的是，在行业内大模型热的背景下，飞桨并没有一味地追逐模型参数的规模，一手打造成为开发者深度学习框架的头部品牌，一手极力推动模型的产业落地。
和阿里云的第二个类似点在于，都是从自身复杂的业务体系里抽象出技术架构，并先在自身的业务诸如搜索、语音输入、地图、阿波罗等得到验证实践后，然后赋能其它行业和企业，实现大规模的产业化落地和布局，这是所有科技品牌必然要经历的阶段。
目前，飞桨已建立基础能力服务、智能分析决策、前沿创新三级赋能价值体系，分层次支撑干行百业数字化转型，在不同环节、不同程度上促进人工智能与行业深度融合，重塑创新链、价值链、产业链。其中计算机视觉、语音语言等基础能力服务占现有平台应用的六成左右，目前应用最为广泛，典型应用包括工业质检、巡检、文本识别等。智能分析决策占三成左右，主要以金融风控、用户推荐为主，前沿创新探索获得初步应用，占一成左右，成为近期赋能热点。
基础能力服务赋能，面向众多行业领域中的底层通用场景，深度学习平台可提供各类基于计算机视觉、语音语言等基础AI能力的解决方案，最大限度发挥和推广深度学习技术价值。在人脸识别、工业巡检、制造质检、城市管理、语音助手等场景，具备应用技术成熟、导入成本较低、场景需求相对标准、市场空间广阔等特点，而传统解决方案大多依赖人力完成，“机械替代”成为现阶段众多行业企业的主要诉求。针对上述场景，谷歌TensorFlow、Meta PyTorch、百度飞桨等深度学习平台纷纷开放目标检测、图像识别、自然语言处理等基础算法模型能力，提供完整训练推理和部署工具，帮助企业大幅降低人力资源成本，提高生产运转效率。具体来看，基础能力服务又可细分为三大价值场景。一是基于视觉能力场景，通过平台提供的高精度图像识别、目标检测模型以及完整的训练推理开发部署套件，辅助企业完成工业质检、通道巡检等工作，解放人力资源。例如某图像为解决电池隔膜种类缺陷多、毫米级缺陷像素少、检测速度要求高等挑战，将工业相机采集的电池隔膜图像作为飞桨框架数据输入，利用语义分割模型PaddleSeg进行精细分割以实现快速分类，产线升级后分割准确度和缺陷分类精度分别达到82％、98％，精度提升30％，质检时间缩短至2毫秒。国网某电力公司采用飞桨YOLOv3模型实现对吊车、塔吊、挖掘机等施工器械以及导线导物、烟火的多目标检测，并进行模型剪裁与蒸馏，最后通过Paddle Lite实现端侧部署，将识别时间缩短至0.5秒，吊车准确率、塔吊准确率、施工机械准确率均超过95％。某机器人公司基于飞桨视觉工具套件研发的“输煤胶带智能巡检机器人”，解决了之前难以检测或检测速度慢、容易漏报和误报等难题，识别准确率大幅提高，开发时间缩短70％以上。二是基于语音语言能力场景，深度学习平台可针对多语种、多目标、多任务、远近场的语音场景完成精准识别翻译，实现生活服务与工业制造等场景下的智能应用。例如飞桨推出语音模型库PaddleSpeech，开源业界首个声纹识别和音频检索系统，实现语音识别、语音合成、声音分类的一键开发部署，某洗衣机采用后，实现洗衣机噪音质检标准化、无人化，识别效率从人工的90％提升至98%。三是人机融合场景，在实际应用场景中，人工智能除直接利用视觉、语音等基础AI技术外，更多需要结合工业机器人、无人机、AGV小车等先进设备，实现人机高效协同工作。例如某物流将飞桨图像分类、检测、分割套件部署在从库房下单、分拣中心到运输全流程，并采用PaddleSlim模型压缩技术实现边缘侧服务器的模型轻量化部署，整体工作效率可提升65％。
智能分析决策赋能，借助专家级行业知识图谱，深度学习平台能够深入企业核心业务场景，结合领域知识提供智能分析预测和辅助决策能力。在智能时代，众多企业已将数据的定位由“资源”升级为“资产”。知识源自于数据的提炼萃取，在人工智能助力下具有更高的应用价值，帮助企业沉淀业务逻辑，支持核心能力创新迭代。借助行业知识图谱为企业机构提供进一步分析决策能力成为发展重点，当前谷歌、百度等深度学习平台发布的金融、医疗等多个行业模型已超过专家水平，可满足在极短时间内完成海量数据处理，分析预测行为变化或对企业关键决策提供辅助建议。一是行为数据分析，深度学习平台通过分析时空序列数据，可对产业生产、供应链、企业利润进行分析预测，提前告知预警潜在风险，辅助经济平稳运行。某发动机制造企业借助飞桨平台的时序大数据建模能力，助力构建发动机故障诊断能力，基于故障的知识图谱可预测未来一段时间内发动机系统发生故障的概率，诊断准确率达到85％以上。二是辅助决策管理，深度学习平台对数据样本高精度、大批量、低时延的识别处理能力，能够快速挖掘并提炼海量数据资源中潜在的业务知识，可以为企业核心关键决策提供判断依据或建议。例如百度和浦发银行联合研发了浦发-百度·文心大模型，基于通用文心大模型挖掘金融数据知识，结合浦发银行场景需求，设计了针对性的财报领域判别、金融客服问答匹配等预训练任务，在浦发银行相关业务上应用效果显著提升。某云音乐为实现在用户直播互动行为数据稀少、分布式资源有限等挑战下的大规模个性化主播推荐，利用飞桨图学习框架PGL构建统一的图关系网络，涵盖用户、主播、歌曲、搜索等节点，采用Deep-Walk、GraphSage等图模型完成分布式训练，实现面向亿级用户的个性化主播推荐，功能上线后有效观看率大幅提升。
前沿创新探索赋能，面对关乎人类发展和社会进步的更广阔未知领域，深度学习平台启发科学研究范式，能够助力企业高校和科研机构进行基础科学理论研究以及科研工程化应用前沿探索。随着AI技术能力不断迭代升级，深度学习平台不仅可以解决已知问题、优化现有方案，还能辅助探索未知领域、拓展认知能力边界，实现物理化学等基础能力突破以及生物、气象、医药等工程化应用前沿探索。深度学习平台聚焦布局模型开发工具与训练推理系统，发布科学计算多领域API工具，大幅降低了科研开发门槛、节省了研究时间和成本。比如在工程化应用探索，在生物医药、材料化学等学科领域，深度学习平台的对抗生成网络、图神经网络等前沿模型以及大规模分布式训练能力可以有效加快研究目标筛选和实验进程，发现人力探索未触达的最优解决方案，极大创新前沿探索的工程化应用。百度生物计算团队借助飞桨将药物3D结构引入分子表征，模拟原子、键和键角间的相互影响，刷新国际分子预测榜单，并已实现商业化落地。某医疗公司应用飞桨数据处理工具完成肿瘤CT、MRI图像剪裁和增强，并通过语义分割网络模型U-Net使得分割准确率达到医生勾画水平。
飞桨作为百度云智能化引擎的核心，以云计算为基础，赋能企业数字化转型，以“人工智能为引擎”加速产业智能化升级，“云智一体”赋能千行百业，超越了TensorFlow行业化、Pytorch学术化单一场景应用的标签。值得一提的是，针对国内市场的需求变化，飞桨提供了大量 " 有经验 " 的产业模型库，做到了 " 因地制宜 "。如百度联合鹏城实验室推出全球首个知识增强千亿大模型“鹏城-百度文心”，模型参数规模达到2600亿，是目前全球最大中文单体模型，在机器阅读理解、文本分类等60余项任务上取得良好效果。在全新发布的11个大模型中，涵盖基础大模型、任务大模型、行业大模型的三级体系，解决大模型技术与场景需求匹配的关键问题。文心大模型通过百度飞桨平台陆续对外开源开放，通过提供全流程支持应用落地工具、平台和方法，深入挖掘行业大数据，为产业落地提供有力支撑。目前已大规模应用于通信、教育、能源、电力、金融、航天、传媒、影视、汽车、城市管理、燃气、保险、电子、工业制造和社科等多个领域，进一步丰富了行业大模型的应用场景，在产业化落地的过程中使大模型真正赋能千行百业。之前发布的数字人平台“百度智能云曦灵”，正是基于知识增强大模型的技术突破，能为广电、互娱、金融、政务、运营商、零售等各行各业提供虚拟主持人、虚拟员工、虚拟偶像、品牌代言人等多种数字人生成和内容生产服务，可以24小时无休为用户提供服务。
飞桨推出的23个精度与性能平衡的产业级PP系列模型，在金融、能源、交通、工业、农业、交通、科学计算等20多个行业领域广泛应用和打磨验证，确保成熟稳定。在实际应用效果上，某银行基于飞桨平台建立智能风控模型，可结合少量用户数据进行优化收敛，模型中区分度评估指标KS相对提升约6.35％，实现了21.5％的用户排序优化。在福建泉州，飞桨参与打造的“水务大脑”智能化升级城市水务流程，让水务运行更高效。在污水处理环节，只需1个App加2名工作人员，就可以管理78个污水处理站，大幅提升管理效率。在新疆，飞桨联合国网电力建设“AI中台”，为新疆的电力外送提供有力支撑，也降低了巡检人员在条件恶劣环境中的巡检风险。在旅游名城丽江，飞桨参与建设的“城市大脑”为社会治理、文化旅游、生态环保等全面赋能，让当地环境更整洁，安全更有保障，居民游客相处更和睦。在2021年启动的“大航海”计划中，飞桨还计划投入15亿元资金和资源在各地设立“百度飞桨人工智能产业赋能中心”，聚焦各地重点产业的需求和应用。
从推荐等通用场景，到客服系统智能派单等行业衍生场景，再到发电预测等行业关键场景等，飞桨产业范例库和产业模型选型工具以真实产业场景和数据为蓝本进行研发，涵盖智慧城市、智能制造、智慧农业、政务服务、新零售等千行百业的应用场景中。截至目前飞桨服务了20万企事业单位，成为产业智能化升级名副其实的加速器。飞桨作为发起单位推动《基于机器学习的生物计算平台技术要求》也已发布，成为行业内首个生物计算平台的标准立项。
终成气候的百度飞桨，在提升开发效率，快速完成训练，降低部署成本等方面的领先优势，意味着即便是个人开发应用者，都可利用飞桨提供的平台和能力，挑选适合自己的算法、数据集，完成快速训、部署自己需要的深度学习模型。大大降低了AI开发应用者的门槛和成本，这种站在巨人肩膀上的创新，俨然成为AI时代软件开发的潮流和风向标。
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博士表示，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。百度将继续通过联合头部企业和机构，秉持从产业中来，到产业中去，不断将大模型技术融入到更多行业和应用场景中，从而形成一条大模型产业化路径。
技术突破让品牌可用能用，开发者群体协助加速品牌升级迭代，行业场景验证品牌的好用实用。在品牌战略的大背景下，因用户、区域、行业的差异，追求品牌战术的差异，区别对待，分类施策，是科技品牌从开发者群体走向更广阔用户和行业，积淀品牌广度和深度一枝独秀的根本。